Linux高性能网络编程十谈|性能优化（CPU和内存）

上一篇文章讲了高性能编程的工具，这一篇我们基于前面的一些知识点和工具来聊一下Linux下的性能优化（本知识点分为两篇，当前主要介绍CPU和内存性能优化）。

第一部分：CPU和内存性能度量

系统调用

这张图阐述一个应用程序需要经过这些模块调用，对于性能每一部分都可能会有影响，那么我们先需要了解每个模块需要怎么度量？

1、CPU度量

（1）CPU使用率
CPU使用率是最直观描述当前服务状态的情况，如果CPU使用率过高，则表示当前遇到了性能瓶颈，其中过高的这个具体值在线上一般是70%-90%之间，要么扩容服务，要么就排查性能问题。
查看性能工具有很多，最常用的是通过top -p <进程ID>或者通过查看线程top -H -p <进程ID>观察，另外可以使用上一篇的工具：mpstat -P ALL 1 2。

（2）用户进程消耗CPU
用户进程消耗CPU是常见的情况，往往和业务代码或者使用的库相关，比如大量的循环，JSON解析大包等，在用户代码层有很多耗CPU的操作，都会表现CPU使用率异常，定位其问题可以通过以下方式：

先通过ps或者top查询具体进程或者线程CPU消耗过高，然后查询pidstat -p <进程ID>判断%usr %system %guest占比情况，判断是否为用户态消耗
由于用户态涉及用户代码，可以通过perf top查看具体调用函数或者查看查看日志分析；

（3）内核消耗CPU
消耗CPU不止用户进程，还包括内核进程，系统调用等内核消耗CPU，可能的原因有大量的内存拷贝，锁，大量的上下文切换等等，具体分析和上面类似：

先通过ps或者top查询具体进程或者线程CPU消耗过高，然后查询pidstat -p <进程ID>判断%usr %system %guest占比情况，判断是否为内核态消耗；
然后可以通过perf top或者strace查看系统调用情况，或者通过mpstat分析，总结中断或者上下文切换频率来判断；

（4）CPU等待
CPU花费在等待上的时间，主要是看是否大量的IO导致，也可以通过top定位具体进程，然后跟踪和分析该进程或者线程的网络调用情况。

（5）Nice消耗CPU
描述的是花费的re-nicing进程上时间占比，主要是更改了进程的执行顺序或者优先级。

（6）平均负载
平均负载是一个判断系统快慢的重要原因，可能往往不是某个进程引起的，主要有两个指标：

队列中等待处理的进程数（TASK_RUNNING状态进程）
等待不可中断任务被完成的进程数（TASK_UNINTERRUPTIBLE状态进程）

如果被阻塞，平均负载就会增加，可以通过uptime查看，往往负载增加这个时候需要优化代码或者增加机器资源。

（7）运行进程
当前运行和已经在队列中的进程数，往往进程过多会导致CPU调度繁忙，比如之前多进程的Apache Server，所以可以根据当前CPU的核数决定进程个数，一般繁忙情况下的进程不建议超过2倍CPU（当前空闲的进程也不宜过大，建议不超过10倍）。

（8）阻塞进程
阻塞进程是当前未达到执行条件的进程，和上面的CPU等待事件对应，一般是IO问题导致，比如写文件数据过慢，或者socket读写数据未到达等等情况，如何分析呢？可以通过strace跟踪系统调用分析。

（9）上下文切换
在系统上发生上下文切换的情况，也是判断CPU负载的重要因素，大量的上下文切换可能和大量中断或者锁相关，上下文切换会导致CPU的缓存被刷新，数据需要从内存换入换出等。
排查方案是通过perf或者vmstat工具查询，比如vmstat输出（也可以通过vmstat -s查看）：

[root@VM-16-16-centos ~]# vmstat 2 2
procs -----------memory---------- ---swap-- -----io---- -system-- ------cpu-----
 r  b   swpd   free   buff  cache   si   so    bi    bo   in   cs us sy id wa st
 0  0      0 298404  96824 1189732    0    0     1    34    1    0  0  0 99  0  0
 0  0      0 298284  96824 1189736    0    0     0   214  760 1315  1  0 99  1  0

其中system包括：CPU在内核态运行信息，包括in中断次数，cs上下文切换次数。

（10）中断
中断包含硬中断和软中断，硬中断是外设处理过程中产生的，通过硬件控制器通知cpu的状态变化，而软中断是通过模拟硬中断的一种信号处理方式，中断过多会导致CPU花费一些时间相应中断，这里也会影响性能，如何排查？通过命令行mpstat -P ALL 5 2可以查看：

