转载

高性能 Disruptor——消除伪共享

一、CPU Cache

存储设备往往是速度越快价格越昂贵,速度越快价格越低廉。在计算机中,CPU 的速度远高于主存的速度,而主存的速度又远高于磁盘的速度。为了解决不同存储部件的速度不对等问题,让高速设备充分发挥性能,引入了多级缓存机制。

为了解决内存和 CPU 的速度不匹配问题,相继引入了 L1 Cache、L2 Cache、L3 Cache,数字越小,容量越小,速度越快,位置越接近 CPU。

高性能 Disruptor——消除伪共享

现在的 CPU 都是由多个处理器,每个处理器由多个核心构成。 一个处理器对应一个物理插槽,不同的处理器间通过 QPI 总线相连。一个处理器间的多核共享 L3 Cache。一个核包含寄存器、L1 Cache、L2 Cache,下图是Intel Sandy Bridge CPU架构:

高性能 Disruptor——消除伪共享

二、缓存行与伪共享

缓存中的数据并不是独立的进行存储的,它的最小存储单位是 缓存行 ,缓存行的大小是2的整数幂个字节,最常见的缓存行大小是 64 字节。CPU 为了执行的高效,会在读取某个对象时,从内存上加载 64 的整数倍的长度,来补齐缓存行。

以 Java 的 long 类型为例,它是 8 个字节,假设我们存在一个长度为 8 的 long 数组 arr,那么CPU 在读取 arr[0] 时,首先查询缓存,缓存没有命中,缓存就会去内存中加载。由于缓存的最小存储单位是缓存行,64 字节,且数组的内存地址是连续的,则将 arr[0] 到 arr[7] 加载到缓存中。后续 CPU 查询 arr[6] 时候也可以直接命中缓存。

高性能 Disruptor——消除伪共享

现在假设多线程情况下,线程 A 的执行者 CPU Core-1 读取 arr[1],首先查询缓存,缓存没有命中,缓存就会去内存中加载。从内存中读取 arr[1] 起的连续的 64 个字节地址到缓存中,组成缓存行。由于从arr[1] 起,arr 的长度不足够 64 个字节,只够 56 个字节。假设最后 8 个字节内存地址上存储的是对象 bar,那么对象 bar 也会被一起加载到缓存行中。

高性能 Disruptor——消除伪共享

现在有另一个线程 B,线程 B 的执行者 CPU Core-2 去读取对象 bar,首先查询缓存,发现命中了,因为 Core-1 在读取 arr 数组的时候也顺带着把 bar 加载到了缓存中。

这就是 缓存行共享 ,听起来不错,但是一旦牵扯到了写入操作就不妙了。

假设 Core-1 想要更新 arr[7] 的值,根据 CPU 的 MESI 协议,那么 它所属的缓存行就会被标记为失效 。因为它需要告诉其他的 Core,这个 arr[7] 的值已经被更新了,缓存已经不再准确了,你必须得重新去内存拉取。但是由于缓存的最小单元是缓存行,因此只能把 arr[7] 所在的一整行给标识为失效。

此时 Core-2 就会很郁闷了,刚刚还能够从缓存中读取到对象 bar,现在再读取却被告知缓存行失效,必须得去内存重新拉取,延缓了 Core-2 的执行效率。

这就是 缓存伪共享 问题,两个毫无关联的线程执行,一个线程却因为另一个线程的操作,导致缓存失效。这两个线程其实就是对同一缓存行产生了竞争,降低了并发性。

三、Disruptor 缓存行填充

Disruptor 为了解决伪共享问题,使用的方法是 缓存行填充 。这是一种以空间换时间的策略,主要思想就是通过往对象中填充无意义的变量,来保证整个对象 独占缓存行

举个例子,以 Disruptor 中的 Sequence 为例,在 volatile long value 的前后各放置了 7 个 long 型变量,确保 value 独占一个缓存行。

public class Sequence extends RhsPadding {
    private static final long VALUE_OFFSET;
    
    static {
        VALUE_OFFSET = UNSAFE.objectFieldOffset(Value.class.getDeclaredField("value"));
        ...
    }
    ...
}

class RhsPadding extends Value {
    protected long p9, p10, p11, p12, p13, p14, p15;
}

class Value extends LhsPadding {
    protected volatile long value;
}

class LhsPadding {
    protected long p1, p2, p3, p4, p5, p6, p7;
}

如下图所示,其中 V 就是 Value 类的 value,P 为 value 前后填充的无意义 long 型变量,U 为其它无关的变量。不论什么情况下,都能保证 V 不和其他无关的变量处于同一缓存行中,这样 V 就不会被其他无关的变量所影响。

