# Linux 核心專題: RCU 研究和實作
> 執行人: JUSTUSVMOS
### Reviewed by `jserv`
如何驗證 RCU 實作行為符合預期且具備 lock-free/wait-free 特性？
>1. 先看 RCU 讀取端的程式路徑，確認沒有用 mutex 或 spinlock 把 read 包起來，這樣 reader 才不會因為其他執行緒被卡住。
>2. 可以直接開 kernel 裡的 `CONFIG_PROVE_LOCKING` 或 `__rcu` sparse 這些工具，讓它幫你找出同步問題或 API 用錯的地方，比較保險。
>3. 直接跑 rcutorture 或 liburcu 壓力測試，把 reader 跟 writer 數量開大，看看讀端會不會被卡住，只要 writer 再怎麼寫，讀的都能順利執行就沒問題，效能數據也可以順便看一下。
:::danger
理工人員測試若只憑感覺、沒辦法拿出理論和量化分析，該如何保證品質呢？
使用本課程教材對於並行處理的分析方式，來探討上述問題。
:::
解說錄影呢？
## TODO: 研讀 RCU 教材和學習 Userspace RCU
> 紀錄閱讀課程教材 (以第一手材料為主) 過程中遇到的疑惑，充分討論
> 在自己的電腦上準備 Userspace RCU (URCU) 函式庫並進行評估，注意不得使用虛擬機器
## TODO: 重作[第 15 週測驗題](https://hackmd.io/@sysprog/linux2025-quiz15)及其延伸題目
> 1. 解釋給定程式碼的原理，指出其缺失並予以改進
> 2. 開發得以搭配 Userspace RCU 和測驗題程式碼運作的效能評比程式，量化在高度並行場景的效能表現
> 3. 改進測驗題程式碼，運用於[高度並行的 Valkey 實作](https://hackmd.io/@sysprog/HyqlsB7Zxe)，並評估其效能表現，隨後指出改進方案
## 解釋給定程式碼的原理，指出其缺失並予以改進
### 1. 批次更新（Batching）
#### 1-1 原理
```
writer thread（N 個） reader thread（M 個）
─────────────────── ─────────────────────
loop { loop {
① atomic_exchange(ptr) rcu_read_lock()
→ 舊指標丟進 batch[] ···讀資料···
rcu_read_unlock()
② if batch 滿 或 超時
┌────────────── flush ───────────────┐
│ a) synchronize_rcu(); │
│ b) free(batch[0..cnt-1]); │
│ c) batch_cnt = 0; │
└────────────────────────────────────┘
}
```
**為什麼快？**
* 舊版：每筆更新都跑一次 `synchronize_rcu()` → 一次 GP ≅ 0.6–1 ms。
* 批次版：預設 **256 筆或 5 ms** 才跑一次 GP。
*在 20 µs 更新頻率下，GP 次數從每秒 \~800 次降到 \~40 次；寫端阻塞時間大幅減少。*
**為什麼安全？**
* RCU 只要求：「被淘汰的指標**釋放前**，所有當前 reader 都已離開臨界區」。
* 批次版仍在 `free()` 前執行 **一次** `synchronize_rcu()`，故滿足語義；
不管累積了 2 筆還是 200 筆，**只要 free 之前做過 GP，就不會出錯**。
#### 1-2 程式碼
##### 1-2-1 批次參數與 thread-local 變數
```c
#define BATCH_SIZE 256 // 滿 256 筆就 flush
#define BATCH_USEC 5000 // 或超過 5 ms 也 flush
static __thread uint64_t *batch[BATCH_SIZE];
static __thread int batch_cnt = 0;
static __thread uint64_t last_flush_us = 0;
```
*每個 writer thread 各自維護一組陣列與計數器，避免鎖競爭。*
##### 1-2-2 取得單調遞增時間
```c
static inline uint64_t now_us(void)
{
struct timespec ts;
clock_gettime(CLOCK_MONOTONIC, &ts);
return (uint64_t)ts.tv_sec * 1000000ULL + ts.tv_nsec / 1000ULL;
}
```
*用 `CLOCK_MONOTONIC` 避免被 NTP、`date` 調整影響。*
##### 1-2-3 批次 flush 核心
```c
static void batch_flush(void)
{
if (batch_cnt == 0)
return; // 沒東西就跳過
synchronize_rcu(); // ◎ 唯一昂貴步驟：等待 GP
for (int i = 0; i < batch_cnt; i++) // 現在 reader 全退出
free(batch[i]); // 安全釋放
batch_cnt = 0; // 重置迴圈
last_flush_us = now_us();
}
```
> **安全性重點**：`free()` 緊跟在 `synchronize_rcu()` 之後，永遠不會早於 GP。
##### 1-2-4 改寫 `update_global_state()`（Writer 快路徑）
```c
static void update_global_state(void)
{
