这篇文章主要就是总结,为什么这个项目的效率那么的高、速度那么的快.它优秀设计的点在哪里
先给出作者的性能测试图,让你震撼一下它的效率
AWS 8-Core机器
AWS 32-core机器
通过对比就可以看到,concurrentqueue它的曲线很平稳.相比于其他的并发队列,陡降特别明显.
效率高的点
1. 分块设计
使用"块"来管理数据而不是直接操作整个数组.使得每个生产者线程都有属于自己的块,避免多个线程共用一个数据结构,导致竞争效率下降.
2. 最小CAS操作
- 传统的队列需要频繁使用 CAS（Compare-And-Swap）来保护
head和tail操作，而 ConcurrentQueue 尽量将 CAS 操作集中在少数关键的入队和出队操作上 - 通过分块和适当的分配/回收机制，队列在每个块的起点和终点才进行 CAS 操作，其余操作在内存中的局部范围内是安全的，因此减少了 CAS 操作带来的性能开销
3. 低内存争用
- 直接操作数组中的
head和tail指针会导致大量线程争用这些指针，特别是在高并发下。ConcurrentQueue 使用了局部缓冲区（缓存）来减少线程之间的相互依赖 - 当多个线程操作同一个队列时，这些局部缓存允许每个线程暂时在自己的缓存里入队或出队数据，然后合并到共享队列中，减少对全局队列指针的争用
4. 轻量级的内存分配
- 对于内存管理，ConcurrentQueue 使用了内存池（Memory Pool），预分配了多个块，并在需要时复用这些块。相比于直接分配和释放数组的元素，这样的内存池设计减少了频繁的内存分配和回收，提高了效率
- 内存池配合回收机制有效降低了垃圾回收和内存分配的负担，使得队列在高并发下也能保持稳定的性能
5. 缓存友好的数据结构
- ConcurrentQueue 的分块设计和数据布局有助于提高缓存命中率。每个块的大小设计合理，使其能很好地适应 CPU 缓存的大小，减少内存访问时的缓存缺失问题，从而降低了延迟
- 使用内存对齐优化和缓存友好的访问模式，使得在同一块内的数据操作能够更高效地被 CPU 缓存优化处理
