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引言
在多线程编程中，提高性能是一个永恒的主题。为了充分利用现代多核处理器的计算能力，程序员往往采用多线程技术。然而，在并行编程中，也会遇到一些独特的挑战和问题，其中之一就是伪共享（False Sharing）。伪共享是一个可能显著影响程序性能的现象，但它常常被忽视或误解。本文将详细探讨什么是伪共享、其成因及其对性能的影响，并提供一些解决这一问题的策略。
伪共享的定义
伪共享是指在多线程环境下，不同线程访问不同数据，但这些数据恰好位于同一个缓存行（cache line）中，导致缓存一致性协议频繁触发，进而引发不必要的缓存同步开销，影响性能。
缓存行
要理解伪共享，首先需要了解缓存行的概念。现代处理器使用多级缓存（L1、L2、L3）来加速内存访问。缓存行是缓存中的基本存储单位，通常为64字节。处理器以缓存行为单位读取和写入数据。因此，即使只访问一个字节的数据，处理器也会把整个缓存行加载到缓存中。
缓存一致性协议
在多核处理器中，每个核心都有自己的私有缓存，同时共享一个统一的内存地址空间。为了保证缓存的一致性，各核心之间需要协同工作，常用的缓存一致性协议有MESI（Modified, Exclusive, Shared, Invalid）协议。当一个核心修改了缓存行中的数据，其他核心的相应缓存行必须失效或更新，这个过程被称为缓存一致性维护。
伪共享的成因
伪共享的产生主要源于以下几个方面：
- 数据紧邻排列： 当多个线程频繁访问位于同一个缓存行中的不同变量时，伪共享问题就会出现。尽管这些线程没有直接访问同一个变量，但由于变量在内存中紧邻排列，它们可能会被放置在同一个缓存行中。
- 频繁写操作： 当一个线程写入一个缓存行中的数据时，其他线程对该缓存行的读取操作需要重新加载数据，导致缓存行频繁失效和更新。这种情况下，频繁的缓存一致性操作会显著降低系统性能。
- 硬件缓存行大小： 由于硬件缓存行的大小固定（通常为64字节），如果多个线程操作的数据彼此之间距离较小且落在同一个缓存行内，就会导致伪共享问题。
示例分析
假设有两个线程Thread 1和Thread 2，分别操作两个不同的变量
a和b。如果变量a和b被分配在同一个缓存行内，即使Thread 1和Thread 2各自操作自己的变量，由于缓存一致性协议的存在，仍会出现性能下降的情况。在上述代码中，
data.a和data.b可能会被分配在同一个缓存行内，导致伪共享问题，从而降低性能。伪共享的性能影响
伪共享的存在会导致以下几方面的性能问题：
- 缓存行频繁失效： 当一个线程修改缓存行中的数据时，其他缓存中的相应缓存行会失效。这种频繁的失效会导致大量的缓存一致性协议通信开销。
- 处理器忙于缓存一致性维护： 处理器会花费大量时间在缓存一致性协议的维护上，而不是在执行实际的计算任务上，导致整体系统性能下降。
- 内存带宽压力： 频繁的缓存一致性通信会增加内存带宽的使用，导致其他内存访问请求被延迟，从而进一步降低系统性能。
实际案例
某金融应用程序需要处理大量实时交易数据，采用多线程技术来提升处理速度。然而，经过性能分析发现，由于不同线程处理的数据结构中的某些字段恰好位于同一个缓存行中，导致伪共享问题严重。通过优化数据结构布局，将频繁访问的字段隔离到不同的缓存行，性能得到了显著提升。
解决伪共享问题的策略
数据结构优化
通过调整数据结构的布局，可以有效地减少伪共享的发生。例如，使用填充（padding）技术，将不同线程访问的数据隔离到不同的缓存行中。
使用线程本地存储
尽可能使用线程本地存储（Thread Local Storage, TLS）来存储每个线程独立的数据，避免多个线程共享相同的数据缓存行。
内存对齐
通过内存对齐技术，确保关键数据结构的字段落在不同的缓存行上。Java中可以通过调整对象的字段顺序和填充来手动实现这一点，尽管没有直接的对齐指示符。
避免频繁写操作
尽量减少频繁的写操作，或者将频繁写操作的数据分散到不同的缓存行中，以减少缓存一致性协议的开销。
总结
伪共享是多线程编程中常见且容易被忽视的性能问题。它由于缓存一致性协议的触发而导致的额外开销，可能会显著降低系统性能。通过理解伪共享的成因和影响，并采用适当的数据结构优化、线程本地存储和内存对齐等技术，可以有效地减少伪共享问题，从而提升多线程程序的性能。
多线程编程是一门复杂的技术，要求程序员深入理解硬件和软件的交互机制。只有在掌握了诸如伪共享等底层原理的基础上，才能编写出高效且可扩展的并行程序。希望本文对你理解和解决伪共享问题有所帮助，从而在实际编程中实现更高的性能优化。
- 作者:奥利弗
- 链接:https://www.aolifu.org/article/false_sharing
- 声明:本文采用 CC BY-NC-SA 4.0 许可协议，转载请注明出处。
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