uint64_t *new_state = malloc(sizeof(*new_state));
*new_state = 5; // 新內容
uint64_t *old_state =
atomic_exchange_explicit(&global_shared_state,
new_state,
memory_order_release); // ★ publish
if (old_state) // 舊指標進批次表
batch[batch_cnt++] = old_state;
if (batch_cnt == BATCH_SIZE || // 數量門檻
now_us() - last_flush_us >= BATCH_USEC) // 時間門檻
batch_flush(); // → GP+free
}
```
* **`atomic_exchange(..., memory_order_release)`**
* `release`：保證先寫入 `*new_state`，再讓其他 CPU 看到指標；
reader 用 `acquire`/`consume` load 就能正確讀到資料。\*
* **push → flush**
* 只做 O(1) 陣列 push，極輕量。
* 進入 flush 時才真正阻塞。\*
##### 1-2-5 Writer 執行緒結束前的保險 flush
```c
static void *updater_func(void *arg)
{
while (!exit_flag) {
update_global_state();
usleep(update_interval_us); // user-side負載節流
}
batch_flush(); // 結束前把殘餘指標回收
...
}
```
*確保程式結束時不留下尚待回收的記憶體。*
##### 1-2-6 Reader 臨界區（未改動）
```c
rcu_read_lock();
uint64_t *p = atomic_load_explicit(&global_shared_state, memory_order_acquire);
uint64_t val = *p; // 真正讀資料
asm volatile("" : : "r"(val) : "memory"); // 防 DCE
rcu_read_unlock();
```
* 使用 `memory_order_acquire` 對應 writer 的 `release`，確保指標→資料順序。
* 其餘 lock/unlock 仍僅是兩個 `atomic_signal_fence(seq_cst)`，成本極低。\*
##### 1-2-7 Fence F 仍保留「兩半 GP 分割」
```c
/* Fence F – closes first half of grace period. */
heavy_fence_seq_cst(); // membarrier：舊世界終點
```
*無論批次與否，真正進入 GP 時仍需 **一次** membarrier 來截斷 A/F、C/F 之間的潛在亂序。*
##### 1-2-8 從 `gp_holdouts` futex 等待返回後的 Fence H
```c
/* Fence H – pairs with Fence D. */
atomic_thread_fence(memory_order_seq_cst);
```
*確保「所有 reader 退出」→「釋放資料」有全域 SC 順序。*
#### 1-3 效能與延遲摘要
| 指標（32R╳8W, 20 µs） | 每筆即 GP | 批次 256/5 ms | 說明 |
| ----------------- | -------- | ------------ | ------- |
| Updater 迴圈 /3 s | \~45 | **\~2500** | ↑約 60 倍 |
| 平均 GP 延遲 | 60–90 ms | **0.8–1 ms** | ↓約 70 倍 |
| Reader 吞吐 | 3–5×10⁸ | 3–5×10⁸ | 幾乎不變 |
---
### 2. 批次 + 延遲回收（Batching + Deferred Callback）
#### 2-1 整體原理快速圖解
```
更新指標 ─▶┌───────────── Writer Thread (多個) ───────────────┐
│ ① atomic_exchange() 把舊指標拿下來 │
│ ② push 到 thread-local batch[ ] │
│ ③ batch 滿 / 逾時 → batch_flush() ─────────────┐ │
└───────────────────────────────────────────────│─┘
│
▼
call_rcu()
┌──────────────────────────────────┐
│ 全域 MPSC 佇列 cb_head │
└──────────────────────────────────┘
│ (pop-all)
▼
┌────────────────────────────────────────────┐
│ Reclaimer Thread (唯一) │
│ a. 偷走整批 callback list │
│ b. synchronize_rcu() → 1 次 GP │
│ c. 逐一執行 c->func(c->arg) (free 指標) │
└────────────────────────────────────────────┘
```
* **批次（thread-local batch）**
把大量寫入先累積起來，一次 `batch_flush()` 送到全域佇列，降低每筆寫入的 CAS 次數與記憶體屏障。
* **延遲回收（call\_rcu + reclaimer）**
