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伪共享问题是多核处理器环境下常见的性能瓶颈之一，特别是在多线程编程中。想要解决它，就必须先了解缓存行的概念。

缓存行

缓存行是指在 CPU 缓存中最小的数据单位，通常包含一定数量的字节（例如，常见的缓存行大小为 64 字节）。当处理器从主内存读取数据时，它不仅读取请求的字节，还会读取周围的数据形成一个缓存行，以减少未来的内存访问次数。这样做的好处是可以减少内存访问的频率，提高缓存命中率，从而提升性能。

缓存行对齐

缓存行对齐是指将数据的存储位置调整为缓存行大小的整数倍，以便CPU可以一次加载整个数据。

为什么需要缓存行对齐？

当CPU访问主存中的数据时，它通常会加载整个缓存行到缓存中。如果数据没有正确地对齐到缓存行边界，那么CPU可能需要多次访问主存以获取完整的数据。这被称为缓存行分裂（Cache Line Splitting），它会导致额外的性能开销。通过缓存行对齐，我们可以减少缓存行分裂的发生，从而提高程序的性能。

如何在JVM中应用缓存行对齐？

在JVM中，我们可以通过调整对象的布局来实现缓存行对齐。以下是一些建议：

• 避免在对象内部跨越缓存行边界的访问：如果对象的字段跨越了缓存行边界，那么访问这些字段可能会导致缓存行分裂。为了避免这种情况，我们应该确保对象的所有字段都位于同一个缓存行内。
• 使用填充（Padding）：我们可以使用特定类型的字段（如long或double）作为填充，以确保对象的大小是缓存行大小的整数倍。这样，无论对象如何排列，其边界都将与缓存行边界对齐。
  示例见结尾。
• 考虑对象的访问模式：当多个对象被频繁地一起访问时，我们应该考虑将这些对象排列在一起，以便它们可以一次性加载到缓存中。
• 使用太阳花（Sunflower）策略：这是一种对象布局策略，通过将对象分组到不同的“太阳花”中，可以确保在同一时间访问的对象位于不同的缓存行中，从而减少缓存行争用。
• 使用数组：将多个变量存储在一个数组中，每个变量占据数组中的一个元素，这样它们自然分布在不同的缓存行中。

  class ThreadSafeData {volatile long[] variables = new long[2]; // 假设缓存行大小为 64 字节，每个 long 占 8 字节// 线程 1 访问 variables[0]// 线程 2 访问 variables[1]
  }
  

使用填充技术的示例：

package org.hbin;import java.util.ArrayList;
import java.util.List;/*** @author Haley* @version 1.0* 2024/8/21*/
public class CacheLineWithPadding {private static long count = 10000_0000L;public static class Data {// 使用7个long类型填充，占用7*8=56字节public volatile long p1, p2, p3, p4, p5, p6, p7;public volatile long value; // 占用8字节
//        public volatile long p8, p9, p10, p11, p12, p13, p14;}public static Data[] array = {new Data(), new Data()};public static long test() {Thread t1 = new Thread(() -> {for (long i = 0; i < count; i++) {array[0].value = i;}});Thread t2 = new Thread(() -> {for (long i = 0; i < count; i++) {array[1].value = i;}});long start = System.currentTimeMillis();try {t1.start();t2.start();t1.join();t2.join();} catch (Exception e) {e.printStackTrace();}return System.currentTimeMillis() - start;}public static void main(String[] args) {List<Long> list = new ArrayList<>();for (int i = 0; i < 10; i++) {list.add(test());}System.out.println(list);System.out.println(list.stream().mapToLong(Long::longValue).average().orElse(0.0));}
}

运行上面的代码，观察输出时间；注释上述代码16行public volatile long p1, p2, p3, p4, p5, p6, p7;，两次运行代码，你可以看到运行时间明显增加了。正是因为有这一行中声明的7个long类型的数据填充，使得缓存更加高效。

放开18行注释掉的代码public volatile long p8, p9, p10, p11, p12, p13, p14;，运行程序并将结果和当前进行对比，性能应该也会略有提升的哟！你知道原因么？

jdk8的解决方式

jdk1.8中，官方已经提供了对伪共享的解决办法，那就是sun.misc.Contended注解，有了这个注解解决伪共享就变得简单多了。

@sun.misc.Contended
public static class Data {public volatile long value;
}

默认情况下此注解是无效的，需要在JVM启动时开启这个注解。
设置方式：-XX:-RestrictContended。

伪共享问题

伪共享（False Sharing）是指多线程程序中，多个线程访问不同变量，但这些变量位于同一个缓存行中。当一个线程更新这个缓存行中的一个变量时，会导致整个缓存行被刷新到主内存中，从而可能导致其他线程读取该缓存行时需要从主内存中重新加载，造成不必要的性能损失。
Disruptor项目的经典示例图演示了伪共享的问题，如下：

上图中，一个运行在处理器 core1上的线程想要更新变量 X 的值，同时另外一个运行在处理器 core2 上的线程想要更新变量 Y 的值。但是，这两个频繁改动的变量都处于同一条缓存行。
根据MESI协议（不清楚的小伙伴请自行参考我写的另一篇文章，详细介绍了MESI协议），两个线程就会轮番发送 RFO 消息，占得此缓存行的拥有权。当 core1 取得了拥有权开始更新 X，则 core2 对应的缓存行需要设为 I 状态。当 core2 取得了拥有权开始更新 Y，则 core1 对应的缓存行需要设为 I 状态。轮番夺取拥有权不但带来大量的 RFO 消息，而且如果某个线程需要读此行数据时，L1 和 L2 缓存上都是失效数据，只有 L3 缓存上是同步好的数据。要知道，读 L3 的数据非常影响性能。更坏的情况是跨槽读取，L3 都要 miss，只能从内存上加载。
表面上 X 和 Y 都是被独立线程操作的，而且两操作之间也没有任何关系。只不过它们共享了一个缓存行，但所有竞争冲突都是来源于共享。

伪共享的解决方案

在实际的生产开发过程中，我们一定要通过缓存行填充去解决掉潜在的伪共享问题吗？
其实并不一定。
首先伪共享是很隐蔽的，我们暂时无法从系统层面上通过工具来探测伪共享事件。其次，不同类型的计算机具有不同的微架构（如 32 位系统和 64 位系统的 java 对象所占自己数就不一样），如果涉及到跨平台的应用，那就更难以把握了，一个确切的填充方案只适用于一个特定的操作系统。
其次，缓存的资源是有限的，如果填充会浪费珍贵的 cache 资源，并不适合大范围应用。最后，目前主流的 Intel 微架构 CPU 的 L1 缓存，已能够达到 80% 以上的命中率。