当咱们的多线程程序遇到性能问题时，通常咱们会下意识地感觉这是因为上下文切换、cpu 迁徙等因素导致的。那么，如何更进一步地剖析到底是哪一部分语句造成了什么样的影响呢？这篇分享将从计算机体系结构的角度，联合十分典型的代码案例，为你解惑。
在进入正题之前，如果对缓存还不理解的读者，能够先看看这篇分享。
DeepRoute Lab |【C++ 性能】CPU Cache Serial 1
01 引子
1.1 第一个代码片段
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1.2 第二个代码片段
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1.3 转置
代码片段一外面，GoodWorker 的效率（计算的耗时）
是 BadWorker 的 10 倍左右（取决于具体硬件条件和其余相干因素）。
在不晓得其余背景常识的前提下，咱们怎么来定位这个问题呢？加耗时的打印？- 不好意思，面对这种曾经只剩大量基本操作的代码，没法做到更细粒度的耗时打印了。看火焰图？
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能够看到，除了 GoodWorker 在整个 workload 上的占比（83%）比 BadWorker（96%）略低以外（也不能提供其余进一步的指导意义了），两个函数在火焰图上都堪称是“层峦叠嶂”，火焰图在这种状况下也失去了指导意义。难道就没有任何方法了吗？开什么玩笑，如果没有方法，这篇文章也就写不上来了！那么答案是什么呢！
02Perf Events 初探
2.1 代码片段一的性能数据
在具体介绍 perf events 之前，让咱们直观地通过数据来领会一下它在剖析这类问题上的弱小之处。上面所有相似的后果均采纳 perf events 生成。
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以上别离是 BadWorker 和 GoodWorker 应用 Perf Events 诊断的后果，能够看到曾经有大量的差别微小的数值和比例了。咱们通过一个表格比照一下几个次要的指标：
咱们能够看到，GoodWorker 相较于 BadWorker，外表上除了 backend stall rate 处于劣势以外，其余均全面占优，其中 frontend stall rate 和 LLC load miss 的性能达到了百倍的差距（尽管外表上 LLC miss rate 只有不到两倍，然而数量上大于百倍）。BadWorker 另一个显著的数据 pattern 如下（后文会解释这些数值的意义，不要焦急！）
- Frontend stall rate【显著高于】
- backend stall rateL1-icache miss rate【在数量级上靠近】
- L1-dcache miss rateLLC miss rate 的【数值也不低】
- Branch miss rate【显著升高】（这个与具体代码中是否存在分支无关）
并且咱们晓得，在 GoodWorker 的比照下，BadWorker 肯定是一种有问题的实现形式。
那么至此，咱们至多对一种问题代码的 perf events 的数据模式有了一个初步的意识。
2.2 问题小结
在进一步介绍 perf events 的细节之前，咱们先对上述代码片段的问题做一个小小的论述。置信在多线程畛域比拟有教训的共事曾经看出了问题，这是典型的 false sharing。那咱们怎么把上文中提到的 perf events 数据和这个问题的原理分割起来呢？这就须要进一步理解这些数据背地的意义了！
03 揭开 Perf Events 数据的神秘面纱
3.1 从 perf event 指令说起
-e 前面紧接着的、用逗号分隔的就是每一个 perf event（基于本次测试机器的架构）。
咱们能够简略地把这些 perf event 分成几类：
-
cpu 指令和时钟周期相干
- cpu-cycles
- instructions
- stalled-cycles-frontend
- stalled-cycles-backend
-
缓存相干
L1 缓存- L1-dcache-loads
- L1-dcache-load-misses
- L1-icache-loads
- L1-icache-load-misses
L3 缓存（Last-level-cache，LLC） - LLC-loads
- LLC-load-misses
-
其余
各类 faults- major
- faults
- page-faults
- minor-faults
分支相干 - branch-load-misses
- branch-loads
调度相干 - context-switches
在进一步论述相干数值背地具体含意之前，有必要对上述提到的 events 做一些解释。
置信大家对其中绝大部分的含意曾经是比拟理解了，这里专门解释一下 stalled-cycles-frontend 和 stalled-cycles-backend。依据本次测试的机器在靠近完满的 pipeline 下，IPC 能够达到 10 左右。然而咱们能够看到 GoodWorker 的 IPC 也只能达到 3.40，那是什么因素导致了如此微小的现实与事实的鸿沟呢？答案就在 stalled-cycles-frontend 和 stalled-cycles-backend 身上。
