Java 中的伪共享详解及解决方案

摘要：对于伪共享的传统解决方案微信公众号技术栈以上使用此方法的某个版本对伪共享做了优化以下使用此方法中的解决方案中已经提供了官方的解决方案，中新增了一个注解。

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）。

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。

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多带带的 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。

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。

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：

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。

/***
* 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

    }
}

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;

http://igoro.com/archive/gall... 
http://ifeve.com/false-sharing/ 
http://blog.csdn.net/muxiqing... 
https://yq.aliyun.com/article...

@码农们，你们是怎么理解和解决伪共享的？欢迎留言！

推荐：Spring Boot & Cloud 最强技术教程

扫描关注我们的微信公众号，干货每天更新。