Writer **永遠不自己跑 GP**；真正的 `synchronize_rcu()` 只在背景 reclaimer 執行緒中發生，寫端完全非阻塞。
#### 2-2 程式碼
##### 2-2-1 thread-local 批次 (L1)
```c
#define BATCH_SIZE 256
static __thread uint64_t *batch[BATCH_SIZE];
static __thread int batch_cnt = 0; // 已累積幾個
static __thread uint64_t last_flush_us = 0; // 上次 flush 的時間戳
```
*每位 writer 都有自己的小池子；Writer path 只有 push 陣列，無鎖、無系統呼叫。*
##### 2-2-2 更新邏輯 (writer fast-path)
```c
static void update_global_state(void)
{
uint64_t *new_state = malloc(sizeof(*new_state));
*new_state = 5; // 示範資料
uint64_t *old_state =
atomic_exchange_explicit(&global_shared_state, new_state,
memory_order_release);
if (old_state) // ≈50 ns
batch[batch_cnt++] = old_state;
if (batch_cnt == BATCH_SIZE ||
now_us() - last_flush_us >= BATCH_USEC)
batch_flush();
}
```
*1 筆更新 → 1× `atomic_exchange` + 1× push；絕大多數讀者場景耗時 < 100 ns。*
##### 2-2-3 `batch_flush()`──把 L1 丟進 L2
```c
static void batch_flush(void)
{
if (batch_cnt == 0) return;
for (int i = 0; i < batch_cnt; i++) { // L1 → L2
struct rcu_cb *cb = malloc(sizeof(*cb)); // callback wrapper
call_rcu(cb, free, batch[i]); // 延遲 free()
}
batch_cnt = 0;
last_flush_us = now_us();
}
```
*此時 **沒有 GP**；Writer flush 完立即返回，繼續衝下一批。*
##### 2-2-4 `call_rcu()`──MPSC lock-free push
```c
static _Atomic(struct rcu_cb *) cb_head = NULL;
static void call_rcu(struct rcu_cb *c, void (*fn)(void *), void *arg)
{
c->func = fn; // 通常 = free
c->arg = arg;
struct rcu_cb *old;
do {
old = atomic_load_explicit(&cb_head, memory_order_relaxed);
c->next = old;
} while (!atomic_compare_exchange_weak_explicit(
&cb_head, &old, c,
memory_order_release, memory_order_relaxed));
}
```
*單純「把新節點掛到頭」的 CAS；保證 push 前的寫入對 reclaimer *acquire* 可見。*
##### 2-2-5 `reclaimer_fn()`──偷走→GP→free
```c
while (!stop_reclaimer) {
/* pop-all : 把佇列歸零並取得舊 head */
struct rcu_cb *list = atomic_exchange_explicit(&cb_head, NULL,
memory_order_acquire);
if (!list) { usleep(200); continue; }
/* reverse 為 FIFO；保持原寫入時間順序 */
struct rcu_cb *rev = NULL, *n;
while (list) { n=list->next; list->next=rev; rev=list; list=n; }
synchronize_rcu(); // ----► 只跑一次 GP
while (rev) { // 逐一清理
struct rcu_cb *c = rev; rev = rev->next;
c->func(c->arg); // free(old_state)
free(c); // 釋放 wrapper
}
}
```
*背景執行緒把所有 callback **一口氣** 搬走，**一次 GP** 就釋放整批。
GP 數量 = callback 佇列清空次數，遠低於寫入頻率。*
##### 2-2-6 啟動與關閉 reclaimer（`main()` 中）
```c
pthread_create(&reclaimer_th, NULL, reclaimer_fn, NULL);
/* … 整個壓力測試 … */
stop_reclaimer = true;
pthread_join(reclaimer_th, NULL);
```
#### 2-3 記憶體順序保證
:::danger
務必使用課程規範的術語，見 https://hackmd.io/@sysprog/concurrency/%2F%40sysprog%2Fconcurrency-atomics
