引言
public class Main {
static long[][] arr;
public static void main(String[] args) {
arr = new long[1024 * 1024][8];
// 横向遍历
long marked = System.currentTimeMillis();
for (int i = 0; i < 1024 * 1024; i += 1) {
for (int j = 0; j < 8; j++) {
sum += arr[i][j];
}
}
System.out.println("Loop times:" + (System.currentTimeMillis() - marked) + "ms");
marked = System.currentTimeMillis();
// 纵向遍历
for (int i = 0; i < 8; i += 1) {
for (int j = 0; j < 1024 * 1024; j++) {
sum += arr[j][i];
}
}
System.out.println("Loop times:" + (System.currentTimeMillis() - marked) + "ms");
}
}
如上述代码所示，定义了一个二维数组 long[][] arr 并且使用了横向遍历和纵向遍历两种顺序对这个二位数组进行遍历，遍历总次数相同，只不过循环的方向不同，代码中记录了这两种遍历方式的耗时，不妨先卖个关子，他们的耗时会有区别吗？
这问题问的和中小学试卷中的：“它们之间有区别吗？如有，请说出区别。”一样没有水准，没区别的话文章到这儿就结束了。事实上，在我的机器上（64 位 mac）多次运行后可以发现：横向遍历的耗时大约为 25 ms，纵向遍历的耗时大约为 60 ms，前者比后者快了 1 倍有余。如果你了解上述现象出现的原因，大概能猜到，今天这篇文章的主角便是他了— CPU Cache&Cache Line。
什么是 CPU 高速缓存？
CPU 是计算机的心脏，最终由它来执行所有运算和程序。主内存（RAM）是数据（包括代码行）存放的地方。这两者的定义大家应该不会陌生，那 CPU 高速缓存又是什么呢？
在计算机系统中，CPU高速缓存是用于减少处理器访问内存所需平均时间的部件。在金字塔式存储体系中它位于自顶向下的第二层，仅次于CPU寄存器。其容量远小于内存，但速度却可以接近处理器的频率。
当处理器发出内存访问请求时，会先查看缓存内是否有请求数据。如果存在（命中），则不经访问内存直接返回该数据；如果不存在（失效），则要先把内存中的相应数据载入缓存，再将其返回处理器。
缓存之所以有效，主要是因为程序运行时对内存的访问呈现局部性（Locality）特征。这种局部性既包括空间局部性（Spatial Locality），也包括时间局部性（Temporal Locality）。有效利用这种局部性，缓存可以达到极高的命中率。
在处理器看来，缓存是一个透明部件。因此，程序员通常无法直接干预对缓存的操作。但是，确实可以根据缓存的特点对程序代码实施特定优化，从而更好地利用缓存。
— 维基百科
左图为最简单的高速缓存的架构，数据的读取和存储都经过高速缓存，CPU 核心与高速缓存有一条特殊的快速通道；主存与高速缓存都连在系统总线上（BUS），这条总线还用于其他组件的通信。简而言之，CPU 高速缓存就是位于 CPU 操作和主内存之间的一层缓存。
为什么需要有 CPU 高速缓存？
随着工艺的提升，最近几十年 CPU 的频率不断提升，而受制于制造工艺和成本限制，目前计算机的内存在访问速度上没有质的突破。因此，CPU 的处理速度和内存的访问速度差距越来越大，甚至可以达到上万倍。这种情况下传统的 CPU 直连内存的方式显然就会因为内存访问的等待，导致计算资源大量闲置，降低 CPU 整体吞吐量。同时又由于内存数据访问的热点集中性，在 CPU 和内存之间用较为快速而成本较高（相对于内存）的介质做一层缓存，就显得性价比极高了。
为什么需要有 CPU 多级缓存？
结合 图片 – CPU 缓存架构，再来看一组 CPU 各级缓存存取速度的对比
- 各种寄存器，用来存储本地变量和函数参数，访问一次需要1cycle，耗时小于1ns；
- L1 Cache，一级缓存，本地 core 的缓存，分成 32K 的数据缓存 L1d 和 32k 指令缓存 L1i，访问 L1 需要3cycles，耗时大约 1ns；
- L2 Cache，二级缓存，本地 core 的缓存，被设计为 L1 缓存与共享的 L3 缓存之间的缓冲，大小为 256K，访问 L2 需要 12cycles，耗时大约 3ns；
- L3 Cache，三级缓存，在同插槽的所有 core 共享 L3 缓存，分为多个 2M 的段，访问 L3 需要 38cycles，耗时大约 12ns；
大致可以得出结论，缓存层级越接近于 CPU core，容量越小，速度越快，同时，没有披露的一点是其造价也更贵。所以为了支撑更多的热点数据，同时追求最高的性价比，多级缓存架构应运而生。