对于当初支流的超标量 OoO 处理器，能够把它的每个 pipeline 分成 3 个次要局部：
- 对指令流程序取址和译码 —— Front End
- 乱序执行 —— Back End
- 程序提交 Front End 与指令密切相关。Back End 与数据密切相关。
上述三个局部中的任何一个局部产生了阻塞，都会重大影响 cpu pipeline 的效率。
程序提交的前提是指令依赖解决且执行实现，这两个局部别离产生在 Front End 和 Back End。因而程序提交不会产生任何 pipeline stall(idle)，它不会毁坏 cpu pipeline 的执行效率。
那就只能是 Front End 和 Back End 了（也正好对应了 stalled-cycles-frontend 和 stalled-cycles-backend）
- 对于 Front End，任何导致指令获取、译码阻塞的起因都可能打断 pipeline- misprediction
- 对于 Back End，任何导致数据获取、执行阻塞的起因都可能打断 pipeline- read L2/L3/memory
3.2 Case study ——一个非常明显的 false sharing
回到咱们 后面的第一个例子，GoodWorker 和 BadWorker 次要的 perf events 性能数据如下。
咱们应该怎么对这些数据进行解释呢？
表格数据的解释：
-
Branch miss rate 升高 ⇔ L1-icache miss rate 升高
- 代码中存在分支语句，cpu 会做分支预测 —— preload 相干的指令（预测的后果）到 L1-icache。
- 因为存在 false sharing，指令会被频繁地 invalidate 和替换（因为相应的 dcache 中的数据也生效了），那么原本曾经被 preload 进入到 L1-icache 的指令可能并不会被执行，导致 L1-icache miss rate 升高。
- 更进一步，因为频繁地 invalidate 和替换，产生 cache thrashing，导致未执行的指令积压，使得指令执行落后于分支预测，进一步使得 branch miss rate 升高。
-
frontend stall rate 显著升高
- branch miss rate 和 L1-icache miss rate 都升高了，整个 Front End 的 pipeline 被齐全毁坏，stall rate 天然会显著升高。
-
context switch 显著升高
- 因为存在 false sharing，指令和数据会被频繁地 invalidate 和替换，cpu 为了保障 cache 一致性，可能会不得以进行更多的 context switch。
- 同时，context switch 自身也会加剧各个 level 的 cache miss。
-
– L1-dcache-load-misses 巨幅升高 ⇒ LLC load miss 巨幅升高
- L1-dcache 中的数据频繁生效，导致数据须要频繁地从 LLC 中读取。
-
– stalled-cycles-backend 貌似升高
- 从比例上看貌似升高了 75% 左右，然而实际上，从总量上来看，是 3775M vs 1080M，依然是升高了不少的。
看 LLC miss 的时候，miss rate 尽管是一个指标，但不是最重要的。因为 LLC load miss 间接决定了内存拜访次数的多少，这将显著地导致整个零碎处于内存性能瓶颈。
如果代码里不可避免地须要应用多个线程来进行写操作，须要关注被写对象的内存布局。
3.3 Case study —— 一个比拟荫蔽的 false sharing
代码片段二也有比拟荫蔽的 false sharing 问题。这里
的修复形式是减少一行代码
或者
咱们参照下面的形式，也来对修复前后的次要 perf events 性能指标做一个比照。
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能够看到，表格中的数据在定性上也和第一个例子中的十分相似。
有意思的是，Without Padding 版本的 LLC-load-miss 数量简直等于 L1-dcache-load-misses 的数量了，L2 cache 在这会儿简直齐全生效了。
这是因为主线程只有 1 个，而并发线程也只有 1 个，再加上没有产生 cpu-migration（始终在应用同一个 core 的 L1、L2 缓存），然而在 false-sharing 的状况下，L1、L2、乃至 L3 的数据可能始终都在生效，所以会呈现这种
- L1-dcache-load-misses
- l2d_cache_lmiss_rd
- LLC-loads
- LLC-load-misses
的数值简直相等的状况，也即是说 L1 缓存中无奈读取的数据，在 L2、L3 缓存都层层生效，导致简直全副须要从内存读取。
咱们来总结一下上述两种 false sharing 产生的状况：
- 代码片段一外面，导致问题的代码如下
能够看到，这里是 8 个线程在同时写同一个 cache line，这将导致最重大的 cache thrashing，就像是通过专门设计的一样，很难有应用层的代码能够如此“偶合”地导致这么重大的问题了。
