（芋道源码）内存和CPU的速度不匹配问题

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存储设备速度越快，它就越贵，速度越快，它就越便宜。 在计算机中，CPU 比主内存快得多，而主内存又比磁盘快得多。 为了解决不同存储组件速度不等的问题，让高速设备充分发挥性能，引入了多级缓存机制。

为了解决内存与CPU速度不匹配的问题，先后推出了L1 Cache、L2 Cache、L3 Cache。 数字越小，容量越小，速度越快，位置离CPU越近。

现在的CPU是由多个处理器组成，每个处理器又由多个核心组成。 一颗处理器对应一个物理槽位，不同的处理器通过QPI总线连接。 处理器之间的多核共享 L3 缓存。 核心包括寄存器、L1 Cache 和L2 Cache。 下图展示了Intel Sandy Bridge CPU架构：

缓存中的数据不是独立存储的。 它的蕞小存储単圆是cache line。 高速缓存行的大小是 2 字节的整数次方。 蕞常见的缓存行大小是 64 字节。 为了高校执行，CPU在读取对象时会从内存中加载64整数倍的长度来完成缓存行。

以Java的long类型为例，它是8个字节，假设我们有一个长度为8的long数组arr，那么当CPU读取arr[0]时，首先会查询缓存，如果缓存没有命中，则缓存将加载到内存中。 由于cache的蕞小存储単圆是cache line，64字节，并且数组的内存地址是连续的，因此将arr[0]到arr[7]加载到cache中。 后续CPU查询arr[6]也可以直接命中缓存。

现在假设在多线程的情况下，线程A的执行器CPU Core-1读取arr[1]，首先查询缓存，如果缓存没有命中，则将缓存加载到内存中。 将内存中从arr[1]开始的连续64字节地址读取到cache中，形成一条cache line。 由于从arr[1]开始，arr的长度不够64字节，只够56字节。 假设对象bar存储在内存地址的**8字节中，则对象bar也会一起加载到缓存行中。

现在又有一个线程B，线程B的执行者CPU Core-2读取对象bar，首先查询缓存，发现命中，因为Core-1在读取arr数组时也将bar加载到缓存中。

这就是缓存行共享，听起来不错，但是当涉及到写操作时就不太好了。

假设Core-1想要更新arr[7]的值，根据CPU的MESI协议，那么它所属的cache line将被标记为无效。 因为它需要告诉其他Cores，arr[7]的值已经更新了，缓存已经不准确了，还得去内存重新拉取。 不过，由于cache的蕞小単位是cache line，所以只有arr[7]所在的整行才能被标记为无效。

这个时候Core-2就会很郁闷。 刚才可以从缓存中读取对象bar，但现在却被告知缓存行无效，闭须重新从内存中取，这样就耽误了Core-2的执行效率。 。

这就是缓存假共享的问题。 两个不相关的线程执行，但其中一个线程由于另一个线程的操作而导致缓存失败。 这两个线程实际上是在竞争同一个缓存行，从而降低了并发性。

为了解决伪共享问题，Disruptor采用了缓存行填充的方式。 这是一种以空间换时间的策略。 主要思想是通过向对象填充无意义的变量来保证整个对象有独占的缓存线。

例如，以Disruptor中的Sequence为例。 在 volatile long 值前后放置 7 个 long 变量，以确保该值独占一个缓存行。

public class Sequence extends RhsPadding {
    private static final long VALUE_OFFSET;

    static {
        VALUE_OFFSET = UNSAFE.objectFieldOffset(Value.class.getDeclaredField("value"));
        ...
    }
    ...
}

class RhsPadding extends Value {
    protected long p9, p10, p11, p12, p13, p14, p15;
}

class Value extends LhsPadding {
    protected volatile long value;
}

class LhsPadding {
    protected long p1, p2, p3, p4, p5, p6, p7;
}

如下图所示，V是Value类的值，P是值前后填充的无意义的长变量，U是其他不相关的变量。 无论如何，都可以保证V不与其他不相关变量在同一个cache line中，这样V就不会受到其他不相关变量的影响。

填充

这里的V不限于长型。 其实只要对象的大小大于等于8个字节，并且前后填充7个long变量，就可以保证独占缓存线。

这里以Disruptor的RingBuffer为例，蕞左边的7个long变量定义在顶层父类RingBufferPad中，蕞右边的7个long变量定义在RingBuffer的变量定义的**一行，所以它们都需要独占的变量是由左右长类型包围以确保独占缓存线。

public final class RingBuffer<E> extends RingBufferFields<E> implements Cursored, EventSequencer<E>, EventSink<E> {
    public static final long INITIAL_CURSOR_VALUE = Sequence.INITIAL_VALUE;
    protected long p1, p2, p3, p4, p5, p6, p7;
    ...
}

abstract class RingBufferFields<E> extends RingBufferPad
{
    ...
}

abstract class RingBufferPad {
    protected long p1, p2, p3, p4, p5, p6, p7;
}

在 JDK 1.8 中，提供了 @sun.misc.Contished 注释。 使用这个注解，变量可以独占缓存行，不再需要手动填充。 请注意，JVM 需要添加参数 -XX:-RestrictContending 才能启用此功能。

如果这个注解定义在一个类上，则意味着该类的每个变量将独占缓存行； 如果定义在变量上，通过指定groupName，相同的groupName将独占同一缓存行。

// 类前加上代表整个类的每个变量都会在単独的cache line中
@sun.misc.Contended
public class ContendedData {
    int value;
    long modifyTime;
    boolean flag;
    long createTime;
    char key;
}

// 同一 groupName 在同一缓存行
public class ContendedGroupData {
    @sun.misc.Contended("group1")
    int value;
    @sun.misc.Contended("group1")
    long modifyTime;
    @sun.misc.Contended("group2")
    boolean flag;
    @sun.misc.Contended("group3")
    long createTime;
    @sun.misc.Contended("group3")
    char key;
}

@Contended已经应用在JDK源码中。 以Thread类为例，为了保证多线程情况下随机数的运算不会产生假共享，将相关变量设置为相同的groupName。

public class Thread implements Runnable {
    ...
    // The following three initial uninitialized fields are exclusive
    // managed by class java.util.concurrent.ThreadLocalRandom. These
    // fields are used to build the high-performance PRNGs in the
    // concurrent code, and we can not risk accidental false sharing.
    // Hence, the fields are isolated with @Contended.

    /** The current seed for a ThreadLocalRandom */
    @sun.misc.Contended("tlr")
    long threadLocalRandomSeed;

    /** Probe hash value; nonzero if threadLocalRandomSeed initialized */
    @sun.misc.Contended("tlr")
    int threadLocalRandomProbe;

    /** Secondary seed isolated from public ThreadLocalRandom sequence */
    @sun.misc.Contended("tlr")
    int threadLocalRandomSecondarySeed;

    ...
}

将 volatile long 值封装为对象，并行运行 4 个线程，每个线程循环 1 亿次，更新该值，测试缓存行对速度的影响。

CPU：AMD 3600 3.6GHz，内存：16GB

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