原文地址：https://medium.com/@genchilu/whats-false-sharing-and-how-to-solve-it-using-golang-as-example-ef978a305e10

原文作者：Genchi Lu

译文地址：https://github.com/watermelo/dailyTrans

译者：咔叽咔叽

译者水平有限，如有翻译或理解谬误，烦请帮忙指出

在解释缓存 false sharing 之前，有必要简要介绍一下缓存在 CPU 架构中的工作原理。

CPU 中缓存的最小化单位是缓存行（现在来说，CPU 中常见的缓存行大小为 64 字节）。因此，当 CPU 从内存中读取变量时，它将读取该变量附近的所有变量。图 1 是一个简单的例子：

当 core1 从内存中读取变量 a 时，它会同时将变量 b 读入缓存。（顺便说一下，我认为 CPU 从内存中批量读取变量的主要原因是基于空间局部性理论：当 CPU 访问一个变量时，它可能很快就会读取它旁边的变量。）（译者注：关于空间局部性理论可以参考这篇文章）

该缓存架构存在一个问题：如果一个变量存在于不同 CPU 核心中的两个缓存行中，如图 2 所示：

当 core1 更新变量 a 时：

当 core2 读取变量 b 时，即使变量 b 未被修改，它也会使 core2 的缓存未命中。所以 core2 会从内存中重新加载缓存行中的所有变量，如图 4 所示：

这就是缓存 false sharing：一个 CPU 核更新变量会强制其他 CPU 核更新缓存。而我们都知道从缓存中读取 CPU 的变量比从内存中读取变量要快得多。因此，虽然该变量一直存在于多核中，但这会显著影响性能。

解决该问题的常用方法是缓存填充：在变量之间填充一些无意义的变量。使一个变量单独占用 CPU 核的缓存行，因此当其他核更新时，其他变量不会使该核从内存中重新加载变量。

我们使用如下的 Go 代码来简要介绍缓存 false sharing 的概念。

这是一个带有三个 uint64 变量的结构体，

type NoPad struct {
	a uint64
	b uint64
	c uint64
}

func (myatomic *NoPad) IncreaseAllEles() {
	atomic.AddUint64(&myatomic.a, 1)
	atomic.AddUint64(&myatomic.b, 1)
	atomic.AddUint64(&myatomic.c, 1)
}

这是另一个结构，我使用 [8]uint64 来做缓存填充：

type Pad struct {
	a   uint64
	_p1 [8]uint64
	b   uint64
	_p2 [8]uint64
	c   uint64
	_p3 [8]uint64
}

func (myatomic *Pad) IncreaseAllEles() {
	atomic.AddUint64(&myatomic.a, 1)
	atomic.AddUint64(&myatomic.b, 1)
	atomic.AddUint64(&myatomic.c, 1)
}

然后写一个简单的代码来运行基准测试：

func testAtomicIncrease(myatomic MyAtomic) {
	paraNum := 1000
	addTimes := 1000
	var wg sync.WaitGroup
	wg.Add(paraNum)
	for i := 0; i < paraNum; i++ {
		go func() {
			for j := 0; j < addTimes; j++ {
				myatomic.IncreaseAllEles()
			}
			wg.Done()
		}()
	}
	wg.Wait()

}
func BenchmarkNoPad(b *testing.B) {
	myatomic := &NoPad{}
	b.ResetTimer()
	testAtomicIncrease(myatomic)
}

func BenchmarkPad(b *testing.B) {
	myatomic := &Pad{}
	b.ResetTimer()
	testAtomicIncrease(myatomic)
}

使用 2014 年的 MacBook Air 做的基准测试结果如下：

$> go test -bench=.
BenchmarkNoPad-4 2000000000 0.07 ns/op
BenchmarkPad-4 2000000000 0.02 ns/op
PASS
ok 1.777s

基准测试的结果表明它将性能从 0.07 ns/op 提高到了 0.02 ns/op，这是一个很大的提高。

你也可以用其他语言测试这个，比如 Java，我相信你会得到相同的结果。

在将其应用于你的代码之前，应该了解两个要点：

确保系统中 CPU 的缓存行大小：这与你使用的缓存填充大小有关。
填充更多变量意味着消耗更多内存资源。在你的方案中运行基准测试以确保这些内存消耗是值得的。

我的所有示例代码都在GitHub上。