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原文地址：http://ifeve.com/false-sharing/

作者：Martin Thompson  译者：丁一

缓存系统中是以缓存行（cache line）为单位存储的。缓存行是2的整数幂个连续字节，一般为32-256个字节。最常见的缓存行大小是64个字节。当多线程修改互相独立的变量时，如果这些变量共享同一个缓存行，就会无意中影响彼此的性能，这就是伪共享。缓存行上的写竞争是运行在SMP系统中并行线程实现可伸缩性最重要的限制因素。有人将伪共享描述成无声的性能杀手，因为从代码中很难看清楚是否会出现伪共享。

为了让可伸缩性与线程数呈线性关系，就必须确保不会有两个线程往同一个变量或缓存行中写。两个线程写同一个变量可以在代码中发现。为了确定互相独立的变量是否共享了同一个缓存行，就需要了解内存布局，或找个工具告诉我们。Intel VTune就是这样一个分析工具。本文中我将解释Java对象的内存布局以及我们该如何填充缓存行以避免伪共享。

图 1.

图1说明了伪共享的问题。在核心1上运行的线程想更新变量X，同时核心2上的线程想要更新变量Y。不幸的是，这两个变量在同一个缓存行中。每个线程都要去竞争缓存行的所有权来更新变量。如果核心1获得了所有权，缓存子系统将会使核心2中对应的缓存行失效。当核心2获得了所有权然后执行更新操作，核心1就要使自己对应的缓存行失效。这会来来回回的经过L3缓存，大大影响了性能。如果互相竞争的核心位于不同的插槽，就要额外横跨插槽连接，问题可能更加严重。

Java内存布局(Java Memory Layout)

对于HotSpot JVM，所有对象都有两个字长的对象头。第一个字是由24位哈希码和8位标志位（如锁的状态或作为锁对象）组成的Mark Word。第二个字是对象所属类的引用。如果是数组对象还需要一个额外的字来存储数组的长度。每个对象的起始地址都对齐于8字节以提高性能。因此当封装对象的时候为了高效率，对象字段声明的顺序会被重排序成下列基于字节大小的顺序：

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. <子类字段重复上述顺序>

（译注：更多HotSpot虚拟机对象结构相关内容:http://www.infoq.com/cn/articles/jvm-hotspot）

了解这些之后就可以在任意字段间用7个long来填充缓存行。在Disruptor里我们对RingBuffer的cursor和BatchEventProcessor的序列进行了缓存行填充。

为了展示其性能影响，我们启动几个线程，每个都更新它自己独立的计数器。计数器是volatile long类型的，所以其它线程能看到它们的进展。

[code lang=”java”]
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
}
}
[/code]
结果(Results)

运行上面的代码，增加线程数以及添加/移除缓存行的填充，下面的图2描述了我得到的结果。这是在我4核Nehalem上测得的运行时间。

图 2.

从不断上升的测试所需时间中能够明显看出伪共享的影响。没有缓存行竞争时，我们几近达到了随着线程数的线性扩展。

这并不是个完美的测试，因为我们不能确定这些VolatileLong会布局在内存的什么位置。它们是独立的对象。但是经验告诉我们同一时间分配的对象趋向集中于一块。

所以你也看到了，伪共享可能是无声的性能杀手。

注意：更多伪共享相关的内容，请阅读我后续blog。