切换语言为:繁体

多线程编程中的伪共享是什么?

  • 爱糖宝
  • 2024-10-20
  • 2044
  • 0
  • 0

伪共享(False Sharing)是多线程编程中的一种性能问题,它发生在多个线程同时访问不同的变量,但这些变量却共享同一缓存行(cache line)时。尽管这些变量并不相互依赖,但由于它们的存储位置在缓存中靠得很近,导致处理器频繁地无效化(invalidate)缓存行,从而影响性能。

缓存行的基本概念

在现代计算机中,CPU 使用缓存来提高内存访问速度。缓存通常分为多个层次(L1、L2、L3),每个层次的容量和访问速度各不相同。CPU 从主内存读取数据时,通常是以缓存行(通常是 64 字节)为单位进行读取的。这意味着,访问缓存行中的一个字节将导致整个缓存行被加载到 CPU 的缓存中。

伪共享的发生

伪共享通常发生在以下情况下:

  1. 多个线程:多个线程并发地访问和修改不同的变量。

  2. 相同的缓存行:这些变量位于同一个缓存行内,导致 CPU 每次更新某个变量时都要使得包含其他变量的缓存行失效。

例如,考虑以下代码:

#include <iostream>
#include <thread>
#include <vector>
#include <chrono>

const int NUM_THREADS = 4;
const int NUM_ITERATIONS = 10000000;

struct Data {
    int a; // 变量 a
    int b; // 变量 b
    // 可能存在伪共享
};

Data data[NUM_THREADS];

void increment(int index) {
    for (int i = 0; i < NUM_ITERATIONS; ++i) {
        data[index].a++; // 线程修改 a
        data[index].b++; // 线程修改 b
    }
}

int main() {
    std::vector<std::thread> threads;
    for (int i = 0; i < NUM_THREADS; ++i) {
        threads.emplace_back(increment, i);
    }

    for (auto& t : threads) {
        t.join();
    }

    return 0;
}

在这个示例中,data 数组的每个元素都有两个整数变量 ab。假设这两个变量存储在同一个缓存行中,当多个线程同时修改 ab 时,可能会导致伪共享。这是因为每个线程在更新 a 时,可能会导致存储 b 的缓存行失效,从而引发频繁的缓存行无效化。

伪共享的影响

伪共享会导致以下几个问题:

  1. 性能下降:由于频繁的缓存行无效化,CPU 可能会花费大量时间在数据一致性上,从而影响整体性能。

  2. 增加的延迟:每次访问共享缓存行时,CPU 需要等待,从而增加了延迟。

  3. 吞吐量降低:在多线程环境中,伪共享可能导致 CPU 的利用率下降,影响吞吐量。

如何避免伪共享

避免伪共享的方法主要包括:

  1. 内存对齐:通过确保变量在内存中对齐到缓存行边界,可以减少伪共享的发生。例如,使用 alignas 关键字来对齐结构体。

    struct alignas(64) Data {
        int a;
        int b;
    };

  2. 增加缓存行的使用:将变量放置在不同的缓存行中,可以有效避免伪共享。例如,在结构体中添加填充变量(padding)以确保不同变量位于不同的缓存行。

    struct Data {
        int a;
        char padding[60]; // 填充到 64 字节
        int b;
    };

  3. 分离数据结构:在多线程应用中,将数据分散到不同的结构体中,每个线程使用独立的结构体,避免共享数据。

  4. 使用原子操作:在某些情况下,可以使用原子操作(如 std::atomic)来减少对共享变量的直接访问,降低伪共享的风险。

总结

伪共享是多线程编程中的一个常见性能问题,它发生在多个线程同时访问位于同一缓存行中的不同变量时。通过合理的内存对齐和数据结构设计,可以有效避免伪共享,提升多线程应用的性能。在进行高性能多线程开发时,了解伪共享及其影响至关重要。

0条评论

您的电子邮件等信息不会被公开,以下所有项均必填

OK! You can skip this field.