[root@VM-16-16-centos ~]# mpstat -P ALL 5 2
Linux 4.18.0-348.7.1.el8_5.x86_64 (VM-16-16-centos)  2023年08月19日  _x86_64_ (2 CPU)

10时02分15秒  CPU    %usr   %nice    %sys %iowait    %irq   %soft  %steal  %guest  %gnice   %idle
10时02分20秒  all    0.70    0.00    0.80    0.50    0.00    0.00    0.00    0.00    0.00   98.00
10时02分20秒    0    0.60    0.00    0.80    0.20    0.00    0.00    0.00    0.00    0.00   98.40
10时02分20秒    1    0.80    0.00    0.80    0.80    0.00    0.00    0.00    0.00    0.00   97.60

其中输出中包含的：

%irq：CPU处理硬中断的时间占比
%soft：CPU处理软中断的时间占比

2、内存度量

（1）空闲内存
通过free我们能看到当前内存情况：

[root@VM-0-11-centos ~]# free
              total        used        free      shared  buff/cache   available
Mem:        3880192      407228      713024         872     2759940     3182872
Swap:             0           0           0

total：物理内存总量
used：已经使用的物理内存量
free：尚未使用的物理内存量
shared：被共享使用的物理内存量
buff：被缓存的物理内存量
cache：被缓存的硬盘文件的物理内存量
available：剩余可用的物理内存量，包括free + buff + cache – 系统预留的缓冲区
Swap total：交换空间总量
Swap used：已经使用的交换空间量
Swap free：尚未使用的交换空间量

从上面可以看出，free的内存越大越好，这样有剩余足够多的物理内存可以使用。

（2）Swap
Swap如上面说的是交换空间的内存数据，是linux为了释放一部分物理内存将数据临时保存在Swap空间中，通过vmstat -s查看具体信息如下：

[root@VM-16-16-centos ~]# vmstat -s
      1860492 K total memory
       274936 K used memory
       701576 K active memory
       707432 K inactive memory
       299040 K free memory
        96824 K buffer memory
      1189692 K swap cache
            0 K total swap
            0 K used swap
            0 K free swap
     12318019 non-nice user cpu ticks
       124590 nice user cpu ticks
     11848347 system cpu ticks
   2844992141 idle cpu ticks
      4677889 IO-wait cpu ticks
            0 IRQ cpu ticks
       208152 softirq cpu ticks
            0 stolen cpu ticks
     15879112 pages paged in
    985253486 pages paged out
            0 pages swapped in
            0 pages swapped out
   1330511648 interrupts
    260667271 CPU context switches
   1678004734 boot time
     58996940 forks

其中如果pages swapped in和pages swapped out每秒增长很多大，表示内存上遇到了瓶颈，需要升级机器的内存或者优化代码。

（3）Slab
在Linux中，伙伴系统是以页为单位管理和分配内存，但是现实的需求却以字节为单位，假如我们需要申请20Bytes，总不能分配一页吧？那岂不是严重浪费内存。那么该如何分配呢？Slab分配器就应运而生了，专为小内存分配而生，Slab分配器分配内存以Byte为单位，但是Slab分配器并没有脱离伙伴系统，而是基于伙伴系统分配的大内存进一步细分成小内存分配，其作用如下：

节省空间，减少内存碎片化，Slab对小对象进行分配，不用为每个小对象分配一页
提高系统效率：当对象拥有者释放一个对象后，SLAB的处理是仅仅标记对象为空闲，并不做多少处理，而又有申请者申请相应大小的对象时，Slab会优先分配最近释放的对象

如果要排查Slab的详细信息，可以通过slabtop或者cat /proc/slabinfo，输出如下(执行slabtop)：

 Active / Total Objects (% used)    : 1074142 / 1101790 (97.5%)
 Active / Total Slabs (% used)      : 39843 / 39843 (100.0%)
 Active / Total Caches (% used)     : 100 / 130 (76.9%)
 Active / Total Size (% used)       : 250498.05K / 253182.16K (98.9%)
 Minimum / Average / Maximum Object : 0.01K / 0.23K / 8.00K

