在多核高并發(fā)場景下，緩存?zhèn)喂蚕恚‵alse Sharing） 是導(dǎo)致性能驟降的“隱形殺手”。當(dāng)不同線程頻繁修改同一緩存行（Cache Line）中的獨(dú)立變量時(shí)，CPU緩存一致性協(xié)議會(huì)強(qiáng)制同步整個(gè)緩存行，引發(fā)無效化風(fēng)暴，使看似無關(guān)的變量操作拖慢整體效率。本文從緩存結(jié)構(gòu)原理出發(fā)，通過實(shí)驗(yàn)代碼復(fù)現(xiàn)偽共享問題（耗時(shí)從3709ms優(yōu)化至473ms），解析其底層機(jī)制；同時(shí)深入剖析高性能緩存庫 Caffeine 如何通過 內(nèi)存填充技術(shù)（120字節(jié)占位變量）隔離關(guān)鍵字段，以及 JDK 1.8 的 @Contended 注解如何以“空間換時(shí)間”策略高效解決偽共享問題，揭示緩存一致性優(yōu)化的核心思想與實(shí)踐價(jià)值，為開發(fā)者提供性能調(diào)優(yōu)的關(guān)鍵思路。

偽共享

偽共享（False sharing）是一種會(huì)導(dǎo)致性能下降的使用模式，最常見于現(xiàn)代多處理器CPU緩存中。當(dāng)不同線程頻繁修改同一緩存行（Cache Line）中不同變量時(shí)，由于CPU緩存一致性協(xié)議（如MESI）會(huì)強(qiáng)制同步整個(gè)緩存行，導(dǎo)致線程間無實(shí)際數(shù)據(jù)競爭的邏輯變量被迫觸發(fā)緩存行無效化（Invalidation），引發(fā)頻繁的內(nèi)存訪問和性能下降。盡管這些變量在代碼層面彼此獨(dú)立，但因物理內(nèi)存布局相鄰，共享同一緩存行，造成“虛假競爭”，需通過內(nèi)存填充或字段隔離使其獨(dú)占緩存行解決。

接下來我們討論并驗(yàn)證在 CPU 緩存中是如何發(fā)生偽共享問題的，首先我們需要先介紹一下 CPU 的緩存結(jié)構(gòu)，如下圖所示：

CPU Cache 通常分為大小不等的三級緩存，分別為 L1 Cache、L2 Cache、L3 Cache，越靠近 CPU 的緩存，速度越快，容量也越小。CPU Cache 實(shí)際上由很多個(gè)緩存行 Cache Line 組成，通常它的大小為 64 字節(jié)（或 128 字節(jié)），是 CPU 從內(nèi)存中 讀取數(shù)據(jù)的基本單位，如果訪問一個(gè) long[] 數(shù)組，當(dāng)其中一個(gè)值被加載到緩存中時(shí)，它會(huì)額外加載另外 7 個(gè)元素到緩存中。那么我們考慮這樣一種情況，CPU 的兩個(gè)核心分別訪問和修改統(tǒng)一緩存行中的數(shù)據(jù)，如下圖所示：

核心 1 不斷地訪問和更新值 X，核心 2 則不斷地訪問和更新值 Y，事實(shí)上每當(dāng)有核心對某一緩存行中的數(shù)據(jù)進(jìn)行修改時(shí)，都會(huì)導(dǎo)致其他核心的緩存行失效，從而導(dǎo)致其他核心需要重新加載緩存行數(shù)據(jù)，進(jìn)而導(dǎo)致性能下降，這也就是我們上文中所說的緩存?zhèn)喂蚕韱栴}。接下來我們用一段代碼來驗(yàn)證下緩存?zhèn)喂蚕韱栴}造成的性能損失，如下所示：

public class TestFalseSharing {

    static class Pointer {
        // 兩個(gè) volatile 變量，保證可見性
        volatile long x;
        volatile long y;

