提高多線程程式性能的關鍵：了解僞共享的原理及其解決方案

1. 前言

在多線程程式中，CPU緩存對程式性能的影響非常大。CPU緩存的大小、層次結構和通路延遲等都會對程式的性能産生影響。而僞共享問題則是CPU緩存中的一個隐蔽的問題，它可能導緻程式的性能急劇下降，特别是在多線程程式中。本文将深入探讨僞共享的原理，并介紹如何在CPU和作業系統層面上解決僞共享問題。

1. CPU緩存

CPU緩存是一種高速緩存，用于存儲CPU經常使用的資料和指令，以提高程式的運作速度。CPU緩存的通路速度比主記憶體快幾個數量級，是以它對程式性能的影響非常大。

CPU緩存的結構通常是一個多層次的結構，每一層都比下一層更快但容量更小。當CPU需要讀取一個記憶體位址時，它會首先查找最靠近它的緩存層級，如果該位址在緩存中存在，則直接從緩存中讀取，否則需要從主記憶體中讀取。

CPU緩存還有一個重要的特性，即緩存行。緩存行是CPU緩存中最小的可尋址機關，通常大小為64位元組。CPU緩存通過緩存行來管理資料，每次從主記憶體中讀取資料時，會将該資料所在的緩存行一起讀取到緩存中，進而提高程式的通路速度。

1. 僞共享的問題

僞共享是指兩個或多個變量被存儲在同一個緩存行中，當其中一個變量被修改時，就會導緻整個緩存行被更新，進而影響到其他變量的通路。這種現象被稱為“僞共享”，因為這些變量實際上沒有任何共享關系，但卻因為存儲在同一個緩存行中而産生了性能問題。

僞共享的問題在多線程程式中尤為明顯，因為不同線程通路不同的變量時，可能會産生競争，并導緻緩存行被反複地更新。這樣就會導緻緩存一緻性協定的開銷增加，進而降低程式的性能。

1. 填充技術

為了避免僞共享的問題，可以使用填充技術來調整資料結構的布局，使得資料元素之間不會共享同一個緩存行。填充技術的基本思想是在資料元素之間添加一些無用的空間，進而使它們不再共享同一個緩存行。這樣每個資料元素都可以獨占一個緩存行，避免了僞共享的問題，進而提高了程式的性能。

在Java中，可以使用@Contended注解來自動為資料元素添加填充，進而避免僞共享的問題。這個注解是JDK 8中引入的，但隻有在某些平台上才會生效。目前，隻有一些Linux平台支援這個注解，其他平台不支援。

@Contended注解可以用于類、接口、枚舉和注解類型，它可以在類成員變量上使用。當使用這個注解時，編譯器會自動在該變量周圍添加一些無用的空間，進而使得它們不再共享同一個緩存行。使用@Contended注解的示例如下：

java複制代碼@Contended
public class MyData {
    private long value1;
    private long value2;
    // ...
}
           

在這個示例中，使用了@Contended注解來避免value1和value2之間的僞共享問題。編譯器會自動在這兩個變量之間添加一些無用的空間，進而避免它們共享同一個緩存行。

1. CPU層面的解決方案

除了填充技術之外，CPU還有一些硬體層面的解決方案來解決僞共享的問題。其中最常用的解決方案是緩存行填充（cache line padding）。

緩存行填充是指在資料元素之間添加一些無用的空間，進而使它們不再共享同一個緩存行。這樣每個資料元素都可以獨占一個緩存行，避免了僞共享的問題，進而提高了程式的性能。

緩存行填充通常是通過在資料元素之間添加一些無用的空間來實作的。這些空間的大小通常是緩存行的大小，也就是64位元組。這樣可以保證每個資料元素都獨占一個緩存行，避免了僞共享的問題。

緩存行填充的示例如下：

c複制代碼struct MyData {
    long value1;
    char pad[64 - sizeof(long)];
    long value2;
};
           

在這個示例中，使用了一個無用的char數組來填充value1和value2之間的空間，進而保證它們不再共享同一個緩存行。

1. 作業系統層面的解決方案

除了CPU層面的解決方案之外，作業系統也可以提供一些解決僞共享的方案。其中最常用的解決方案是基于NUMA（Non-Uniform Memory Access）的解決方案。

NUMA是一種計算機體系結構，它使用多個處理器和多個記憶體子產品來提高系統的性能。在NUMA中，每個處理器都有自己的本地記憶體，同時也可以通路其他處理器的記憶體。但是，通路本地記憶體比通路遠端記憶體要快得多。

作業系統可以通過将資料元素配置設定到不同的記憶體子產品中來避免僞共享的問題。這樣可以確定每個處理器都通路自己本地記憶體中的資料元素，避免了僞共享的問題。

在Java中，可以使用JVM參數來啟用基于NUMA的解決方案。例如，可以使用如下參數啟用這個解決方案：

ruby複制代碼-XX:+UseNUMA
           

這個參數會讓JVM使用基于NUMA的記憶體配置設定政策，進而避免僞共享的問題。

總結

僞共享是一種常見的性能問題，它會影響多線程程式的性能。在Java中，可以使用填充技術和@Contended注解來解決這個問題。在CPU層面，可以使用緩存行填充來解決僞共享的問題。在作業系統層面，可以使用基于NUMA的解決方案來解決這個問題。了解僞共享的原理和解決方案，對于編寫高性能的多線程程式非常重要。