1.什么是缓存对齐

当前的电脑中，数据存储在磁盘上，可以断电保存，但是读取效率较低。不断电的情况下，数据可以在内存中存储，相对硬盘效率差不多是磁盘的一万倍左右。但是运算时，速度最快的是直接缓存在CPU中的数据。CPU有三级缓存分别是L1,L2,L3三级，CPU访问速度大概是内存的100倍。

1.1CPU结构

对于一台电脑，其主板可以支持多少个CPU插槽，称为CPU个数。对于一颗多核CPU，单片CPU上集成的处理核心称为CPU核数。对于每个核心，可以给每个核设置两组寄存器，两组pc。

CPU结构如上图所示(图片来自网络)，对于一块CPU，可以有多个处理核心。每个核心内有自己的L1,L2缓存，多个核心共用同一个L3缓存。但一个电脑如果有多个CPU插槽，各个CPU有自己的L3。对于一个CPU核心来说，每个核心都有ALU，逻辑运算单元。负责对指令进行计算。Register 寄存器，记录线程执行对应的数据。PC：指令寄存器，记录线程执行到了哪个位置。里面存的是指令行数。通俗讲，就是记录线程执行到了哪一行指令(代码在进入CPU运行前，会被编译成指令)了。

线程在执行的时候，将当前线程对应的数据放入寄存器，将执行行数放到指令寄存器，然后执行过一个时间片后，如果线程没有执行完，将数据和指令保存，然后其他线程进入执行。一个ALU对应多个PC|registers的时候(所谓的四核八线程)。一般来说，同一个CPU核在同一个时间点，只能执行同一个线程，但是，如果一个核里面有两组寄存器，两个pc。那么就可以同时执行两组线程，在切换线程的时候，没必要再去等待寄存器的数据保存和数据载入。直接切换到下一组寄存器就可以。这就是超线程。

1.2缓存对齐

CPU到内存之间有很多层的内存，如图所示，CPU需要经过L1，L2，L3及主内存才能读到数据。从主内存读取数据时的过程如下：

当我左侧的CPU读取x的值的时候，首先会去L1缓存中去找x的值，如果没有，那么取L2，L3依次去找。最后从主内存读入的时候，首先将内存数据读入L3，然后L2最后L1，然后再进行运算。但是读取的时候，并不是只读一个X的值，而是按块去读取(跟电脑的总线宽度有关，一次读取一块的数据，效率更高)。CPU读取X后，很可能会用到相邻的数据，所以在读X的时候，会把同一块中的Y数据也读进来。这样在用Y的时候，直接从L1中取数据就可以了。

读取的块就叫做缓存行，cache line 。缓存行越大，局部性空间效率越高，但读取时间慢。缓存行越小，局部性空间效率越低，但读取时间快。目前多取一个平衡的值，64字节。

然后，如果你的X和y在同一块缓存行中，且两个字段都用volatile修饰了，那么将来两个线程再修改的时候，就需要将x和y发生修改的消息高速另外一个线程，让它重新加载对应缓存，然而另外一个线程并没有使用该缓存行中对应的内容，只是因为缓存行读取的时候跟变量相邻，这就会产生效率问题。

解决起来也简单，我们将数据中的两个volatile之间插入一些无用的内存，将第二个值挤出当前缓存行，那么执行的时候，就不会出现相应问题了。提高代码效率。

2.缓存对齐在java中实现

在java中，jdk一些涉及到多线程的类，有时候会看到类似于public volatile long p1,p2,p3,p4,p5,p6,p7;这样的代码，有的就是做的缓存行对齐。

我们设计一个实验去验证缓存行对齐的导致的性能问题，及相关的解决后的效率问题。具体代码见第三小节。这里的思路是，首先，我们写一个类T，这个类里面有一个用volatile修饰的long属性的值，这个值占用8个字节。然后声明一个静态数组，包含两个元素，分别T的两个对象。然后开启两个线程，让两个线程分别给数组的第一个值和第二个值赋值，执行一百万次，看执行的耗时。

这个时候，代码执行的时候如1.2的图中所示，假设数组中第一个值为X，第二个值为Y。左侧框内为第一个线程，执行修改X值的操作，右侧框内为第二个线程，修改Y的值。因为两个值在同一个缓存行中，所以在X值在读取的时候，同时将X值和Y值一起读入缓存。第二个线程只修改Y的值，但是同样将XY全部读入缓存。线程1中X值发生修改后，第二个线程中的X值需要进行更新。而线程2修改Y的值后也需要同样的操作，但是这个更新不是必要的，而且会影响执行的效率。

解决方法是：我们给第T的long值之前加入8个long值，这样Y值就会被挤到其他缓存行，这样彼此修改的时候就不会产生干扰，提高代码执行效率。

下面是具体验证的代码，其中在没有加入父类的时候，是相互干扰时的执行耗时。第二个是加入父类后，不再干扰时的耗时，执行后可以看出，第二套代码在执行的时候，代码要优于第一套代码的执行。

3.缓存对齐的代码实现

1 public classT01_CacheLinePadding {2 private static classT{3 public long x = 0L;4 }5 public static T[] orr = new T[2];6 static{7 orr[0]= newT();8 orr[1]= newT();9 }10 public static void main(String[] args) throwsException {11 Thread t1 = new Thread(()->{12 for (long i = 0; i < 1000_000L; i++) {13 orr[0].x =i;14 }15 });16 Thread t2 = new Thread(()->{17 for (long i = 0; i < 1000_000L; i++) {18 orr[1].x =i;19 }20 });21 final long start =System.nanoTime();22 t1.start();23 t2.start();24 t1.join();25 t2.join();26 System.out.println((System.nanoTime()-start)/100_000);27 }28 }

1 packagemsb;2 /**

3 * 缓存行对齐问题代码4 *@authorL Ys5 *6 */

7 public classT02_CacheLinePadding {8 private static classPadding{9 public longp1,p2,p3,p4,p5,p6,p7;10 }11 private static class T extendsPadding{12 public volatile long x = 0L;13 }14 public static T[] orr = new T[2];15 static{16 orr[0]= newT();17 orr[1]= newT();18 }19 public static void main(String[] args) throwsException {20 Thread t1 = new Thread(()->{21 for (long i = 0; i < 1000_000L; i++) {22 orr[0].x =i;23 }24 });25 Thread t2 = new Thread(()->{26 for (long i = 0; i < 1000_000L; i++) {27 orr[1].x =i;28 }29 });30 final long start =System.nanoTime();31 t1.start();32 t2.start();33 t1.join();34 t2.join();35 System.out.println((System.nanoTime()-start)/100_000);36 }37 }

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