认识CPU Cache

CPU Cache概述

随着CPU的频率不断提升，而内存的访问速度却没有质的突破，为了弥补访问内存的速度慢，充分发挥CPU的计算资源，提高CPU整体吞吐量，在CPU与内存之间引入了一级Cache。随着热点数据体积越来越大，一级Cache L1已经不满足发展的要求，引入了二级Cache L2，三级Cache L3。（注：若无特别说明，本文的Cache指CPU Cache，高速缓存）CPU Cache在存储器层次结构中的示意如下图：

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计算机早已进入多核时代，软件也越来越多的支持多核运行。一个处理器对应一个物理插槽，多处理器间通过QPI总线相连。一个处理器包含多个核，一个处理器间的多核共享L3 Cache。一个核包含寄存器、L1 Cache、L2 Cache，下图是Intel Sandy Bridge CPU架构，一个典型的NUMA多处理器结构：

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作为程序员，需要理解计算机存储器层次结构，它对应用程序的性能有巨大的影响。如果需要的程序是在CPU寄存器中的，指令执行时1个周期内就能访问到他们。如果在CPU Cache中，需要1~30个周期；如果在主存中，需要50~200个周期；在磁盘上，大概需要几千万个周期。充分利用它的结构和机制，可以有效的提高程序的性能。

以我们常见的X86芯片为例，Cache的结构下图所示：整个Cache被分为S个组，每个组是又由E行个最小的存储单元——Cache Line所组成，而一个Cache Line中有B（B=64）个字节用来存储数据，即每个Cache Line能存储64个字节的数据，每个Cache Line又额外包含一个有效位(valid bit)、t个标记位(tag bit)，其中valid bit用来表示该缓存行是否有效；tag bit用来协助寻址，唯一标识存储在CacheLine中的块；而Cache Line里的64个字节其实是对应内存地址中的数据拷贝。根据Cache的结构题，我们可以推算出每一级Cache的大小为B×E×S。

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那么如何查看自己电脑CPU的Cache信息呢？

在windows下查看方式有多种方式，其中最直观的是，通过安装CPU-Z软件，直接显示Cache信息，如下图：

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此外，Windows下还有两种方法：

①Windows API调用GetLogicalProcessorInfo。 ②通过命令行系统内部工具CoreInfo。

如果是Linux系统，可以使用下面的命令查看Cache信息：

ls /sys/devices/system/cpu/cpu0/cache/index0

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还有lscpu等命令也可以查看相关信息,如果是Mac系统，可以用sysctl machdep.cpu 命令查看cpu信息。

如果我们用Java编程，还可以通过CacheSize API方式来获取Cache信息， CacheSize是一个谷歌的小项目，java语言通过它可以进行访问本机Cache的信息。示例代码如下：

public static void main(String[] args) throws CacheNotFoundException {
        CacheInfo info = CacheInfo.getInstance(); 
        CacheLevelInfo l1Datainf = info.getCacheInformation(CacheLevel.L1, CacheType.DATA_CACHE);
        System.out.println("第一级数据缓存信息："+l1Datainf.toString());

        CacheLevelInfo l1Instrinf = info.getCacheInformation(CacheLevel.L1, CacheType.INSTRUCTION_CACHE);
        System.out.println("第一级指令缓存信息："+l1Instrinf.toString());
    }

打印输出结果如下：

第一级数据缓存信息：CacheLevelInfo [cacheLevel=L1, cacheType=DATA_CACHE, cacheSets=64, cacheCoherencyLineSize=64, cachePhysicalLinePartitions=1, cacheWaysOfAssociativity=8, isFullyAssociative=false, isSelfInitializing=true, totalSizeInBytes=32768]

第一级指令缓存信息：CacheLevelInfo [cacheLevel=L1, cacheType=INSTRUCTION_CACHE, cacheSets=64, cacheCoherencyLineSize=64, cachePhysicalLinePartitions=1, cacheWaysOfAssociativity=8, isFullyAssociative=false, isSelfInitializing=true, totalSizeInBytes=32768]

还可以查询L2、L3级缓存的信息，这里不做示例。从打印的信息和CPU-Z显示的信息可以看出，本机的Cache信息是一致的，L1数据/指令缓存大小都为：C=B×E×S=64×8×64=32768字节=32KB。