高性能 Disruptor——消除伪共享

这里的 V 也不限定为 long 类型,其实 只要对象的大小大于等于8个字节 ,通过前后各填充 7 个 long 型变量,就一定能够保证独占缓存行。

此处以 Disruptor 的 RingBuffer 为例,最左边的 7 个 long 型变量被定义在顶级父类 RingBufferPad 中,最右边的 7 个 long 型变量被定义在 RingBuffer 的最后一行变量定义中,这样所有的需要独占的变量都被左右 long 型给包围,确保会独占缓存行。

public final class RingBuffer<E> extends RingBufferFields<E> implements Cursored, EventSequencer<E>, EventSink<E> {
    public static final long INITIAL_CURSOR_VALUE = Sequence.INITIAL_VALUE;
    protected long p1, p2, p3, p4, p5, p6, p7;
    ...
}

abstract class RingBufferFields<E> extends RingBufferPad
{
    ...
}

abstract class RingBufferPad {
    protected long p1, p2, p3, p4, p5, p6, p7;
}

四、@Contended

在 JDK 1.8 中,提供了 @sun.misc.Contended 注解,使用该注解就可以让变量独占缓存行,不再需要手动填充了。 注意,JVM 需要添加参数 -XX:-RestrictContended 才能开启此功能。

如果该注解被定义在了类上,表示该类的每个变量都会独占缓存行;如果被定义在了变量上,通过指定 groupName,相同的 groupName 会独占同一缓存行。

// 类前加上代表整个类的每个变量都会在单独的cache line中
@sun.misc.Contended
public class ContendedData {
    int value;
    long modifyTime;
    boolean flag;
    long createTime;
    char key;
}

// 同一 groupName 在同一缓存行
public class ContendedGroupData {
    @sun.misc.Contended("group1")
    int value;
    @sun.misc.Contended("group1")
    long modifyTime;
    @sun.misc.Contended("group2")
    boolean flag;
    @sun.misc.Contended("group3")
    long createTime;
    @sun.misc.Contended("group3")
    char key;
}

@Contended 在 JDK 源码中已经有所应用,以 Thread 类为例,为了保证多线程情况下随机数的操作不会产生伪共享,相关的变量被设置为同一 groupName。

public class Thread implements Runnable {
    ...
    // The following three initially uninitialized fields are exclusively
    // managed by class java.util.concurrent.ThreadLocalRandom. These
    // fields are used to build the high-performance PRNGs in the
    // concurrent code, and we can not risk accidental false sharing.
    // Hence, the fields are isolated with @Contended.

    /** The current seed for a ThreadLocalRandom */
    @sun.misc.Contended("tlr")
    long threadLocalRandomSeed;

    /** Probe hash value; nonzero if threadLocalRandomSeed initialized */
    @sun.misc.Contended("tlr")
    int threadLocalRandomProbe;

    /** Secondary seed isolated from public ThreadLocalRandom sequence */
    @sun.misc.Contended("tlr")
    int threadLocalRandomSecondarySeed;
    
    ...
}

五、速度测试

将 volatile long value 封装为对象,四线程并行,每个线程循环 1 亿次,对 value 进行更新操作,测试缓存行对速度的影响。

  • CPU:AMD 3600 3.6 GHz
  • Memory:16 GB
  • Test Coding: GitHub Source Link
测试 Case 执行耗时 ms
未做处理 11781
@Contended不开启 JVM参数 11049
Padding 填充 4312
@Contended开启 JVM参数 4436

六、参考资料

  • Mechanical Sympathy
  • Java专家系列:CPU Cache与高性能编程
  • 剖析Disruptor:为什么会这么快?(二)神奇的缓存行填充
  • Disruptor 缓冲行填充的进一步解释
原文  https://jitwxs.cn/13836b16.html
正文到此结束
Loading...