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大家好，我是 tin，这是我的第 7 篇原创文章
图拍摄于深圳桃园南山图书馆，年前某个阳光明媚的周六，看到挂满的灯笼，感觉甚是喜庆。文章较长，先上一个目录：上个全文目录：
- 一、Doug Lea
- 二、CPU 缓存架构
- 三、CPU 缓存行
- 四、伪共享
- 五、结语
一、Doug lea
在微博上看到这么一句话，挺有意思的。
Doug Lea 是谁？为什么这么说？预计还真挺多人不意识他吧。
Doug Lea，中文名为道格·利。java.util.concurrent 并发包的作者。说他是这个世界上对 Java 影响力最大的一个人，一点也不为过。因为两次 Java 历史上的大改革，他都间接或间接的表演了无足轻重的角色。2004 年所推出的 Tiger。Tiger 广纳了 15 项 JSRs 的语法及规范，其中一项便是 JSR-166。JSR-166 是来自于 Doug 编写的 util.concurrent 包，次要是对于 J.U.C 的技术规范。
上文摘抄自百度百科：
JSRs(Java Specification Requests)，示意 Java 标准申请，由 JCP 成员向委员会提交的 Java 倒退议案，通过一系列流程后，如果通过最终会体现在将来的 Java 中。
JCP 全称 Java Community Process，翻译中文即是：Java 社区过程。JCP 成立于 1998 年，官网地址 https://www.jcp.org，由社会各界 Java 组成的社区，次要布局和领导 Java 的倒退。
二、CPU 缓存架构
国内另一位大神，dubbo 的创作者，已经在他的 ppt 写过这样的一页
或者有人曾经猜到这 ppt 作者是谁的，有趣味可自行理解（须要残缺 ppt 也可分割我！）。ppt 形容的背地原理就是伪共享问题。
说起伪共享，还得从 cpu 的缓存架构说起。
CPU 缓存能够分为一级缓存，二级缓存，三级缓存，每一级缓存中所贮存的全副数据都是下一级缓存的一部分。当 CPU 要读取一个数据时，首先从一级缓存中查找，如果没有找到再从二级缓存中查找，如果还是没有就从三级缓存或内存中查找。一般来说，每级缓存的命中率大略都在 80% 左右，也就是说全副数据量的 80% 都能够在一级缓存中找到，只剩下 20% 的总数据量才须要从二级缓存、三级缓存或内存中读取。
越凑近 CPU 的缓存越快也越小。所以 L1 缓存很小但很快，紧接着 L2 大一些，也会慢一些，L3 更慢，最初到主存，主存保留着程序运行的所有数据，由所有 CPU 核共享。
三、CPU 缓存行
CPU 缓存由缓存行组成，缓存行长度为 64 字节，能够这么认为，缓存行是缓存更新的根本单位。缓存每次更新都从主内存中加载间断的 64 个字节。试想，如果在内存中有两个紧邻的 long 型变量 a 和 b，当 a 加载到缓存时，b 也能够一起被加载到缓存，下一次如果拜访 b 则能够间接从缓存读取，这对读取的效率晋升是十分大的。
然而，正因为缓存都以缓存行为根本单位解决，如果 cpu core1 批改 a 变量，core1 上蕴含 a 变量的缓存即将生效，同时其余 core 上蕴含 a 变量的缓存行也将生效。此时，如果 core2 要拜访和 a 在同一缓存行上的 b 变量，会被告知缓存行生效，这时只能到主内存从新加载 b 变量。
在《Java 并发编程的艺术》一书中，第二章第 11 页如是说：
Doug lea 在 jdk7 的并发包外面新增一个队列汇合类 LinkedTransferQueue，它在应用 volatie 变量时，用一种追加字节的形式来优化队列出队和入队的性能。
四、伪共享
缓存以缓存行为根本单位，当线程批改相互独立的变量时，如果这些变量在同一缓存行中，那么就会相互变量缓存值得有效性，从而影响拜访性能，这就是伪共享。
看一个单元测试源码：
package com.tin.example.falls.sharing;
import org.springframework.util.StopWatch;
/**
* title: AutoIncrement
* <p>
* description: 多线程环境下，long 变量自增
*
* @author tin @看点代码再下班 on 2021/2/17 下午 1:28
*/
public class AutoIncrement {
public static void main(String[] args) throws InterruptedException {StopWatch stopWatch = new StopWatch("@看点代码再下班");
stopWatch.start();
System.out.println("====== start to iterate ======");
autoIncrement(new LongNumber());
stopWatch.stop();
System.out.println("cost" + stopWatch.getTotalTimeMillis() + "ms");
}
private static void autoIncrement(LongNumber longNumber) throws InterruptedException {Thread t1 = new Thread(() -> {for (int i = 0; i < 100000000; i++) {longNumber.n1++;}
});
Thread t2 = new Thread(() -> {for (int i = 0; i < 100000000; i++) {longNumber.n2++;}
});
t1.start();
t2.start();
t1.join();
t2.join();}
static class LongNumber {
// @sun.misc.Contended
volatile long n1;
volatile long n2;
}
}当我启用两个线程，别离自增 1 亿次 n1 和 n2 时，耗时大概 3000+ms
当我在 n1 字段加上注解 @sun.misc.Contended，从新跑程序，耗时变为 800+ms
@sun.misc.Contended 注解在 Java 8 后新增，其用来进行缓存行填充。它能够用于类级别的润饰，同时也能够用于字段级别的润饰，当利用于字段级别时，被正文的字段将和其余字段隔离开来，会被加载在独立的缓存行上。
@sun.misc.Contended 注解和上文 ppt 中提及的追加字节成果是等同的（注解要失效需在启动参数上加 -XX:-RestrictContended）。除了加注解，如果在 n1 和 n2 两头减少 16 个对象援用也同样起到作用（一个对象援用 4 个字节）。
咱们要看一个对象所占的字节数大小怎么看？分享一个好货色，援用上面的包依赖：
<dependency>
<groupId>org.openjdk.jol</groupId>
<artifactId>jol-core</artifactId>
<version>0.9</version>
</dependency>代码中显式打印对象即可：
ClassLayout.parseInstance(obj).toPrintable()能够看到打印进去的后果：
五、结语
我是 tin，一个在致力让本人变得更优良的一般攻城狮。本人经历无限、学识肤浅，如有发现文章不妥之处，十分欢送加我提出，我肯定仔细斟酌加以批改。
看到这里请安顿个点赞再走吧，保持原创不容易，你的正反馈是我保持输入的最弱小能源，谢谢啦！
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