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<title>54 理解Disruptor（上）：带你体会CPU高速缓存的风驰电掣.md.html</title>
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<span>技术文章摘抄</span>
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<li><a href="../">上一级</a></li>
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<li>
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<a href="/专栏/深入浅出计算机组成原理/00 开篇词 为什么你需要学习计算机组成原理？.md.html">00 开篇词 为什么你需要学习计算机组成原理？</a>
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<li>
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<a href="/专栏/深入浅出计算机组成原理/01 冯·诺依曼体系结构：计算机组成的金字塔.md.html">01 冯·诺依曼体系结构：计算机组成的金字塔</a>
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</li>
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<li>
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<a href="/专栏/深入浅出计算机组成原理/02 给你一张知识地图，计算机组成原理应该这么学.md.html">02 给你一张知识地图，计算机组成原理应该这么学</a>
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</li>
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<li>
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<a href="/专栏/深入浅出计算机组成原理/03 通过你的CPU主频，我们来谈谈“性能”究竟是什么？.md.html">03 通过你的CPU主频，我们来谈谈“性能”究竟是什么？</a>
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</li>
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<li>
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<a href="/专栏/深入浅出计算机组成原理/04 穿越功耗墙，我们该从哪些方面提升“性能”？.md.html">04 穿越功耗墙，我们该从哪些方面提升“性能”？</a>
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</li>
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<li>
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<a href="/专栏/深入浅出计算机组成原理/05 计算机指令：让我们试试用纸带编程.md.html">05 计算机指令：让我们试试用纸带编程</a>
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</li>
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<li>
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<a href="/专栏/深入浅出计算机组成原理/06 指令跳转：原来if...else就是goto.md.html">06 指令跳转：原来if...else就是goto</a>
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</li>
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<li>
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<a href="/专栏/深入浅出计算机组成原理/07 函数调用：为什么会发生stack overflow？.md.html">07 函数调用：为什么会发生stack overflow？</a>
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</li>
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<li>
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<a href="/专栏/深入浅出计算机组成原理/08 ELF和静态链接：为什么程序无法同时在Linux和Windows下运行？.md.html">08 ELF和静态链接：为什么程序无法同时在Linux和Windows下运行？</a>
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</li>
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<li>
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<a href="/专栏/深入浅出计算机组成原理/09 程序装载：“640K内存”真的不够用么？.md.html">09 程序装载：“640K内存”真的不够用么？</a>
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</li>
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<li>
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<a href="/专栏/深入浅出计算机组成原理/10 动态链接：程序内部的“共享单车”.md.html">10 动态链接：程序内部的“共享单车”</a>
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</li>
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<li>
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<a href="/专栏/深入浅出计算机组成原理/11 二进制编码：“手持两把锟斤拷，口中疾呼烫烫烫”？.md.html">11 二进制编码：“手持两把锟斤拷，口中疾呼烫烫烫”？</a>
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</li>
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<li>
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<a href="/专栏/深入浅出计算机组成原理/12 理解电路：从电报机到门电路，我们如何做到“千里传信”？.md.html">12 理解电路：从电报机到门电路，我们如何做到“千里传信”？</a>
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</li>
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<li>
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<a href="/专栏/深入浅出计算机组成原理/13 加法器：如何像搭乐高一样搭电路（上）？.md.html">13 加法器：如何像搭乐高一样搭电路（上）？</a>
