【内存】false sharing

原创 已于 2022-08-08 11:18:15 修改 · 278 阅读 · 0 ·
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#false sharing

于 2022-02-13 16:31:15 首次发布
本文将深入解读ComputerArchitectureAQuantitativeApproach(第六版)的核心内容，探讨架构设计原理与实践，从量化角度解析现代计算机系统构造.

Computer Architecture A Quantitative Approach (6th Edition) 

【计算机体系结构】缓存的false sharing
qq_40268672的博客
07-03 707
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(False Sharing)和缓存行(Cache Line)
代码大师麦克拉瑞的博客
06-28 1398
缓存行(Cache Line) https://blog.youkuaiyun.com/qq_27680317/article/details/78486220 直接说重点，概念什么的请自行百度，用最通俗的话来讲就是多核计算机的一个处理器会有多个核，每个核中会存在L1、L2缓存，多个核之间共享L3缓存，画个简单的图来表示一下： 变量位置与访问效率对比： 位置 执行效率 寄存器中 1个周期 CPU CACHE中 1~30个周期 主存中 50~200个周期 磁盘中 ...
伪共享
weixin_30795127的博客
03-15 579
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...
False Sharing问题
热门推荐
pennyliang的专栏
07-26 1万+
在多处理器，多线程情况下，如果两个线程分别运行在不同的CPU上，而其中某个线程修改了cache line中的元素，由于cache一致性的原因，另一个线程的cache line被宣告无效，在下一次访问时会出现一次cache line miss，哪怕该线程根本无效改动的这个元素，因此出现了False Sharing问题
false sharing
tyrmer的专栏
05-20 558
最近看到关于false sharing的内容，记录一下，防止以后忘记。 false sharing是多核平台上不同线程去读写不同数据容易造成的一个问题。core 读取数据不是直接从内存中读取，而是将数据从内存中载入到L2 cache,再从L2载入到L1cache，L1是各个core独享的，L2是共享的。一般载入的数据是以64byte为一个cache line载入。当执行于两个core的两个线程A
什么是False Sharing
Voryla的博客
12-02 424
当存在一个int64数组长度为8,设此时cpu的L1缓存行大小为64B,则当core读取[0]时，会加载整个数组到缓存行，而当core读取[2]时，也会加载整个数组到缓存行，至此出现多个核心(线程)操作同一块内存，两者要不断的竞争该块内存的拥有权(修改)，进而导致cpu速度降低。
什么是false sharing
zgl07的专栏
05-16 1882
1. cache coherence(cache 一致性) 在提到false sharing概念之前，首先还是了解一下cache coherence（cache一致性） cache coherence是指在本地cache中保存的共享数据的一致性。 在共享主存多处理器系统中，每一个处理器都有自己的本地cache。那么可能对于同一个数据在几个本地cache中都有拷贝，当其中一个拷贝被修改了，
什么是 False Sharing？
底层软件设计内幕
11-15 1024
是多线程编程中的一个常见性能问题，发生在多个线程访问同一个缓存行中的不同数据时，导致不必要的缓存一致性操作，增加了程序的运行延迟。由于每个线程都在修改自己独立的数据，而这个数据与其他线程的数据处于同一个缓存行内，这会导致缓存行频繁地被标记为“脏”，并且必须从一个核心的缓存复制到另一个核心的缓存中。每当一个线程修改一个数据，处理器会将包含该数据的整个缓存行标记为“脏”的，并将该缓存行广播到其他处理器或核的缓存中，确保数据一致性。：确保每个线程访问的数据在内存中有足够的空间，避免多个线程同时访问同一个缓存行。
False Sharing解析
最新发布
kupePoem的专栏
03-08 598
当多个线程访问同一缓存行（Cache Line） 中的不同变量时，即使这些变量逻辑上不相关，也会因缓存一致性协议（如MESI）导致频繁的缓存行无效化，从而引发性能下降。若两个变量位于同一缓存行，线程A修改变量X，线程B修改变量Y（即使X和Y无关），会导致缓存行在核心间反复同步。// 假设数组元素在内存中连续，可能位于同一缓存行。data[i]++;// 不同线程修改同一缓存行的不同元素。即使每个线程操作不同元素，若它们位于同一缓存行，仍会导致伪共享。