不要依賴大語言模型來產生內容，以課程教材和 Linux 核心第一手材料為主
:::
| 路徑 | 主要 atomic operation | 為何安全 |
| ------------------- | --------------------------------------- | ------------------------------------------ |
| Writer push L1 → L2 | `call_rcu()`：`store-release`（CAS 成功） | 保證 **舊指標內容** 先於 `cb_head` 更新對 reclaimer 可見 |
| Reclaimer 取得 list | `exchange-acquire` | 讀到最新 list 之後，能看到所有節點 `arg` 實體 |
| GP 之前 **不得 free** | `synchronize_rcu()` 強制等待所有 reader 離開舊世界 | 符合 RCU 安全定義 |
| GP 之後 free() | Reader 此時最早也看到新指標，不會再解參考舊指標 | 無 use-after-free |
---
1. **Writer zero-blocking**
*flush* 不再 `synchronize_rcu()`；背景 GP 與 writer 解耦。
2. **兩級批次**
L1 (thread-local) → 降低 CAS 與共享寫流量；
L2 (global stack) → 把 N×GP 壓成 1×GP。
3. **單 GP 釋放一大批**
reclaimer 每秒只跑 10–50 次 membarrier，即使寫入頻率百萬級也撐得住。
---
### 3. GP Coalescing（Grace-Period 合併）
#### 3-1 原理總覽──為何「GP 合併」能再提速
```
Writer (多個) ──► call_rcu(cb) ┌────────────┐
│ 全域 stack │ ← lock-free, MPSC
└────────────┘
│
Reclaimer (唯一) ──► pop-all → ① 累積 batch[ ] │
② if 256 筆 or 5 ms │
③ synchronize_rcu() │ ← 只跑一次 GP
④ 逐一 free(arg) ▼
```
* **舊法**：每筆 `call_rcu()` 就對應一次 `GP`（或小批次）。
* **改版**：
*reclaimer* 先把 **所有** callback 偷進 `batch[256]`，
滿 256 筆或逾 5 ms 才 **一次** `GP + free()` →
GP 次數理論上 ≈ (寫入次數 / 256)，寫端完全非阻塞。
#### 3-2 重要參數
| 巨集 | 作用 | 預設 |
| --------------------- | ------------- | ------- |
| `COALESCE_BATCH_SIZE` | 單批最多 callback | 256 |
| `COALESCE_TIMEOUT_US` | 最長等待時間 | 5000 µs |
#### 3-3 程式碼
##### 3-3-1 `call_rcu()` — lock-free MPSC push (L43)
```c
do {
old = atomic_load_explicit(&cb_head, memory_order_relaxed);
c->next = old;
} while (!atomic_compare_exchange_weak_explicit(
&cb_head, &old, c,
memory_order_release, memory_order_relaxed));
```
* **store-release**：保證 *callback* 內容先寫好，再讓 reclaimer 看見新 head。
* 單 CAS → Writer path 成本 ≈ 50 ns。
---
##### 3-3-2 Reclaimer 主迴圈 (L68)
```c
struct rcu_cb *list = atomic_exchange_explicit(&cb_head, NULL,
memory_order_acquire);
```
* **exchange-acquire**：偷走整條 stack，一次歸零；之後能讀到每個 `cb->arg`。
* 沒偷到東西時 `usleep(200)`，避免忙迴圈。
---
##### 3-3-3 Batch 累積 + 超時判定 (L71-77)
```c
while (list && cnt < COALESCE_BATCH_SIZE) { ... }
bool timeout = (now_us() - last) >= COALESCE_TIMEOUT_US;
if (cnt == COALESCE_BATCH_SIZE || timeout)
... // 同批執行 GP
```
* 兩種門檻：**數量** or **時間**，保證最長延遲 ≤ 5 ms。
* `now_us()` 採 `CLOCK_MONOTONIC`，不受 NTP 影響。
---
##### 3-3-4 批次 GP + free (L78-83)
```c
synchronize_rcu(); /* ◎ 僅此一次昂貴 GP */
for (unsigned i = 0; i < cnt; i++) {
batch[i]->fn(batch[i]->arg); /* 通常 = free(ptr) */
free(batch[i]); /* 釋放包裝 */
}
cnt = 0; last = now_us();
```
* **安全性要點**：`free()` 永遠排在 **GP 之後**，符合 RCU 語意。
* 實務上 256 筆 × 8 bytes ≈ 2 KB → 批次成本極低。
