- 条件变量
在线程等待条件变量进入wait状态的时候，需要使用循环来判断条件是否成立。因为wait被唤醒，不一定是被signal了，还有其它可能。
- false sharing
每个cpu核心都有单独的L1 L2缓存，缓存的基本单位不是字节，而是cache line，一般为64字节，所以每次读取数据，都会读取相应的字节数。这样就可能会产生性能问题。假设有一个数组，为了降低锁损耗，每个线程使用数组里相应的元素。多个线程一起运行后，就会使得该数组读入每个cpu的cache里，均为S(share，多cpu cache相同数据缓存)状态。当某个线程需要修改自己的元素的时候，需要获得拥有权，修改当前cache line，于是cache line的状态会变为M(Modified)，同时为了保证数据一致性，必须是得其它核心的缓存失效(I)。由于读每个元素的时候读了64字节，会把其余的数据读到缓存里，所以每次对自身线程cache line的失效都会影响到别的线程，导致不断的失效，重新读取，会很影响性能。
可以通过将变量填充为64字节解决。
- RCU Read-Copy Update
核心在于写入的时候，拷贝数据的副本进行修改。等待其余写入操作完成后，修改副本值原始数据中。难点在于修改副本至原始数据的时机。网上大概看了下，比较简单并且好理解的方法是使用了阶段计数器。
原理：
读的时候新增计数，读完后减少计数，当计数为0的时候，检查是否有副本，然后覆盖原始数据。这是最简单的想法，但也仅仅是想法，因为写入后的等待过程中，还会有源源不断的读过来，那么计数器为0是很难的。
为了解决这个问题，我们把原先的计数器分为2个，分别是old reader counter和new reader counter。在任意时刻（这儿理解有点不好，按我的理解应该在写入的时刻，这里有疑问），将原先的计数器停止计数，作为old reader counter，后续所有的计数都在new中。这样old只会降不会增，当old减少到0的时候，执行覆盖操作。
- Copy on write
COW也是一种能很大程度上提高并发性能的技术。
核心思想是假设要进行修改，则会拷贝一份完整的数据，修改好后写入原值。借助shared_ptr可以很好的完成这项工作。
下面看一下简单的代码片段：
void read() {
std::shared_ptr<COWTaskList> tptr;
// Read the pointer to make a copy and increase the reference count
{
qmu_.lock();
tptr = queue_;
qmu_.unlock();
}
// To traverse the list
// tptr is point to the original list, and queue_ may be a new list if
// write is called
printf("Task ");
for (auto& task : *tptr) {
printf("%d ", task.id);
}
printf("\r\n");
}
void write(const COWTask& task) {
qmu_.lock();
// Check reference
if (!queue_.unique()) {
// Read in progress, make a copy
queue_.reset(new COWTaskList(*queue_));
copy_times_++;
} else {
// No read, just push to queue
}
if (queue_->size() > 5) {
queue_->pop_front();
}
queue_->push_back(task);
qmu_.unlock();
}
成员定义：
std::atomic<int> copy_times_;
std::shared_ptr<COWTaskList> queue_;
std::mutex qmu_;
在read中，访问queue_来增加queue_的计数，然后通过queue_的拷贝来访问源list。而在write中，全程持锁，判断queue_是否独享，若是，则直接修改源list；若否，则进行拷贝，修改queue_指向为拷贝，然后进行修改。
假设read获取了原始指针的拷贝，则原始指针的计数会增加，假设在这个时候write，则write会进行复制，原始指针会指向新的副本，而read依旧有原始指针，只是引用计数只有1了，在函数退出后，原始数据将会被销毁；假设read还没有获取拷贝，则write直接修改原始数据。
作者