关于伪共享（false sharing）
01-15 318
伪共享（false sharing），并发编程无声的性能杀手 https://www.cnblogs.com/cyfonly/p/5800758.html false-sharing原理浅析和测试 https://www.cnblogs.com/blastbao/p/8290332.html
Disruptor高性能之道—False Sharing(伪共享)
跳小闹成长记
01-08 1003
目录 一、前言 二、False Sharing的简介 1、什么是False Sharing 2、如何避免False Sharing 三、False Sharing在Disruptor中的应用 1、Sequence的字节填充 2、SingleProducerSequencer的字节填充 3、RingBuffer的字节填充 四、Java8中解决False Sharing 五、惯例 ...
什么是伪共享（false sharing）
哇哦~
10-30 1万+
今天看go的sync.pool的代码，发现了一个比较陌生的名词 false sharing ， 之前没听说过，就去查了下，瞬间学到了 type poolLocal struct { poolLocalInternal // Prevents false sharing on widespread platforms with // 128 mod (cache line s...
对伪共享（false sharing）的解读
jfcat的专栏
08-29 1108
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出是否会出现
【并发编程】 --- 伪共享（False Sharing）底层原理及其解决方式
nrsc
03-15 3451
文章目录1 什么是伪共享1.1 从疑问说起 --- 难道JMM中不存在局部性原理？？？1.2 缓存行的概念1.3 伪共享（False Sharing）的概念 + 其可能引发的性能问题2 如何避免伪共享 --- 数据填充2.1 不使用数据填充时的效率验证2.2 手动进行数据填充的效率验证2.3 通过java8新特性@sun.misc.Contended注解进行数据填充的效率验证 源码地址：ht...
false-sharing原理浅析和测试
weixin_30270561的博客
01-15 374
绪论 SMP（对称多处理）架构简单的说就是多个CPU核，共享同一个内存和总线。L1 cache也叫芯片缓存，一般是CPU Core私有的，即每个CPU核一个，L2 cache可能是私有的也可能是部分共享的，L3 cache则多数是共享的。false-sharing是在SMP的架构下常见的问题。 false-sharing产生背景及原因 CPU利用cache和内存之间交换数据的最...
好理解的Java内存虚假共享(False Sharing)性能损耗以及解决方案
深度Java
04-30 3199
虚假共享(False Sharing)也有人翻译为伪共享 参考https://en.wikipedia.org/wiki/False_sharing 在计算机科学中，虚假共享是一种性能降低的使用模式，它可能出现在具有由高速缓存机制管理的最小资源块大小的分布式一致高速缓存的系统中。当系统参与者将定期尝试访问，将永远不会被另一方改变数据，但这些数据共享与数据的高速缓存块被修改，缓存协议可能迫使一...
伪共享（false sharing），并发编程无声的性能杀手
felby的博客
02-22 943
共享（false sharing），并发编程无声的性能杀手 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
什么是多线程环境下的伪共享(false sharing)?
CZ-001的博客
09-01 310
当多个线程同时访问不同变量，但这些变量存储在同一缓存行中时，每个线程只修改自己的变量，但由于缓存一致性协议的要求，需要将整个缓存行的数据进行更新，导致其他线程缓存的数据失效，从而影响了性能。当我们运行该示例代码时，由于VolatileLong对象存储在同一缓存行中，不同线程对不同的VolatileLong对象进行操作，但由于缓存一致性协议的要求，每次写操作都会导致整个缓存行的数据失效。为了解决伪共享问题，可以使用填充(padding)技术来确保不同变量在不同的缓存行中，从而避免了不必要的缓存行无效和更新。
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