Java 中的伪共享详解及解决方案

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Java 中的伪共享详解及解决方案

java技术栈 2018-06-05 09:02:00 浏览1079
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1. 什么是伪共享

CPU 缓存系统中是以缓存行(cache line)为单位存储的。目前主流的 CPU Cache 的 Cache Line 大小都是 64 Bytes。在多线程情况下,如果需要修改“共享同一个缓存行的变量”,就会无意中影响彼此的性能,这就是伪共享(False Sharing)。

2. 缓存行

由于共享变量在 CPU 缓存中的存储是以缓存行为单位,一个缓存行可以存储多个变量(存满当前缓存行的字节数);而CPU对缓存的修改又是以缓存行为最小单位的,那么就会出现上诉的伪共享问题。

Cache Line 可以简单的理解为 CPU Cache 中的最小缓存单位,今天的 CPU 不再是按字节访问内存,而是以 64 字节为单位的块(chunk)拿取,称为一个缓存行(cache line)。当你读一个特定的内存地址,整个缓存行将从主存换入缓存,并且访问同一个缓存行内的其它值的开销是很小的。

3. CPU 的三级缓存

由于 CPU 的速度远远大于内存速度,所以 CPU 设计者们就给 CPU 加上了缓存(CPU Cache)。 以免运算被内存速度拖累。(就像我们写代码把共享数据做Cache不想被DB存取速度拖累一样),CPU Cache 分成了三个级别:L1,L2,L3。越靠近CPU的缓存越快也越小。所 以L1 缓存很小但很快,并且紧靠着在使用它的 CPU 内核。L2 大一些,也慢一些,并且仍然只能被一个单独的 CPU 核使用。L3 在现代多核机器中更普遍,仍然更大,更慢,并且被单个插槽上的所有 CPU 核共享。最后,你拥有一块主存,由全部插槽上的所有 CPU 核共享。

当 CPU 执行运算的时候,它先去L1查找所需的数据,再去L2,然后是L3,最后如果这些缓存中都没有,所需的数据就要去主内存拿。走得越远,运算耗费的时间就越长。所以如果你在做一些很频繁的事,你要确保数据在L1缓存中。

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4. 缓存关联性

目前常用的缓存设计是N路组关联(N-Way Set Associative Cache),他的原理是把一个缓存按照N个 Cache Line 作为一组(Set),缓存按组划为等分。每个内存块能够被映射到相对应的set中的任意一个缓存行中。比如一个16路缓存,16个 Cache Line 作为一个Set,每个内存块能够被映射到相对应的 Set 中的16个 CacheLine 中的任意一个。一般地,具有一定相同低bit位地址的内存块将共享同一个Set。

下图为一个2-Way的Cache。由图中可以看到 Main Memory 中的 Index 0,2,4 都映射在Way0的不同 CacheLine 中,Index 1,3,5都映射在Way1的不同 CacheLine 中。

image

5. MESI 协议

多核 CPU 都有自己的专有缓存(一般为L1,L2),以及同一个 CPU 插槽之间的核共享的缓存(一般为L3)。不同核心的CPU缓存中难免会加载同样的数据,那么如何保证数据的一致性呢,就是 MESI 协议了。

在 MESI 协议中,每个 Cache line 有4个状态,可用 2 个 bit 表示,它们分别是:
M(Modified):这行数据有效,数据被修改了,和内存中的数据不一致,数据只存在于本 Cache 中;
E(Exclusive):这行数据有效,数据和内存中的数据一致,数据只存在于本 Cache 中;
S(Shared):这行数据有效,数据和内存中的数据一致,数据存在于很多 Cache 中;
I(Invalid):这行数据无效。

那么,假设有一个变量i=3(应该是包括变量i的缓存块,块大小为缓存行大小);已经加载到多核(a,b,c)的缓存中,此时该缓存行的状态为S;此时其中的一个核a改变了变量i的值,那么在核a中的当前缓存行的状态将变为M,b,c核中的当前缓存行状态将变为I。如下图:

image

6. 解决原理

为了避免由于 false sharing 导致 Cache Line 从 L1,L2,L3 到主存之间重复载入,我们可以使用数据填充的方式来避免,即单个数据填充满一个CacheLine。这本质是一种空间换时间的做法。

7. Java 对于伪共享的传统解决方案

/***
* 微信公众号:Java技术栈
**/
import java.util.concurrent.atomic.AtomicLong;

public final class FalseSharing
    implements Runnable
{
    public final static int NUM_THREADS = 4; // change
    public final static long ITERATIONS = 500L * 1000L * 1000L;
    private final int arrayIndex;

    private static VolatileLong[] longs = new VolatileLong[NUM_THREADS];
    static
    {
        for (int i = 0; i < longs.length; i++)
        {
            longs[i] = new VolatileLong();
        }
    }

    public FalseSharing(final int arrayIndex)
    {
        this.arrayIndex = arrayIndex;
    }

    public static void main(final String[] args) throws Exception
    {
        final long start = System.nanoTime();
        runTest();
        System.out.println("duration = " + (System.nanoTime() - start));
    }

    private static void runTest() throws InterruptedException
    {
        Thread[] threads = new Thread[NUM_THREADS];

        for (int i = 0; i < threads.length; i++)
        {
            threads[i] = new Thread(new FalseSharing(i));
        }

        for (Thread t : threads)
        {
            t.start();
        }

        for (Thread t : threads)
        {
            t.join();
        }
    }

    public void run()
    {
        long i = ITERATIONS + 1;
        while (0 != --i)
        {
            longs[arrayIndex].set(i);
        }
    }

    public static long sumPaddingToPreventOptimisation(final int index)
    {
        VolatileLong v = longs[index];
        return v.p1 + v.p2 + v.p3 + v.p4 + v.p5 + v.p6;
    }

    //jdk7以上使用此方法(jdk7的某个版本oracle对伪共享做了优化)
    public final static class VolatileLong
    {
        public volatile long value = 0L;
        public long p1, p2, p3, p4, p5, p6;
    }

    // jdk7以下使用此方法
    public final static class VolatileLong
    {
        public long p1, p2, p3, p4, p5, p6, p7; // cache line padding
        public volatile long value = 0L;
        public long p8, p9, p10, p11, p12, p13, p14; // cache line padding

    }
}

8. Java 8 中的解决方案

Java 8 中已经提供了官方的解决方案,Java 8 中新增了一个注解:@sun.misc.Contended。加上这个注解的类会自动补齐缓存行,需要注意的是此注解默认是无效的,需要在 jvm 启动时设置 -XX:-RestrictContended 才会生效。

@sun.misc.Contended
public final static class VolatileLong {
    public volatile long value = 0L;
    //public long p1, p2, p3, p4, p5, p6;

参考文献

http://igoro.com/archive/gallery-of-processor-cache-effects/
http://ifeve.com/false-sharing/
http://blog.csdn.net/muxiqingyang/article/details/6615199
https://yq.aliyun.com/articles/62865

@码农们,你们是怎么理解和解决伪共享的?欢迎留言!

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