---
##### 3-3-5 Reclaimer 收尾 (L87-97)
* 在 `stop_reclaimer` 置真後，再把殘餘 callback 清完；避免洩漏。
---
##### 3-3-6 Updater 路徑 (L121-134)
```c
uint64_t *oldp = atomic_exchange_explicit(&global_shared_state,
newp, memory_order_release);
if (oldp) {
struct rcu_cb *cb = malloc(sizeof(*cb));
call_rcu(cb, free_cb, oldp);
}
```
* Writer **不再自己 batch+GP**，而是直接交給 `call_rcu()`。
* 讓「資料結構更新」與「回收舊指標」完全解耦。
---
##### 3-3-7 Thread-local 統計 (L106, 139)
* `__thread unsigned long long iterations`：量化每執行緒工作量，便於觀察效能。
---
##### 3-3-8 測試參數解析 (L147-158)
* `-r/-u/-t/-i`：可快速調換 Reader/Updater 數與更新間隔，驗證不同負載下 GP 合併效果。
---
#### 3-4 記憶體順序總表（改版特有路徑）
:::danger
務必使用課程規範的術語，見 https://hackmd.io/@sysprog/concurrency/%2F%40sysprog%2Fconcurrency-atomics
不要依賴大語言模型來產生內容，以課程教材和 Linux 核心第一手材料為主
:::
| 路徑 | 主要atomic operation | 保證 |
| ------------------ | --------------------- | ------------------------- |
| Writer → cb\_head | CAS **release** | callback 內容對 reclaimer 可見 |
| Reclaimer 偷 list | `exchange-acquire` | 看到每個 `cb` 內 arg 的最新值 |
| Reclaimer → free() | `synchronize_rcu()` 後 | Reader 不再持有舊指標，避免 UAF |
---
#### 3-5 實測建議指標
| 測項 | 觀察重點 |
| ----------------------- | ----------------------------------------- |
| **Avg/Max GP 間隔** | 應落在 5 ms 以內，除非寫入頻率極低 |
| **Updater p99 latency** | 理想值 ≈ `atomic_exchange` + malloc ≈ 200 ns |
| **Reclaimer CPU 占用** | 高频寫入時大幅低於「每筆 GP」版本 |
> 寫端阻塞 ≈ 0，GP 數量取決於「匯入速度」vs 「批次門檻」。
> 如需再壓縮延遲，可改成 **動態 BATCH\_SIZE**（根據 cb 積壓量調整）。
---
#### 3-6 這版比上一版強在哪？
1. **寫端零 GP**：`synchronize_rcu()` 全在背景執行緒，不再打斷 Updater。
2. **一次 GP 釋放 256 筆**：GP 成本被 **256 倍攤提**。
3. **最長延遲 5 ms**：兼顧高頻寫入與可控回收時限。
### 4. 效能評估與比較
開發環境
```shell
pkg-config --modversion liburcu
Linux carpenter666-NUC10i7FNH 6.11.0-26-generic #26~24.04.1-Ubuntu SMP PREEMPT_DYNAMIC Thu Apr 17 19:20:47 UTC 2 x86_64 x86_64 x86_64 GNU/Linux
PRETTY_NAME="Ubuntu 24.04.2 LTS"
NAME="Ubuntu"
VERSION_ID="24.04"
VERSION="24.04.2 LTS (Noble Numbat)"
VERSION_CODENAME=noble
CPU(s): 12
On-line CPU(s) list: 0-11
Model name: Intel(R) Core(TM) i7-10710U CPU @ 1.10GHz
Thread(s) per core: 2
Socket(s): 1
CPU(s) scaling MHz: 16%
CPU max MHz: 4700.0000
CPU min MHz: 400.0000
NUMA node0 CPU(s): 0-11
total used free shared buff/cache available
Mem: 23Gi 5.3Gi 12Gi 557Mi 6.8Gi 17Gi
Swap: 8.0Gi 0B 8.0Gi
gcc (Ubuntu 13.3.0-6ubuntu2~24.04) 13.3.0
ldd (Ubuntu GLIBC 2.39-0ubuntu8.4) 2.39
liburcu 0.14.0
```
[實驗影片](https://youtu.be/p7BOuMwSx-A?feature=shared)
#### 4-1 實驗設計與流程
本次實驗以 32 個 reader、8 個 updater 執行緒為測試架構，統一測試時間 3000 ms，採用不同的 updater interval（-i）參數，觀察四種 RCU 優化版本的寫入與讀取效能。
| 測試參數 | 數值 |
| ------------- | --------------- |
