转载:https://www.jianshu.com/p/a9b1d32403ea https://www.toutiao.com/a6644375612146319886/ 前言 在上篇介绍LongAdder的文章中,我们最后留下了一个问题,为什么Cell中要插入很多个实际上并没有使用的Long变量?这个问题就得从False Sharing和Cache line开始说起.首先我们得知道Cache line是啥,推荐两篇文章:文章1和文章2. 科普False Sharing 在有了Cache l

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

volatilekeyword 当变量被某个线程A改动值之后.其他线程比方B若读取此变量的话,立马能够看到原来线程A改动后的值 注:普通变量与volatile变量的差别是volatile的特殊规则保证了新值能马上同步到主内存,以及每次使用前能够马上从内存刷新,即一个线程改动了某个变量的值,其他线程读取的话肯定能看到新的值. 普通变量: 写命中:当处理器将操作数写回到一个内存缓存的区域时.它首先会检查这个缓存的内存地址是否在缓存行中,假设不存在一个有效的缓存行,则处理器将这个操作数写回到缓存,而不

伪共享(False Sharing) Java8中用sun.misc.Contended避免伪共享(false sharing) Java8使用@sun.misc.Contended避免伪共享

原文地址:http://ifeve.com/false-sharing/ 作者:Martin Thompson  译者:丁一 缓存系统中是以缓存行(cache line)为单位存储的.缓存行是2的整数幂个连续字节,一般为32-256个字节.最常见的缓存行大小是64个字节.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.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.有人将伪共享描述成无声的性能杀手,因为从代码中很难看清

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: CPU缓存 网页浏览器为了加快速度,会在本机存缓存以前浏览过的数据: 传统数据库或NoSQL数据库为了加速查询,常在内存设置一个缓存,减少对磁盘(慢)的IO. 随着CPU的频率不断提升,而内存的访问速度却没有质的突破,为了弥补访问内存的速度慢,充分发挥CPU的计算资源,提高CPU整体吞吐量,在CPU与内存之间引入了一级Cache. 随着热点数据体积越来越大,

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

  伪共享 false sharing,顾名思义,“伪共享”就是“其实不是共享”.那什么是“共享”?多CPU同时访问同一块内存区域就是“共享”,就会产生冲突,需要控制协议来协调访问.会引起“共享”的最小内存区域大小就是一个cache line.因此,当两个以上CPU都要访问同一个cache line大小的内存区域时,就会引起冲突,这种情况就叫“共享”.但是,这种情况里面又包含了“其实不是共享”的“伪共享”情况.比如,两个处理器各要访问一个word,这两个word却存在于同一个cache line

1.术语 术语 英文单词 描述 内存屏障 Memory Barriers 是一组处理器指令,用于实现对内存操作的顺序限制. In the Java Memory Model a volatile field has a store barrier inserted after a write to it and a load barrier inserted before a read of it. 缓存行 Cache line 缓存中可以分配的最小存储单位.处理器填写缓存线时会加载整个缓存线,

这是why的第 85 篇原创文章 写中间件经常要做两件事: 1.延迟加载,在内存缓存已加载项. 2.统计调用次数,拦截并发量. 就这么个小功能,团队里的人十有八九写错. 上面这句话不是我说的,是梁飞在他的博客里面说的. 梁飞是谁? 据网上的公开资料,梁飞,花名虚极. 2009 年加入阿里巴巴,负责中间件的开发,Dubbo 开源分布式服务框架作者,HTTL 开源模板引擎作者. 2012 年加入天猫,负责手机天猫 APP 的技术团队,见证了天猫双 11 无线化全过程. 热衷参与开源社区建设,传播服务

MESI协议及RFO请求典型的CPU微架构有3级缓存, 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. 这是可行的, 但这种方法不够快. 跨核访问需要通过Memory Controller(见上一篇的示意图), 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 C

伪共享(False Sharing) 原文地址:http://ifeve.com/false-sharing/ 作者:Martin Thompson  译者:丁一 缓存系统中是以缓存行(cache line)为单位存储的.缓存行是2的整数幂个连续字节,一般为32-256个字节.最常见的缓存行大小是64个字节.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.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.有人将伪共享描述

