hurdles

一个可扩展的屏障（类似于 std::sync::Barrier），允许多个线程同步某些计算的开始。

此 crate 提供与 std::sync::Barrier 相似的接口，但在许多并发等待的线程面前表现更好，并且每个线程的延迟惩罚更低（请参阅下面的基准测试）。但是，接口与标准库屏障有所不同

• 此 crate 中的 Barrier 是 Clone，不应该用 sync::Arc 包装。
• 此 crate 中的 Barrier::wait 接收一个 &mut self 接收器，因为每个线程都必须保持一些本地状态。

此外，当线程在 Barrier::wait 上阻塞时，线程将（目前）永远不会 被挂起，而是围绕屏障自旋。在前几次自旋中，它也不会调用 sched_yield 以避免线程睡眠/唤醒的开销。如果预计线程几乎同时到达屏障，或者屏障延迟至关重要，这可能正是您想要的。但是，如果屏障间隔较远，那么您可能希望使用 std::sync::Barrier，因为它在处理长时间等待方面表现更好。

示例

use hurdles::Barrier;
use std::thread;

let mut handles = Vec::with_capacity(10);
let mut barrier = Barrier::new(10);
for _ in 0..10 {
    let mut c = barrier.clone();
    // The same messages will be printed together.
    // You will NOT see any interleaving.
    handles.push(thread::spawn(move|| {
        println!("before wait");
        c.wait();
        println!("after wait");
    }));
}
// Wait for other threads to finish.
for handle in handles {
    handle.join().unwrap();
}

实现

在编写本文档时，std::sync::Barrier 的内部实现使用 Mutex，这会导致许多等待的线程之间的竞争，并且每次调用 wait 时都会产生不必要的性能开销。

这个crate实现了Mellor-Crummey和Scott在1991年发表的论文《在共享内存多处理器上的可扩展同步算法》中“3.1集中式屏障”部分所描述的基于计数的线性屏障，具体可参考Algorithms for scalable synchronization on shared-memory multiprocessors。若需更高级的解释，请参阅Lars-Dominik Braun的屏障算法简介。

数字

现代2核心（4HT）的Intel Core i7-5600U笔记本 @ 2.60GHz

test tests::ours_2 ... bench:         190 ns/iter (+/- 24)
test tests::std_2  ... bench:       2,054 ns/iter (+/- 822)
test tests::ours_4 ... bench:         236 ns/iter (+/- 2)
test tests::std_4  ... bench:      11,913 ns/iter (+/- 60)

戴尔服务器，配备两个10核心（20HT）的Intel Xeon E5-2660 v3 @ 2.60GHz，分布在两个NUMA节点上

test tests::ours_4  ... bench:         689 ns/iter (+/- 9)
test tests::std_4   ... bench:       4,762 ns/iter (+/- 151)
test tests::ours_8  ... bench:       1,380 ns/iter (+/- 13)
test tests::std_8   ... bench:      17,545 ns/iter (+/- 288)
test tests::ours_16 ... bench:       2,970 ns/iter (+/- 33)
test tests::std_16  ... bench:      38,215 ns/iter (+/- 469)
test tests::ours_32 ... bench:       3,838 ns/iter (+/- 129)
test tests::std_32  ... bench:      94,266 ns/iter (+/- 12,243)

或者，以下图示形式