Meyers 的《Effective Modern C》一书中的一个例子，第 16 条。

in a class caching an expensive-to-compute int, you might try to use a
pair of std::atomic avriables instead of a mutex:

class Widget {
public:
    int magicValue() const {
        if (cachedValid) {
            return cachedValue;
        } else {
            auto val1 = expensiveComputation1();
            auto val2 = expensiveComputation2();

            cachedValue = va1 + val2;
            cacheValid = true;
            return cachedValue;
        }
    }
private:
    mutable std::atomic<bool> cacheValid { false };
    mutable std::atomic<int> cachedValue;
};

This will work, but sometimes it will work a lot harder than it
should.Consider: A thread calls Widget::magicValue, sees cacheValid as
false, performs the two expensive computations, and assigns their sum
to cachedValud. At that point, a second thread calss
Widget::magicValue, also sees cacheValid as false, and thus carries
out the same expensive computations that the first thread has just
finished.

然后他给出了一个使用互斥锁的解决方案：

class Widget {
public:
    int magicValue() const {
        std::lock_guard<std::mutex> guard(m);
        if (cacheValid) {
            return cachedValue;
        } else {
            auto val1 = expensiveComputation1();
            auto val2 = expensiveComputation2();

            cachedValue = va1 + val2;
            cacheValid = true;
            return cachedValue;
        }
    }
private:
    mutable std::mutex m;
    mutable bool cacheValid { false };
    mutable int cachedValue;
};

但我认为解决方案不是那么有效，我考虑将互斥锁和原子结合起来组成一个双重检查锁定模式，如下所示。

class Widget {
public:
    int magicValue() const {
        if (!cacheValid)  {
            std::lock_guard<std::mutex> guard(m);
            if (!cacheValid) {
                auto val1 = expensiveComputation1();
                auto val2 = expensiveComputation2();

                cachedValue = va1 + val2;
                cacheValid = true;
            }
        }
        return cachedValue;
    }
private:
    mutable std::mutex m;
    mutable std::atomic<bool> cacheValid { false };
    mutable std::atomic<int> cachedValue;
};

因为我是多线程编程的新手，所以想了解一下：

• 我的代码对吗？
• 它的性能更好吗？

编辑：

修复了代码。if (!cachedValue) -> if (!cacheValid)

正如HappyCactus所指出的，第二个检查if (!cachedValue)实际上应该是if (!cachedValid)。除了这个错字，我认为您对双重检查锁定模式的演示是正确的。但是，我认为没有必要在 cachedValue 上使用 std::atomic。 cachedValue 写入的唯一位置是 cachedValue = va1 + val2;。在完成之前，没有线程会到达语句 return cachedValue;，这是读取 cachedValue 的唯一位置。因此，写入和读取不可能同时进行。而且并发读取也没有问题。

Is my code right?

是的。您应用的双重检查锁定模式是正确的。但请参阅下面的一些改进。

Does it performance better ?

与完全锁定的变体(您的帖子中的第二个)相比，它的性能大多更好，直到 magicValue() 只被调用一次(但即使在这种情况下，性能损失也可以忽略不计)。

与无锁变体(您的帖子中的第一个)相比，您的代码表现出更好的性能，直到值计算比等待互斥锁更快。

例如，10 个值的总和(通常)比等待互斥锁要快。在这种情况下，第一个变体是可取的。另一方面，从文件中读取 10 次比等待互斥体慢，所以你的变体比第一次好。

实际上，对您的代码有一些简单的改进，可以使其更快(至少在某些机器上)并提高对代码的理解：

class Widget {
public:
    int magicValue() const {
        //'Acquire' semantic when read flag.
        if (!cacheValid.load(std::memory_order_acquire))  { 
            std::lock_guard<std::mutex> guard(m);
            // Reading flag under mutex locked doesn't require any memory order.
            if (!cacheValid.load(std::memory_order_relaxed)) {
                auto val1 = expensiveComputation1();
                auto val2 = expensiveComputation2();

                cachedValue = va1 + val2;
                // 'Release' semantic when write flag
                cacheValid.store(true, std::memory_order_release);
            }
        }
        return cachedValue;
    }
private:
    mutable std::mutex m;
    mutable std::atomic<bool> cacheValid { false };
    mutable int cachedValue; // Atomic isn't needed here.
};

您可以通过降低内存排序要求来稍微提高解决方案的效率。这里不需要原子操作的默认顺序一致性内存顺序。

性能差异在 x86 上可能可以忽略不计，但在 ARM 上很明显，因为顺序一致性内存顺序在 ARM 上很昂贵。有关详细信息，请参阅 Herb Sutter 的"强"和"弱"硬件内存模型。

建议更改：

class Widget {
public:
    int magicValue() const {
        if (cachedValid.load(std::memory_order_acquire)) { // Acquire semantics.
            return cachedValue;
        } else {
            auto val1 = expensiveComputation1();
            auto val2 = expensiveComputation2();

            cachedValue = va1 + val2; // Non-atomic write.

            // Release semantics.
            // Prevents compiler and CPU store reordering.
            // Makes this and preceding stores by this thread visible to other threads.
            cachedValid.store(true, std::memory_order_release); 
            return cachedValue;
        }
    }
private:
    mutable std::atomic<bool> cacheValid { false };
    mutable int cachedValue; // Non-atomic.
};

不正确：

int magicValue() const {
    if (!cachedValid)  {

        // this part is unprotected, what if a second thread evaluates
        // the previous test when this first is here? it behaves 
        // exactly like in the first example.

        std::lock_guard<std::mutex> guard(m);
        if (!cachedValue) {
            auto val1 = expensiveComputation1();
            auto val2 = expensiveComputation2();

            cachedValue = va1 + val2;
            cachedValid = true;
        }
    }
    return cachedValue;