JAVA并发-伪共享

天空飘来五个字儿 2020-11-10 15:18:44
java 并发 开源中国 共享


伪共享(false sharing),并发编程无声的性能杀手

 

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。

 

一、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。】
高速缓存的出现主要是为了解决 CPU 运算速度与内存读写速度不匹配的矛盾,因为 CPU 运算速度要比内存读写速度快很多,这样会使 CPU 花费很长时间等待数据到来或把数据写入内存。
在缓存中的数据是内存中的一小部分,但这一小部分是短时间内 CPU 即将访问的,当 CPU 调用大量数据时,就可避开内存直接从缓存中调用,从而加快读取速度。

CPU 和主内存之间有好几层缓存,因为即使直接访问主内存也是非常慢的。如果你正在多次对一块数据做相同的运算,那么在执行运算的时候把它加载到离 CPU 很近的地方就有意义了。

按照数据读取顺序和与 CPU 结合的紧密程度,CPU 缓存可以分为一级缓存,二级缓存,部分高端 CPU 还具有三级缓存。每一级缓存中所储存的全部数据都是下一级缓存的一部分,越靠近 CPU 的缓存越快也越小。所以 L1 缓存很小但很快(译注:L1 表示一级缓存),并且紧靠着在使用它的 CPU 内核。L2 大一些,也慢一些,并且仍然只能被一个单独的 CPU 核使用。L3 在现代多核机器中更普遍,仍然更大,更慢,并且被单个插槽上的所有 CPU 核共享。最后,你拥有一块主存,由全部插槽上的所有 CPU 核共享。拥有三级缓存的的 CPU,到三级缓存时能够达到 95% 的命中率,只有不到 5% 的数据需要从内存中查询。

多核机器的存储结构如下图所示:

当 CPU 执行运算的时候,它先去 L1 查找所需的数据,再去 L2,然后是 L3,最后如果这些缓存中都没有,所需的数据就要去主内存拿。走得越远,运算耗费的时间就越长。所以如果你在做一些很频繁的事,你要确保数据在 L1 缓存中。

Martin Thompson 给出了一些缓存未命中的消耗数据,如下所示:

二、MESI 协议及 RFO 请求

从上一节中我们知道,每个核都有自己私有的 L1,、L2 缓存。那么多线程编程时, 另外一个核的线程想要访问当前核内 L1、L2 缓存行的数据, 该怎么办呢?

有人说可以通过第 2 个核直接访问第 1 个核的缓存行,这是当然是可行的,但这种方法不够快。跨核访问需要通过 Memory Controller(内存控制器,是计算机系统内部控制内存并且通过内存控制器使内存与 CPU 之间交换数据的重要组成部分),典型的情况是第 2 个核经常访问第 1 个核的这条数据,那么每次都有跨核的消耗.。更糟的情况是,有可能第 2 个核与第 1 个核不在一个插槽内,况且 Memory Controller 的总线带宽是有限的,扛不住这么多数据传输。所以,CPU 设计者们更偏向于另一种办法: 如果第 2 个核需要这份数据,由第 1 个核直接把数据内容发过去,数据只需要传一次。

那么什么时候会发生缓存行的传输呢?答案很简单:当一个核需要读取另外一个核的脏缓存行时发生。但是前者怎么判断后者的缓存行已经被弄脏(写)了呢?

下面将详细地解答以上问题. 首先我们需要谈到一个协议—— MESI 协议。现在主流的处理器都是用它来保证缓存的相干性和内存的相干性。M、E、S 和 I 代表使用 MESI 协议时缓存行所处的四个状态:

M(修改,Modified):本地处理器已经修改缓存行,即是脏行,它的内容与内存中的内容不一样,并且此 cache 只有本地一个拷贝(专有);
E(专有,Exclusive):缓存行内容和内存中的一样,而且其它处理器都没有这行数据;
S(共享,Shared):缓存行内容和内存中的一样, 有可能其它处理器也存在此缓存行的拷贝;
I(无效,Invalid):缓存行失效, 不能使用。

下面说明这四个状态是如何转换的:

初始:一开始时,缓存行没有加载任何数据,所以它处于 I 状态。
本地写(Local Write):如果本地处理器写数据至处于 I 状态的缓存行,则缓存行的状态变成 M。
本地读(Local Read):如果本地处理器读取处于 I 状态的缓存行,很明显此缓存没有数据给它。此时分两种情况:(1)其它处理器的缓存里也没有此行数据,则从内存加载数据到此缓存行后,再将它设成 E 状态,表示只有我一家有这条数据,其它处理器都没有;
                                                                                                     (2)其它处理器的缓存有此行数据,则将此缓存行的状态设为 S 状态。(备注:如果处于M状态的缓存行,再由本地处理器写入/读出,状态是不会改变的)
远程读(Remote Read):假设我们有两个处理器 c1c2,如果 c2 需要读另外一个处理器 c1 的缓存行内容,c1 需要把它缓存行的内容通过内存控制器 (Memory Controller) 发送给 c2c2 接到后将相应的缓存行状态设为 S。在设置之前,内存也得从总线上得到这份数据并保存。
远程写(Remote Write):其实确切地说不是远程写,而是 c2 得到 c1 的数据后,不是为了读,而是为了写。也算是本地写,只是 c1 也拥有这份数据的拷贝,这该怎么办呢?c2 将发出一个 RFO (Request For Owner) 请求,它需要拥有这行数据的权限,
                        其它处理器的相应缓存行设为 I,除了它自已,谁不能动这行数据。这保证了数据的安全,同时处理 RFO 请求以及设置I的过程将给写操作带来很大的性能消耗。