什么是缓存行(Cache Line)？
上面我们介绍了 CPU 多级缓存的概念，而之后的章节我们将尝试忽略“多级”这个特性，将之合并为 CPU 缓存，这对于我们理解 CPU 缓存的工作原理并无大碍。
缓存行 (Cache Line) 便是 CPU Cache 中的最小单位，CPU Cache 由若干缓存行组成，一个缓存行的大小通常是 64 字节（这取决于 CPU），并且它有效地引用主内存中的一块地址。一个 Java 的 long 类型是 8 字节，因此在一个缓存行中可以存 8 个 long 类型的变量。
试想一下你正在遍历一个长度为 16 的 long 数组 data[16]，原始数据自然存在于主内存中，访问过程描述如下:
- 1.访问 data[0]，CPU core 尝试访问 CPU Cache，未命中。
- 2.尝试访问主内存，操作系统一次访问的单位是一个 Cache Line 的大小 — 64 字节，这意味着：既从主内存中获取到了 data[0] 的值，同时将 data[0] ~ data[7] 加入到了 CPU Cache 之中，for free~
- 3.访问 data[1]~data[7]，CPU core 尝试访问 CPU Cache，命中直接返回。
- 4.访问 data[8]，CPU core 尝试访问 CPU Cache，未命中。
- 5.尝试访问主内存。重复步骤 2
CPU 缓存在顺序访问连续内存数据时挥发出了最大的优势。试想一下上一篇文章中提到的 PageCache，其实发生在磁盘 IO 和内存之间的缓存，是不是有异曲同工之妙？只不过今天的主角— CPU Cache，相比 PageCache 更加的微观。
再回到文章的开头，为何横向遍历 arr = new long[1024 * 1024][8] 要比纵向遍历更快？此处得到了解答，正是更加友好地利用 CPU Cache 带来的优势，甚至有一个专门的词来修饰这种行为 — Mechanical Sympathy。
伪共享
通常提到缓存行，大多数文章都会提到伪共享问题（正如提到 CAS 便会提到 ABA 问题一般）。
伪共享指的是多个线程同时读写同一个缓存行的不同变量时导致的 CPU 缓存失效。尽管这些变量之间没有任何关系，但由于在主内存中邻近，存在于同一个缓存行之中，它们的相互覆盖会导致频繁的缓存未命中，引发性能下降。伪共享问题难以被定位，如果系统设计者不理解 CPU 缓存架构，甚至永远无法发现 — 原来我的程序还可以更快。
伪共享
正如图中所述，如果多个线程的变量共享了同一个 CacheLine，任意一方的修改操作都会使得整个 CacheLine 失效（因为 CacheLine 是 CPU 缓存的最小单位），也就意味着，频繁的多线程操作，CPU 缓存将会彻底失效，降级为 CPU core 和主内存的直接交互。
伪共享问题的解决方法便是字节填充。
伪共享-字节填充
我们只需要保证不同线程的变量存在于不同的 CacheLine 即可，使用多余的字节来填充可以做点这一点，这样就不会出现伪共享问题。在代码层面如何实现图中的字节填充呢？
Java6 中实现字节填充
public class PaddingObject{
public volatile long value = 0L; // 实际数据
public long p1, p2, p3, p4, p5, p6; // 填充
}
PaddingObject 类中需要保存一个 long 类型的 value 值，如果多线程操作同一个 CacheLine 中的 PaddingObject 对象，便无法完全发挥出 CPU Cache 的优势（想象一下你定义了一个 PaddingObject[] 数组，数组元素在内存中连续，却由于伪共享导致无法使用 CPU Cache 带来的沮丧）。
不知道你注意到没有，实际数据 value + 用于填充的 p1~p6 总共只占据了 7 * 8 = 56 个字节，而 Cache Line 的大小应当是 64 字节，这是有意而为之，在 Java 中，对象头还占据了 8 个字节，所以一个 PaddingObject 对象可以恰好占据一个 Cache Line。
Java7 中实现字节填充
在 Java7 之后，一个 JVM 的优化给字节填充造成了一些影响，上面的代码片段 public long p1, p2, p3, p4, p5, p6; 会被认为是无效代码被优化掉，有回归到了伪共享的窘境之中。
为了避免 JVM 的自动优化，需要使用继承的方式来填充。
abstract class AbstractPaddingObject{
protected long p1, p2, p3, p4, p5, p6;// 填充
}
public class PaddingObject extends AbstractPaddingObject{
public volatile long value = 0L; // 实际数据
}
Tips:实际上我在本地 mac 下测试过 jdk1.8 下的字节填充，并不会出现无效代码的优化，个人猜测和 jdk 版本有关，不过为了保险起见，还是使用相对稳妥的方式去填充较为合适。
