设计模式中，单例模式是常见的一种。单例模式需要满足以下两个条件：
- 保证一个类只能创建一个示例；
- 提供对该实例的全局访问点。
关于单例最经典的问题就是DCL(Double-Checked Lock)，今天就此问题展开叙述。
1 Java单例
1.1 通用的写法
public class Singleton {
private Singleton() {}
public static Singleton INSTANCE = new Singleton();
}
最简单的做法就是如上写法，在类被加载的时候就初始化其静态变量INSTANCE。因为JLS（Java Language Specification）中规定一个类只会被初始化一次，因此这样就可以实现一个朴实的单例类。
1.2 延迟加载单例
需求是多变的，部分人可能因为单例类的资源负担较重，想要其在需要的时候再进行初始化(Lazy initialization)。这样也简单，加把锁就满足你的需求。
public class Singleton {
private Singleton() {}
private static Singleton INSTANCE = null;
public static synchronized Singleton getInstance() {
if (null == INSTANCE) {
INSTANCE = new Singleton();
}
return INSTANCE;
}
}
但是挑剔的人又提出了需求，引入synchronized之后，多线程访问单例，会因为synchronized导致访问串行化，这性能上很不好看。程序员于是只能去进行优化，想到了DCL，于是BUG就被引入了。
public class Singleton {
private Singleton() {}
private static Singleton INSTANCE = null;
public static Singleton getInstance() {
if (null == INSTANCE) {
synchronized (Singleton.class) {
if (null == INSTANCE) {
INSTANCE = new Singleton();
}
}
}
return INSTANCE;
}
}
这是一段看上去很优美的代码，程序员在判断INSTANCE为空，加锁进行赋值时，还贴心的考虑到了可能存在多个线程同时判断INSTANCE是否为空的情况。如果加锁后发现INSTANCE被快一步的线程赋值了，那么我就直接返回此INSTANCE。
但是计算机的套路太多了，BUG就出现在INSTANCE = new Singleton()这一句代码上。这一句并不是原子操作，细分下去实际上可以被拆分为以下三个步骤：
- 分配Singleton对象的内存空间；
- 初始化Singleton对象(完成一些field赋值操作，本文为了篇幅，没填充field)；
- INSTANCE指向分配的内存空间。
假如计算机严格的按照这个方式执行，那么DCL没错。可是CPU为了效率，代码可能会被乱序执行，假如线程A的指令被乱序为：
- 分配Singleton对象的内存空间；
- INSTANCE指向分配的内存空间；
- 初始化Singleton对象。
线程B假如在执行到第二步的时候拿到了INSTANCE对象(此时并未初始化)，并且快速的传给应用使用，那么一些美好的事情即将发生（至于是什么，我当然是不晓得的）。
1.3 正确的DCL
2000年，一群致力于Java高性能开发者聚集在一起，发表了著名的文章 The "Double-Checked Locking is Broken" Declaration。
文章中讨论了关于DCL的各种尝试，比如使用ThreadLocal(虽然在老版本的代码中，可能效率会较低，但是为了正确性这是可以忍受的)。不过文章的最后，大家最欣赏的办法就是使用volatile修饰INSTANCE对象(加入内存屏障)。
public class Singleton {
private Singleton() {}
private static volatile Singleton INSTANCE = null;
public static Singleton getInstance() {
if (null == INSTANCE) {
synchronized (Singleton.class) {
if (null == INSTANCE) {
INSTANCE = new Singleton();
}
}
}
return INSTANCE;
}
}
奏效的原因在于，对volatile对象的写操作不能被重排序到之前对volatile对象的读写操作之前，对volatile对象的读操作不能被重排序到之后对volatile的读写操作之后（如果对这段翻译不甚理解，可以见下面贴着的原文，其实大概的意思就是告诉CPU别重排序了）。当然，享受福利就需要付出一些代价，就是升级jdk至1.5及之后的版本(估计总是会有人守着历史版本，就像锁死在三体的百度，坚持XP优于WIN10的人们，我真的很respect)。
JDK5 and later extends the semantics for volatile so that the system will not allow a write of a volatile to be reordered with respect to any previous read or write, and a read of a volatile cannot be reordered with respect to any following read or write.