状态转换由下图做个补充:

我们从上节知道,写操作的代价很高,特别当需要发送 RFO 消息时。我们编写程序时,什么时候会发生 RFO 请求呢?有以下两种:

1. 线程的工作从一个处理器移到另一个处理器, 它操作的所有缓存行都需要移到新的处理器上。此后如果再写缓存行,则此缓存行在不同核上有多个拷贝,需要发送 RFO 请求了。
2. 两个不同的处理器确实都需要操作相同的缓存行

接下来,我们要了解什么是缓存行。

 

三、缓存行

在文章开头提到过,缓存系统中是以缓存行(cache line)为单位存储的。缓存行通常是 64 字节(译注:本文基于 64 字节,其他长度的如 32 字节等不适本文讨论的重点),并且它有效地引用主内存中的一块地址。一个 Java 的 long 类型是 8 字节,因此在一个缓存行中可以存 8 个 long 类型的变量。所以,如果你访问一个 long 数组,当数组中的一个值被加载到缓存中,它会额外加载另外 7 个,以致你能非常快地遍历这个数组。事实上,你可以非常快速的遍历在连续的内存块中分配的任意数据结构。而如果你在数据结构中的项在内存中不是彼此相邻的(如链表),你将得不到免费缓存加载所带来的优势,并且在这些数据结构中的每一个项都可能会出现缓存未命中。

如果存在这样的场景,有多个线程操作不同的成员变量,但是相同的缓存行,这个时候会发生什么?。没错,伪共享(False Sharing)问题就发生了!有张 Disruptor 项目的经典示例图,如下:

上图中,一个运行在处理器 core1上的线程想要更新变量 X 的值,同时另外一个运行在处理器 core2 上的线程想要更新变量 Y 的值。但是,这两个频繁改动的变量都处于同一条缓存行。两个线程就会轮番发送 RFO 消息,占得此缓存行的拥有权。当 core1 取得了拥有权开始更新 X,则 core2 对应的缓存行需要设为 I 状态。当 core2 取得了拥有权开始更新 Y,则 core1 对应的缓存行需要设为 I 状态(失效态)。轮番夺取拥有权不但带来大量的 RFO 消息,而且如果某个线程需要读此行数据时,L1 和 L2 缓存上都是失效数据,只有 L3 缓存上是同步好的数据。从前一篇我们知道,读 L3 的数据非常影响性能。更坏的情况是跨槽读取,L3 都要 miss,只能从内存上加载。

表面上 X 和 Y 都是被独立线程操作的,而且两操作之间也没有任何关系。只不过它们共享了一个缓存行,但所有竞争冲突都是来源于共享。

 

四、遭遇伪共享

好的,那么接下来我们就用 code 来进行实验和佐证。

public class FalseShareTest implements Runnable {
public static int NUM_THREADS = 4;
public final static long ITERATIONS = 500L * 1000L * 1000L;
private final int arrayIndex;
private static VolatileLong[] longs;
public static long SUM_TIME = 0l;
public FalseShareTest(final int arrayIndex) {
this.arrayIndex = arrayIndex;
}
public static void main(final String[] args) throws Exception {
Thread.sleep(10000);
for(int j=0; j<10; j++){
System.out.println(j);
if (args.length == 1) {
NUM_THREADS = Integer.parseInt(args[0]);
}
longs = new VolatileLong[NUM_THREADS];
for (int i = 0; i < longs.length; i++) {
longs[i] = new VolatileLong();
}
final long start = System.nanoTime();
runTest();
final long end = System.nanoTime();
SUM_TIME += end - start;
}
System.out.println("平均耗时:"+SUM_TIME/10);
}
private static void runTest() throws InterruptedException {
Thread[] threads = new Thread[NUM_THREADS];
for (int i = 0; i < threads.length; i++) {
threads[i] = new Thread(new FalseShareTest(i));
}
for (Thread t : threads) {
t.start();
}
for (Thread t : threads) {
t.join();
}
}
public void run() {
long i = ITERATIONS + 1;
while (0 != --i) {
longs[arrayIndex].value = i;
}
}
public final static class VolatileLong {
public volatile long value = 0L;
public long p1, p2, p3, p4, p5, p6; //屏蔽此行
 }
}
 