Cache Line伪共享及解决方案

Cache Line伪共享分析

说伪共享前，先看看Cache Line 在java编程中使用的场景。如果CPU访问的内存数据不在Cache中（一级、二级、三级），这就产生了Cache Line miss问题，此时CPU不得不发出新的加载指令，从内存中获取数据。通过前面对Cache存储层次的理解，我们知道一旦CPU要从内存中访问数据就会产生一个较大的时延，程序性能显著降低，所谓远水救不了近火。为此我们不得不提高Cache命中率，也就是充分发挥局部性原理。

局部性包括时间局部性、空间局部性。时间局部性：对于同一数据可能被多次使用，自第一次加载到Cache Line后，后面的访问就可以多次从Cache Line中命中，从而提高读取速度（而不是从下层缓存读取）。空间局部性：一个Cache Line有64字节块，我们可以充分利用一次加载64字节的空间，把程序后续会访问的数据，一次性全部加载进来，从而提高Cache Line命中率（而不是重新去寻址读取）。

看个例子：内存地址是连续的数组（利用空间局部性），能一次被L1缓存加载完成。

如下代码，长度为16的row和column数组，在Cache Line 64字节数据块上内存地址是连续的，能被一次加载到Cache Line中，所以在访问数组时，Cache Line命中率高，性能发挥到极致。

public int run(int[] row, int[] column) {
    int sum = 0;
    for(int i = 0; i < 16; i++ ) {
        sum += row[i] * column[i];
    }
    return sum;
}

而上面例子中变量i则体现了时间局部性，i作为计数器被频繁操作，一直存放在寄存器中，每次从寄存器访问，而不是从主存甚至磁盘访问。虽然连续紧凑的内存分配带来高性能，但并不代表它一直都能带来高性能。如果把它放在多线程中将会发生什么呢？如图：

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数据X、Y、Z被加载到同一Cache Line中，线程A在Core1修改X，线程B在Core2上修改Y。根据MESI大法，假设是Core1是第一个发起操作的CPU核，Core1上的L1 Cache Line由S（共享）状态变成M（修改，脏数据）状态，然后告知其他的CPU核，图例则是Core2，引用同一地址的Cache Line已经无效了；当Core2发起写操作时，首先导致Core1将X写回主存，Cache Line状态由M变为I（无效），而后才是Core2从主存重新读取该地址内容，Cache Line状态由I变成E（独占），最后进行修改Y操作， Cache Line从E变成M。可见多个线程操作在同一Cache Line上的不同数据，相互竞争同一Cache Line，导致线程彼此牵制影响，变成了串行程序，降低了并发性。此时我们则需要将共享在多线程间的数据进行隔离，使他们不在同一个Cache Line上，从而提升多线程的性能。

Cache Line伪共享处理方案

处理伪共享的两种方式：

增大数组元素的间隔使得不同线程存取的元素位于不同的cache line上。典型的空间换时间。（Linux cache机制与之相关）
在每个线程中创建全局数组各个元素的本地拷贝，然后结束后再写回全局数组。

在Java类中，最优化的设计是考虑清楚哪些变量是不变的，哪些是经常变化的，哪些变化是完全相互独立的，哪些属性一起变化。举个例子：

public class Data{
    long modifyTime;
    boolean flag;
    long createTime;
    char key;
    int value;
}

假如业务场景中，上述的类满足以下几个特点：

当value变量改变时，modifyTime肯定会改变
createTime变量和key变量在创建后，就不会再变化。
flag也经常会变化，不过与modifyTime和value变量毫无关联。

当上面的对象需要由多个线程同时的访问时，从Cache角度来说，就会有一些有趣的问题。当我们没有加任何措施时，Data对象所有的变量极有可能被加载在L1缓存的一行Cache Line中。在高并发访问下，会出现这种问题：

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如上图所示，每次value变更时，根据MESI协议，对象其他CPU上相关的Cache Line全部被设置为失效。其他的处理器想要访问未变化的数据(key 和 createTime)时，必须从内存中重新拉取数据，增大了数据访问的开销。

Padding 方式

正确的方式应该将该对象属性分组，将一起变化的放在一组，与其他属性无关的属性放到一组，将不变的属性放到一组。这样当每次对象变化时，不会带动所有的属性重新加载缓存，提升了读取效率。在JDK1.8以前，我们一般是在属性间增加长整型变量来分隔每一组属性。被操作的每一组属性占的字节数加上前后填充属性所占的字节数，不小于一个cache line的字节数就可以达到要求：

public class DataPadding{
    long a1,a2,a3,a4,a5,a6,a7,a8;//防止与前一个对象产生伪共享
    int value;
    long modifyTime;
    long b1,b2,b3,b4,b5,b6,b7,b8;//防止不相关变量伪共享;
    boolean flag;
    long c1,c2,c3,c4,c5,c6,c7,c8;//
    long createTime;
    char key;
    long d1,d2,d3,d4,d5,d6,d7,d8;//防止与下一个对象产生伪共享
}

