为什么需要 Memory Order
如果不使用任何同步机制（例如 mutex 或 atomic），在多线程中读写同一个变量，那么，程序的结果是难以预料的。简单来说，编译器以及 CPU 的一些行为，会影响到程序的执行结果：
- 即使是简单的语句，C++ 也不保证是原子操作。
- CPU 可能会调整指令的执行顺序。
- 在 CPU cache 的影响下，一个 CPU 执行了某个指令，不会立即被其它 CPU 看见。
原子操作说的是，一个操作的状态要么就是未执行，要么就是已完成，不会看见中间状态。例如，在 C++11 中，下面程序的结果是未定义的：
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int64_t i = 0; // global variable
Thread-1: Thread-2:
i = 100; std::cout << i;
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C++ 并不保证i = 100是原子操作，因为在某些 CPU Architecture 中，写入int64_t需要两个 CPU 指令，所以 Thread-2 可能会读取到i在赋值过程的中间状态。
另一方面，为了优化程序的执行性能，CPU 可能会调整指令的执行顺序。为阐述这一点，下面的例子中，让我们假设所有操作都是原子操作：
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int x = 0; // global variable
int y = 0; // global variable
Thread-1: Thread-2:
x = 100; while (y != 200)
y = 200; ;
std::cout << x;
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如果 CPU 没有乱序执行指令，那么 Thread-2 将输出100。然而，对于 Thread-1 来说，x = 100;和y = 200;这两个语句之间没有依赖关系，因此，Thread-1 允许调整语句的执行顺序：
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Thread-1:
y = 200;
x = 100;
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在这种情况下，Thread-2 将输出0或100。
CPU cache 也会影响到程序的行为。下面的例子中，假设从时间上来讲，A 操作先于 B 操作发生：
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int x = 0; // global variable
Thread-1: Thread-2:
x = 100; // A std::cout << x; // B
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尽管从时间上来讲，A 先于 B，但 CPU cache 的影响下，Thread-2 不能保证立即看到 A 操作的结果，所以 Thread-2 可能输出0或100。
从上面的三个例子可以看到，多线程读写同一变量需要使用同步机制，最常见的同步机制就是std::mutex和std::atomic。然而，从性能角度看，通常使用std::atomic会获得更好的性能。
C++11 为std::atomic提供了 4 种 memory ordering:
- Relaxed ordering
- Release-Acquire ordering
- Release-Consume ordering
- Sequentially-consistent ordering
默认情况下，std::atomic使用的是 Sequentially-consistent ordering。但在某些场景下，合理使用其它三种 ordering，可以让编译器优化生成的代码，从而提高性能。
Relaxed ordering
在这种模型下，std::atomic的load()和store()都要带上memory_order_relaxed参数。Relaxed ordering 仅仅保证load()和store()是原子操作，除此之外，不提供任何跨线程的同步。
先看看一个简单的例子：
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std::atomic<int> x = 0; // global variable
std::atomic<int> y = 0; // global variable
Thread-1: Thread-2:
r1 = y.load(memory_order_relaxed); // A r2 = x.load(memory_order_relaxed); // C
x.store(r1, memory_order_relaxed); // B y.store(42, memory_order_relaxed); // D
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执行完上面的程序，可能出现r1 == r2 == 42。理解这一点并不难，因为编译器允许调整 C 和 D 的执行顺序。如果程序的执行顺序是 D -> A -> B -> C，那么就会出现r1 == r2 == 42。
如果某个操作只要求是原子操作，除此之外，不需要其它同步的保障，就可以使用 Relaxed ordering。程序计数器是一种典型的应用场景：
root@ubuntu:/data1# cat test7.cpp #include <cassert> #include <vector> #include <iostream> #include <thread> #include <atomic> std::atomic<int> cnt = {0}; void f() { for (int n = 0; n < 1000; ++n) { cnt.fetch_add(1, std::memory_order_relaxed); } } int main() { std::vector<std::thread> v; for (int n = 0; n < 10; ++n) { v.emplace_back(f); } for (auto& t : v) { t.join(); } assert(cnt == 10000); // never failed return 0; }
root@ubuntu:/data1# g++ -g -Wall -std=c++11 -pthread test7.cpp -o test7 root@ubuntu:/data1# ./test7 root@ubuntu:/data1#
Release-Acquire ordering
在这种模型下，store()使用memory_order_release，而load()使用memory_order_acquire。这种模型有两种效果，第一种是可以限制 CPU 指令的重排：
- 在
store()之前的所有读写操作，不允许被移动到这个store()的后面。 - 在
load()之后的所有读写操作，不允许被移动到这个load()的前面。
除此之外，还有另一种效果：假设 Thread-1 store()的那个值，成功被 Thread-2 load()到了，那么 Thread-1 在store()之前对内存的所有写入操作，此时对 Thread-2 来说，都是可见的。
下面的例子阐述了这种模型的原理：
#include <thread> #include <atomic> #include <cassert> #include <string> std::atomic<bool> ready{ false }; int data = 0; void producer() { data = 100; // A ready.store(true, std::memory_order_release); // B } void consumer() { while (!ready.load(std::memory_order_acquire)) // C ; assert(data == 100); // never failed // D } int main() { std::thread t1(producer); std::thread t2(consumer); t1.join(); t2.join(); return 0; }
root@ubuntu:/data1# g++ -g -Wall -std=c++11 -pthread test8.cpp -o test8 root@ubuntu:/data1# ./test8
让我们分析一下这个过程：
- 首先 A 不允许被移动到 B 的后面。
- 同样 D 也不允许被移动到 C 的前面。
- 当 C 从 while 循环中退出了，说明 C 读取到了 B
store()的那个值，此时，Thread-2 保证能够看见 Thread-1 执行 B 之前的所有写入操作（也即是 A）。
http://senlinzhan.github.io/2017/12/04/cpp-memory-order/
http://senlinzhan.github.io/2017/02/26/cpp11_thread/