上述代码的逻辑很简单,就是四个线程修改一数组不同元素的内容。元素的类型是 VolatileLong,只有一个长整型成员 value 和 6 个没用到的长整型成员。value 设为 volatile 是为了让 value 的修改对所有线程都可见。程序分两种情况执行,第一种情况为不屏蔽倒数第三行(见"屏蔽此行"字样),第二种情况为屏蔽倒数第三行。为了"保证"数据的相对可靠性,程序取 10 次执行的平均时间。执行情况如下(执行环境:32位 windows,四核,8GB 内存):

         

            (不屏蔽)                                                          (屏蔽)

两个逻辑一模一样的程序,前者的耗时大概是后者的 2.5 倍,这太不可思议了!那么这个时候,我们再用伪共享(False Sharing)的理论来分析一下。前者 longs 数组的 4 个元素,由于 VolatileLong 只有 1 个长整型成员,所以整个数组都将被加载至同一缓存行,但有4个线程同时操作这条缓存行,于是伪共享就悄悄地发生了。

基于此,我们有理由相信,在一定线程数量范围内(注意思考:为什么强调是一定线程数量范围内),随着线程数量的增加,伪共享发生的频率也越大,直观体现就是执行时间越长。为了证实这个观点,本人在同样的机器上分别用单线程、2、4、8个线程,对有填充和无填充两种情况进行测试。执行场景是取 10 次执行的平均时间,结果如下所示:

 

五、如何避免伪共享?

其中一个解决思路,就是让不同线程操作的对象处于不同的缓存行即可。

那么该如何做到呢?其实在我们注释的那行代码中就有答案,那就是缓存行填充(Padding) 。现在分析上面的例子,我们知道一条缓存行有 64 字节,而 Java 程序的对象头固定占 8 字节(32位系统)或 12 字节( 64 位系统默认开启压缩, 不开压缩为 16 字节),所以我们只需要填 6 个无用的长整型补上6*8=48字节,让不同的 VolatileLong 对象处于不同的缓存行,就避免了伪共享( 64 位系统超过缓存行的 64 字节也无所谓,只要保证不同线程不操作同一缓存行就可以)。

伪共享在多核编程中很容易发生,而且非常隐蔽。例如,在 JDK 的 LinkedBlockingQueue 中,存在指向队列头的引用 head 和指向队列尾的引用 tail 。而这种队列经常在异步编程中使有,这两个引用的值经常的被不同的线程修改,但它们却很可能在同一个缓存行,于是就产生了伪共享。线程越多,核越多,对性能产生的负面效果就越大。

由于某些 Java 编译器的优化策略,那些没有使用到的补齐数据可能会在编译期间被优化掉,我们可以在程序中加入一些代码防止被编译优化。如下:

public static long preventFromOptimization(VolatileLong v) {
return v.p1 + v.p2 + v.p3 + v.p4 + v.p5 + v.p6;
}

另外一种技术是使用编译指示,来强制使每一个变量对齐。

下面的代码显式了编译器使用__declspec( align(n) ) 此处 n=64,按照 cache line 边界对齐。

__declspec (align(64)) int thread1_global_variable;
__declspec (align(64)) int thread2_global_variable;

当使用数组时,在 cache line 尾部填充 padding 来保证数据元素在 cache line 边界开始。如果不能够保证数组按照 cache line 边界对齐,填充数据结构【数组元素】使之是 cache line 大小的两倍。下面的代码显式了填充数据结构使之按照 cache line 对齐。并且通过 __declspec( align(n) ) 语句来保证数组也是对齐的。如果数组是动态分配的,你可以增加分配的大小,并调整指针来对其到 cache line 边界。

 
struct ThreadParams
{
// For the following 4 variables: 4*4 = 16 bytes
unsigned long thread_id;
unsigned long v; // Frequent read/write access variable
unsigned long start;
unsigned long end;
// expand to 64 bytes to avoid false-sharing 
// (4 unsigned long variables + 12 padding)*4 = 64
int padding[12];
};
 

除此之外,在网上还有很多对伪共享的研究,提出了一些基于数据融合的方案,有兴趣的同学可以了解下。

六、对于伪共享,我们在实际开发中该怎么做?

通过上面大篇幅的介绍,我们已经知道伪共享的对程序的影响。那么,在实际的生产开发过程中,我们一定要通过缓存行填充去解决掉潜在的伪共享问题吗?

其实并不一定。

首先就是多次强调的,伪共享是很隐蔽的,我们暂时无法从系统层面上通过工具来探测伪共享事件。其次,不同类型的计算机具有不同的微架构(如 32 位系统和 64 位系统的 java 对象所占自己数就不一样),如果设计到跨平台的设计,那就更难以把握了,一个确切的填充方案只适用于一个特定的操作系统。还有,缓存的资源是有限的,如果填充会浪费珍贵的 cache 资源,并不适合大范围应用。最后,目前主流的 Intel 微架构 CPU 的 L1 缓存,已能够达到 80% 以上的命中率。

综上所述,并不是每个系统都适合花大量精力去解决潜在的伪共享问题。

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