  OBJS ACTIVE  USE OBJ SIZE  SLABS OBJ/SLAB CACHE SIZE NAME
445302 445302 100%    0.10K  11418  39     45672K buffer_head
249102 249071  99%    0.19K  11862  21     47448K dentry
 83616  83557  99%    1.00K   5226  16     83616K ext4_inode_cache
 63240  40754  64%    0.04K    620 102  2480K ext4_extent_status
 54376  54297  99%    0.57K   3884  14     31072K radix_tree_node
 29547  29487  99%    0.19K   1407  21  5628K kmalloc-192
 28544  28488  99%    0.06K    446  64  1784K kmalloc-64
 21624  21624 100%    0.12K    636  34  2544K kernfs_node_cache
 20400  20400 100%    0.05K    240  85   960K shared_policy_node
 16276  15989  98%    0.58K   1252  13     10016K inode_cache
 10914  10914 100%    0.04K    107 102   428K selinux_inode_security
  7776   7776 100%    0.21K    432  18  1728K vm_area_struct
  7232   3921  54%    0.12K    226  32   904K kmalloc-128
  5376   5376 100%    0.02K     21 256        84K kmalloc-16
  5376   5376 100%    0.03K     42 128   168K kmalloc-32
  5120   5120 100%    0.01K     10 512        40K kmalloc-8
  4344   4306  99%    0.66K    362  12  2896K proc_inode_cache
  4096   4096 100%    0.03K     32 128   128K jbd2_revoke_record_s
  3822   3822 100%    0.09K     91  42   364K kmalloc-96
  3417   3217  94%    0.08K     67  51   268K anon_vma
  3344   3344 100%    0.25K    209  16   836K kmalloc-256
  3136   3136 100%    0.06K     49  64   196K ext4_free_data
  2190   2190 100%    0.05K     30  73   120K avc_xperms_node
  2112   2112 100%    1.00K    132  16  2112K kmalloc-1024

OBJS：由于Slab是按照object管理的，这里是对象数量
ACTIVE：当前活跃的objects数量
USE：缓存的利用率
OBJ SIZE：object的size的大小
SLABS：Slab的个数
OBJ/SLAB：每个Slab中object个数
CACHE SIZE：缓存大小，这里是不精确值，可以忽略
NAME：分配Slab的名字

我们可以从以上的信息中判断那些内核模块内存分配较多（比如OBJ SIZE过大），进而分析模块的性能瓶颈。

3、方法论

以下是我参照USE方法论整理排查性能度量指标流程，其中最大挑战点在于如何发现子模块中的问题并且分析问题？后续可以单独写一篇分析。

方法论

第二部分：系统层优化

1、CPU

（1）缓存

#define N 2048

long timecost(clock_t t1, clock_t t2)
{
 long elapsed = ((double)t2 - t1) / CLOCKS_PER_SEC * 1000;
 return elapsed;
}

int main(int argc, char **argv)
{
 char arr[N][N];

 {
  clock_t start, end;
  start = clock();
  for (int i = 0; i < N; i++)
  {
   for (int j = 0; j < N; j++)
   {
    arr[i][j] = 0;
   }
  }
  end = clock();
  cout << "timecost: " << timecost(start, end) << endl;
 }
 {
  clock_t start, end;
  start = clock();
  for (int i = 0; i < N; i++)
  {
   for (int j = 0; j < N; j++)
   {
    arr[j][i] = 0;
   }
  }
  end = clock();
  cout << "timecost: " << timecost(start, end) << endl;
 }
}

先来看一下上面一段代码，有两个timecost输出，大家觉得哪个性能更高呢？运行输出：

timecost: 11
timecost: 67

可见第一段代码性能比第二段代码性能高6倍，之前了解过CPU缓存的应该都知道其中的原理！先看看这张图：

性能

CPU分位多级缓存，每一级比上一级耗时都差几倍，所以如果写的代码读取数据能命令更高级缓存，那么性能自然就会提高，我们再看代码访问array[i][j]和array[j][i ]的差异，array[i][j]是顺序访问，CPU读取数据时，后面的元素已经载入缓存中了，而array[j][i]是间隔访问，可能每次都不能命中缓存，既然明白了缓存的作用，那如何判断我们代码是否由于缓存未命中而损失性能呢？使用工具perf，执行 perf stat -e cache-references -e cache-misses ./a.out，输出如下：

[root@VM-0-11-centos ~]# perf stat -e cache-references -e cache-misses ./a.out
// 第一段代码
Performance counter stats for './a.out':

   6,115,254      cache-references
      13,450      cache-misses

// 第二段代码
Performance counter stats for './a.out':