| Readers | 32 |
| Updaters | 8 |
| 測試時間 | 3 秒 |
| Updater 間隔 -i | 1、2、5、20、100 μs |
* main：每筆寫入都同步一次 GP
* main\_delay：每筆寫入加上 usleep 間隔後執行 GP
* main\_batch：延遲回收，累積 256 筆或 5ms 一次 GP（寫端負責）
* main\_gpc：寫端僅送 callback，GP 由單一 reclaimer thread 合併處理
---
#### 4-2 數據總表與曲線圖
##### 4-2-1 Updater / Reader Throughput 統計（每 3 秒）
:::danger
改進以下：
1. 實驗環境的描述
2. 實驗方法
3. 實驗的檢討
4. 附上對應的展示影片，確保是自己進行的實驗
:::
| 版本 | -i=1 μs | -i=2 μs | -i=5 μs | -i=20 μs | -i=100 μs |
| ----- | -------------- | -------------- | -------------- | ------------- | -------------- |
| main | \~107 / 3.27e9 | \~107 / 2.96e9 | \~104 / 2.96e9 | \~95 / 2.96e9 | \~103 / 2.96e9 |
| delay | 120,147/2.69e9 | 118,031/2.67e9 | 113,834/2.70e9 | 93,502/2.72e9 | 48,012/2.80e9 |
| batch | 7,604/2.94e9 | 7,870/2.95e9 | 7,244/2.94e9 | 6,313/2.96e9 | 2,868/2.95e9 |
| gpc | 118,740/2.67e9 | 117,447/2.66e9 | 112,167/2.68e9 | 91,890/2.71e9 | 47,948/2.79e9 |
（單位：Updater 次／3秒 / Reader 次／3秒；科學記號 e.g. 2.96e9 = 2,960,000,000）
*圖：各 RCU 策略下，隨 updater 間隔 -i 改變，Updater 與 Reader 吞吐量的變化（橫軸 log 標示）*
#### 4-2 重點觀察
1. **main（每筆都同步 GP）**
* Updater throughput 長期受限，每 3 秒僅能做數十次更新，主因為每筆都要同步一個長 GP（60–90ms）。
* Reader throughput 維持高水準，受寫端影響極小。
* 嚴重不適合高頻寫入。
2. **main\_delay（每筆 usleep + GP）**
* Updater throughput 明顯提升（達數萬等級），因 usleep 休眠遠大於 GP 時間，GP 開銷被藏在排程延遲內。
* Reader throughput 與 main 類似。
* 若 usleep（-i）縮短到小於系統定時粒度，updater 速度會再被 OS 實際排程限制（如 2μs 實際睡 60μs）。
3. **main\_batch（累積批次 GP）**
* Updater throughput 約落在數千級，明顯優於 main，但低於 main\_delay/gpc。
* 原因：每累積 256 筆才做一次 GP，但 flush、malloc 等仍有 overhead。
* Reader throughput 穩定。
4. **main\_gpc（延遲回收+reclaimer 合併 GP）**
* Updater throughput 可逼近 main\_delay，甚至更高（因 GP 全部由背景 reclaimer 集中執行）。
* Reader throughput 保持高檔。
* 在 -i 極小時，main\_gpc 才能進一步展現高頻寫端效能上限。
---
#### 4-4 各機制比較與適用場景
| 機制 | Updater 吞吐 | Reader 吞吐 | GP 開銷主控點 | 適用場景 |
| ----------- | ---------- | --------- | ------------- | ------- |
| main | 最差 | 高 | 每筆更新後執行 | 低頻寫，高頻讀 |
| main\_delay | 極佳（看 -i） | 高 | usleep > GP | 寫端負載中等 |
| main\_batch | 普通 | 高 | 256 筆合併一次 GP | 間歇高頻寫 |
| main\_gpc | 最佳 | 高 | 寫端僅送 callback | 高頻寫、低延遲 |
* 若寫端很密集、要求可擴展性，建議採用 main\_gpc。
* 若系統以讀端為主、寫端較少，可用 main 或 main\_batch 。
* main\_delay 僅適合在更新頻率本就低、usleep 延遲大於 GP 延遲的場合。
---
## 開發得以搭配 Userspace RCU 和測驗題程式碼運作的效能評比程式，量化在高度並行場景的效能表現
#### 5-1. 實驗設計與方法
承接前章 mini-RCU 四個版本（main、delay、batch、gpc）的測試架構，本章新增參考實務界廣泛應用的 **Userspace RCU (liburcu)** 進行同場壓力測試。
測試條件完全一致（32 reader、8 updater、3 秒、-i 1/2/5/20/100），確保能直接比較不同實作的真實吞吐極限與行為。
##### 5-1-1 測試版本摘要
| 版本 | 實現方式簡述 |
| ------- | --------------------------------------- |
| main | 每筆寫入即同步 GP |
| delay | 每筆寫入前 usleep，仍每筆 GP |
