摘要：對于偽共享的傳統解決方案微信公眾號技術棧以上使用此方法的某個版本對偽共享做了優化以下使用此方法中的解決方案中已經提供了官方的解決方案，中新增了一個注解。

CPU 緩存系統中是以緩存行（cache line）為單位存儲的。目前主流的 CPU Cache 的 Cache Line 大小都是 64 Bytes。在多線程情況下，如果需要修改“共享同一個緩存行的變量”，就會無意中影響彼此的性能，這就是偽共享（False Sharing）。

由于共享變量在 CPU 緩存中的存儲是以緩存行為單位，一個緩存行可以存儲多個變量（存滿當前緩存行的字節數）；而CPU對緩存的修改又是以緩存行為最小單位的，那么就會出現上訴的偽共享問題。

Cache Line 可以簡單的理解為 CPU Cache 中的最小緩存單位，今天的 CPU 不再是按字節訪問內存，而是以 64 字節為單位的塊(chunk)拿取，稱為一個緩存行(cache line)。當你讀一個特定的內存地址，整個緩存行將從主存換入緩存，并且訪問同一個緩存行內的其它值的開銷是很小的。

由于 CPU 的速度遠遠大于內存速度，所以 CPU 設計者們就給 CPU 加上了緩存(CPU Cache)。 以免運算被內存速度拖累。（就像我們寫代碼把共享數據做Cache不想被DB存取速度拖累一樣），CPU Cache 分成了三個級別：L1，L2，L3。越靠近CPU的緩存越快也越小。所 以L1 緩存很小但很快，并且緊靠著在使用它的 CPU 內核。L2 大一些，也慢一些，并且仍然只能被一個多帶帶的 CPU 核使用。L3 在現代多核機器中更普遍，仍然更大，更慢，并且被單個插槽上的所有 CPU 核共享。最后，你擁有一塊主存，由全部插槽上的所有 CPU 核共享。

當 CPU 執行運算的時候，它先去L1查找所需的數據，再去L2，然后是L3，最后如果這些緩存中都沒有，所需的數據就要去主內存拿。走得越遠，運算耗費的時間就越長。所以如果你在做一些很頻繁的事，你要確保數據在L1緩存中。

目前常用的緩存設計是N路組關聯(N-Way Set Associative Cache)，他的原理是把一個緩存按照N個 Cache Line 作為一組（Set），緩存按組劃為等分。每個內存塊能夠被映射到相對應的set中的任意一個緩存行中。比如一個16路緩存，16個 Cache Line 作為一個Set，每個內存塊能夠被映射到相對應的 Set 中的16個 CacheLine 中的任意一個。一般地，具有一定相同低bit位地址的內存塊將共享同一個Set。

下圖為一個2-Way的Cache。由圖中可以看到 Main Memory 中的 Index 0,2,4 都映射在Way0的不同 CacheLine 中，Index 1,3,5都映射在Way1的不同 CacheLine 中。

多核 CPU 都有自己的專有緩存（一般為L1，L2），以及同一個 CPU 插槽之間的核共享的緩存（一般為L3）。不同核心的CPU緩存中難免會加載同樣的數據，那么如何保證數據的一致性呢，就是 MESI 協議了。

在 MESI 協議中，每個 Cache line 有4個狀態，可用 2 個 bit 表示，它們分別是：
M(Modified)：這行數據有效，數據被修改了，和內存中的數據不一致，數據只存在于本 Cache 中；
E(Exclusive)：這行數據有效，數據和內存中的數據一致，數據只存在于本 Cache 中；
S(Shared)：這行數據有效，數據和內存中的數據一致，數據存在于很多 Cache 中；
I(Invalid)：這行數據無效。

那么，假設有一個變量i=3（應該是包括變量i的緩存塊，塊大小為緩存行大小）；已經加載到多核（a,b,c）的緩存中，此時該緩存行的狀態為S；此時其中的一個核a改變了變量i的值，那么在核a中的當前緩存行的狀態將變為M，b,c核中的當前緩存行狀態將變為I。如下圖：

為了避免由于 false sharing 導致 Cache Line 從 L1,L2,L3 到主存之間重復載入，我們可以使用數據填充的方式來避免，即單個數據填充滿一個CacheLine。這本質是一種空間換時間的做法。

/***
* 微信公眾號：Java技術棧
**/
import java.util.concurrent.atomic.AtomicLong;

public final class FalseSharing
    implements Runnable
{
    public final static int NUM_THREADS = 4; // change
    public final static long ITERATIONS = 500L * 1000L * 1000L;
    private final int arrayIndex;

    private static VolatileLong[] longs = new VolatileLong[NUM_THREADS];
    static
    {
        for (int i = 0; i < longs.length; i++)
        {
            longs[i] = new VolatileLong();
        }
    }

    public FalseSharing(final int arrayIndex)
    {
        this.arrayIndex = arrayIndex;
    }

    public static void main(final String[] args) throws Exception
    {
        final long start = System.nanoTime();
        runTest();
        System.out.println("duration = " + (System.nanoTime() - start));
    }

    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 FalseSharing(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].set(i);
        }
    }

    public static long sumPaddingToPreventOptimisation(final int index)
    {
        VolatileLong v = longs[index];
        return v.p1 + v.p2 + v.p3 + v.p4 + v.p5 + v.p6;
    }

    //jdk7以上使用此方法(jdk7的某個版本oracle對偽共享做了優化)
    public final static class VolatileLong
    {
        public volatile long value = 0L;
        public long p1, p2, p3, p4, p5, p6;
    }

    // jdk7以下使用此方法
    public final static class VolatileLong
    {
        public long p1, p2, p3, p4, p5, p6, p7; // cache line padding
        public volatile long value = 0L;
        public long p8, p9, p10, p11, p12, p13, p14; // cache line padding

    }
}

Java 8 中已經提供了官方的解決方案，Java 8 中新增了一個注解：@sun.misc.Contended。加上這個注解的類會自動補齊緩存行，需要注意的是此注解默認是無效的，需要在 jvm 啟動時設置 -XX:-RestrictContended 才會生效。

@sun.misc.Contended
public final static class VolatileLong {
    public volatile long value = 0L;
    //public long p1, p2, p3, p4, p5, p6;

http://igoro.com/archive/gall... 
http://ifeve.com/false-sharing/ 
http://blog.csdn.net/muxiqing... 
https://yq.aliyun.com/article...

@碼農們，你們是怎么理解和解決偽共享的？歡迎留言！

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