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揭秘多线程程序的隐形杀手：伪共享的原理与应对策略
后端
2024-01-26 22:57:20
多线程程序的隐形杀手：伪共享
简介
在多线程编程中，伪共享是一个隐蔽的问题，会导致程序性能大幅下降。了解伪共享及其影响对于设计高效且可扩展的多线程应用程序至关重要。
什么是伪共享？
伪共享发生在多个线程同时访问位于同一缓存行中的不同数据时。当一个线程访问缓存行中的数据时，会导致整个缓存行失效，这会阻止其他线程访问该缓存行中的其他数据。这会导致频繁的缓存失效，从而降低性能。
伪共享的危害
伪共享会对多线程程序造成以下危害：
- 降低 CPU 缓存命中率： 频繁的缓存失效会降低 CPU 缓存的命中率，从而导致程序性能下降。
- 增加总线争用： 当多个线程争夺对同一缓存行的访问时，会发生总线争用，这会导致程序性能下降。
- 降低可扩展性： 随着线程数量的增加，伪共享问题会加剧，因为共享数据的访问频率也会增加。
伪共享的成因
伪共享通常发生在以下情况下：
- 结构体或类中的成员变量分散在不同的缓存行中： 如果结构体或类中的成员变量总大小超过缓存行的长度，它们将分散在多个缓存行中。当多个线程访问不同的成员变量时，就会发生伪共享。
- 数组中的元素分散在不同的缓存行中： 如果数组很大或元素类型很大，数组中的元素可能会分散在不同的缓存行中。当多个线程访问数组中的不同元素时，就会发生伪共享。
消除伪共享的策略
有几种策略可以用来消除伪共享：
- 对齐共享数据： 将共享数据对齐到缓存行边界，以确保它们位于同一缓存行中。这是消除伪共享的最简单有效的方法。
代码示例：
// 定义缓存行大小
#define CACHE_LINE_SIZE 64
// 对齐共享数据
int shared_data CACHE_LINE_SIZE;
- 使用原子操作： 原子操作是一次性完成的操作，在此期间其他线程无法访问共享数据。通过使用原子操作，可以避免伪共享。
代码示例：
// 使用原子操作
std::atomic<int> shared_data;
- 使用锁： 锁可以防止多个线程同时访问共享数据，从而避免伪共享。但是，使用锁可能会降低性能。
代码示例：
// 使用锁
std::mutex shared_data_mutex;
// 获取锁
shared_data_mutex.lock();
// 访问共享数据
int value = shared_data;
// 释放锁
shared_data_mutex.unlock();
- 调整内存一致性模型： 内存一致性模型定义了多个线程如何访问共享数据。通过调整内存一致性模型，可以降低伪共享的严重性。但是，调整内存一致性模型可能会降低性能。
结论
伪共享是多线程程序中常见的性能问题。通过了解伪共享的成因及其危害，我们可以采用多种策略来消除它。通过消除伪共享，我们可以提高多线程程序的性能和可扩展性。
常见问题解答
-
伪共享总是会导致性能下降吗？
不，只有当共享数据被频繁访问时，伪共享才会导致性能下降。 -
对齐共享数据是消除伪共享的唯一方法吗？
不是，还可以使用原子操作、锁或调整内存一致性模型。 -
使用锁来避免伪共享是否总是最好的选择？
不是，使用锁可能会降低性能，因此只有在其他方法不可行时才应使用锁。 -
伪共享只影响多核处理器吗？
不是，即使在单核处理器上，伪共享也可能发生。 -
如何检测伪共享问题？
可以使用性能分析工具，例如 perf 或 gprof，来检测伪共享问题。
