写在前面

好久没有写博客了，一直在不断地探索响应式DDD，又get到了很多新知识，解惑了很多老问题，最近读了Martin Fowler大师一篇非常精彩的博客The LMAX Architecture，里面有一个术语Mechanical Sympathy，姑且翻译成软硬件协同编程（Hardware and software working together in harmony），很有感悟，说的是要把编程与底层硬件协同起来，这样对于开发低延迟、高并发的系统特别地重要，为什么呢，今天我们就来讲讲CPU的高速缓存。

电脑的缓存系统

电脑的缓存系统分了很多层级，从外到内依次是主内存、三级高速缓存、二级高速缓存、一次高速缓存，所以，在我们的脑海里，觉点磁盘的读写速度是很慢的，而内存的读写速度确是快速的，的确如此，从上图磁盘和内存距离CPU的远近距离就看出来。这里先说明一个概念，主内存被所有CPU共享；三级缓存被同一个插槽内的CPU所共享；单个CPU独享自己的一级、二级缓存，即高速缓存。CPU是真正做事情的地方，它会先从高速缓存中去获取所需的数据，如果找不到，再去三级缓存中查找，如果还是找不到最终就去会主内存查找，如果每一次都这样来来回回地取数据，那么无疑是非常耗时。如果能够把数据缓存到高速缓存中就好了，这样不仅CPU第一次就可以直接从高速缓存中命中数据，而且每个CPU都独占自己的高速缓存，多线程下也不存在临界资源的问题，这才是真正的低延迟，但是这个地方对我们而言根本不透明，肿么办？

探索高速缓存的构造

我们先来看一张使用鲁大师检测的处理器信息截图，如下：

从上图可以看到，CPU高速缓存（一、二级）的存储单元为Line，大小为64 bytes，也就是说无论我们的数据大小是多少，高速缓存都是以64 bytes为单位缓存数据，比如一个8位的long类型数组，即使只有第一位有数据，每次高速缓存加载数据的时候，都会顺带把后面7位数据也一起加载（因为数组内元素的内存地址是连续的），这就是底层硬件CPU的工作机制，所以我们要利用这个天然的优势，让数据独占整个缓存行，这样CPU命中的缓存行中就一定有我们的数据。

示例

使用不同的线程数，对一个long类型的数值计数500亿次。

备注：统计分析图表和总结在最后。

1. 一般的实现方式

大多数程序员都会这样子构造数据，老铁没毛病。

代码

///// <summary>///// CPU伪共享高速缓存行条目(伪共享)///// </summary>
public class FalseSharingCacheLineEntry{   
 public long Value = 0L;
}

单线程

平均响应时间 = 1508.56 毫秒。

双线程

平均响应时间 = 4460.40 毫秒。

三线程

平均响应时间 = 7719.02 毫秒。

四线程

平均响应时间 = 10404.30 毫秒。

2. 独占缓存行，直接命中高速缓存。

2.1 直接填充

代码

/// <summary>/// CPU高速缓存行条目(直接填充)/// </summary>
public class CacheLineEntry{   
    protected long P1, P2, P3, P4, P5, P6, P7; 
    public long Value = 0L;    
    protected long P9, P10, P11, P12, P13, P14, P15;
}

为了保证高速缓存行中一定有我们的数据，所以前后都填充7个long。

单线程

平均响应时间 = 1516.33 毫秒。

双线程

平均响应时间 = 1529.97 毫秒。

三线程

平均响应时间 = 1563.65 毫秒。

四线程

平均响应时间 = 1616.12 毫秒。

2.2 内存布局填充

作为一个C#程序员，必须写出优雅的代码，可以使用StructLayout、FieldOffset来控制class、struct的内存布局。

备注：就是上面直接填充的优雅实现方式而已。

代码

/// <summary>/// CPU高速缓存行条目(控制内存布局)/// </summary>[StructLayout(LayoutKind.Explicit, Size = 120)]
public class CacheLineEntryOne{[FieldOffset(56)]    
private long _value;    
public long Value{        get => _value;     
   set => _value = value;}
}

单线程

平均响应时间 = 2008.12 毫秒。

双线程

平均响应时间 = 2046.33 毫秒。

三线程

平均响应时间 = 2081.75 毫秒。

四线程

平均响应时间 = 2163.092 毫秒。

3. 统计分析

上面的图表已经一目了然了吧，一般实现方式的持续时间随线程数呈线性增长，多线程下表现的非常糟糕，而通过直接、内存布局方式填充了数据后，响应时间与线程数的多少没有无关，达到了真正的低延迟。其中直接填充数据的方式，效率最高，内存布局方式填充次之，在四线程的情况下，一般实现方式持续时间为10.4秒多，直接填充数据的方式为1.6秒，内存布局填充方式为2.2秒，延迟还是比较明显，为什么会有这么大的差距呢？

刨根问底

在C#下，一个long类型占8 byte，对于一般的实现方式，在多线程的情况下，隶属于每个独立线程的数据会共用同一个缓存行，所以只要有一个线程更新了缓存行的数据，那么整个缓存行就自动失效，这样就导致CPU永远无法直接从高速缓存中命中数据，每次都要经过一、二、三级缓存到主内存中重新获取数据，时间就是被浪费在了这样的来来回回中。而对数据进行填充后，隶属于每个独立线程的数据不仅被缓存到了CPU的高速缓存中，而且每个数据都独占整个缓存行，其他的线程更新数据，并不会导致自己的缓存行失效，所以每次CPU都可以直接命中，不管是单线程也好，还是多线程也好，只要线程数小于等于CPU的核数都和单线程一样的快速，正如我们经常在一些性能测试软件，都会看到的建议，线程数最好小于等于CPU核数，最多为CPU核数的两倍，这样压测的结果才是比较准确的，现在明白了吧。

最后来看一下大师们总结的未命中缓存的测试结果

从CPU到	大约需要的 CPU 周期	大约需要的时间
主存		约60-80纳秒
QPI 总线传输 (between sockets, not drawn)		约20ns
L3 cache	约40-45 cycles	约15ns
L2 cache	约10 cycles,	约3ns
L1 cache	约3-4 cycles	约1ns
寄存器	寄存器

源码参考：
https://github.com/justmine66/MDA/blob/master/tests/MDA.Test.Disruptor/FalseSharingTest.cs

延伸阅读

Magic cache line padding
The LMAX Architecture

补充

感谢@ firstrose同学主动测试后的提醒，大家应该向他学习，带着疑惑看博客，不明白的自己动手测试。对于内存布局填充方式，去掉属性后，经过测试性能与直接填充方式几乎无差别了，不过本示例代码仅仅作为一个测试参考，主要目的是给大家布道如何利用CPU高速缓存工作机制，通过缓存行的填充来避免假共享，从而写出真正低延迟的代码。

/// <summary>/// CPU高速缓存行条目(控制内存布局)/// </summary>[StructLayout(LayoutKind.Explicit, Size = 120)]public class CacheLineEntryOne{[FieldOffset(56)]    public long Value;
}

总结

编写单、多线程下表现都相同的代码，历来都是非常困难的，需要不断地从深度、广度上积累知识，学无止境，无痴迷，不成功，希望大家能有所收获。

原文地址:https://www.cnblogs.com/justmine/p/9696160.html

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