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</li>
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<li>
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<a href="/专栏/深入浅出计算机组成原理/14 乘法器：如何像搭乐高一样搭电路（下）？.md.html">14 乘法器：如何像搭乐高一样搭电路（下）？</a>
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</li>
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<li>
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<a href="/专栏/深入浅出计算机组成原理/15 浮点数和定点数（上）：怎么用有限的Bit表示尽可能多的信息？.md.html">15 浮点数和定点数（上）：怎么用有限的Bit表示尽可能多的信息？</a>
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</li>
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<li>
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<a href="/专栏/深入浅出计算机组成原理/16 浮点数和定点数（下）：深入理解浮点数到底有什么用？.md.html">16 浮点数和定点数（下）：深入理解浮点数到底有什么用？</a>
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</li>
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<li>
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<a href="/专栏/深入浅出计算机组成原理/17 建立数据通路（上）：指令加运算=CPU.md.html">17 建立数据通路（上）：指令加运算=CPU</a>
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</li>
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<li>
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<a href="/专栏/深入浅出计算机组成原理/18 建立数据通路（中）：指令加运算=CPU.md.html">18 建立数据通路（中）：指令加运算=CPU</a>
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<a href="/专栏/深入浅出计算机组成原理/19 建立数据通路（下）：指令加运算=CPU.md.html">19 建立数据通路（下）：指令加运算=CPU</a>
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<li>
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<a href="/专栏/深入浅出计算机组成原理/20 面向流水线的指令设计（上）：一心多用的现代CPU.md.html">20 面向流水线的指令设计（上）：一心多用的现代CPU</a>
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<li>
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<a href="/专栏/深入浅出计算机组成原理/21 面向流水线的指令设计（下）：奔腾4是怎么失败的？.md.html">21 面向流水线的指令设计（下）：奔腾4是怎么失败的？</a>
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</li>
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<li>
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<a href="/专栏/深入浅出计算机组成原理/22 冒险和预测（一）：hazard是“危”也是“机”.md.html">22 冒险和预测（一）：hazard是“危”也是“机”</a>
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</li>
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<a href="/专栏/深入浅出计算机组成原理/23 冒险和预测（二）：流水线里的接力赛.md.html">23 冒险和预测（二）：流水线里的接力赛</a>
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</li>
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<li>
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<a href="/专栏/深入浅出计算机组成原理/24 冒险和预测（三）：CPU里的“线程池”.md.html">24 冒险和预测（三）：CPU里的“线程池”</a>
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</li>
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<li>
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<a href="/专栏/深入浅出计算机组成原理/25 冒险和预测（四）：今天下雨了，明天还会下雨么？.md.html">25 冒险和预测（四）：今天下雨了，明天还会下雨么？</a>
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</li>
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<li>
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<a href="/专栏/深入浅出计算机组成原理/26 Superscalar和VLIW：如何让CPU的吞吐率超过1？.md.html">26 Superscalar和VLIW：如何让CPU的吞吐率超过1？</a>
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</li>
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<li>
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<a href="/专栏/深入浅出计算机组成原理/27 SIMD：如何加速矩阵乘法？.md.html">27 SIMD：如何加速矩阵乘法？</a>
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</li>
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<li>
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<a href="/专栏/深入浅出计算机组成原理/28 异常和中断：程序出错了怎么办？.md.html">28 异常和中断：程序出错了怎么办？</a>
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</li>
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<li>
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<a href="/专栏/深入浅出计算机组成原理/29 CISC和RISC：为什么手机芯片都是ARM？.md.html">29 CISC和RISC：为什么手机芯片都是ARM？</a>