如果你对这个现象感兴趣，测试代码如下：
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.currentTimeMillis();
runTest();
System.out.println("duration = " + (System.currentTimeMillis() - 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].value = i;
}
}
public final static class VolatileLong {
public volatile long value = 0L;
public long p1, p2, p3, p4, p5, p6; // 填充，可以注释后对比测试
}
}
Java8 中实现字节填充
@Retention(RetentionPolicy.RUNTIME)
@Target({ElementType.FIELD, ElementType.TYPE})
public @interface Contended {
String value() default "";
}
Java8 中终于提供了字节填充的官方实现，这无疑使得 CPU Cache 更加可控了，无需担心 jdk 的无效字段优化，无需担心 Cache Line 在不同 CPU 下的大小究竟是不是 64 字节。使用 @Contended 注解可以完美的避免伪共享问题。
一些最佳实践
可能有读者会问：作为一个普通开发者，需要关心 CPU Cache 和 Cache Line 这些知识点吗？这就跟前几天比较火的话题：「程序员有必要懂 JVM 吗？」一样，仁者见仁了。但确实有不少优秀的源码在关注着这些问题。他们包括：
ConcurrentHashMap
面试中问到要吐的 ConcurrentHashMap 中，使用 @sun.misc.Contended 对静态内部类 CounterCell 进行修饰。另外还包括并发容器 Exchanger 也有相同的操作。
/* ---------------- Counter support -------------- */
/**
* A padded cell for distributing counts. Adapted from LongAdder
* and Striped64. See their internal docs for explanation.
*/
@sun.misc.Contended static final class CounterCell {
volatile long value;
CounterCell(long x) { value = x; }
}
Thread
Thread 线程类的源码中，使用 @sun.misc.Contended 对成员变量进行修饰。
// The following three initially uninitialized fields are exclusively
// managed by class java.util.concurrent.ThreadLocalRandom. These
// fields are used to build the high-performance PRNGs in the
// concurrent code, and we can not risk accidental false sharing.
// Hence, the fields are isolated with @Contended.
/** The current seed for a ThreadLocalRandom */
@sun.misc.Contended("tlr")
long threadLocalRandomSeed;
/** Probe hash value; nonzero if threadLocalRandomSeed initialized */
@sun.misc.Contended("tlr")
int threadLocalRandomProbe;
/** Secondary seed isolated from public ThreadLocalRandom sequence */
@sun.misc.Contended("tlr")
int threadLocalRandomSecondarySeed;
RingBuffer
来源于一款优秀的开源框架 Disruptor 中的一个数据结构 RingBuffer ，我后续会专门花一篇文章的篇幅来介绍这个数据结构
abstract class RingBufferPad
{
protected long p1, p2, p3, p4, p5, p6, p7;
}
abstract class RingBufferFields<E> extends RingBufferPad{}
使用字节填充和继承的方式来避免伪共享。
