起因

在阅读百度的发号器 uid-generator 源码的过程中，发现了一段很奇怪的代码：

/**
 * Represents a padded {@link AtomicLong} to prevent the FalseSharing problem<p>
 *
 * The CPU cache line commonly be 64 bytes, here is a sample of cache line after padding:<br>
 * 64 bytes = 8 bytes (object reference) + 6 * 8 bytes (padded long) + 8 bytes (a long value)
 *
 * @author yutianbao
 */
public class PaddedAtomicLong extends AtomicLong {
    private static final long serialVersionUID = -3415778863941386253L;

    /** Padded 6 long (48 bytes) */
    public volatile long p1, p2, p3, p4, p5, p6 = 7L;

    /**
     * Constructors from {@link AtomicLong}
     */
    public PaddedAtomicLong() {
        super();
    }

    public PaddedAtomicLong(long initialValue) {
        super(initialValue);
    }

}

这里面有6个看上去毫无作用的volatile long变量（标红）。如果这是我自己写的代码，我肯定会认为是我自己手抖写多了。

但是作为百度的发号器，开源了这么久，如果是手抖早被fix了。肯定还是有深意的。于是阅读了一些类注释，看到了这句话：

果然，这几个变量不是毫无作用的，是为了解决FalseSharing问题。

但是转念一想，我好像不知道什么是FalseSharing？解决了一个问题，又陷入了另一个更大的问题。

于是就上网查了很多资料，阅读了很多博客，算是对FalseSharing有了一个初步的了解。在这里写出来也为了希望能帮到有同样困惑的人。

背景知识

要说清楚FalseSharing，不是一两句话能做到的事，有一些必须了解的背景知识需要补充一下。

计算机存储架构

伪共享 FalseSharing (CacheLine，MESI) 浅析以及解决方案-LMLPHP

上图展示的是不同层级的硬件和cpu之间的交互延迟。越靠近CPU，速度越快。

计算机运行时，CPU是执行指令的地方，而指令会需要一些数据的读写。程序的运行时数据都是存放在主存的，而主存又特别慢（相对），所以为了解决CPU和主存之间的速度差异，现代计算机都引入了高速缓存（L1L2L3）。

现代计算机对缓存/内存的设计一般如下：

伪共享 FalseSharing (CacheLine，MESI) 浅析以及解决方案-LMLPHP

L1和L2由CPU的每个核心独享，而L3则被整个CPU里所有核心共享（仅指单CPU架构）。

CPU访问数据时，按照先去L1，查不到去L2，再L3->主存的顺序来查找。

Cache Line

在上述CPU和缓存的数据交换过程中，并不是以字节为单位的。而是每次都会以Cache Line为单位来进行存取。

Cache Line其实就是一段固定大小的内存空间，一般为64字节。

MESI

这个东西研究过 volatile的同学可能会比较熟悉，这个就是各个告诉缓存之间的一个一致性协议。

因为L1 L2是每个核心自己使用，而不同核心又可能涉及共享变量问题，所以各个高速缓存间势必会有一致性的问题。MESI就是解决这些问题的一种方式。

MESI大致原理如下图：

伪共享 FalseSharing (CacheLine，MESI) 浅析以及解决方案-LMLPHP

我这里就摘抄一下网上搜到的解释：

通俗一点说，就是如果Core0和Core1都在使用一个共享变量变量A，则0，1都会在自己的Cache里有一份A的副本，分布在不同的CacheLine。

如果大家都没有修改A，则Core0和Core1里变量A所在的Cache Line的状态都是S。

如果Core0修改了A的值，则此时Core0的Cache Line变为M，Core1 的Cache Line变为I。

这样CPU就可以通过CacheLine的状态，来决定是删除缓存，还是直接读取什么的。

伪共享

背景知识介绍完毕了，这样再说伪共享就不会显得太难以理解了。

先说一个场景：

你的代码里需要使用一个volatile的Bool变量，当做多线程行为的一个开关：

static volatile boolean flag = true;

    public static void main(String[] args) {
        for (int i = 0; i < 10; i++) {
            new Thread(() -> {
                Integer count = 0;
                while (flag) {
                    ++count;
                    System.out.println(Thread.currentThread().getName() + ":" + count);
                    try {
                        Thread.sleep(100);
                    } catch (InterruptedException e) {
                        e.printStackTrace();
                    }
                }
            }).start();
        }

        new Thread(() -> {
            try {
                Thread.sleep(1000);
            } catch (InterruptedException e) {
                e.printStackTrace();
            }
            flag = false;

        }).start();
    }

这段代码会声明一个flag为true，然后有10个工作线程会在flag为true时没100ms对count做个自增操作，然后输出。当flag为false时，就会结束线程。

还有一个线程A，会在1000ms后将flag置为false。

这里就是volatile的一个经典用法，可以保证多个线程对flag的可见性，不会因为线程A修改了flag的值，但是工作线程读取到的不是最新值而额外执行一些工作。

这段代码看起来是没有任何问题的，实际上跑起来也没有问题。

但是结合之前的背景知识，考虑一下flag所在的cache line，肯定还会有其他的变量（cache line 64字节，bool无法完整填充一个CacheLine）。

如果flag所在的CacheLine里还有一个频繁修改的共享变量，这时会发生什么？

很简单，就是flag所在的CacheLine被频繁置为不可用，需要清除缓存重新读取。flag在工作状态并没有被修改，但是仍然会被其他频繁修改的共享变量所影响。

这样就会带来一个问题，即使flag并没有被修改，但我们的工作线程很多时间都等于是在主存中读取flag的值，这样在高并发时会带来很大的效率问题。

以上就是所谓的 “FalseSharing” 问题。

解决办法

FalseSharing对于普通业务应用，基本没什么实际影响。但是对于很多超高并发的中间件（例如发号器），可能就会带来一定的性能瓶颈。所以这类项目都是需要关注这个问题的。

出现原因已经说清楚了，那么该如何解决呢？

其实答案就在文章的开头，那6个看上去没有任何含义的volatile long变量，就是用来解决这个问题的。

这行注释就说明了这6个变量是如何解决FalseSharing问题的：

CacheLine一般是64字节，64 = 8（对象本身的属性信息）+ 6*8（long占用8个字节） + 8 （AtomicLong本身带有一个long）。

写了这6个看着无效的变量后，PaddedAtomicLong就会占用64个字节，正好填满一个CacheLine，这样就会被独自分配到一个CacheLine，这样就不存在FalseSharing问题了。

需要注意的是本来AtomicLong仅占用不到20字节，但是为了解决FalseSharing做了填充之后就占用64字节了，这样就会导致空间会膨胀很多。所以即使用的时候也要做好取舍。

csonezp

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Cache Line

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