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</li>
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<li>
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<a href="/专栏/深入浅出计算机组成原理/30 GPU（上）：为什么玩游戏需要使用GPU？.md.html">30 GPU（上）：为什么玩游戏需要使用GPU？</a>
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</li>
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<li>
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<a href="/专栏/深入浅出计算机组成原理/31 GPU（下）：为什么深度学习需要使用GPU？.md.html">31 GPU（下）：为什么深度学习需要使用GPU？</a>
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</li>
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<li>
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<a href="/专栏/深入浅出计算机组成原理/32 FPGA、ASIC和TPU（上）：计算机体系结构的黄金时代.md.html">32 FPGA、ASIC和TPU（上）：计算机体系结构的黄金时代</a>
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</li>
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<li>
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<a href="/专栏/深入浅出计算机组成原理/33 解读TPU：设计和拆解一块ASIC芯片.md.html">33 解读TPU：设计和拆解一块ASIC芯片</a>
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</li>
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<li>
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<a href="/专栏/深入浅出计算机组成原理/34 理解虚拟机：你在云上拿到的计算机是什么样的？.md.html">34 理解虚拟机：你在云上拿到的计算机是什么样的？</a>
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</li>
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<li>
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<a href="/专栏/深入浅出计算机组成原理/35 存储器层次结构全景：数据存储的大金字塔长什么样？.md.html">35 存储器层次结构全景：数据存储的大金字塔长什么样？</a>
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</li>
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<li>
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<a href="/专栏/深入浅出计算机组成原理/36 局部性原理：数据库性能跟不上，加个缓存就好了？.md.html">36 局部性原理：数据库性能跟不上，加个缓存就好了？</a>
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</li>
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<li>
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<a href="/专栏/深入浅出计算机组成原理/37 理解CPU Cache（上）：“4毫秒”究竟值多少钱？.md.html">37 理解CPU Cache（上）：“4毫秒”究竟值多少钱？</a>
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</li>
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<li>
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<a href="/专栏/深入浅出计算机组成原理/38 高速缓存（下）：你确定你的数据更新了么？.md.html">38 高速缓存（下）：你确定你的数据更新了么？</a>
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</li>
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<li>
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<a href="/专栏/深入浅出计算机组成原理/39 MESI协议：如何让多核CPU的高速缓存保持一致？.md.html">39 MESI协议：如何让多核CPU的高速缓存保持一致？</a>
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</li>
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<li>
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<a href="/专栏/深入浅出计算机组成原理/40 理解内存（上）：虚拟内存和内存保护是什么？.md.html">40 理解内存（上）：虚拟内存和内存保护是什么？</a>
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</li>
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<li>
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<a href="/专栏/深入浅出计算机组成原理/41 理解内存（下）：解析TLB和内存保护.md.html">41 理解内存（下）：解析TLB和内存保护</a>
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</li>
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<li>
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<a href="/专栏/深入浅出计算机组成原理/42 总线：计算机内部的高速公路.md.html">42 总线：计算机内部的高速公路</a>
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</li>
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<li>
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<a href="/专栏/深入浅出计算机组成原理/43 输入输出设备：我们并不是只能用灯泡显示“0”和“1”.md.html">43 输入输出设备：我们并不是只能用灯泡显示“0”和“1”</a>
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</li>
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<li>