通过填充变量，使不相关的变量分开

Contended注解方式

在JDK1.8中，新增了一种注解@sun.misc.Contended，来使各个变量在Cache line中分隔开。注意，jvm需要添加参数-XX:-RestrictContended才能开启此功能用时，可以在类前或属性前加上此注释：

// 类前加上代表整个类的每个变量都会在单独的cache line中
@sun.misc.Contended
@SuppressWarnings("restriction")
public class ContendedData {
    int value;
    long modifyTime;
    boolean flag;
    long createTime;
    char key;
}
或者这种：
// 属性前加上时需要加上组标签
@SuppressWarnings("restriction")
public class ContendedGroupData {
    @sun.misc.Contended("group1")
    int value;
    @sun.misc.Contended("group1")
    long modifyTime;
    @sun.misc.Contended("group2")
    boolean flag;
    @sun.misc.Contended("group3")
    long createTime;
    @sun.misc.Contended("group3")
    char key;
}

采取上述措施图示：

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JDK1.8 ConcurrentHashMap的处理

java.util.concurrent.ConcurrentHashMap在这个如雷贯耳的Map中，有一个很基本的操作问题，在并发条件下进行++操作。因为++这个操作并不是原子的，而且在连续的Atomic中，很容易产生伪共享（false sharing）。所以在其内部有专门的数据结构来保存long型的数据:


（openjdk\jdk\src\share\classes\java\util\concurrent\ConcurrentHashMap.java line:2506）：

    /* ---------------- Counter support -------------- */

    /**
     * A padded cell for distributing counts.  Adapted from LongAdder
     * and Striped64.  See their internal docs for explanation.
     */
    @sun.misc.Contended static final class CounterCell {
        volatile long value;
        CounterCell(long x) { value = x; }
    }

我们看到该类中，是通过@sun.misc.Contended达到防止false sharing的目的

JDK1.8 Thread 的处理

java.lang.Thread在java中，生成随机数是和线程有着关联。而且在很多情况下，多线程下产生随机数的操作是很常见的，JDK为了确保产生随机数的操作不会产生false sharing ,把产生随机数的三个相关值设为独占cache line。

（openjdk\jdk\src\share\classes\java\lang\Thread.java line:2023）

    // The following three initially uninitialized fields are exclusively
    // managed by class java.util.concurrent.ThreadLocalRandom. These
    // fields are used to build the high-performance PRNGs in the
    // concurrent code, and we can not risk accidental false sharing.
    // Hence, the fields are isolated with @Contended.

    /** The current seed for a ThreadLocalRandom */
    @sun.misc.Contended("tlr")
    long threadLocalRandomSeed;

    /** Probe hash value; nonzero if threadLocalRandomSeed initialized */
    @sun.misc.Contended("tlr")
    int threadLocalRandomProbe;

    /** Secondary seed isolated from public ThreadLocalRandom sequence */
    @sun.misc.Contended("tlr")
    int threadLocalRandomSecondarySeed;

Java中对Cache line经典设计

Disruptor框架

认识Disruptor

LMAX是在英国注册并受到FCA监管的外汇黄金交易所。也是欧洲第一家也是唯一一家采用多边交易设施Multilateral Trading Facility（MTF）拥有交易所牌照和经纪商牌照的欧洲顶级金融公司。LMAX的零售金融交易平台，是建立在JVM平台上，核心是一个业务逻辑处理器，它能够在一个线程里每秒处理6百万订单。业务逻辑处理器的核心就是Disruptor（注，本文Disruptor基于当前最新3.3.6版本），这是一个Java实现的并发组件，能够在无锁的情况下实现网络的Queue并发操作，它确保任何数据只由一个线程拥有以进行写访问，从而消除写争用的设计，这种设计被称作“破坏者”，也是这样命名这个框架的。

Disruptor是一个线程内通信框架，用于线程里共享数据。与LinkedBlockingQueue类似，提供了一个高速的生产者消费者模型，广泛用于批量IO读写，在硬盘读写相关的程序中应用的十分广泛，Apache旗下的HBase、Hive、Storm等框架都有在使用Disruptor。LMAX 创建Disruptor作为可靠消息架构的一部分，并将它设计成一种在不同组件中共享数据非常快的方法。Disruptor运行大致流程入下图：