2 C++单例
2.1 加入内存屏障
让我感兴趣的是，在The "Double-Checked Locking is Broken一文中，各位大佬列举了关于C++如何正确实现DCL的做法(加入内存屏障)，并且他们热心的贴出了代码，如下所示：
// C++ implementation with explicit memory barriers
// Should work on any platform, including DEC Alphas
// From "Patterns for Concurrent and Distributed Objects",
// by Doug Schmidt
template <class TYPE, class LOCK> TYPE *
Singleton<TYPE, LOCK>::instance (void) {
// First check
TYPE* tmp = instance_;
// Insert the CPU-specific memory barrier instruction
// to synchronize the cache lines on multi-processor.
asm ("memoryBarrier");
if (tmp == 0) {
// Ensure serialization (guard
// constructor acquires lock_).
Guard<LOCK> guard (lock_);
// Double check.
tmp = instance_;
if (tmp == 0) {
tmp = new TYPE;
// Insert the CPU-specific memory barrier instruction
// to synchronize the cache lines on multi-processor.
asm ("memoryBarrier");
instance_ = tmp;
}
return tmp;
}
如果跟Java的代码进行比较，会发现和Java的DCL基本类似，只不过有两处显式插入了内存屏障(即asm处)。此外，此段代码使用了RCU（read-copy-update），即先获取需要读取或者创建的数值（此处就是tmp）,在检测tmp是合法的数值之后，最后更新到instance_变量中去。通过RCU保证了在创建以及赋值的过程中，不会干扰到别的线程（假使失败，那么也不会污染instance_数值，不过在C++编程中，new失败了不如直接爆炸吧，这样死的明明白白一点）。
关于RCU的用法，可以参见*的RCU大讨论。
不过以上方法看似美好，但是在不同的平台上，内存屏障的添加方式也是存在差异，这就导致了你没法写出可移植的代码，甚至是依赖于特定编译器和特定环境的代码。这里就存在一个疑问，C++ 中也含有volatile，是否可以参考Java的代码，使用volatile添加内存屏障。答案很悲伤，C++ 的volatile和Java的volatile存在区别，无法照搬（关于此区别，可能在后续会写文章进行讲解）。
2.2 找一个类似于volatile的帮手
C++ 11中引入了std::atomic以及std::memory_order，有了标准库的定义，我们就能够写出在绝大多数平台下可移植的C++代码。此处，我们要了解一个概念，std::atomic的默认数值是std::memory_order_seq_cst，这是一个永远安全却又代价昂贵的内存屏障。其作用是在所有CPU(或者核心)中，保持严格的代码线性执行顺序。
std::atomic<Singleton*> Singleton::m_instance;
std::mutex Singleton::m_mutex;
Singleton* Singleton::getInstance() {
Singleton* tmp = m_instance.load();
if (tmp == nullptr) {
std::lock_guard<std::mutex> lock(m_mutex);
tmp = m_instance.load();
if (tmp == nullptr) {
tmp = new Singleton;
m_instance.store(tmp);
}
}
return tmp;
}
使用std::atomic，利用编译器提供的库，现在DCL就能够保证代码的线性执行顺序，代码在多个平台上也能够保证通用性(假如不能保证，我们还能对编译器要求再多吗)。
然而C++开发者向来以追求性能为己任，还能快一点，再快一点吗？当然能了，这段代码存在的问题恰恰就是全部代码都是顺序执行，我们只需要对部分执行代码做出顺序保证即可。
2.3 精确控制顺序
std::atomic<Singleton*> Singleton::m_instance;
std::mutex Singleton::m_mutex;
Singleton* Singleton::getInstance() {
Singleton* tmp = m_instance.load(std::memory_order_relaxed);
// 保证在获取单例指针时，其他线程如果在创建单例对象
// 这些操作，包括创建Singleton对象以及其成员变量的初始化，对于当前线程都是可见的
std::atomic_thread_fence(std::memory_order_acquire);
if (tmp == nullptr) {
std::lock_guard<std::mutex> lock(m_mutex);
tmp = m_instance.load(std::memory_order_relaxed);
if (tmp == nullptr) {
tmp = new Singleton;
// 保证后续语句，存储tmp指针时，new Singleton已经执行结束
// 最重要的是，tmp的创建以及Singleton的内部初始化操作，对于其他线程均是可见的