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<a href="/专栏/深入浅出计算机组成原理/44 理解IO_WAIT：IO性能到底是怎么回事儿？.md.html">44 理解IO_WAIT：IO性能到底是怎么回事儿？</a>
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</li>
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<li>
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<a href="/专栏/深入浅出计算机组成原理/45 机械硬盘：Google早期用过的“黑科技”.md.html">45 机械硬盘：Google早期用过的“黑科技”</a>
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</li>
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<li>
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<a href="/专栏/深入浅出计算机组成原理/46 SSD硬盘（上）：如何完成性能优化的KPI？.md.html">46 SSD硬盘（上）：如何完成性能优化的KPI？</a>
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</li>
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<li>
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<a href="/专栏/深入浅出计算机组成原理/47 SSD硬盘（下）：如何完成性能优化的KPI？.md.html">47 SSD硬盘（下）：如何完成性能优化的KPI？</a>
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</li>
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<li>
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<a href="/专栏/深入浅出计算机组成原理/48 DMA：为什么Kafka这么快？.md.html">48 DMA：为什么Kafka这么快？</a>
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</li>
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<li>
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<a href="/专栏/深入浅出计算机组成原理/49 数据完整性（上）：硬件坏了怎么办？.md.html">49 数据完整性（上）：硬件坏了怎么办？</a>
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</li>
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<li>
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<a href="/专栏/深入浅出计算机组成原理/50 数据完整性（下）：如何还原犯罪现场？.md.html">50 数据完整性（下）：如何还原犯罪现场？</a>
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</li>
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<li>
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<a href="/专栏/深入浅出计算机组成原理/51 分布式计算：如果所有人的大脑都联网会怎样？.md.html">51 分布式计算：如果所有人的大脑都联网会怎样？</a>
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</li>
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<li>
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<a href="/专栏/深入浅出计算机组成原理/52 设计大型DMP系统（上）：MongoDB并不是什么灵丹妙药.md.html">52 设计大型DMP系统（上）：MongoDB并不是什么灵丹妙药</a>
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</li>
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<li>
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<a href="/专栏/深入浅出计算机组成原理/53 设计大型DMP系统（下）：SSD拯救了所有的DBA.md.html">53 设计大型DMP系统（下）：SSD拯救了所有的DBA</a>
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</li>
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<li>
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<a class="current-tab" href="/专栏/深入浅出计算机组成原理/54 理解Disruptor（上）：带你体会CPU高速缓存的风驰电掣.md.html">54 理解Disruptor（上）：带你体会CPU高速缓存的风驰电掣</a>
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</li>
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<li>
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<a href="/专栏/深入浅出计算机组成原理/55 理解Disruptor（下）：不需要换挡和踩刹车的CPU，有多快？.md.html">55 理解Disruptor（下）：不需要换挡和踩刹车的CPU，有多快？</a>
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</li>
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<li>
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<a href="/专栏/深入浅出计算机组成原理/结束语 知也无涯，愿你也享受发现的乐趣.md.html">结束语 知也无涯，愿你也享受发现的乐趣</a>
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</li>
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</ul>
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</div>
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</div>
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<div class="sidebar-toggle" onclick="sidebar_toggle()" onmouseover="add_inner()" onmouseleave="remove_inner()">
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function add_inner() {
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||
