高并发下的伪共享和缓存行填充：隐形杀手与性能优化
2023-10-19 03:03:23
高并发下伪共享和缓存行填充
在高并发环境中，伪共享和缓存行填充是两个常见的性能瓶颈。本文将深入探讨这两个概念，并提供解决这些问题的有效策略。
伪共享：困扰多核并发的隐形杀手
伪共享是指两个或多个线程访问位于不同缓存行中的数据，但这些数据却在相同的缓存行填充中。当发生伪共享时，一个线程对数据的修改将导致其他线程缓存中的数据失效，从而触发昂贵的缓存一致性操作，严重影响并发性能。
案例：
class Counter {
private long count;
}
在这个示例中，count 字段位于一个缓存行中，而其他线程局部变量位于另一个缓存行中。当多个线程同时更新 count 时，每个线程都会使其他线程的缓存失效，从而导致伪共享。
缓存行填充：让数据近在咫尺
缓存行填充是一种技术，它将相邻的内存地址映射到同一个缓存行中。这可以减少缓存未命中，因为相邻的数据更有可能在同一个缓存行中找到。然而，当不同的线程访问不同缓存行中的相邻数据时，就会出现伪共享。
案例：
struct Node {
int data;
Node* next;
};
Node* head;
在这个示例中，相邻的 Node 结构被映射到不同的缓存行中。当多个线程并发访问链表时，伪共享会导致缓存失效。
解决伪共享和缓存行填充问题的策略
1. 缓存行对齐：
缓存行对齐涉及将相关数据结构对齐到缓存行边界上。这可以消除伪共享，因为相关数据现在位于同一个缓存行中。例如，可以在 Counter 类中使用 @Contended 注解来确保 count 字段位于缓存行边界上。
2. 内存屏障：
内存屏障是一种指令，它强制将处理器缓存中的数据刷新到主内存中，或者从主内存中加载数据到处理器缓存中。这可以防止伪共享问题，因为一个线程对数据的修改将在其他线程看到之前刷新到主内存中。
3. 无锁数据结构：
无锁数据结构是一种并发数据结构，它不使用锁来同步访问。这些数据结构通常使用原子操作来更新数据，从而避免了伪共享问题。例如，可以使用 AtomicLong 类来替换 Counter 类中的 count 字段。
总结
伪共享和缓存行填充是高并发环境中常见的性能瓶颈。了解这些概念并采取适当的策略来解决它们至关重要。通过使用缓存行对齐、内存屏障和无锁数据结构，我们可以最大程度地减少伪共享的影响，并提高并发性能。
