多核并行编程的背景
在摩尔定律失效之前，提升处理器性能通过主频提升、硬件超线程等技术就能满足应用需要。随着主频提升慢慢接近撞上光速这道墙，摩尔定律开始逐渐失效，多核集成为处理器性能提升的主流手段。现在市面上已经很难看到单核的处理器，就是这一发展趋势的佐证。要充分发挥多核丰富的计算资源优势，多核下的并行编程就不可避免，Linux kernel就是一典型的多核并行编程场景。但多核下的并行编程却挑战多多。
多核并行编程的挑战目前主流的计算机都是冯诺依曼架构，即共享内存的计算模型，这种过程计算模型对并行计算并不友好。下图是一种典型的计算机硬件体系架构。
这种架构中，有如下设计特点：
多个CPU核改善处理器的计算处理能力；
多级cache改善CPU访问主存的效率；
各个CPU都有本地内存（NUMA（非一致性内存访问）），进一步改善CPU访问主存的效率；
store buffer模块改善cache write由于应答延迟而造成的写停顿问题；
invalidate queue模块改善使无效应答的时延，把使无效命令放入queue后就立即发送应答；
外设DMA支持直接访问主存，改善CPU使用效率；
这些硬件体系设计特点也引入很多问题，最大的问题就是cache一致性问题和乱序执行问题。
cache一致性问题由cache一致性协议MESI解决，MESI由硬件保证，对软件来说是透明的。MESI协议保证所有CPU对单个cache line中单个变量修改的顺序保持一致，但不保证不同变量的修改在所有CPU上看到的是相同顺序。这就造成了乱序。不仅如此，乱序的原因还有很多：
store buffer引起的延迟处理，会造成乱序；
invalidate queue引起的延迟处理，会造成乱序；
编译优化，会造成乱序；
分支预测、多流水线等CPU硬件优化技术，会造成乱序；
外设DMA，会造成数据乱序；
这种情况造成，就连简单的++运算操作的原子性都无法保证。这些问题必须采用多核并行编程新的技术手段来解决。
多核并行编程关键技术 锁技术Linux kernel提供了多种锁机制，如自旋锁、信号量、互斥量、读写锁、顺序锁等。各种锁的简单比较如下，具体实现和使用细节这里就不展开了，可以参考《Linux内核设计与实现》等书的相关章节。
自旋锁，不休眠，无进程上下文切换开销，可以用在中断上下文和临界区小的场合；
信号量，会休眠，支持同时多个并发体进入临界区，可以用在可能休眠或者长的临界区的场合；
互斥量，类似与信号量，但只支持同时只有一个并发体进入临界区；
读写锁，支持读并发，写写/读写间互斥，读会延迟写，对读友好，适用读侧重场合；
顺序锁，支持读并发，写写/读写间互斥，写会延迟读，对写友好，适用写侧重场合；
锁技术虽然能有效地提供并行执行下的竞态保护，但锁的并行可扩展性很差，无法充分发挥多核的性能优势。锁的粒度太粗会限制扩展性，粒度太细会导致巨大的系统开销，而且设计难度大，容易造成死锁。除了并发可扩展性差和死锁外，锁还会引入很多其他问题，如锁惊群、活锁、饥饿、不公平锁、优先级反转等。不过也有一些技术手段或指导原则能解决或减轻这些问题的风险。
按统一的顺序使用锁（锁的层次），解决死锁问题；
指数后退，解决活锁/饥饿问题；
范围锁（树状锁），解决锁惊群问题；
优先级继承，解决优先级反转问题 ；
原子技术原子技术主要是解决cache不一致性和乱序执行对原子访问的破坏问题。主要的原子原语有：
ACCESS_ONECE()：只限制编译器对内存访问的优化；
barrier()：只限制编译器的乱序优化；
smb_wmb()：写内存屏障，刷新store buffer，同时限制编译器和CPU的乱序优化；
smb_rmb()：读内存屏障，刷新invalidate queue，同时限制编译器和CPU的乱序优化；
smb_mb()：读写内存屏障，同时刷新store buffer和invalidate queue，同时限制编译器和CPU的乱序优化；
atomic_inc()/atomic_read()等：整型原子操作；
多提一句的是，atomic_inc()原语为了保证原子性，需要对cache进行刷新，而缓存行在多核体系下传播相当耗时，其多核下的并行可扩展性差。
无锁技术上一小节中所提到的原子技术，是无锁技术中的一种，除此之外，无锁技术还包括RCU、Hazard pointer等。值得一提的是，这些无锁技术都基于内存屏障实现的。
Hazard pointer主要用于对象的生命周期管理，类似引用计数，但比引用计数有更好的并行可扩展性；