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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} else { // hide
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||
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|
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|
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|
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|
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|
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<p id="tip" align="center"></p>
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<div><h1>54 理解Disruptor（上）：带你体会CPU高速缓存的风驰电掣</h1>
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<p>坚持到底就是胜利，终于我们一起来到了专栏的最后一个主题。让我一起带你来看一看，CPU 到底能有多快。在接下来的两讲里，我会带你一起来看一个开源项目 Disruptor。看看我们怎么利用 CPU 和高速缓存的硬件特性，来设计一个对于性能有极限追求的系统。</p>
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<p>不知道你还记不记得，在<a href="https://time.geekbang.org/column/article/107477">第 37 讲</a>里，为了优化 4 毫秒专门铺设光纤的故事。实际上，最在意极限性能的并不是互联网公司，而是高频交易公司。我们今天讲解的 Disruptor 就是由一家专门做高频交易的公司 LMAX 开源出来的。</p>
|
||
<p>有意思的是，Disruptor 的开发语言，并不是很多人心目中最容易做到性能极限的 C/C++，而是性能受限于 JVM 的 Java。这到底是怎么一回事呢？那通过这一讲，你就能体会到，其实只要通晓硬件层面的原理，即使是像 Java 这样的高级语言，也能够把 CPU 的性能发挥到极限。</p>
|
||
<h2>Padding Cache Line，体验高速缓存的威力</h2>
|
||
<p>我们先来看看 Disruptor 里面一段神奇的代码。这段代码里，Disruptor 在 RingBufferPad 这个类里面定义了 p1，p2 一直到 p7 这样 7 个 long 类型的变量。</p>
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||
<pre><code>abstract class RingBufferPad
|
||
{
|
||
protected long p1, p2, p3, p4, p5, p6, p7;
|
||
}
|
||
</code></pre>
|
||
<p>我在看到这段代码的第一反应是，变量名取得不规范，p1-p7 这样的变量名没有明确的意义啊。不过，当我深入了解了 Disruptor 的设计和源代码，才发现这些变量名取得恰如其分。因为这些变量就是没有实际意义，只是帮助我们进行<strong>缓存行填充</strong>（Padding Cache Line），使得我们能够尽可能地用上 CPU 高速缓存（CPU Cache）。那么缓存行填充这个黑科技到底是什么样的呢？我们接着往下看。</p>
|
||
<p>不知道你还记不记得，我们在<a href="https://time.geekbang.org/column/article/107422">35 讲</a>里面的这个表格。如果访问内置在 CPU 里的 L1 Cache 或者 L2 Cache，访问延时是内存的 1/15 乃至 1/100。而内存的访问速度，其实是远远慢于 CPU 的。想要追求极限性能，需要我们尽可能地多从 CPU Cache 里面拿数据，而不是从内存里面拿数据。</p>
|
||
<p><img src="assets/d39b0f2b3962d646133d450541fb75a6.png" alt="img" /></p>
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||
<p>CPU Cache 装载内存里面的数据，不是一个一个字段加载的，而是加载一整个缓存行。举个例子，如果我们定义了一个长度为 64 的 long 类型的数组。那么数据从内存加载到 CPU Cache 里面的时候，不是一个一个数组元素加载的，而是一次性加载固定长度的一个缓存行。</p>
|
||
<p>我们现在的 64 位 Intel CPU 的计算机，缓存行通常是 64 个字节（Bytes）。一个 long 类型的数据需要 8 个字节，所以我们一下子会加载 8 个 long 类型的数据。也就是说，一次加载数组里面连续的 8 个数值。这样的加载方式使得我们遍历数组元素的时候会很快。因为后面连续 7 次的数据访问都会命中缓存，不需要重新从内存里面去读取数据。这个性能层面的好处，我在第 37 讲的第一个例子里面为你演示过，印象不深的话，可以返回去看看。</p>
|
||
<p>但是，在我们不是使用数组，而是使用单独的变量的时候，这里就会出现问题了。在 Disruptor 的 RingBuffer（环形缓冲区）的代码里面，定义了一个单独的 long 类型的变量。这个变量叫作 INITIAL_CURSOR_VALUE ，用来存放 RingBuffer 起始的元素位置。</p>
|
||
<p><img src="assets/23adbbc656243ce85fdb8c7fab42ecf6.jpeg" alt="img" /></p>
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||
<p>CPU 在加载数据的时候，自然也会把这个数据从内存加载到高速缓存里面来。不过，这个时候，高速缓存里面除了这个数据，还会加载这个数据前后定义的其他变量。这个时候，问题就来了。Disruptor 是一个多线程的服务器框架，在这个数据前后定义的其他变量，可能会被多个不同的线程去更新数据、读取数据。这些写入以及读取的请求，会来自于不同的 CPU Core。于是，为了保证数据的同步更新，我们不得不把 CPU Cache 里面的数据，重新写回到内存里面去或者重新从内存里面加载数据。</p>
|
||
<p>而我们刚刚说过，这些 CPU Cache 的写回和加载，都不是以一个变量作为单位的。这些动作都是以整个 Cache Line 作为单位的。所以，当 INITIAL_CURSOR_VALUE 前后的那些变量被写回到内存的时候，这个字段自己也写回到了内存，这个常量的缓存也就失效了。当我们要再次读取这个值的时候，要再重新从内存读取。这也就意味着，读取速度大大变慢了。</p>
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||
<pre><code>......
|
||
|
||
|
||
abstract class RingBufferPad
|
||
{
|
||
protected long p1, p2, p3, p4, p5, p6, p7;
|
||
}
|
||
|
||
|
||
|
||
abstract class RingBufferFields<E> extends RingBufferPad
|
||
{
|
||
......
|
||
}
|
||
|
||
|
||
public final class RingBuffer<E> extends RingBufferFields<E> implements Cursored, EventSequencer<E>, EventSink<E>
|
||
{
|
||
public static final long INITIAL_CURSOR_VALUE = Sequence.INITIAL_VALUE;
|
||
protected long p1, p2, p3, p4, p5, p6, p7;
|
||
......
|
||
</code></pre>
|
||
