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专栏/Netty 核心原理剖析与 RPC 实践-完/22 技巧篇：高性能无锁队列 Mpsc Queue.md.html
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@@ -286,11 +286,11 @@ long p10, p11, p12, p13, p14, p15, p16, p17;
</code></pre>
<p>可以看出，MpscXxxPad 类中使用了大量 long 类型的变量，其命名没有什么特殊的含义，只是起到填充的作用。如果你也读过 Disruptor 的源码，会发现 Disruptor 也使用了类似的填充方法。Mpsc Queue 和 Disruptor 之所以填充这些无意义的变量，是为了解决伪共享（false sharing）问题。</p>
<p>什么是伪共享呢？我们有必要补充这方面的基础知识。在计算机组成中，CPU 的运算速度比内存高出几个数量级，为了 CPU 能够更高效地与内存进行交互，在 CPU 和内存之间设计了多层缓存机制，如下图所示。</p>
<p><img src="assets/CgqCHl_sPgiAL4s1AANDqZ3wy8M196.png" alt="Drawing 3.png" /></p>
<p><img src="assets/CgqCHl_sPgiAL4s1AANDqZ3wy8M196.png" alt="png" /></p>
<p>一般来说，CPU 会分为三级缓存，分别为<strong>L1 一级缓存</strong>、<strong>L2 二级缓存</strong>和<strong>L3 三级缓存</strong>。越靠近 CPU 的缓存，速度越快，但是缓存的容量也越小。所以从性能上来说，L1 &gt; L2 &gt; L3，容量方面 L1 &lt; L2 &lt; L3。CPU 读取数据时，首先会从 L1 查找，如果未命中则继续查找 L2，如果还未能命中则继续查找 L3，最后还没命中的话只能从内存中查找，读取完成后再将数据逐级放入缓存中。此外，多线程之间共享一份数据的时候，需要其中一个线程将数据写回主存，其他线程访问主存数据。</p>
<p>由此可见，引入多级缓存是为了能够让 CPU 利用率最大化。如果你在做频繁的 CPU 运算时，需要尽可能将数据保持在缓存中。那么 CPU 从内存中加载数据的时候，是如何提高缓存的利用率的呢？这就涉及缓存行（Cache Line）的概念，Cache Line 是 CPU 缓存可操作的最小单位，CPU 缓存由若干个 Cache Line 组成。Cache Line 的大小与 CPU 架构有关，在目前主流的 64 位架构下，Cache Line 的大小通常为 64 Byte。Java 中一个 long 类型是 8 Byte，所以一个 Cache Line 可以存储 8 个 long 类型变量。CPU 在加载内存数据时，会将相邻的数据一同读取到 Cache Line 中，因为相邻的数据未来被访问的可能性最大，这样就可以避免 CPU 频繁与内存进行交互了。</p>
<p>伪共享问题是如何发生的呢？它又会造成什么影响呢？我们使用下面这幅图进行讲解。
<img src="assets/Ciqc1F_sPh-AQ8DnAARFoCjQlXQ789.png" alt="Drawing 4.png" /></p>
<img src="assets/Ciqc1F_sPh-AQ8DnAARFoCjQlXQ789.png" alt="png" /></p>
<p>假设变量 A、B、C、D 被加载到同一个 Cache Line，它们会被高频地修改。当线程 1 在 CPU Core1 中中对变量 A 进行修改，修改完成后 CPU Core1 会通知其他 CPU Core 该缓存行已经失效。然后线程 2 在 CPU Core2 中对变量 C 进行修改时，发现 Cache line 已经失效，此时 CPU Core1 会将数据重新写回内存，CPU Core2 再从内存中读取数据加载到当前 Cache line 中。</p>
<p>由此可见，如果同一个 Cache line 被越多的线程修改，那么造成的写竞争就会越激烈，数据会频繁写入内存，导致性能浪费。题外话，多核处理器中，每个核的缓存行内容是如何保证一致的呢？有兴趣的同学可以深入学习下缓存一致性协议 MESI，具体可以参考 <a href="https://zh.wikipedia.org/wiki/MESI协议">https://zh.wikipedia.org/wiki/MESI%E5%8D%8F%E8%AE%AE</a>。</p>
<p>对于伪共享问题，我们应该如何解决呢？Disruptor 和 Mpsc Queue 都采取了空间换时间的策略，让不同线程共享的对象加载到不同的缓存行即可。下面我们通过一个简单的例子进行说明。</p>