        @Override
        public String toString() {
            return "x=" + x + ", y=" + y;
        }
    }

    @Test
    public void testFalseSharing() throws InterruptedException {
        Pointer pointer = new Pointer();

        // 啟動(dòng)兩個(gè)線程，分別對 x 和 y 進(jìn)行自增 1億 次的操作
        long start = System.currentTimeMillis();
        Thread t1 = new Thread(() -> {
            for (int i = 0; i < 100_000_000; i++) {
                pointer.x++;
            }
        });
        Thread t2 = new Thread(() -?> {
            for (int i = 0; i < 100_000_000; i++) {
                pointer.y++;
            }
        });

        t1.start();
        t2.start();
        t1.join();
        t2.join();

        System.out.println(System.currentTimeMillis() - start);
        System.out.println(pointer);
    }

}

這種情況下會(huì)發(fā)生緩存的偽共享，x 和 y 被加載到同一緩存行中，當(dāng)其中一個(gè)值被修改時(shí)，會(huì)使另一個(gè)核心中的該緩存行失效并重新加載，代碼執(zhí)行實(shí)際耗時(shí)為 3709ms。如果我們將 x 變量后再添加上 7 個(gè) long 型的元素，使得變量 x 和變量 y 分配到不同的緩存行中，那么理論上性能將得到提升，我們實(shí)驗(yàn)一下：

public class TestFalseSharing {

    static class Pointer {
        volatile long x;
        long p1, p2, p3, p4, p5, p6, p7;
        volatile long y;

        @Override
        public String toString() {
            return "x=" + x + ", y=" + y;
        }
    }

    @Test
    public void testFalseSharing() throws InterruptedException {
        // ...
    }

}

本次任務(wù)執(zhí)行耗時(shí)為 473ms，性能得到了極大的提升?，F(xiàn)在我們已經(jīng)清楚的了解了緩存?zhèn)喂蚕韱栴}，接下來我們討論下在 Caffeine 中是如何解決緩存?zhèn)喂蚕韱栴}的。

Caffeine 對緩存?zhèn)喂蚕韱栴}的解決方案

在 緩存之美：萬文詳解 Caffeine 實(shí)現(xiàn)原理 中我們提到過，負(fù)責(zé)記錄寫后任務(wù)的 WriterBuffer 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的類繼承關(guān)系如下所示：

如圖中標(biāo)紅的類所示，它們都是用來解決偽共享問題的，我們以 BaseMpscLinkedArrayQueuePad1 為例來看下它的實(shí)現(xiàn)：

abstract class BaseMpscLinkedArrayQueuePad1 extends AbstractQueue {
    byte p000, p001, p002, p003, p004, p005, p006, p007;
    byte p008, p009, p010, p011, p012, p013, p014, p015;
    byte p016, p017, p018, p019, p020, p021, p022, p023;
    byte p024, p025, p026, p027, p028, p029, p030, p031;
    byte p032, p033, p034, p035, p036, p037, p038, p039;
    byte p040, p041, p042, p043, p044, p045, p046, p047;
    byte p048, p049, p050, p051, p052, p053, p054, p055;
    byte p056, p057, p058, p059, p060, p061, p062, p063;
    byte p064, p065, p066, p067, p068, p069, p070, p071;
    byte p072, p073, p074, p075, p076, p077, p078, p079;
    byte p080, p081, p082, p083, p084, p085, p086, p087;
    byte p088, p089, p090, p091, p092, p093, p094, p095;
    byte p096, p097, p098, p099, p100, p101, p102, p103;
    byte p104, p105, p106, p107, p108, p109, p110, p111;
    byte p112, p113, p114, p115, p116, p117, p118, p119;
}

abstract class BaseMpscLinkedArrayQueueProducerFields extends BaseMpscLinkedArrayQueuePad1 {
    // 生產(chǎn)者操作索引（并不對應(yīng)緩沖區(qū) producerBuffer 中索引位置）
    protected long producerIndex;
}