<p><img src="assets/f416c28317e71975513b49d05875ab98.jpeg" alt="img" /></p>
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<p>面临这样一个情况，Disruptor 里发明了一个神奇的代码技巧，这个技巧就是缓存行填充。Disruptor 在 INITIAL_CURSOR_VALUE 的前后，分别定义了 7 个 long 类型的变量。前面的 7 个来自继承的 RingBufferPad 类，后面的 7 个则是直接定义在 RingBuffer 类里面。这 14 个变量没有任何实际的用途。我们既不会去读他们，也不会去写他们。</p>
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<p>而 INITIAL_CURSOR_VALUE 又是一个常量，也不会进行修改。所以，一旦它被加载到 CPU Cache 之后，只要被频繁地读取访问，就不会再被换出 Cache 了。这也就意味着，对于这个值的读取速度，会是一直是 CPU Cache 的访问速度，而不是内存的访问速度。</p>
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<h2>使用 RingBuffer，利用缓存和分支预测</h2>
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<p>其实这个利用 CPU Cache 的性能的思路，贯穿了整个 Disruptor。Disruptor 整个框架，其实就是一个高速的<a href="https://en.wikipedia.org/wiki/Producer–consumer_problem">生产者 - 消费者模型</a>（Producer-Consumer）下的队列。生产者不停地往队列里面生产新的需要处理的任务，而消费者不停地从队列里面处理掉这些任务。</p>
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<p><img src="assets/659082942118e7c69eb3807b00f5f556.jpeg" alt="img" /></p>
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<p>如果你熟悉算法和数据结构，那你应该非常清楚，如果要实现一个队列，最合适的数据结构应该是链表。我们只要维护好链表的头和尾，就能很容易实现一个队列。生产者只要不断地往链表的尾部不断插入新的节点，而消费者只需要不断从头部取出最老的节点进行处理就好了。我们可以很容易实现生产者 - 消费者模型。实际上，Java 自己的基础库里面就有 LinkedBlockingQueue 这样的队列库，可以直接用在生产者 - 消费者模式上。</p>
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<p><img src="assets/45d4c7c8b0cb1f056684199e39660f0e.jpeg" alt="img" /></p>
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<p>不过，Disruptor 里面并没有用 LinkedBlockingQueue，而是使用了一个 RingBuffer 这样的数据结构，这个 RingBuffer 的底层实现则是一个固定长度的数组。比起链表形式的实现，数组的数据在内存里面会存在空间局部性。</p>
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<p>就像上面我们看到的，数组的连续多个元素会一并加载到 CPU Cache 里面来，所以访问遍历的速度会更快。而链表里面各个节点的数据，多半不会出现在相邻的内存空间，自然也就享受不到整个 Cache Line 加载后数据连续从高速缓存里面被访问到的优势。</p>
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<p>除此之外，数据的遍历访问还有一个很大的优势，就是 CPU 层面的分支预测会很准确。这可以使得我们更有效地利用了 CPU 里面的多级流水线，我们的程序就会跑得更快。这一部分的原理如果你已经不太记得了，可以回过头去复习一下<a href="https://time.geekbang.org/column/article/102166">第 25 讲</a>关于分支预测的内容。</p>
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<h2>总结延伸</h2>
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<p>好了，不知道讲完这些，你有没有体会到 Disruptor 这个框架的神奇之处呢？</p>
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<p>CPU 从内存加载数据到 CPU Cache 里面的时候，不是一个变量一个变量加载的，而是加载固定长度的 Cache Line。如果是加载数组里面的数据，那么 CPU 就会加载到数组里面连续的多个数据。所以，数组的遍历很容易享受到 CPU Cache 那风驰电掣的速度带来的红利。</p>
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<p>对于类里面定义的单独的变量，就不容易享受到 CPU Cache 红利了。因为这些字段虽然在内存层面会分配到一起，但是实际应用的时候往往没有什么关联。于是，就会出现多个 CPU Core 访问的情况下，数据频繁在 CPU Cache 和内存里面来来回回的情况。而 Disruptor 很取巧地在需要频繁高速访问的常量 INITIAL_CURSOR_VALUE 前后，各定义了 7 个没有任何作用和读写请求的 long 类型的变量。</p>
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<p>这样，无论在内存的什么位置上，这个 INITIAL_CURSOR_VALUE 所在的 Cache Line 都不会有任何写更新的请求。我们就可以始终在 Cache Line 里面读到它的值，而不需要从内存里面去读取数据，也就大大加速了 Disruptor 的性能。</p>
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<p>这样的思路，其实渗透在 Disruptor 这个开源框架的方方面面。作为一个生产者 - 消费者模型，Disruptor 并没有选择使用链表来实现一个队列，而是使用了 RingBuffer。RingBuffer 底层的数据结构则是一个固定长度的数组。这个数组不仅让我们更容易用好 CPU Cache，对 CPU 执行过程中的分支预测也非常有利。更准确的分支预测，可以使得我们更好地利用好 CPU 的流水线，让代码跑得更快。</p>
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<h2>推荐阅读</h2>
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<p>今天讲的是 Disruptor，推荐的阅读内容自然是 Disruptor 的官方文档。作为一个开源项目，Disruptor 在自己<a href="https://github.com/LMAX-Exchange/disruptor/wiki/Introduction">GitHub</a>上有很详细的设计文档，推荐你好好阅读一下。</p>
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<p>这里面不仅包含了怎么用好 Disruptor，也包含了整个 Disruptor 框架的设计思路，是一份很好的阅读学习材料。另外，Disruptor 的官方文档里，还有很多文章、演讲，详细介绍了这个框架，很值得深入去看一看。Disruptor 的源代码其实并不复杂，很适合用来学习怎么阅读开源框架代码。</p>
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<a href="/专栏/深入浅出计算机组成原理/55 理解Disruptor（下）：不需要换挡和踩刹车的CPU，有多快？.md.html">下一页</a>
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