     913,732      cache-references
      17,954      cache-misses

因此，遇到这种遍历访问数组的情况时，按照内存布局顺序访问将会带来很大的性能提升。

（2）分支预测

#define N 128 * 1024 * 10

int main(int argc, char **argv)
{
    ofstream ofs;
    unsigned char arr[N];
    for (long i = 0; i < N; i++)
        arr[i] = rand() % 256;
    ofs.open("rand", ios::out | ios::binary);
    ofs.write((const char*)arr, N);
    ofs.close();
    sort(arr,arr+N);
    ofs.open("sort", ios::out | ios::binary);
    ofs.write((const char*)arr, N);
    ofs.close();

    {
        unsigned char arr[N];
        ifstream ifs;
  ifs.open("rand");
  ifs.read((char *)arr, N);
        clock_t start, end;
        start = clock();
        for (long i = 0; i < N; i++)
        {
            if (arr[i] < 128)
                arr[i] = 0;
        }
        end = clock();
        cout << "timecost: " << timecost(start, end) << endl;
    }
    {
        unsigned char arr[N];
        ifstream ifs;
        ifs.open("sort");
  ifs.read((char *)arr, N);
        clock_t start, end;
        start = clock();
        for (long i = 0; i < N; i++)
        {
            if (arr[i] < 128)
                arr[i] = 0;
        }
        end = clock();
        cout << "timecost: " << timecost(start, end) << endl;
    }
}

以上代码做了两个操作，：一是循环遍历数组，判断每个数字是否小于128，如果小于则把元素的值置为0；二是将数组排序。那么，先排序再遍历速度快，还是先遍历再排序速度快呢？其输出结果：

timecost: 11
timecost: 3

从耗时可以看出排序后的数据性能要比未排序的性能高3倍，为什么？我们可以通过perf stat -e branch-loads,branch-load-misses ./a.out获得输出（）：

// 第一段代码
Performance counter stats for './a.out':

    263,372,189      branch-loads
     89,137,210      branch-load-misses

// 第二段代码
Performance counter stats for './a.out':

    261,134,898      branch-loads
        137,210      branch-load-misses

可见分支预测对于性能提升有很大的影响，如果我们遇到类似的问题，可以通过优化代码提升指令缓存的命中率。

（3）多核
从CPU的缓存架构图可以看出，多核的CPU的L1，L2缓存是每颗核心独享的，如果启动某个线程，根据调度时间片，可能线程在某个时刻运行的核心1上，下一个调度时间片可能就在核心2上，这样L1，L2缓存存在不命中的问题，但是如果我们能让线程或者进程独立的跑在一个核心上，这样就不需要将缓存换入缓出，理论上就可以提升性能，在Linux系统中的确提供了这种能力，通过sched_setaffinity可以绑定CPU核心，然后perf查看cpu-migrations的CPU迁移次数发现会减少，这里就不展开代码了，有兴趣的可以研究一下Nginx的worker_cpu_affinity配置，设置Nginx进程与CPU进行绑定的。

（4）向量化优化（SIMD）
SIMD全称single-instruction multiple-data（单指令多数据），在传统的计算机架构中，CPU一次只能处理一个数据元素，但是，许多任务涉及对大量数据执行相同的操作，例如对数组中的所有元素进行加法、乘法或逻辑操作等，SIMD编程通过向CPU提供专门的指令集，使得CPU能够同时对多个数据元素执行相同的操作，这种处理方式特别适合涉及向量、矩阵、图像、音频和视频等数据的计算，使用样例如下：

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <time.h>
#include <emmintrin.h>
#define MAX 200000
#define COUNT 100

void mul_test1(float *buf)
{
    for (int i = 0; i < MAX; ++i)
    {
        buf[i] = buf[i] * buf[i];
    }
}

void mul_test2(float *buf)
{
    for (int i = 0; i < MAX; i += 4)
    {
        _mm_storeu_ps(buf + i, _mm_mul_ps(_mm_loadu_ps(buf + i), _mm_loadu_ps(buf + i)));
    }
}

int main()
{
    float buf[MAX];
    for (int i = 0; i < MAX; ++i)
    {
        buf[i] = (float)(rand() % 1000);
    }

    {
        clock_t start, end;
        float duration;
        for (int i = 0; i < COUNT; ++i)
        {
            start = clock();
            mul_test1(buf);
            end = clock();
            duration += ((double)(end - start)) / CLOCKS_PER_SEC;
        }
        printf("costtime =%.3fn", duration * 1000 / COUNT);
    }
    {
        clock_t start, end;
        float duration;
        for (int i = 0; i < COUNT; ++i)
        {
            start = clock();
            mul_test2(buf);
            end = clock();
            duration += ((double)(end - start)) / CLOCKS_PER_SEC;
        }
        printf("costtime =%.3fn", duration * 1000 / COUNT);
    }
    return 0;
}

