update: 2013-8-20
从pypy的博客上看，他们早已实现了STM版的pypy：http://morepypy.blogspot.com/2013/08/update-on-stm.html，不过，貌似还有很多问题。
最近看到一个国内牛人的博客：http://www.cnblogs.com/coryxie/，上面有很多关于无锁算法，STM的东东。
才知道原来无论是软件事务内存，还是硬件事务内存，都早有实现了。。
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原文：http://morepypy.blogspot.com/2011/08/we-need-software-transactional-memory.html
这是pypy开发者写的一篇blog，里面提到了Python，Java等多线程实现的情况，还有一个很有意思的东东：STM（Software Transactional Memory）。
简单记录下一些心得和想法（很可能有不对的地方:) ）。
大部分脚本语言都没有多线程机制（支持coroutine，但这实际上是单线程执行的）。why?
为什么Java能原生地支持多线程？为什么在执行那些错误的不同步的多线程代码时JVM不会崩溃？
我们都知道，像C/C++如果执行错误的不同步的多线程代码，程序很容易崩溃。因为指针什么的，多个线程一起乱搞，内存马上就乱了，程序自然也溃崩了。
程序运行的虚拟机必须要提供这样的保证：
当一个线程在读或者写一个对象时，有另一个线程在写这个对象，
程序只会读到旧的对象，或者新的对象，不会出现除此之外的情况（即读取到另一个线程写了一半的数据等）。
并且，虚拟机不会crash（即使用户写了错误的代码）。
首先考虑Java的实现，因为Java并没有内置的list和dict，对于java.util.HashMap，并不保证多线程的安全性（尽管可能抛出一个异常，但是这个异常是HashMap的代码中抛出的，非语言本身的机制）。所以在Java中，只要解决对象的引用即可。而在32位机器上，CPU保证4字节的读写原子性，所以Java不用加锁，如果修改对象，直接修改引用的即可。
再考虑Python，Python原生支持list和dict，所以它必须要提供对这两者原子性的操作（当然还有其它的一些东东也要支持原子操作）。比如dict的get和remove操作，如果不是原子性的，那么在多线程情况下，dict就会被破坏。
来看下python解析器是怎样实现的：
CPython使用GIL（Global Interpreter Lock），为每块bytecode加锁，大约是100条（有很多人对CPython有误解，以为它只能单线程执行，实际上它是可以多线程运行的）。
jpython利用java级的锁，为每一个需要的操作都加锁。因为Java的优化很牛B了，所以效率还可以接受（为什么不用C来实现这个，或者说CPython为什么不也这么做，因为要做很多的工作，而且很可能会带来很多微妙的bug）。
pypy 和Cpython类似。
STM是什么
STM有点像数据库的事务，不过STM是对于程序执行来说的，大概是这样的一个过程：
在程序开始执行"bytecode"时，先开启一个事务，用一个ThreadLocal的东东来记录事务中的log
记录读取的所有的对象和修改对象的记录
在上面的过程中“探测”有没有修改，比如检查一个对象的最后修改时间是否和事务开始时一致。
如果执行到"bytecode"的最后，没有发现修改，则把修改的内存"commit"，如果有修改，则"rollback"。
换一个说法，就是在CPython的开始获得CIL时，开始事务，在释放CIL时，提交事务。
在CPython调用系统调用时（释放CIL），结束事务，在系统调用结束时（获得CIL），开始事务。
话说STM的确是个很有意思的东东。不过pypy目前还没有实现，不知道效率会怎样。
不过我个人感觉，这东东即使实现了，恐怕效率也很难跟得上。想像一个有数百个线程的统计程序，共享一个结果变量count，这样的话，基本每次执行的代码都要"rollback"，这样比单线程更悲剧。
