「计算机原理」| CPU 缓存 & 缓存一致性 & 伪共享

简介: 「计算机原理」| CPU 缓存 & 缓存一致性 & 伪共享

前言


  • CPU 缓存是计算机组成原理中比较基础,同时也是比较常用的知识,面试中也可能会有一定延伸;
  • 在这篇文章里,我将总结CPU 缓存 & 缓存一致性 & 伪共享 等问题。如果能帮上忙,请务必点赞加关注,这真的对我非常重要。


目录

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1. CPU 三级缓存


  • 背景: CPU 处理器的运算速度与内存存取速度、磁盘 I/O 速度不匹配(相差了几个数量级);
  • 目的: 提高 CPU 吞吐量;
  • 方案: 增加一个缓存层来协调两者的速度差,即:在 CPU 和内存中间增加一层 「高速缓存」,缓存的存取速度尽可能接近。


数据加载的流程如下:


  • 1、将程序和数据从磁盘加载到内存中;
  • 2、将程序和数据从内存加载到缓存中(三级缓存,数据加载顺序:L3->L2->L1);
  • 3、CPU将缓存中的数据加载到寄存器中(L0),并进行运算;
  • 4、CPU将数据同步回缓存,并在一定的时间周期之后同步回内存。


经验表明,CPU 往往需要重复读取同一个数据块,而缓存容量的增大,可以大幅度提升 CPU 内部读取数据的命中率,以此提升 CPU 吞吐量。但是出于 CPU 芯片体积和价格因素来考虑,缓存都不会很大。现代 CPU 芯片使用的是三级的高速缓存:

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—— 图片引用自网络


最开始是寄存器(也称为 L0 缓存),接下来是 L1,L2,L3 三级缓存,最后是内存,本地磁盘,远程存储。从上到下空间越大,速度越慢,但是成本越低。需要注意的是:在现代 CPU 里,L0、L1、L2、L3 都集成在一颗 CPU 内部,其中 L0、L1、L2 是每个处理核心独立的,而 L3 是一颗 CPU 的多个处理器共用的。


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—— 图片引用自网络


2. 缓存一致性问题


现代 CPU 通常有多个核心,每个核心也都有自己独立的缓存(L1、L2 缓存),当多个核心同时操作同一个数据时,如果核心 2 在核心 1 还未将更新的数据同步回内存之前读取了数据,就出现了缓存不一致问题。


举个例子,假设线程 A 和线程 B 同时对一个变量执行 i++,就可能存在缓存不一致问题:


  • 1、核心 A 和核心 B 从内存中加载了 i 的值,并且缓存到各自的高速缓存中,此时两个副本都为0;
  • 2、核心 A 进行加一操作,副本值变成了 1,最后回写到主存中,主存中的值为 1;
  • 3、核心 B 进行加一操作,副本值变成了 1,最后回写到主存中,主存中的值为 1;
  • 4、最终主存的值为 1,而不是期望的 2。

为了解决缓存不一致性问题,通常来说有两种解决方法:


  • 1、锁总线

早期的 CPU 是通过在锁总线来解决缓存不一致的问题。锁总线是对整个内存加锁,在锁总线期间,其他处理器无法访问内存,可想而知会严重降低 CPU 性能。


  • 2、缓存一致性协议(MESI)


缓存一致性协议提供了一种高效的内存数据管理方案。「锁内存方案」相当于保证了整块内存的一致性,而「缓存一致性协议方案」本质上相当与一致性保护范围,从整块内存缩小为单个缓存行(缓存行是缓存的基本单元)。


简单来说:当 CPU 核心准备写数据时,如果发现操作的变量是共享变量(即在其他核心中也存在该变量的副本),就会通知其他核心该变量「缓存行」无效,需要重新从内存读取。


具体来说,MESI 协议会将缓存数据定义为四种状态:


状态 描述
E(Exclusive) 独享 / 互斥
S(Shared) 共享
M(Modify) 修改
I(Invalid) 无效


详细工作原理:


  • 1、核心 A 从内存中加载变量 i,并将缓存行设置为 E(独享),随后通过总线嗅探检查内存中对变量 i 的操作;
  • 2、核心 B 从内存中加载变量 i,总线嗅探机制会将核心 A 与核心 B 的缓存行设置为 S(共享);
  • 3、核心 A 对变量 i 进行修改,缓存行设置为 M(修改),而核心 B 被通知修改缓存行为 I(无效)。如果存在高并发,则交给总线裁决;
  • 4、核心 A 将修改后数据同步回内存,并将变量设置为 E(独享);
  • 5、核心 B 重新刷新缓存行,并将缓存行核心 A 和核心 B 的缓存行设置为 S(共享)。


易混淆: MESI 协议是 CPU 的协议,JMM 也有自己的协议来保证缓存一致性。


3. 伪共享(False Sharing)


在 CPU 缓存中,缓存管理的基本单位并不是「字节」,而是「缓存行(Cache Line)」。缓存行的大小取决于 CPU,一般是 64 字节。


缓存行的设计源于:“CPU 读取一个数据之后,往往还需要重复读取附近的数据”。使用缓存行一次将一小块数据加载进高速缓存,有助于提高运算效率。

image.png


—— 图片引用自网络


当然,缓存也不是完美的,也存在副作用 —— 伪共享。伪共享是指多个线程同时读写同一个缓存行中的变量,而导致缓存行失效的问题。尽管两个线程分别访问的是不同的数据,但由于它们存在同一个缓存行中,只要任何一方修改都会使得缓存失效,降低了运算效率。


解决伪共享的方法是 「字节填充」,即通过在两个变量中间的内容填充额外的字节,使得两个变量存放在到不同缓存行中,从而规避伪共享问题。

在使用字节填充时,需要先考虑哪些变量是独立变化的,哪些变量是协同变化的。协同变化的变量放在一组,而无关的变量分到不同组。这样当修改变量时,不会导致无关变量的缓存行无效。


在 Java 中,Java 8 前后的处理方式不同:

  • Java 8 之前:通过填充 long 变量来分组


public class DataPadding{
    long a1,a2,a3,a4,a5,a6,a7; 防止与前一个对象产生伪共享
    int value1;
    long value2;
    long b1,b2,b3,b4,b5,b6,b7; 防止两组变量伪共享;
    boolean flag;
    long d1,d2,d3,d4,d5,d6,d7; 防止与下一个对象产生伪共享
}
复制代码
  • Java 8:通过 @sun.misc.Contended 分组


@Contended 注解是 JDK 1.8 新增的注解,用于将变量划分到不同的缓存行。

例如:Java 8 Thread.java


/** 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;
复制代码


Java 8 ConcurrentHashMap.java


@sun.misc.Contended static final class CounterCell {
        volatile long value;
        CounterCell(long x) { value = x; }
    }
复制代码

提示: 需要 JVM 开启字节填充功能 -XX:-RestrictContended


4. 总结


  • 由于 CPU 处理器的运算速度与内存存取速度、磁盘 I/O 速度不匹配,所以 CPU 中会增加一层缓存来协调两者的速度差。CPU 缓存是一个三级结构,其中 L0、L1、L2 是每个处理核心独立的,而 L3 是一颗 CPU 的多个处理器共用的;
  • 由于 CPU 每个核心也都有自己独立的缓存(L1、L2 缓存),当多个核心同时操作同一个数据时,如果核心 2 在核心 1 还未将更新的数据同步回内存之前读取了数据,就出现了缓存不一致问题。解决方案有「锁总线」&「缓存一致性协议」;
  • 由于 “CPU 读取一个数据之后,往往还需要重复读取附近的数据”,所以 CPU 设计了缓存行(Cache Line)作为基本单位。当然,缓存页存在副作用 —— 伪共享,即:当多个线程同时读写同一个缓存行中的变量,而导致缓存行失效的问题。解决方案是「字节填充」,使得两个变量存放在到不同缓存行中。Java 8 之前采用填充 long 变量,而 Java 8 之后采用 @sun.misc.Contended 注解。
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