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以 Go 语言为例解释什么是伪共享以及如何解决

作者:江湖十年
  • 2024-07-04
    浙江
  • 本文字数:2565 字

    阅读完需:约 8 分钟

以 Go 语言为例解释什么是伪共享以及如何解决

本文翻译自:What’s false sharing and how to solve it (using Golang as example)

译文

在解释 伪共享(false sharing)之前,有必要简要介绍一下 CPU 架构中缓存是如何工作的。


CPU 缓存中的最小单位是缓存行(cache line)(如今,CPU 中常见的缓存行大小为 64 字节)。因此,当 CPU 从内存读取一个变量时,它会同时读取该变量附近的所有变量。图 1 是一个简单的例子:



core1 从内存读取变量 a 时,它会同时将变量 b 读入缓存。(顺便说一句,我认为 CPU 从内存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旁边的变量。)


这种缓存架构存在一个问题:如果一个变量像图 2 那样存在于不同 CPU 核心的两个缓存行中:



core1 更新变量 a 时:



即使变量 b 没有被修改,它也会导致 core2 的缓存失效,因此 core2 将重新加载缓存行中的所有变量,如图 4 所示:



这就是所谓的伪共享:一个核心更新一个变量会迫使其他核心也更新缓存。我们都知道,CPU 从缓存读取变量比从内存读取要快得多。因此,当这个变量总是存在于多核中时,这将显著影响性能。


解决这个问题的常见方法是缓存填充(cache padding):在变量之间填充一些无意义的变量。这将迫使一个变量单独占用一个核心的缓存行,所以当其他核心更新缓存变量时,不会使该核心从内存中重新加载变量。


让我们使用下面的 Go 代码片段简要介绍这个伪共享的概念。


这里是一个包含 3 个 uint64 的 Go 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)}
复制代码


还有另一个我在变量之间添加了 [8]uint64 以进行填充的结构体:


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)}
复制代码


然后我编写了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)}
复制代码


在 2014 年的 MBA 上运行的基准测试如下:


$> go test -bench=.BenchmarkNoPad-4 2000000000 0.07 ns/opBenchmarkPad-4 2000000000 0.02 ns/opPASSok 1.777s
复制代码


基准测试的结果显示,性能从 0.07 ns/op 提高到了 0.02 ns/op,这是一个很大的改进。


你也可以在其他语言(如 Java)中测试这一点,我相信你会得到相同的结果。


在你将其应用到生产环境之前,你应该了解两个关键点:


  1. 确保了解你系统中 CPU 的缓存行大小:这与你使用的缓存填充大小有关。

  2. 填充更多变量意味着你将消耗更多的内存资源。运行基准测试并确保你的投入是值得的。


我所有的示例代码都在 GitHub 上。

P.S.

之所以选择翻译此文,是因为我正在写关于 Go 结构体内存对齐的文章,需要介绍「伪共享」这个概念,受限于篇幅所限,就决定针对伪共享这个概念单独写一篇文章。我在查阅资料过程中发现此文讲解浅显易懂,于是想着把此文翻译下共读者查阅。


不过虽然这篇文章思路清晰易懂,但作者提供的基准测试代码并不够严谨,我在 2022 款 M2 芯片的 MBA 上测试得到如下结果:


$ go test -bench=. -vgoos: darwingoarch: arm64pkg: false-sharingBenchmarkNoPadBenchmarkNoPad-8        1000000000               0.09618 ns/opBenchmarkPadBenchmarkPad-8          1000000000               0.1065 ns/opPASSok      false-sharing      2.368s
复制代码


跟作者的结果完全相反,哈哈😄。


我们可以写一个简单的基准测试来验证使用 cache padding 来解决 false sharing 的效果:


package main
import ( "sync/atomic" "testing")
func BenchmarkPadding(b *testing.B) { b.Run("without_padding", func(b *testing.B) { nums := [128]atomic.Int64{} i := atomic.Int64{} b.RunParallel(func(pb *testing.PB) { id := i.Add(1) for pb.Next() { nums[id].Add(1) } }) }) b.Run("with_padding", func(b *testing.B) { type pad struct { val atomic.Int64 _ [8]uint64 } nums := [128]pad{} i := atomic.Int64{} b.RunParallel(func(pb *testing.PB) { id := i.Add(1) for pb.Next() { nums[id].val.Add(1) } }) })}
复制代码


without_padding 场景中,由于 nums 数组的元素可能共享相同的缓存行,多个 goroutine 同时修改相邻元素时会导致缓存行失效,从而降低性能。


而在 with_padding 场景中,通过在高频访问的变量之间加入缓存填充 _ [8]uint64,使得每个元素都占据独立的缓存行,减少了这种缓存行的失效情况,预期能观察到性能的提升。


执行基准测试代码,输出如下:


$ go test -bench=. -vgoos: darwingoarch: arm64pkg: false-sharingBenchmarkPaddingBenchmarkPadding/without_paddingBenchmarkPadding/without_padding-8              55441728                22.09 ns/opBenchmarkPadding/with_paddingBenchmarkPadding/with_padding-8                 1000000000               1.075 ns/opPASSok      false-sharing      4.255s
复制代码


基准测试的结果显示,性能从 22.09 ns/op 提高到了 1.075 ns/op


这段代码由原文评论区提供,你可以自行尝试验证。


延伸阅读


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


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