* 代码片段二外面，导致问题的代码如下
在这个例子外面，主线程和另一个子线程在同一个 cache line 上的同时的读写操作，同样会导致十分重大的 cache thrashing 问题。
如果代码里不可避免地须要应用多个线程来进行写操作，须要关注被写对象的内存布局。
3.4 Case study —— 传援用比传值还慢？
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咱们不管这个代码具体实现的细节，先思考这么一个问题 —— 在性能正确的前提下，在什么状况下，通过援用传递函数参数的性能反而会比通过值传递还差？这仿佛是一个不太能想得出答案的问题，直到咱们来看下面程序运行的后果。
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简略对这个输入做一个概括：
- 单线程性能强于多线程
- 在单线程的时候，应用 援用传递 和 值传递 的效率根本差不多 —— 合乎预期
- 在多线程的时候，应用 援用传递 的效率 显著低于 值传递
在看过后面的例子后，置信大家对这种多线程性能不如单线程的问题曾经见怪不怪了。然而依然令人充斥不解的是，为什么通过援用传递参数的效率会比通过值传递还低呢？
这是一个叠加的起因 —— 肯定产生在多线程的状况下。
- 多个线程同时写一个 unordered_map，因为 unordered_map 不是线程平安的，因而咱们对它加了一个粒度十分大的锁，每个线程都独自地占有了 unordered_map，临界区的竞争被显著放大了。
- 在咱们调用 PassByReference 或者 PassByValue 之前，key 是通过援用获取的 —— cpu 至今只须要有 key 的一个地址（指针），还不须要真正（从缓存 / 内存）读取 key 的值。
- 当咱们调用 PassByReference 的时候
在进入临界区之前，cpu 同样只须要有 key 的一个地址（指针），还不须要真正（从缓存 / 内存）读取 key 的值。
只有在进入临界区之后，须要应用 key 的值来结构 table_ 的一个元素了，曾经不可避免地须要拜访它的值了，然而它还在内存里！历经 L1、L2、L3 的层层 miss，终于从内存里读取到了。最为致命的是，这所有的事件，都产生在临界区内！也就意味着，其余线程全副会白白期待这些因为拜访内存带来的微小 overhead，就像是他们都残缺地经验了 cache miss 一样。
- 当咱们调用 PassByValue 的时候
编译器因为咱们做值传递而不得不进行的一次拷贝反而援救了咱们 —— 这次拷贝产生在临界区之前。其余的应该不必再解释了吧。
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这里对这 “pass by reference” 和 “pass by value” 两个版本的 perf event 的数据分析如下：
因为这两个版本都是显著的 memory-bound 型（backend stall rate 过高），咱们这里重点看一下上表中的数据。
- ipc: “reference” 版本稍高，这一点在意料之外又在情理之中 —— 两者过高的 backend stall rate 使得彼此就像是菜鸡互啄。古代处理器次要瓶颈在数据获取而非指令译码，因而在 frontend stall rate 区别不大（没有数量级差距）的前提下，越是有更重（密集而非相对数量）的内存操作，越可能影响 ipc。
- context switch 和 L1-icache miss rate 别离达到了百倍和十倍之微小，这是导致 “reference” 版本性能更差（耗时更长）的根本原因 —— 减少了数倍的 frontend stall rate。能够设想，一条流水线中，同样升高肯定的比例，越是高效的局部对系统的影响越大。
ipc 实质来说还是一个比例，它不能简略地作为作为评判相对性能的指标。
所以，这里如果做如下的批改，调用 PassByReference 的时候，也能够“意外”地晋升性能（尽管整体还是不如单线程）。它的原理和下面调用 PassByValue 一样，无非就是让这次拷贝更加提前了。
咱们无妨看看这么批改后的 perf event 数据：
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能够看到和下面的数据 pattern 简直是截然不同的。不过究其根源，并不是因为传递援用自身比传递值更慢，而是不合理的临界区的设置在背地捣鬼。如果代码里不可避免地须要应用多个线程来进行写操作，须要关注临界区的设置。
04 总结
自 C ++11 当前，随着 std::thread 和 std::async 和一系列配套工具的引入，多线程曾经能够像数组链表等一样在程序里被轻松应用了。然而，相比于一般的数据结构，多线程波及的硬件和零碎只是更多，也更容易踩不论是正确性还是性能的坑。如果有可能的话，首要的一点是应该防止应用它。在万不得已必须应用的时候，也应该尽可能多地理解底层和硬件的常识，防止踩坑。祝福各位的多线程代码都没有 bug。
参考文献 / 材料[1]https://armkeil.blob.core.windows.net/developer/Files/pdf/whi…