std::atomic_thread_fence(std::memory_order_release);
m_instance.store(tmp, std::memory_order_relaxed);
}
}
return tmp;
}
我们对代码进行了修改，此处使用atomic_thread_fence实现关键位置的内存屏障。每次获取或存储变量m_instance，均使用memory_order_relaxed，保证单例的指针操作时原子操作。那么，存在的疑问就在于指针所指向的内容是不是跟随着原子操作，被同步过来了呢？
答案不是。指针是原子操作，但是指针的内容并未保证同步，因此我们需要使用std::atomic_thread_fence(std::memory_order_acquire)以及std::atomic_thread_fence(std::memory_order_release)去保证指针存放的内容被正确的同步了（详见代码中的注释内容）。
关于std::atomic_thread_fence，这个确实很晦涩，知乎上wangyongcong
给出的例子，我觉得很是恰当，以下摘抄过来。
| Thread A | Thread B |
|---|---|
| release-fence | atomic-load |
| atomic-store | acquire-fence |
存在线程A与B，A上的release-fence之后的atomic-store操作，如果对B的atomic-load操作可见，那么A的release-fence与B的atomic-load同步(sync-with)；另一方面，B的atomic-load操作后跟acquire-fence，如果线程A的atomic-store所做出的的修改对该atomic-load可见，那么A的atomic-store与B的acquire-fence同步。
A的release-fence与B的acquire-fence构成了一个同步点。在时间轴上，如果A的release-fence在B的acquire-fence钱，那么A在release-fence之间的所有操作，也都在B的acquire-fence之前，同时也将在B的acquire-fence的后继操作之前。简单点，就是release-fence之前的所有store，对acquire-fence之后都是可见的。
补充：
1.上面所提到的atomic load/store均是指对同一个atmoic变量操作；
2.fence必须跟atomic变量共同作用才能起到一致性作用，离开atomic变量，那么无效。
通过使用std::atmoic以及std::atomic_thread_fence，大大的缩小了单例的同步范围，这样也就让CPU有了更大的*去实现优化（指令乱序本身就是为了提升处理效率，为了性能，我们还是得捏着鼻子忍受这件事情）。
2.4 站在巨人的肩膀上
下面介绍一个单例的正确做法，那就是寄托于pthread库已实现安全的单例。下面这段代码摘抄于陈硕的muduo代码中（省略了部分代码），他对此做法的解释是，如果pthread_once都不能保证单例的线程安全，那么我们的代码就让他崩溃吧(总不能让我们再去修改pthread库吧)。
template<typename T>
class Singleton : noncopyable
{
public:
// 对于C++开发者，使用delete以及boost::noncopyable真的是一个好习惯
Singleton() = delete;
~Singleton() = delete;
static T& instance()
{
pthread_once(&ponce_, &Singleton::init);
assert(value_ != NULL);
return *value_;
}
private:
static pthread_once_t ponce_;
static T* value_;
};
2.5 让我们时髦一些
虽然嘴上说着时髦，其实概念很老旧，那就是借助于C++ 11中的local static去正确的实现单例（其本质上，是让编译器去帮助我们完成那些复杂的同步操作，保证我们的代码尽可能的less）。以下是C++ 11关于local static的描述（翻译过来就是在多线程调用的情况下，local static只会被初始化一次）。
If control enters the declaration concurrently while the variable is being initialized, the concurrent execution shall wait for completion of the initialization.
于是，我们的代码终于可以精简到一个很完美的地步（比Java的版本还要易于理解，不过需要注意，这要求我们的编译器支持C++ 11，或者说使用GCC 4.0以上版本，虽然GCC 4.0及以上的若干版本不完美支持C++ 11，但是它支持local static特性）：
T& Singleton()
{
static T instance;
return instance;
}
这个写法太完美了，不过我还是不喜欢延迟加载，更倾向于在main函数执行之前就初始化静态单例变量（Java稍简单，一个声明语句就可以，C++需要在类外执行初始化）。
class Singleton: boost::noncopyable
{
private:
static Singleton instance;
public:
Singleton() = delete;
~Singleton() = delete;
public:
static Singleton& getInstance() {
return instance;
}
}
// 类外进行初始化操作
Singleton Singleton::instance;
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