在并发编程过程中,我们大部分的焦点都放在如何控制共享变量的访问控制上(代码层面),但是很少人会关注系统硬件及 JVM 底层相关的影响因素。前段时间学习了一个牛X的高性能异步处理框架 Disruptor,它被誉为“最快的消息框架”,其 LMA ...
在并发编程过程中,我们大部分的焦点都放在如何控制共享变量的访问控制上(代码层面),但是很少人会关注系统硬件及 JVM 底层相关的影响因素。前段时间学习了一个牛X的高性能异步处理框架 Disruptor,它被誉为“最快的消息框架”,其 LMAX 架构能够在一个线程里每秒处理 6百万 订单!在讲到 Disruptor 为什么这么快时,接触到了一个概念——伪共享( false sharing ),其中提到:缓存行上的写竞争是运行在 SMP 系统中并行线程实现可伸缩性最重要的限制因素。由于从代码中很难看出是否会出现伪共享,有人将其描述成无声的性能杀手。
本文仅针对目前所学进行合并整理,目前并无非常深入地研究和实践,希望对大家从零开始理解伪共享提供一些帮助。
伪共享的非标准定义为:缓存系统中是以缓存行(cache line)为单位存储的,当多线程修改互相独立的变量时,如果这些变量共享同一个缓存行,就会无意中影响彼此的性能,这就是伪共享。
下面我们就来详细剖析伪共享产生的前因后果。首先,我们要了解什么是缓存系统。
CPU 缓存
CPU 缓存的百度百科定义为:
CPU 缓存(Cache Memory)是位于 CPU 与内存之间的临时存储器,它的容量比内存小的多但是交换速度却比内存要快得多。】
原标题:伪共享(false sharing),并发编程无声的性能杀手
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