多线程环境下的伪共享

news2024/11/26 14:57:32

今天和大家聊一聊伪共享

1.什么是伪共享？

缓存一致性协议在计算机中针对的最小单元：缓存行，每个缓存行的大小是64字节，一串连续的64字节数据都会存储到缓存行中。

假设数据A和数据B在同一缓存行中，CPU1修改了数据A，根据缓存一致性协议，CPU1会通知其他CPU这一行的缓存数据已经失效。此时CPU2想要修改数据B，但是缓存行已经失效了，所以需要重新从主内存中读取数据，然后重新写会缓存行中。这样缓存的优势就完全没有了。
上述问题就是伪共享的场景，如果同时有多个CPU同时修改同一缓存行的数据，频繁回写主内存，会大大降低性能。
如下图所示：

2.如何解决伪共享问题？

伪共享的根源就是不同的数据缓存到了同一缓存行中，如果我们能把独立的数据都单独存储到不同的缓存行，那么伪共享的问题也就不存在了。

缓存行填充：
当我们存储的数据不足64字节的时候，我们可以手动将余下的字节空间填充，以空间换时间的方式，解决伪共享。
举个例子：

public class FalseShareTest  {

    public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
        Rectangle rectangle = new Rectangle();
        long beginTime = System.currentTimeMillis();
        Thread thread1 = new Thread(() -> {
            for (int i = 0; i < 100000000; i++) {
                rectangle.a = rectangle.a + 1;
            }
        });

        Thread thread2 = new Thread(() -> {
            for (int i = 0; i < 100000000; i++) {
                rectangle.b = rectangle.b + 1;
            }
        });

        thread1.start();
        thread2.start();
        thread1.join();
        thread2.join();

        System.out.println("执行时间" + (System.currentTimeMillis() - beginTime));
    }
}

class Rectangle {
    volatile long a;
    volatile long b;
}
//运行结果：
执行时间2815

一个long类型是8字节，我们在变量a和b之间不上7个long类型变量呢，输出结果是啥呢？如下：

class Rectangle {
    volatile long a;
    long a1,a2,a3,a4,a5,a6,a7;
    volatile long b;
}
//运行结果
执行时间1113

我们可以发现，利用填充数据的方式，可以让读写的变量分割到不同缓存行中，性能可以大大提高！

3.消除伪共享的框架应用

Disruptor是一个性能极强的开源的无锁并发框架，基于Disruptor的LMAX架构交易平台，号称单线程内每秒可处理600万笔订单。简直是一个不折不扣的性能小钢炮。
Disruptor框架的核心是它的Ringbuffer环形缓冲。这里不做框架的具体分析，有兴趣可在github下载源码。推荐大家阅读Disruptor框架。

在Disruptor中，也是应用了大量的缓存行填充，消除了伪共享的问题。