从输出来看，SIMD在性能上比通用写法要快很多，如下（这里编译时关闭优化选项g++ O1/O2/O3等，防止编译器优化可以对比出性能）：

costtime =0.513
costtime =0.274

（5）PGO和LTO等编译器优化
通常在代码编译期间，编译器会做优化有很多，除了gcc通过-O1 -O2 -O3，内联，尾递归等优化外，现在了解比较多的是PGO和LTO：

PGO(Profile-guided optimization)通常也叫做FDO(Feedback-directed optimization)，它是一种编译优化技术，它的原理是编译器使用程序的运行时profiling信息，生成更高质量的代码，从而提高程序的性能。
LTO也叫链接期优化，它相对于编译期优化的最大优势在于，在链接期，编译器可以把整个程序放在一起看，以全局视角进行优化，达到更好的效果。

PGO优化样例：

#include <time.h>
#include <iostream>
#include <unistd.h>
#include <stdlib.h>

using namespace std;

long m = 502000000;
char arr[4] = {'1', '2', '3', 0};

long timecost(clock_t t1, clock_t t2)
{
    long elapsed = ((double)t2 - t1) / CLOCKS_PER_SEC * 1000;
    return elapsed;
}

long test()
{
    long sum = 0;
    int a = 0;
    for (a = 0; a < m; ++a)
    {
        sum += atoi(arr + (a % 2));
    }
    return sum;
}
int main(int argc, const char *argv[])
{
    clock_t start, end;
    start = clock();
    long sum = test();
    end = clock();
    cout << "sum: " << sum << ", timecost: " << timecost(start, end) << endl;
    return 0;
}

// 执行如下命令：
g++ test5.cc -O2 -o origin
g++ test5.cc -O2 -fprofile-generate -o trace
./trace
g++ test5.cc -O2 -fprofile-use -o optimized 
./origin
./optimized

// 输出结果：
[root@VM-0-11-centos ~]# ./trace
sum: 36646000000, timecost: 4710
[root@VM-0-11-centos ~]# g++ test5.cc -O2 -fprofile-use -o optimized
[root@VM-0-11-centos ~]# ./optimized
sum: 36646000000, timecost: 4670
[root@VM-0-11-centos ~]# ./origin
sum: 36646000000, timecost: 4710

从输出的结果看提升一小部分性能，如果程序更加复杂，性能提升会更多，如果有兴趣也可以了解关于微软的团队使用Profile Guided Optimization（PGO）和Link-time Optimization（LTO）来优化Linux内核和Redis提升性能（https://lpc.events/event/7/contributions/771/attachments/630/1193/Exploring_Profile_Guided_Optimization_of_the_Linux_Kernel.pdf）。

2、内存

（1）内存池
内存池或者对象池是高性能编程一种重要的优化方式，假设在实际代码开发过程中，需要频繁申请和释放内存4个字节的内存，与其把这4字节释放给操作系统，不如先缓存着放进内存池里，仍然当作用户态内存留下来，进程再次申请4字节内存时就可以直接复用，这样速度快了很多，其中ptmalloc，tcmalloc和jemalloc库都是通过类似方式实现，这里为了快速了解，我们直接tcmalloc为例剖析。

tcmalloc

Front-end：负责提供快速分配和重分配内存给应用，由Per-thread cache和Per-CPU cache两部分组成，这里是ThreadCache，用于小对象分配，线程本地缓存，每个线程独立维护一个该对象，多线程在并发申请内存时不会产生锁竞争；
Middle-end（中台）：负责给Front-end提供缓存，当Front-end缓存内存不够用时，从Middle-end申请内存，这里是CentralCache，全局cache，所有线程共享，当thread cache空闲链表为空时，会批量从CentralCache中申请内存，当thread cache总内存超过阈值，会进行内存垃圾回收，将空闲内存返还给CentralCache；
Back-end（后端）：负责从操作系统获取内存，并给Middle-end提供缓存使用，这里包括Page Heap(小/大对象)和系统内存，其中Page Heap(小/大对象)是全局页堆，所有线程共享，对于小对象，当centralcache为空时，会从page heap中申请一个span，当一个span完全空闲时，会将该span返还给page heap，对于大对象，直接从page heap中分配，用完直接返还给page heap。而系统内存是在当page cache内存用光后，会通过sbrk、mmap等系统调用向OS申请内存；