| batch | 累積 256 筆/5ms，批次 GP |
| gpc | 寫端僅送 callback，集中合併 GP |
| liburcu | 官方 API，call\_rcu 與 rcu\_read\_lock 典型用法 |
#### 5-2. 測試結果總表
| 版本 | -i=1 | -i=2 | -i=5 | -i=20 | -i=100 | 讀端吞吐 (範例) |
| ----------- | ------- | ------- | ------- | ------ | ------ | ---------- |
| main | 109 | 106 | 106 | 116 | 104 | 3.2e9 |
| delay | 119,716 | 119,010 | 113,491 | 92,655 | 47,925 | 2.7e9 |
| batch | 7,786 | 8,101 | 7,410 | 5,515 | 2,720 | 2.9e9 |
| gpc | 117,598 | 115,839 | 111,514 | 91,508 | 47,741 | 2.6e9 |
| **liburcu** | 116,591 | 116,232 | 111,783 | 91,775 | 47,807 | **3.99e8** |
*單位：Updater 次／3秒，Reader 次／3秒（科學記號 e.g. 3.2e9 = 3,200,000,000）*
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##### 5-3. 主要觀察
1. **寫端效能比較**
* liburcu 與 gpc 兩者寫入吞吐**極為接近**，尤其在 -i 1/2/5/20/100 µs 各級都能維持在十萬級別，說明只要將 GP 徹底 decouple，user-level 實作亦能達到專業函式庫極限。
* main 版僅百次等級，batch 僅數千，效能落差明顯。
* delay 在 usleep 主導下也能達到極高寫入效能，但理論上限受排程粒度影響。
2. **讀端效能比較**
* **liburcu 讀端吞吐量明顯高於所有自製版本**，最高約 3.99e8，反映其 QSBR/MEMBARRIER 等高效讀端設計。
* mini-RCU 各版本讀端雖也維持 2.5e9 以上，但在極高並發下可能受到臨界區、鎖存、fence 等機制影響而有微幅落差。
3. **寫入/讀取雙極限情境**
* 若同時要求寫入高頻與讀端超高吞吐，liburcu 仍有整體最佳可擴展性與穩定性。
* gpc 版雖已充分 decouple GP，但在部分排程與記憶體同步細節上仍可能落後 liburcu 一小段距離。
## 改進測驗題程式碼，運用於高度並行的 Valkey 實作，並評估其效能表現，隨後指出改進方案
### 1. 目標
| 編號 | 目標敘述 |
|-----:|----------|
| **G1** | 把自製 **mini-URCU hash table** 以 Module 方式植入 **Valkey**，驗證「讀多寫少」場景能否 **降低延遲、提升吞吐**。 |
| **G2** | 與 Valkey 原生 `SET/GET` 進行 **定量比較**（ops/sec、avg / p95 / p99 latency）。 |
| **G3** | 探索 **桶數** 與 **GP 批次回收 (GPC)** 對寫入效率的影響，提出最佳化指引。 |
---
### 2 核心實作
#### 2-1 mini-URCU Hash-Table（`rcu_ht.c`）
```c
/* ① 建表：2^pow2 個 bucket，各自一把 mutex */
struct rcu_ht *ht_create(unsigned pow2)
{
size_t n = 1ULL << pow2;
struct rcu_ht *ht = calloc(1, sizeof *ht);
ht->nb = n;
ht->b = calloc(n, sizeof(struct bucket));
for (size_t i = 0; i < n; i++)
pthread_mutex_init(&ht->b[i].mtx, NULL);
return ht;
}
/* ② 寫入：Copy-Update → rcu_assign_pointer → call_rcu() 延遲 free */
int ht_insert(struct rcu_ht *ht, const char *k, const char *v)
{
struct node *n = malloc(sizeof *n);
n->k = strdup(k);
n->v = strdup(v);
size_t i = hash(k) & (ht->nb - 1);
pthread_mutex_lock(&ht->b[i].mtx);
n->next = rcu_dereference(ht->b[i].head);
rcu_assign_pointer(ht->b[i].head, n);
pthread_mutex_unlock(&ht->b[i].mtx);
return 0;
}
/* ③ 刪除：unlink 後 call_rcu() 回收 */
static void free_node_cb(struct rcu_head *rh)
{
struct node *n = caa_container_of(rh, struct node, rh);
free(n->k); free(n->v); free(n);
}
````
* **讀側**：`rcu_read_lock/unlock()`，零鎖、零系統呼叫。
* **寫側**：Copy-Update + **GPC** —— 單一 reclaimer 執行緒每 **5 ms / 256 node** 觸發一次 `synchronize_rcu()`。
