记得关注我【看点代码再上班】,订阅更多好文!
全文共计2163字18图,预计阅读时间13分钟
大家好,我是tin,这是我的第7篇原创文章
图拍摄于深圳桃园南山图书馆,年前某个阳光明媚的周六,看到挂满的灯笼,觉得甚是喜庆。文章较长,先上一个目录:上个全文目录:
- 一、Doug Lea
- 二、CPU缓存架构
- 三、CPU缓存行
- 四、伪共享
- 五、结语
一、Doug lea
在微博上看到这么一句话,挺有意思的。
Doug Lea是谁?为什么这么说?估计还真挺多人不认识他吧。
Doug Lea,中文名为道格·利。java.util.concurrent并发包的作者。说他是这个世界上对Java影响力最大的一个人,一点也不为过。因为两次Java历史上的大变革,他都间接或直接的扮演了举足轻重的角色。2004年所推出的Tiger。Tiger广纳了15项JSRs的语法及标准,其中一项便是JSR-166。JSR-166是来自于Doug编写的util.concurrent包,主要是关于J.U.C的技术规范。
上文摘抄自百度百科:
JSRs(Java Specification Requests),表示Java规范请求,由JCP成员向委员会提交的Java发展议案,经过一系列流程后,如果通过最终会体现在未来的Java中。
JCP全称Java Community Process ,翻译中文即是:Java社区进程。JCP成立于1998年,官网地址https://www.jcp.org,由社会各界Java组成的社区,主要规划和领导Java的发展。
二、CPU缓存架构
国内另一位大神,dubbo的创作者,曾经在他的ppt写过这样的一页
或许有人已经猜到这ppt作者是谁的,有兴趣可自行了解(需要完整ppt也可联系我!)。ppt描述的背后原理就是伪共享问题。
说起伪共享,还得从cpu的缓存架构说起。
CPU缓存可以分为一级缓存,二级缓存,三级缓存,每一级缓存中所储存的全部数据都是下一级缓存的一部分。当CPU要读取一个数据时,首先从一级缓存中查找,如果没有找到再从二级缓存中查找,如果还是没有就从三级缓存或内存中查找。一般来说,每级缓存的命中率大概都在80%左右,也就是说全部数据量的80%都可以在一级缓存中找到,只剩下20%的总数据量才需要从二级缓存、三级缓存或内存中读取。
越靠近 CPU 的缓存越快也越小。所以 L1 缓存很小但很快,紧接着L2 大一些,也会慢一些,L3更慢,最后到主存,主存保存着程序运行的所有数据,由所有 CPU 核共享。
三、CPU缓存行
CPU缓存由缓存行组成,缓存行长度为64字节,可以这么认为,缓存行是缓存更新的基本单位。缓存每次更新都从主内存中加载连续的 64 个字节。试想,如果在内存中有两个紧邻的long型变量a和b,当a加载到缓存时,b也可以一起被加载到缓存,下一次如果访问b则可以直接从缓存读取,这对读取的效率提升是非常大的。
但是,正因为缓存都以缓存行为基本单位处理,如果cpu core1修改a变量,core1上包含a变量的缓存行将失效,同时其他core上包含a变量的缓存行也将失效。此时,如果core2要访问和a在同一缓存行上的b变量,会被告知缓存行失效,这时只能到主内存重新加载b变量。
在《Java并发编程的艺术》一书中,第二章第11页如是说:
Doug lea在jdk7的并发包里面新增一个队列集合类LinkedTransferQueue,它在使用volatie变量时,用一种追加字节的方式来优化队列出队和入队的性能。
四、伪共享
缓存以缓存行为基本单位,当线程修改互相独立的变量时,如果这些变量在同一缓存行中,那么就会互相变量缓存值得有效性,从而影响访问性能,这就是伪共享。
看一个单元测试源码:
package com.tin.example.falls.sharing;
import org.springframework.util.StopWatch;
/**
* title: AutoIncrement
* <p>
* description: 多线程环境下,long变量自增
*
* @author tin @看点代码再上班 on 2021/2/17 下午1:28
*/
public class AutoIncrement {
public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
StopWatch stopWatch = new StopWatch("@看点代码再上班");
stopWatch.start();
System.out.println("====== start to iterate ======");
autoIncrement(new LongNumber());
stopWatch.stop();
System.out.println("cost " + stopWatch.getTotalTimeMillis() + "ms");
}
private static void autoIncrement(LongNumber longNumber) throws InterruptedException {
Thread t1 = new Thread(() -> {
for (int i = 0; i < 100000000; i++) {
longNumber.n1++;
}
});
Thread t2 = new Thread(() -> {
for (int i = 0; i < 100000000; i++) {
longNumber.n2++;
}
});
t1.start();
t2.start();
t1.join();
t2.join();
}
static class LongNumber {
// @sun.misc.Contended
volatile long n1;
volatile long n2;
}
}
当我启用两个线程,分别自增1亿次n1和n2时,耗时大约3000+ms
当我在n1字段加上注解@sun.misc.Contended,重新跑程序,耗时变为800+ms
@sun.misc.Contended注解在Java 8后新增,其用来进行缓存行填充。它可以用于类级别的修饰,同时也可以用于字段级别的修饰,当应用于字段级别时,被注释的字段将和其他字段隔离开来,会被加载在独立的缓存行上。
@sun.misc.Contended注解和上文ppt中提及的追加字节效果是等同的(注解要生效需在启动参数上加-XX:-RestrictContended)。除了加注解,如果在n1和n2中间增加16个对象引用也同样起到作用(一个对象引用4个字节)。
我们要看一个对象所占的字节数大小怎么看?分享一个好东西,引用下面的包依赖:
<dependency>
<groupId>org.openjdk.jol</groupId>
<artifactId>jol-core</artifactId>
<version>0.9</version>
</dependency>
代码中显式打印对象即可:
ClassLayout.parseInstance(obj).toPrintable()
可以看到打印出来的结果:
五、结语
我是tin,一个在努力让自己变得更优秀的普通攻城狮。自己阅历有限、学识浅薄,如有发现文章不妥之处,非常欢迎加我提出,我一定细心推敲加以修改。
看到这里请安排个点赞再走吧,坚持原创不容易,你的正反馈是我坚持输出的最强大动力,谢谢啦!
别忘了关注我哦!⏬⏬⏬
**粗体** _斜体_ [链接](http://example.com) `代码` - 列表 > 引用
。你还可以使用@
来通知其他用户。