（2）一些场景下可以优先使用栈
从以下代码我们验证一下堆上和栈上分配内存，看看性能对比（这里取出了编译器优化）：

void test_on_stack()
{
    int a = 10;
}

void test_on_heap()
{
    int *a = (int *)malloc(sizeof(int));
    *a = 10;
    free(a);
}

// 输出如下：
timecost: 258
timecost: 6664

可见栈上分配内存性能更高，为什么？这里主要是栈是编译期提前分配好了，而且栈是顺序访问，再者栈的数据可以直接到寄存器映射，还有一个最大的优势是线程在栈是独立的，访问的数据是无需加锁的，所以在实际写代码过程中，对于占用空间少且频繁访问的都可以通过栈上内存分配来操作。顺便说以下，golang为了更好的性能，底层代码中很多都是通过栈分配，当分析非逃逸的变量，即使使用make分配内存也是在栈上（具体可以读读golang的源码）。

第三部分：锁

多线程情况下，为了保证临界区数据一致性，往往通过加锁解决问题，包括互斥锁，自旋锁，乐观锁等等，当然不同场景的方式不一样，那下面我们来介绍几种高性能情况下锁的使用。

（1）互斥锁与自旋锁

互斥锁：当你无法判断锁住的代码会执行多久时，应该首选互斥锁，互斥锁是一种独占锁，但是互斥锁有对应的问题是：内核会不断尝试获取锁，如果获取不到就会休眠，只有获取到了才会执行逻辑，这里要注意的是在线程获取锁失败时，会增加两次上下文切换的成本，从运行中切换为休眠，以及锁释放时从休眠状态切换为运行中，这种频繁的上下文切换和休眠在高并发服务无法容忍的行为；
自旋锁：通常如果对于一些耗时很短的操作，可以尝试使用自旋锁，自旋锁比互斥锁快得多，因为它通过CPU提供的CAS函数（全称 Compare And Swap），在用户态代码中完成加锁与解锁操作，比如while (!(CAS(lock, 0, args))) { ... }，CAS是原子操作，有三个参数（内存位置V、预期原值A、新值B），其中这段代码如果lock==0则更新lock=args，否则继续循环。但是自旋锁会面临ABA的问题（线程1读到A值，但是线程2抢占将A改为B，再修改回A，然后线程1抢占就会认为没有修改，然后继续执行），所以在为了追求高性能，同时也要考虑各个锁的缺点，从而避免BUG；
读写锁：如果业务场景能明确读写，可以选择使用读写锁，当写锁未被锁住时，读锁可以实现多线程并发，当写锁锁住后，读锁阻塞，所以读写锁真正发挥优势的场景，必然是读多写少的场景，否则读锁将很难并发持有；

（2）乐观锁
什么是乐观锁？基于乐观的情况，假设认为数据一般情况下不会造成冲突，所以在数据进行提交更新的时候，才会正式对数据的冲突与否进行检测。
乐观锁常用实现方式通过版本号，每个数据记录都有一个对应的版本号，事务在更新数据时，先读取数据的当前版本号，并在提交时检查该版本号是否发生变化，如果没有变化，说明操作是安全的，可以提交，如果发生变化，就需要进行回滚或重试操作。
从乐观锁的场景可以看出，对于读多写少的情况下，乐观锁是能减少冲突，提升性能。

（3）无锁编程
为了高性能，我们前面提到减少上下文切换，减少临界区冲突，其中锁是最大的障碍之一，如果能通过无锁编程，这样能提升性能。

乐观锁是一种无锁编程，上面已经介绍了，通过版本号或者CAS减少冲突，能实现不加锁；
线程局部变量，通过在GCC定义__thread变量，实现线程局部存储，存取效率可以和全局变量相比，__thread变量每一个线程有一份独立实体，各个线程的值互不干扰，某些场景下可以通过操作线程内的局部变量后，统一同步到全局变量，实现不加锁或者减少锁；
临界区Hash，之前在业务场景中遇到需要频繁操作指定全局数据，但是线程之前操作的数据却在某个时刻是独立，这种场景可以将临界区的数据Hash到各个槽中，当线程需要操作数据，可以先取槽的位置，然后到对应的槽位上操作数据即可，这样减少锁锁住的数据区域或者直接不加锁可以提升性能；
将功能设计为单线程，如果是单线程程序自然就不需要加锁了，比如Redis6.x之前的版本都是单线程处理，这样数据结构简单，避免上下文切换等；