可以發(fā)現(xiàn)在這個(gè)類中定義了 120 個(gè)字節(jié)變量，這樣緩存行大小不論是 64 字節(jié)還是 128 字節(jié)，都能保證字段間的隔離。如圖中所示 AbstractQueue 和 BaseMpscLinkedArrayQueueProducerFields 中的變量一定會(huì) 被分配到不同的緩存行 中。同理，借助 BaseMpscLinkedArrayQueuePad2 中的 120 個(gè)字節(jié)變量，BaseMpscLinkedArrayQueueProducerFields 和 BaseMpscLinkedArrayQueueConsumerFields 中的變量也會(huì)被分配到不同的緩存行中，這樣就避免了緩存的偽共享問題。

其實(shí)除了 Caffeine 中有解決緩存?zhèn)喂蚕韱栴}的方案外，在 JDK 1.8 中引入了 @Contended 注解，它也可以解決緩存?zhèn)喂蚕韱栴}，如下所示為它在 ConcurrentHashMap 中的應(yīng)用：

public class ConcurrentHashMap extends AbstractMap
        implements ConcurrentMap, Serializable {
    // ...
    
    @sun.misc.Contended
    static final class CounterCell {
        volatile long value;

        CounterCell(long x) {
            value = x;
        }
    }
}

其中的內(nèi)部類 CounterCell 被標(biāo)記了 @sun.misc.Contended 注解，表示該類中的字段會(huì)與其他類的字段相隔離，如果類中有多個(gè)字段，實(shí)際上該類中的變量間是不隔離的，這些字段可能被分配到同一緩存行中。因?yàn)?CounterCell 中只有一個(gè)字段，所以它會(huì)被被分配到一個(gè)緩存行中，剩余緩存行容量被空白內(nèi)存填充，本質(zhì)上也是一種以空間換時(shí)間的策略。這樣其他變量的變更就不會(huì)影響到 CounterCell 中的變量了，從而避免了緩存?zhèn)喂蚕韱栴}。

這個(gè)注解不僅能標(biāo)記在類上，還能標(biāo)記在字段上，拿我們的的代碼來舉例：

public class TestFalseSharing {

    static class Pointer {
        @Contended("cacheLine1")
        volatile long x;
        //        long p1, p2, p3, p4, p5, p6, p7;
        @Contended("cacheLine2")
        volatile long y;

        @Override
        public String toString() {
            return "x=" + x + ", y=" + y;
        }
    }
    
    @Test
    public void testFalseSharing() throws InterruptedException {
        // ...
    }

}

它可以指定內(nèi)容來 定義多個(gè)字段間的隔離關(guān)系。我們使用注解將這兩個(gè)字段定義在兩個(gè)不同的緩存行中，執(zhí)行結(jié)果耗時(shí)與顯示聲明字段占位耗時(shí)相差不大，為 520ms。另外需要注意的是，要想使注解 Contended 生效，需要添加 JVM 參數(shù) -XX:-RestrictContended。

再談偽共享

避免偽共享的主要方法是代碼檢查，而且偽共享可能不太容易被識別出來，因?yàn)橹挥性诰€程訪問的是不同且碰巧在主存中相鄰的全局變量時(shí)才會(huì)出現(xiàn)偽共享問題，線程的局部存儲或者局部變量不會(huì)是偽共享的來源。此外，解決偽共享問題的本質(zhì)是以空間換時(shí)間，所以并不適用于在大范圍內(nèi)解決該問題，否則會(huì)造成大量的內(nèi)存浪費(fèi)。

巨人的肩膀

維基百科 - 偽共享

小林coding - 2.3 如何寫出讓 CPU 跑得更快的代碼

知乎 - 雜談 什么是偽共享（false sharing）

博客園 - CPU Cache 與緩存行

博客園 - 偽共享（false sharing），并發(fā)編程無聲的性能殺手

審核編輯 黃宇