基层建设期刊上什么网站查询文章,网站建设首页,seo博客推广,嘉兴建设网站的今天和大家聊一聊伪共享
1.什么是伪共享#xff1f; 缓存一致性协议在计算机中针对的最小单元#xff1a;缓存行#xff0c;每个缓存行的大小是64字节#xff0c;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#xff0c;CPU1修改了数据A 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。