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图中左侧（Input Disruptor部分）可以看作多生产者单消费者模式。外部多个线程作为多生产者并发请求业务逻辑处理器（Business Logic Processor），这些请求的信息经过Receiver存放在粉红色的圆环中，业务处理器则作为消费者从圆环中取得数据进行处理。右侧（Output Disruptor部分）则可看作单生产者多消费者模式。业务逻辑处理器作为单生产者，发布数据到粉红色圆环中，Publisher作为多个消费者接受业务逻辑处理器的结果。这里两处地方的数据共享都是通过那个粉红色的圆环，它就是Disruptor的核心设计RingBuffer。

Disruptor特点

无锁机制。
没有CAS操作，避免了内存屏障指令的耗时。
避开了Cache line伪共享的问题，也是Disruptor部分主要关注的主题。

Disruptor对伪共享的处理

RingBuffer类

RingBuffer类（即上节中粉红色的圆环）的类关系图如下：

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通过源码分析，RingBuffer的父类，RingBufferFields采用数组来实现存放线程间的共享数据。下图，第57行，entries数组。

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前面分析过数组比链表、树更具有缓存友好性，此处不做细表。不使用LinkedBlockingQueue队列，是基于无锁机制的考虑。详细分析可参考，并发编程网的翻译。这里我们主要分析RingBuffer的继承关系中的填充，解决缓存伪共享问题。如下图：
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依据JVM对象继承关系中父类属性与子类属性，内存地址连续排列布局，RingBufferPad的protected long p1,p2,p3,p4,p5,p6,p7;作为缓存前置填充，RingBuffer中的protected long p1,p2,p3,p4,p5,p6,p7;作为缓存后置填充。这样任意线程访问RingBuffer时，RingBuffer放在父类RingBufferFields的属性，都是独占一行Cache line不会产生伪共享问题。如图，RingBuffer的操作字段在RingBufferFields中，使用rbf标识：

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按照一行缓存64字节计算，前后填充56字节（7个long），中间大于等于8字节的内容都能独占一行Cache line，此处rbf是大于8字节的。

Sequence类

Sequence类用来跟踪RingBuffer和事件处理器的增长步数，支持多个并发操作包括CAS指令和写指令。同时使用了Padding方式来实现，如下为其类结构图及Padding的类。

Sequence里在volatile long value前后放置了7个long padding，来解决伪共享的问题。示意如图，此处Value等于8字节：

也许读者应该会认为这里的图示比上面RingBuffer的图示更好理解，这里的操作属性只有一个value，两个图相互结合就更能理解了。

Sequencer的实现

在RingBuffer构造函数里面存在一个Sequencer接口，用来遍历数据，在生产者和消费者之间传递数据。Sequencer有两个实现类，单生产者模式的实现SingleProducerSequencer与多生产者模式的实现MultiProducerSequencer。它们的类结构如图：

单生产者是在Cache line中使用padding方式实现，源码如下：

图片描述

多生产者则是使用 sun.misc.Unsafe来实现的。如下图：

图片描述

总结与使用示例

可见padding方式在Disruptor中是处理伪共享常见的方式，JDK1.8的@Contended很好的解决了这个问题，不知道Disruptor后面的版本是否会考虑使用它。

Disruptor使用示例代码参考地址。

参考资料:

7个示例科普CPU Cache：http://coolshell.cn/articles/10249.html
Linux Cache 机制：http://www.cnblogs.com/liloke/archive/2011/11/20/2255737.html
《深入理解计算机系统》：第六章部分
Disruptor官方文档：https://github.com/LMAX-Exchange/disruptor/tree/master/docs
Disruptor并发编程网文档翻译：http://ifeve.com/disruptor/

作者简介：

上海-周卫理、北京-杨珍琪、北京-冯英圣、深圳-姜寄羽倾力合作，另外感谢惠普系统架构师吴治辉策划支持。

周卫理：本科，从事Java开发7年，热爱研究术问题，喜欢运动。目前就职于上海一家互联网公司，担任Java后端小组组长，负责分布式系统框架搭建。正往Java高性能编程，大数据中间件方向靠拢。

冯英胜：长期从事Java软件开发工作，善于复杂业务开发，6年工作经验，对大数据平台和分布式架构等有浓厚兴趣。目前就职于北京当当网。

姜寄羽：四川大学软件工程学士。目前在深圳亚略特担任Java工程师一职。负责Java方面的开发和维护以及新技术预研，对软件工程、分布式系统和高性能编程有着深厚的理论基础。

杨珍琪：硕士，会计学士，前HP工程师，参与中国移动BOSS系统开发，现为创业公司CTO。

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