- 原文地址：medium.com/@genchilu/w…
- 原文作者：Genchi Lu
- 譯文地址：github.com/watermelo/d…
- 譯者：咔嘰咔嘰
- 譯者水平有限，如有翻譯或理解謬誤，煩請幫忙指出
在解釋快取 false sharing 之前，有必要簡要介紹一下快取在 CPU 架構中的工作原理。
CPU 中快取的最小化單位是快取行（現在來說，CPU 中常見的快取行大小為 64 位元組）。因此，當 CPU 從記憶體中讀取變數時，它將讀取該變數附近的所有變數。圖 1 是一個簡單的例子：
當 core1 從記憶體中讀取變數 a 時，它會同時將變數 b 讀入快取。（順便說一下，我認為 CPU 從記憶體中批量讀取變數的主要原因是基於空間區域性性理論：當 CPU 訪問一個變數時，它可能很快就會讀取它旁邊的變數。）（譯者注：關於空間區域性性理論可以參考這篇文章）
該快取架構存在一個問題：如果一個變數存在於不同 CPU 核心中的兩個快取行中，如圖 2 所示：
當 core1 更新變數 a 時：
當 core2 讀取變數 b 時，即使變數 b 未被修改，它也會使 core2 的快取未命中。所以 core2 會從記憶體中重新載入快取行中的所有變數，如圖 4 所示：
這就是快取 false sharing：一個 CPU 核更新變數會強制其他 CPU 核更新快取。而我們都知道從快取中讀取 CPU 的變數比從記憶體中讀取變數要快得多。因此，雖然該變數一直存在於多核中，但這會顯著影響效能。
解決該問題的常用方法是快取填充：在變數之間填充一些無意義的變數。使一個變數單獨佔用 CPU 核的快取行，因此當其他核更新時，其他變數不會使該核從記憶體中重新載入變數。
我們使用如下的 Go 程式碼來簡要介紹快取 false sharing 的概念。
這是一個帶有三個 uint64 變數的結構體，
type NoPad struct {
a uint64
b uint64
c uint64
}
func (myatomic *NoPad) IncreaseAllEles() {
atomic.AddUint64(&myatomic.a, 1)
atomic.AddUint64(&myatomic.b, 1)
atomic.AddUint64(&myatomic.c, 1)
}
複製程式碼這是另一個結構，我使用 [8]uint64 來做快取填充：
type Pad struct {
a uint64
_p1 [8]uint64
b uint64
_p2 [8]uint64
c uint64
_p3 [8]uint64
}
func (myatomic *Pad) IncreaseAllEles() {
atomic.AddUint64(&myatomic.a, 1)
atomic.AddUint64(&myatomic.b, 1)
atomic.AddUint64(&myatomic.c, 1)
}
複製程式碼然後寫一個簡單的程式碼來執行基準測試：
func testAtomicIncrease(myatomic MyAtomic) {
paraNum := 1000
addTimes := 1000
var wg sync.WaitGroup
wg.Add(paraNum)
for i := 0; i < paraNum; i++ {
go func() {
for j := 0; j < addTimes; j++ {
myatomic.IncreaseAllEles()
}
wg.Done()
}()
}
wg.Wait()
}
func BenchmarkNoPad(b *testing.B) {
myatomic := &NoPad{}
b.ResetTimer()
testAtomicIncrease(myatomic)
}
func BenchmarkPad(b *testing.B) {
myatomic := &Pad{}
b.ResetTimer()
testAtomicIncrease(myatomic)
}
複製程式碼使用 2014 年的 MacBook Air 做的基準測試結果如下：
$> go test -bench=.
BenchmarkNoPad-4 2000000000 0.07 ns/op
BenchmarkPad-4 2000000000 0.02 ns/op
PASS
ok 1.777s
複製程式碼基準測試的結果表明它將效能從 0.07 ns/op 提高到了 0.02 ns/op，這是一個很大的提高。
你也可以用其他語言測試這個，比如 Java，我相信你會得到相同的結果。
在將其應用於你的程式碼之前，應該瞭解兩個要點：
- 確保系統中 CPU 的快取行大小：這與你使用的快取填充大小有關。
- 填充更多變數意味著消耗更多記憶體資源。在你的方案中執行基準測試以確保這些記憶體消耗是值得的。
我的所有示例程式碼都在GitHub上。