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這個問題來自最近一個朋友字節面試碰到的，最后他也成功拿到了字節offer，這個問題我想可能挺多人不太清楚，所以想拿出來單獨說一說。

好了，讓我們進入正題。

什么是偽共享

首先大家都知道，隨著CPU和內存的發展速度差異的問題，導致CPU的速度遠遠快于內存，所以一般現在的CPU都加入了高速緩存，就是常說的解決不同硬件之間的性能差異問題。

這樣的話，很簡單的道理，加入了緩存，就必然會導致緩存一致性的問題，由此，又引入了緩存一致性協議。(如果你不知道，建議去百度一下，這里不做展開)

CPU緩存，顧名思義，越貼近CPU的緩存速度越快，容量越小，造價成本也越高，而高速緩存一般可以分為L1、L2、L3三級緩存，按照性能的劃分：L1>L2>L3。

而事實上，數據在緩存內部都是按照行來存儲的，這就叫做緩存行。緩存行一般都是2的整數冪個字節，一般來說范圍在32-256個字節之間，現在最為常見的緩存行的大小在64個字節。

所以，按照這個存儲方式，緩存中的數據并不是一個個單獨的變量的存儲方式，而是多個變量會放到一行中。

我們常說的一個例子就是數組和鏈表，數組的內存地址是連續的，當我們去讀取數組中的元素時，CPU會把數組中后續的若干個元素也加載到緩存中，以此提高效率，但是鏈表則不會，也就是說，內存地址連續的變量才有可能被放到一個緩存行中。

在多個線程并發修改一個緩存行中的多個變量時，由于只能同時有一個線程去操作緩存行，將會導致性能的下降，這個問題就稱之為偽共享。

為什么只有一個線程能去操作?我們舉個實際的栗子來說明這種情況：

假設緩存中有x,y兩個變量，他們同時已經在不同的三級緩存之中。

這時有兩個線程A和B同時去修改位于Core1和Core2的變量x和y。

如果線程A去修改Core1的緩存中的x變量，由于緩存一致性協議，Core2中對應的緩存了x變量的緩存行將會失效，他會被強制從主內存中重新去加載變量。

這樣的話，頻繁的訪問主內存，緩存基本都失效了，將會導致性能的下降，這就是偽共享的問題。

如何避免?

既然已經知道了什么是偽共享，那么怎么避免這種情況的發生?

改變行存儲的方式?想都別想了。

剩下可行的方法就是填充，如果這一行只有我這一個數據那不就好了嗎?

確實就是這樣，解決方式通常有以下兩種。

字節填充

在JDK8之前，可以通過填充字節的方式來避免偽共享的問題，如下代碼所示：

自定義填充

一般而言，緩存行有64字節，我們知道一個long是8個字節，填充5個long之后，一共就是48個字節。

而 Java 中對象頭在32位系統下占用8個字節，64位系統下占用16個字節，這樣填充5個long型即可填滿64字節，也就是一個緩存行。

@Contented注解

JDK8以及之后的版本 Java 提供了sun.misc.Contended 注解，通過@Contented注解就可以解決偽共享的問題。

注解方式

使用@Contented注解后會增加128字節的padding，并且需要開啟-XX:-RestrictContended選項后才能生效。

所以，通過以上兩種方式你會發現，對象頭大小和緩存行的大小都和操作系統位數有關，JDK的注解幫你解決了這個問題，所以推薦盡量使用注解的方式來實現。

雖然解決了偽共享問題，但是這種填充的方式也浪費了緩存資源，明明只有8B的大小，硬是使用了64B緩存空間，造成了緩存資源的浪費。

而且我們知道，緩存又小又貴，時間和空間的取舍要自己酌情考慮。

實際應用

在Java中提供了多個原子變量的操作類，就是比如AtomicLong、AtomicInteger這些，通過CAS的方式去更新變量，但是失敗會無限自旋嘗試，導致CPU資源的浪費。

為了解決高并發下的這個缺點，JDK8中新增了LongAdder類，他的使用就是對解決偽共享的實際應用。

LongAdder繼承自Striped64，內部維護了一個Cell數組，核心思想就是把單個變量的競爭拆分，多線程下如果一個Cell競爭失敗，轉而去其他Cell再次CAS重試。

Striped64成員變量

解決偽共享的真正的核心就在Cell數組，可以看到，Cell數組使用了Contented注解。

在上面我們提到數組的內存地址都是連續的，所以數組內的元素經常會被放入一個緩存行，這樣的話就會帶來偽共享的問題，影響性能。

這里使用Contented進行填充，就避免了偽共享的問題，使得數組中的元素不再共享一個緩存行。

解決偽共享

好了，今天的內容就到這里，我是艾小仙，我的slogan還沒想好，但是我們下次見。

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