前言 ConcurrentHashMap 博大精深,从他的 50 多个内部类就能看出来,似乎 JDK 的并发精髓都在里面了.但他依然拥有体验良好的 API 给我们使用,程序员根本感觉不到他内部的复杂.但,他内部的每一个方法都复杂无比,就连 size 方法,都挺复杂的. 今天就一起来看看这个 size 方法. size 方法 代码如下: public int size() { long n = sumCount(); return ((n < 0L) ? 0 : (n > (long)Integ

转载自:http://ifeve.com/from-javaeye-cpu-cache/               http://ifeve.com/from-javaeye-false-sharing/ CPU是计算机的大脑,它负责执行程序的指令:内存负责存数据,包括程序自身数据.内存比CPU慢很多,现在获取内存中的一条数据大概需要200多个CPU周期(CPU cycles),而CPU寄存器一般情况下1个CPU周期就够了.        网页浏览器为了加快速度,会在本机存缓存以前浏览过的数据

一行一行源码分析清楚 AbstractQueuedSynchronizer (三) 转自:https://javadoop.com/post/AbstractQueuedSynchronizer-3 这篇文章是 AQS 系列的最后一篇,第一篇,我们通过 ReentrantLock 公平锁分析了 AQS 的核心,第二篇的重点是把 Condition 说明白,同时也说清楚了对于线程中断的使用. 这篇,我们的关注点是 AQS 最后的部分,共享模式的使用.有前两篇文章的铺垫,剩下的源码分析将会简单很多.

关于伪共享的文章已经很多了,对于多线程编程来说,特别是多线程处理列表和数组的时候,要非常注意伪共享的问题.否则不仅无法发挥多线程的优势,还可能比单线程性能还差.随着JAVA版本的更新,再各个版本上减少伪共享的做法都有区别,一不小心代码可能就失效了,要注意进行测试.这篇文章总结一下. 什么是伪共享 关于伪共享讲解最清楚的是这篇文章<剖析Disruptor:为什么会这么快?(三)伪共享>,我这里就直接摘抄其对伪共享的解释: 缓存系统中是以缓存行(cache line)为单位存储的.缓存行是2的整数

原文地址:http://www.dotnetcurry.com/dotnet/1360/concurrent-programming-dotnet-core 今天我们购买的每台电脑都有一个多核心的 CPU,允许它并行执行多个指令.操作系统通过将进程调度到不同的内核来发挥这个结构的优点.然而,还可以通过异步 I/O 操作和并行处理来帮助我们提高单个应用程序的性能.在.NET Core中,任务 (tasks) 是并发编程的主要抽象表述,但还有其他支撑类可以使我们的工作更容易. 并发编程 - 异步 v

今天我们购买的每台电脑都有一个多核心的 CPU,允许它并行执行多个指令.操作系统通过将进程调度到不同的内核来发挥这个结构的优点. 然而,还可以通过异步 I/O 操作和并行处理来帮助我们提高单个应用程序的性能. 在.NET Core中,任务 (tasks) 是并发编程的主要抽象表述,但还有其他支撑类可以使我们的工作更容易. 并发编程 - 异步 vs. 多线程代码 并行编程是一个广泛的术语,我们应该通过观察异步方法和实际的多线程之间的差异展开探讨. 尽管 .NET Core 使用了任务来表达同样的概

目录 一个简单列子 Java内存模型 缓存不一致问题 并发编程中的"三性" 使用volatile来解决共享变量可见性 volatile和指令重排(有序性) volatile和原子性 volatile使用场景 volatile使用总结 参考 volatile是Java提供的一种轻量级的同步机制,在并发编程中,它也扮演着比较重要的角色.一个硬币具有两面,volatile不会造成上下文切换的开销,但是它也并能像synchronized那样保证所有场景下的线程安全.因此我们需要在合适的场景下使

伪共享是多线程系统(每个处理器有自己的局部缓存)中一个众所周知的性能问 题.伪共享发生在不同处理器的上的线程对变量的修改依赖于相同的缓存行,如 下图所示: 伪共享问题很难被发现,因为线程可能访问完全不同的全局变量,内存中却碰巧 在很相近的位置上.如其他诸多的并发问题,避免伪共享的最基本方式是仔细审 查代码,根据缓存行来调整你的数据结构.