著名的 Java 并发编程大师都这么说了，你还不知道伪共享么！

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大家好，我是 tin，这是我的第 7 篇原创文章

图拍摄于深圳桃园南山图书馆，年前某阳光明媚的周六，看到挂满的灯笼，觉得甚是喜庆。文章较长，先上一个目录：上个全文目录：

• 一、Doug Lea
  

• 二、CPU 缓存架构

• 三、CPU 缓存行

• 四、伪共享

• 五、结语

一、Doug lea

在微博上看到这么一句话，挺有意思的。

Doug Lea 是谁？为什么这么说？估计还真挺多人不认识他吧。

Doug Lea，中文名为道格·利。java.util.concurrent 并发包的作者。说他是这个世界上对 Java 影响力最大的一个人，一点也不为过。因为两次 Java 历史上的大变革，他都间接或直接的扮演了举足轻重的角色。2004 年所推出的 Tiger。Tiger 广纳了 15 项 JSRs 的语法及标准，其中一项便是 JSR-166。JSR-166 是来自于 Doug 编写的 util.concurrent 包，主要是关于 J.U.C 的技术规范。

上文摘抄自百度百科：

JSRs(Java Specification Requests)，表示 Java 规范请求，由 JCP 成员向委员会提交的 Java 发展议案，经过一系列流程后，如果通过最终会体现在未来的 Java 中。

JCP 全称 Java Community Process ，翻译中文即是：Java 社区进程。JCP 成立于 1998 年，官网地址https://www.jcp.org，由社会各界 Java 组成的社区，主要规划和领导 Java 的发展。

二、CPU 缓存架构

国内另一位大神，dubbo 的创作者，曾经在他的 ppt 写过这样的一页

或许有人已经猜到这 ppt 作者是谁的，有兴趣可自行了解（需要完整 ppt 也可联系我！）。ppt 描述的背后原理就是伪共享问题。

说起伪共享，还得从 cpu 的缓存架构说起。

CPU 缓存可以分为一级缓存，二级缓存，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。当 CPU 要读取一个数据时，首先从一级缓存中查找，如果没有找到再从二级缓存中查找，如果还是没有就从三级缓存或内存中查找。一般来说，每级缓存的命中率大概都在 80%左右，也就是说全部数据量的 80%都可以在一级缓存中找到，只剩下 20%的总数据量才需要从二级缓存、三级缓存或内存中读取。

越靠近 CPU 的缓存越快也越小。所以 L1 缓存很小但很快，紧接着 L2 大一些，也会慢一些，L3 更慢，最后到主存，主存保存着程序运行的所有数据，由所有 CPU 核共享。

三、CPU 缓存行

CPU 缓存由缓存行组成，缓存行长度为 64 字节，可以这么认为，缓存行是缓存更新的基本单位。缓存每次更新都从主内存中加载连续的 64 个字节。试想，如果在内存中有两个紧邻的 long 型变量 a 和 b，当 a 加载到缓存时，b 也可以一起被加载到缓存，下一次如果访问 b 则可以直接从缓存读取，这对读取的效率提升是非常大的。

但是，正因为缓存都以缓存行为基本单位处理，如果 cpu core1 修改 a 变量，core1 上包含 a 变量的缓存行将失效，同时其他 core 上包含 a 变量的缓存行也将失效。此时，如果 core2 要访问和 a 在同一缓存行上的 b 变量，会被告知缓存行失效，这时只能到主内存重新加载 b 变量。

在《Java 并发编程的艺术》一书中，第二章第 11 页如是说：

Doug lea 在 jdk7 的并发包里面新增一个队列集合类 LinkedTransferQueue，它在使用 volatie 变量时，用一种追加字节的方式来优化队列出队和入队的性能。

四、伪共享

缓存以缓存行为基本单位，当线程修改互相独立的变量时，如果这些变量在同一缓存行中，那么就会互相变量缓存值得有效性，从而影响访问性能，这就是伪共享。

看一个单元测试源码：

package com.tin.example.falls.sharing;​import org.springframework.util.StopWatch;​/** * title: AutoIncrement * <p> * description: 多线程环境下，long变量自增 * * @author tin @看点代码再上班 on 2021/2/17 下午1:28 */public class AutoIncrement {​ public static void main(String[] args) throws InterruptedException { StopWatch stopWatch = new StopWatch("@看点代码再上班"); stopWatch.start(); System.out.println("====== start to iterate ======"); autoIncrement(new LongNumber());​ stopWatch.stop(); System.out.println("cost " + stopWatch.getTotalTimeMillis() + "ms"); }​ private static void autoIncrement(LongNumber longNumber) throws InterruptedException { Thread t1 = new Thread(() -> { for (int i = 0; i < 100000000; i++) { longNumber.n1++; } });​ Thread t2 = new Thread(() -> { for (int i = 0; i < 100000000; i++) { longNumber.n2++; } });​ t1.start(); t2.start(); t1.join(); t2.join(); }​ static class LongNumber {//        @sun.misc.Contended volatile long n1; volatile long n2; }}

当我启用两个线程，分别自增 1 亿次 n1 和 n2 时，耗时大约 3000+ms

当我在 n1 字段加上注解 @sun.misc.Contended，重新跑程序，耗时变为 800+ms

@sun.misc.Contended 注解在 Java 8 后新增，其用来进行缓存行填充。它可以用于类级别的修饰，同时也可以用于字段级别的修饰，当应用于字段级别时，被注释的字段将和其他字段隔离开来，会被加载在独立的缓存行上。

@sun.misc.Contended 注解和上文 ppt 中提及的追加字节效果是等同的（注解要生效需在启动参数上加-XX:-RestrictContended）。除了加注解，如果在 n1 和 n2 中间增加 16 个对象引用也同样起到作用（一个对象引用 4 个字节）。

我们要看一个对象所占的字节数大小怎么看？分享一个好东西，引用下面的包依赖：

 <dependency> <groupId>org.openjdk.jol</groupId> <artifactId>jol-core</artifactId> <version>0.9</version> </dependency>

代码中显式打印对象即可：

ClassLayout.parseInstance(obj).toPrintable()

可以看到打印出来的结果：

五、结语

我是 tin，一个在努力让自己变得更优秀的普通攻城狮。自己阅历有限、学识浅薄，如有发现文章不妥之处，非常欢迎加我提出，我一定细心推敲加以修改。

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