rigtorp SPSCQueue索引缓存的作用及相关实现对比疑问

我正在研读rigtorp的SPSCQueue实现，这是一款设计优雅、基准测试表现优异的单生产者单消费者队列。我已理解其README中阐述的大部分设计理念，但对writeIdxCache_和readIdxCache_的作用存在疑问。

以下是从队列中获取元素的原函数实现：

case 0: 原实现 #

RIGTORP_NODISCARD T *front() noexcept {
  auto const readIdx = readIdx_.load(std::memory_order_relaxed);
  if (readIdx == writeIdxCache_) {
    writeIdxCache_ = writeIdx_.load(std::memory_order_acquire);
    if (writeIdxCache_ == readIdx) {
      return nullptr;
    }
  }
  return &slots_[readIdx + kPadding];
}

将上述实现与以下两种实现对比，想了解相关优势：

case 1: 不使用缓存 #

问题：使用writeIdxCache_的核心优势是什么？

RIGTORP_NODISCARD T *front() noexcept {
  auto const readIdx = readIdx_.load(std::memory_order_relaxed);
  if (readIdx == writeIdx_.load(std::memory_order_acquire)) {
      return nullptr;
  }
  return &slots_[readIdx + kPadding];
}

回答： #

核心优势是减少昂贵的内存屏障操作开销。

• std::memory_order_acquire语义的加载操作需要确保后续内存操作不被重排到它之前，且必须从内存同步最新值，相比std::memory_order_relaxed的开销大得多。
• 在单生产者单消费者场景中，消费者可能频繁调用front()，但生产者的writeIdx_并不会每次调用都更新。原实现通过writeIdxCache_缓存writeIdx_的最新值，大多数情况下只需用relaxed语义读取缓存值做比较，只有当缓存值与当前readIdx相等（说明队列可能为空）时，才会执行一次acquire语义的writeIdx_加载。
• 这种设计把高频内存操作从acquire降级为relaxed，大幅降低了内存同步开销，提升了队列在高并发调用下的性能。

case 2: 直接设置readIdxCache_ #

问题：在此实现中，我在加载时直接设置readIdxCache_，该实现是否可行？是否会破坏队列功能？与case0相比性能更优还是更差？

RIGTORP_NODISCARD T *front() noexcept {
  readIdxCache_ = readIdx_.load(std::memory_order_relaxed);
  if (readIdxCache_ == writeIdxCache_) {
    writeIdxCache_ = writeIdx_.load(std::memory_order_acquire);
    if (writeIdxCache_ == readIdxCache_) {
      return nullptr;
    }
  }
  return &slots_[readIdx + kPadding];
}

回答： #

首先这段代码存在语法错误：return语句中使用了未定义的变量readIdx，编译会直接失败。假设是笔误，替换为readIdxCache_后，我们再分析功能和性能：

1. 功能可行性：
   在SPSC队列中，readIdxCache_仅由消费者线程操作（生产者不会触碰它），线程安全层面没问题。修正变量名后，代码逻辑与原实现一致，能正确判断队列是否为空并返回队首元素指针，不会破坏队列核心功能。

2. 性能对比：
   相比case0，这段代码性能更差：

   • 原实现中readIdx是栈上局部变量，加载后直接存于寄存器或栈中，读写开销可忽略。而这段代码每次调用front()都要把readIdx_的值写入readIdxCache_（成员变量，属于内存操作），多了一次relaxed语义的store操作，增加了额外内存开销。
   • 缓存readIdx本身没有收益：readIdx_是消费者自身维护的变量，每次用relaxed加载的开销极低，缓存它无法减少任何昂贵内存操作，反而多了一次写内存的步骤。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者doraemon