---
#### 2-2 Valkey 模組（`rcuht_module.c`）
```c
#define HT_BUCKET_POW2 17 /* 131 072 bucket ⇒ load-factor ≈0.75 */
static struct rcu_ht *HT;
/* RCU.HT.SET key val */
int RCUHT_Set(RedisModuleCtx *ctx, RedisModuleString **argv, int argc)
{
if (argc != 3) return RedisModule_WrongArity(ctx);
size_t klen,vlen;
const char *k = RedisModule_StringPtrLen(argv[1], &klen);
const char *v = RedisModule_StringPtrLen(argv[2], &vlen);
ht_insert(HT, k, v);
return RedisModule_ReplyWithSimpleString(ctx, "OK");
}
/* RCU.HT.GET key */
int RCUHT_Get(RedisModuleCtx *ctx, RedisModuleString **argv, int argc)
{
if (argc != 2) return RedisModule_WrongArity(ctx);
size_t klen; const char *k = RedisModule_StringPtrLen(argv[1], &klen);
char *val = ht_lookup(HT, k);
if (!val) return RedisModule_ReplyWithNull(ctx);
return RedisModule_ReplyWithStringBuffer(ctx, val, strlen(val));
}
/* Module 初始化 */
int RedisModule_OnLoad(RedisModuleCtx *ctx, RedisModuleString **argv, int argc)
{
RedisModule_Init(ctx, "rcu.ht", 1, REDISMODULE_APIVER_1);
HT = ht_create(HT_BUCKET_POW2);
RedisModule_CreateCommand(ctx, "rcu.ht.set", RCUHT_Set, "write", 0,0,0);
RedisModule_CreateCommand(ctx, "rcu.ht.get", RCUHT_Get, "readonly", 0,0,0);
return REDISMODULE_OK;
}
```
---
#### 3 實驗環境與流程
| 項目 | 規格 |
| ------- | ------------------------------------------------------------------------- |
| CPU | Intel® NUC 10 i7 (8c/16t) |
| OS | Ubuntu 24.04 LTS × Linux 6.8 |
| Valkey | commit `293be3e3` + `rcuht.so` |
| liburcu | 0.14 (memb) |
| 測試工具 | `valkey-benchmark` (500 k req / 500 conn / pipeline 16 / key space 100 k) |
> 啟動 command
>
> ```bash
> # native 6379
> ./src/valkey-server --port 6379 &
> # RCU-HT 6380
> ./src/valkey-server --loadmodule ./src/modules/rcuht.so --port 6380 &
> ```
:::danger
注意用語！
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### 4 量測結果（最終）
| 實作 (port) | 指令 | Throughput (ops/s) | Avg Latency (ms) |
| ---------------- | ----- | ------------------ | ---------------- |
| **RCU-HT** :6380 | `GET` | **902 527** | **7.95** |
| | `SET` | **145 349** | **0.70** |
| **Native** :6379 | `GET` | 1 179 245 | 6.01 |
| | `SET` | 970 874 | 7.48 |
（吞吐取 `rps`；延遲取 `avg_latency_ms`，皆來自 `valkey-benchmark --csv` 輸出）
<table>
<tr>
<th>Throughput (ops/sec)</th>
<th>Average latency (ms)</th>
</tr>
<tr>
<td><img src="https://hackmd.io/_uploads/SkkJuBSHgl.png)" width="450"></td>
<td><img src="https://hackmd.io/_uploads/HJJWOBSrle.png" width="450"></td>
</tr>
</table>
:::danger
修正圖片的存取權限
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