無聲的性能殺手——僞共享（False Sharing）

性能殺手

緩存系統中是以緩存行（cache line）爲單位存儲的。緩存行是2的整數冪個連續字節，通常爲32-256個字節。最多見的緩存行大小是64個字節。當多線程修改互相獨立的變量時，若是這些變量共享同一個緩存行，就會無心中影響彼此的性能，這就是僞共享。緩存行上的寫競爭是運行在SMP系統中並行線程實現可伸縮性最重要的限制因素。有人將僞共享描述成無聲的性能殺手，由於從代碼中很難看清楚是否會出現僞共享。

爲了讓可伸縮性與線程數呈線性關係，就必須確保不會有兩個線程往同一個變量或緩存行中寫。兩個線程寫同一個變量能夠在代碼中發現。爲了肯定互相獨立的變量是否共享了同一個緩存行，就須要瞭解內存佈局，或找個工具告訴咱們。Intel VTune就是這樣一個分析工具。本文中我將解釋Java對象的內存佈局以及咱們該如何填充緩存行以免僞共享。

上圖說明了僞共享的問題。在Core1上運行的線程想更新變量X，同時Core2上的線程想要更新變量Y。不幸的是，這兩個變量在同一個緩存行中。每一個線程都要去競爭緩存行的全部權來更新變量。若是Core1得到了全部權，緩存子系統將會使Core2中對應的緩存行失效。當Core2得到了全部權而後執行更新操做，Core1就要使本身對應的緩存行失效。這會來來回回的通過L3緩存，大大影響了性能。若是互相競爭的核心位於不一樣的插槽，就要額外橫跨插槽鏈接，問題可能更加嚴重。

Java內存佈局(Java Memory Layout)

對於HotSpot JVM，全部對象都有兩個字長的對象頭。第一個字是由24位哈希碼和8位標誌位（如鎖的狀態或做爲鎖對象）組成的Mark Word。第二個字是對象所屬類的引用。若是是數組對象還須要一個額外的字來存儲數組的長度。每一個對象的起始地址都對齊於8字節以提升性能。所以當封裝對象的時候爲了高效率，對象字段聲明的順序會被重排序成下列基於字節大小的順序：

1.doubles (8) 和 longs (8)
2.ints (4) 和 floats (4)
3.shorts (2) 和 chars (2)

4. booleans (1) 和 bytes (1)
5. references (4/8)
6. <子類字段重複上述順序>
   瞭解這些以後就能夠在任意字段間用7個long來填充緩存行。在Disruptor裏咱們對RingBuffer的cursor和BatchEventProcessor的序列進行了緩存行填充。

爲了展現其性能影響，咱們啓動幾個線程，每一個都更新它本身獨立的計數器。計數器是volatile long類型的，因此其它線程能看到它們的進展。

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].value = i;
        }
    }
    public final static class VolatileLong
    {
        public volatile long value = 0L;
        public long p1, p2, p3, p4, p5, p6; // comment out
    }

}

結果(Results)

運行上面的代碼，增長線程數以及添加/移除緩存行的填充，下面的圖描述了我獲得的結果。這是在我4核Nehalem上測得的運行時間。

從不斷上升的測試所需時間中可以明顯看出僞共享的影響。沒有緩存行競爭時，咱們幾近達到了隨着線程數的線性擴展。

這並非個完美的測試，由於咱們不能肯定這些VolatileLong會佈局在內存的什麼位置。它們是獨立的對象。可是經驗告訴咱們同一時間分配的對象趨向集中於一塊。

因此你也看到了，僞共享多是無聲的性能殺手。