CPU缓存伪共享

CPU缓存什么东西？当然这个问题很多人有可能觉得比较傻，CPU缓存什么，肯定是缓存数据（代码）啊，要不然还能缓存啥，这个确实没问题，但是CPU到底缓存什么样的数据呢？因为对CPU来说，无论是指令，还是数据，都是数据，他如果要缓存，缓存的单位是啥？要缓存的内容是啥呢？

接下来咱们一点点解析这部分的内容，首先看一个比较有意思的代码

#include <thread>
#include <iostream>
#include <sys/time.h>
//设置一个10亿的执行次数
#define MAX_NUM  1000000000
struct TestLine {
  int x;
  int y;
};
int GetTimeCost(const timeval &beg,const timeval &end) {
  return (end.tv_sec-beg.tv_sec) * 1000 + (end.tv_usec-beg.tv_usec)/1000;
}
void T1Func(TestLine* tl){
  for( int it = 0; it< MAX_NUM ; ++it) {
    tl->x +=1;
  }
  return;
}
void T2Func(TestLine *tl) {
  for ( int it = 0;it < MAX_NUM ; ++it) {
    tl->y +=1;
  }
  return ;
}
int main(){
  timeval beg,end;
  gettimeofday(&beg,NULL);
  TestLine tl = {0,0};
  std::thread t1(T1Func,&tl);
  std::thread t2(T2Func,&tl);
  t1.join();
  t2.join();
  gettimeofday(&end,NULL);
  std::cout << "cost = "<< GetTimeCost(beg,end) << "ms ,x="<< tl.x << ",y="<< tl.y << std::endl;
  return 0;
}

这是一段很简单的程序，启动两个线程，分别对结构体中的x变量与y变量进行操作，循环10亿次，在大家看来，这段代码是两个线程分别对两个变量进行操作，其实是两者毫无关联的动作，我们执行一下这段代码，看下耗时

线程执行耗时

接下来咱们再看一下下面的代码

#include <thread>
#include <iostream>
#include <sys/time.h>
//设置一个10亿的执行次数
#define MAX_NUM  1000000000
struct TestLine {
  int x;
  long long buf[8]; // 新增一个8个long long 类型的数组
  int y;
};
int GetTimeCost(const timeval &beg,const timeval &end) {
  return (end.tv_sec-beg.tv_sec) * 1000 + (end.tv_usec-beg.tv_usec)/1000;
}
void T1Func(TestLine* tl){
  for( int it = 0; it< MAX_NUM ; ++it) {
    tl->x +=1;
  }
  return;
}
void T2Func(TestLine *tl) {
  for ( int it = 0;it < MAX_NUM ; ++it) {
    tl->y +=1;
  }
  return ;
}
int main(){
  timeval beg,end;
  gettimeofday(&beg,NULL);
  TestLine tl = {0,0};
  std::thread t1(T1Func,&tl);
  std::thread t2(T2Func,&tl);
  t1.join();
  t2.join();
  gettimeofday(&end,NULL);
  std::cout << "cost = "<< GetTimeCost(beg,end) << "ms ,x="<< tl.x << ",y="<< tl.y << std::endl;
  return 0;
}

这段代码与上面的那段代码最大的区别就是：在结构体中增加了一个8个long long类型的数组，接下来我们看下这段代码的执行情况：

注：以上代码是在C++11环境下进行编译运行，大家可以通过 g++ -lpthread -std=c++11 http://xxx.cc方式进行编译

大家可以看到，这段代码与上段代码最终x与y的输出是一致的，但是耗时上，这段代码要比第一段代码执行时间降低50%以上，为啥？

为什么我已经把数据缓存到本地了，通过增加一个数组，就可以提升程序的运行时间呢？

cache line（缓存行）

通过上面的一个小程序，大家是不是会存在很多疑惑，为啥只是增加了一个数组，整个程序的运行时间就大幅度提高了，下面我们来简单解释一下这里面的原因。

通过上文我们知道，CPU为了提升运行速度，是存在缓存的，但是CPU的缓存，到底缓存了啥呢？数据+指令

CPU的缓存单位是啥呢？cache line，cache line 到底是个啥东西呢？cache line 就是CPU执行时，从内存中读取内容的最小单位，那cache line大小是多少呢？一般是64个字节（当然不同的体系结构及厂商设定的cache line大小是不一样的），为啥是64个字节，不是其他值呢？哈哈，我也不知道，大概率就是测试出来64的性价比+性能是最优的吧。

典型的cache line结构如下：

tag用于标识这个缓存行，data字段用于存储实际的内容数据（这就是我们所说的64字节大小的部分），flag用于标记这个缓存行的状态

如何获取到系统的缓存行大小信息呢？

getconf -a | grep CACHE

上述可以看到，计算机有三层缓存，并且每层缓存中的cache line都是64字节。

现在我们来解释一下上两段代码的差异吧。我们知道CPU缓存数据是以cache line为单位，并且每个cache line的大小大概是64个字节，我们就可以看出，在第一段代码中，结构体中的x成员与y成员，大概率会在同一个cache line 中，如果这两个线程分别对这个cache line进行操作，那么很有可能会造成读写这段cache line临界区的程序变成串行，因为两个线程同时操作一个cache line，肯定会存在覆盖写的问题，为了解决覆盖写，所以这段数据只能是串行（你写完之后，我在读取，然后我在写）这种模式

那再来分析一下第二段代码，第二段代码在两个变量中间增加了long long类型的数组，数组大小为8，为啥是这个数字内，因为上文中简单介绍了，一般cache line的大小是64个字节，当然大家也可以增加一个64个char型的数组，效果其实是一样的。当我们增加了这么第一段看似没有用的数据之后，我们就可以猜测出来，x与y，大概率不会再同一个cache line中了，所以这两个线程操作的是两个不同的cache line，完全可以实现线程的并行执行（因为已经不存在临界区的东西了），所以第二段代码的执行时间也是第一段代码的50%（可解释）

所以通过分析可以得出，CPU虽然把数据进行了缓存，但是这些缓存有时候并不能完全做到数据共享，而是有部分数据发生变化之后，其余CPU的数据也必须跟着发生变化，这就是所谓的CPU缓存的“伪共享”问题。