有一个热心网友丁师傅提了一个问题，问为什么 netty 源码中，有这样一段代码

public final class InternalThreadLocalMap 
    extends UnpaddedInternalThreadLocalMap {
    // ArrayList-related thread-locals
    private ArrayList<Object> arrayList;

    // ...
    private BitSet cleanerFlags;

    /** @deprecated These padding fields will be removed in the future. */
    public long rp1, rp2, rp3, rp4, rp5, rp6, rp7, rp8, rp9;
}

为什么这里需要 9 个 long 型的 padding 来做 cache-line 的填充，为什么不是 8 个或者更少的用 7 个，比如大名鼎鼎的 Disruptor，它的缓存行填充方式如下

用了 7 个 long 去保护 value 这个值独占缓存行，这个稍后会讲到。

于是做了一下简单的研究，发现是 netty 在迭代的过程中一个小瑕疵，于是做了一次 PR 的提交，过了几天就被合并了，PR 地址如下：https://github.com/netty/netty/pull/12309

改动的地方就删了一个变量，混到一个 netty PR。

InternalThreadLocalMap 用 9 个 long 型在早期的版本里的目的是填充整个对象的大小达到 128 字节，以便充分利用缓存行。4.0.36 版本之前的 InternalThreadLocalMap 类占用的大小如下。

但是在迭代的过程中在 4.0.36 版本中，引入了一个新的变量 arrayList

class UnpaddedInternalThreadLocalMap {

    // ...
    // 4.0.36 版本新增
    // ArrayList-related thread-locals
    ArrayList<Object> arrayList;

}

public final class InternalThreadLocalMap 
    extends UnpaddedInternalThreadLocalMap {
}

之前的 InternalThreadLocalMap 的类对象对象已经到了 128 字节，但是在 4.0.36 版本又新增了这个 arrayList 变量，但是没有相应的调整填充 rp* long 型字段的个数，导致新的 InternalThreadLocalMap 类变量大小达到了 136 字节。

其实达到 136 字节也没什么问题，只是有点浪费。

到这里，Netty 这个问题的介绍就到这里了。

接下来我们先来看看什么是缓存行，什么是伪共享。

CPU 多级缓存

CPU 缓存通常分为三级缓存：

• L1 缓存：分成两种，一种是指令缓存，一种是数据缓存
• L1 和 L2 缓存在每一个 CPU 核中
• L3 则是所有 CPU 核心共享的内存

不同的缓存在访问速度上有非常大的区别：

可以通过 lscpu 来查看 CPU cache 的大小

如下所示：

在支持多平台的编程语言里，也有类似的逻辑，以 Go 为例，src/internal/cpu，

什么是 CPU 缓存⾏（CPU Cache Line）

缓存⾏英文的解释就是“The minimum amount of cache which can be loaded or stored to memory”，缓存⼀次载⼊及写⼊数据的⼤⼩，通常为 64 字节，可以通过命令来查看。

$ cat /sys/devices/system/cpu/cpu0/cache/index1/coherency_line_size ↵ 
64

接下来做一个实验，有一个 2048 * 2048 的二维数组，我们 for 循环遍历所有的数据，通过对比先遍历行和先遍历列的方式，看看两者的耗时。

#define N 2048

int main(int argc, char **argv) {
    int slowMode = atoi(argv[1]);

    char arr[N][N];
    clock_t start, end;
    if (slowMode) {
        start = clock();
        for (int i = 0; i < N; i++) {
            for (int j = 0; j < N; j++) {
                arr[j][i] = 0;
            }
        }
        end = clock();
        printf("arr[j][i] mode, time: %ld\n", timediff(start, end));
    } else {
        start = clock();
        for (int i = 0; i < N; i++) {
            for (int j = 0; j < N; j++) {
                arr[i][j] = 0;
            }
        }
        end = clock();
        printf("arr[i][j] mode, time: %ld\n", timediff(start, end));
    }
}

结果如下

可以看到先遍历列的方式时间多了很多。

行遍历的方式如下：

列遍历的方式如下：

CPU Cache 加载内存里面的数据，不是一个一个字段加载的，而是加载一整个缓存行大小的数据，在本例中，用行遍历时，读取二维数组某一行的第一个数据时，会加载接下来的 64 字节的数据，在访问第二个数据时，就可以直接用 cache 中获取，速度自然快了很多。

ps：其实压根没什么二维数组，都是一维数组，都是下标和指针的 trick 而已。

cache line 在 Nginx 上的应用

CPU 缓存⾏的使用在很多高性能中间件都有应用，比如 Nginx 就有这样的配置项

伪共享（false sharing）

当多线程修改看似互相独⽴的变量时，如果这些变量共享同⼀个缓存⾏，就会在⽆意中影响彼此的性能，这就是伪共享，被称为并发编程⽆声的性能杀⼿。

比如我们有这样一个结构体 Point 变量，当然用 java 等其它语言的 class 也是可以的。

struct Point {
    long x;
    long y;
} point;

有两个线程，一个在不停修改 x，一个在不停读取 y，会造成什么情况呢？

前面我们介绍过，CPU 加载内存中的数据，是按缓存行来加载，在修改 x 时，加载 x 的同时也会把 y 也加载到当前核心中的缓存行中，更新完 x 以后，包含 x 的缓存行就失效了，在第二个线程读取 y 时，发现这个缓存行已经失效，就要从内存中重新加载。

一个优化的方式，就是空间换时间，增大元素的间隔使得由不同线程存取的元素位于不同的缓存行上，以空间换时间，增加 7 个 long 型变量。

struct Point {
    long x;
#ifdef ENABLE
    long p_1;
    long p_2;
    long p_3;
    long p_4;
    long p_5;
    long p_6;
    long p_7;
#endif
    long y;
} point;

目的就是让 x 和 y 独占缓存行，不互相影响。

CPU 缓存在 Disruptor 中的应用

Java SDK 的 ArrayBlockingQueue，其内部维护了 4 个成员变量，分别是队列数组 items、出队索引 takeIndex、入队索引 putIndex 以及队列中的元素总数 count。

public class ArrayBlockingQueue<E> extends AbstractQueue<E>
        implements BlockingQueue<E>, java.io.Serializable {

    /** The queued items */
    final Object[] items;

    /** items index for next take, poll, peek or remove */
    int takeIndex;

    /** items index for next put, offer, or add */
    int putIndex;

    /** Number of elements in the queue */
    int count;
}

当 CPU 从内存中加载 takeIndex 时，会把 putIndex、count 等都加载到缓存行。假设一个线程执行入队操作，修改 putIndex，导致缓存行失效，另外一个线程执行出队操作，读取 takeIndex，由于前面的线程修改了 putIndex 导致缓存行失效，读取 takeIndex 只能重新从内存中读取。

从这里可以看到，入队压根就不会修改 takeIndex，但是由于修改了 putIndex，而 takeIndex 和 putIndex 共享的是一个缓存行，导致无法利用 CPU cache，导致伪共享的发生。

Disruptor 则使用字段填充的方式来避免伪共享

class LhsPadding
{
    protected long p1, p2, p3, p4, p5, p6, p7;
}

class Value extends LhsPadding
{
    protected volatile long value;
}

class RhsPadding extends Value
{
    protected long p9, p10, p11, p12, p13, p14, p15;
}


public class Sequence extends RhsPadding
{
}

通过继承的方式，在 value 前后都填充了 7 个 long 型的变量，让 value 独占缓存行，这样其它的变量修改不会影响到频繁读写的 value 值。

后记

高性能编程的水还是挺深的，不懂一点底层原理都看不懂很多代码为什么要那么写。