計(jì)算機(jī)分為CPU、內(nèi)存、硬盤等部分，我們運(yùn)行中的程序也就是進(jìn)程運(yùn)行在內(nèi)存中（當(dāng)內(nèi)存不足時(shí)可能被交換到位于硬盤的swap區(qū)）。
進(jìn)程中包括數(shù)據(jù)區(qū)、代碼區(qū)，CPU將代碼指令和數(shù)據(jù)通過總線獲取到CPU中進(jìn)行執(zhí)行。
CPU中存在很多寄存器，CPU到寄存器的存取速度很快，但是寄存器的空間很小。內(nèi)存的存取速度比寄存器慢，但是擁有更大的空間。
當(dāng)內(nèi)存訪問速度遠(yuǎn)遠(yuǎn)落后于CPU時(shí)，將導(dǎo)致系統(tǒng)執(zhí)行速度受到內(nèi)存速度的瓶頸限制，因此為了緩沖兩者間的速度差異，在直接增加了一些緩存。
緩存利用了局部性原理: CPU訪問存儲(chǔ)器時(shí)，無論是存取指令還是存取數(shù)據(jù)，所訪問的存儲(chǔ)單元都趨于聚集在一個(gè)較小的連續(xù)區(qū)域中。局部性又分為了時(shí)間局部性(一個(gè)數(shù)據(jù)在不久后還可能會(huì)被訪問)、空間局部性(一個(gè)數(shù)據(jù)附近的數(shù)據(jù)在不久后可能會(huì)被訪問到)、順序局部性（大部分代碼是順序執(zhí)行的）。這樣在CPU和內(nèi)存間增加緩存，來緩存剛使用到的數(shù)據(jù)，緩存的速度更快、相應(yīng)的比內(nèi)存空間小，能夠提高系統(tǒng)的性能。當(dāng)前一般的計(jì)算機(jī)架構(gòu)從CPU到外層依次為CPU-> 寄存器 -> L1 Cache -> C2 Cache -> L3Cache -> 主內(nèi)存 -> 磁盤。越靠近CPU的越小速度越快。CPU訪問主內(nèi)存的時(shí)間大概在80ns左右，而L1 Cache只需要約1ns。

CPU依靠多核來提高執(zhí)行能力后，每個(gè)核都有自己的一級(jí)、二級(jí)緩存，這樣有帶來了緩存一致性問題，一些CPU通過緩存一致性協(xié)議來同步緩存間的數(shù)據(jù)的一致性，應(yīng)用程序可以通過一些內(nèi)存屏障等機(jī)制進(jìn)行數(shù)據(jù)同步。

需要注意的是緩存中不存儲(chǔ)單個(gè)的項(xiàng)目，例如，不存儲(chǔ)單個(gè)值、單個(gè)指針，緩存由緩存行(Cache Line)組成（通常是64bytes），并且和內(nèi)存中的一個(gè)位置對(duì)應(yīng)。Java中一個(gè)long值占用8bytes，所以一個(gè)緩存行可以放8個(gè)long變量。
所以當(dāng)我們訪問一個(gè)long數(shù)組時(shí)，獲取一個(gè)值后，其相鄰的值也被緩存到就近的緩存中，當(dāng)我們迭代數(shù)組的時(shí)候就會(huì)很快速。

但是有一些情況可能比較糟糕，會(huì)造成緩存miss或頻繁緩存失效。
假設(shè)有一個(gè)head引用，并且在其之后有另一個(gè)tail引用。現(xiàn)在把head load到緩存的時(shí)候，tail也會(huì)被緩存起來。但是現(xiàn)在問題是head是有消費(fèi)者線程控制寫入的，tail是由生產(chǎn)者控制寫入的，它們兩個(gè)可能不是一個(gè)線程，當(dāng)更新head的時(shí)候，緩存值被更新、內(nèi)存被更新，并且其他包含這個(gè)head的緩存行也要被失效來保證一致性。這樣情況導(dǎo)致的緩存失效問題叫做偽共享（false sharing)，因?yàn)槊看卧L問head的時(shí)候，也會(huì)得到tail。

解決方式

防止其他數(shù)據(jù)導(dǎo)致緩存失效的問題常用增加padding，叫做緩存行填充的方式來解決，例如在前后加上無用的數(shù)據(jù)。

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? public long p1, p2, p3, p4, p5, p6, p7; private volatile long cursor; public long p8, p9, p10, p11, p12, p13, p14;

?

在32為平臺(tái)上, 一個(gè)對(duì)象 有4bytes的MarkWord, 4bytes指向類，這樣加起來128bytes就能夠防止偽共享問題了。
在Disrutpor就是用了這一方式，

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? 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;

JDK7的LinkedTransferQueue中也用到了padding

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? static final class PaddedAtomicReference<T> extends AtomicReference<T> { Object p0; Object p1; Object p2; Object p3; Object p4; Object p5; Object p6; Object p7; Object p8; Object p9; Object pa; Object pb; Object pc; Object pd; Object pe; PaddedAtomicReference(T r) { super(r); } }

?

值得注意的是，這些優(yōu)化細(xì)節(jié)比較底層，并不一定能夠起作用，面對(duì)不同的編譯器、運(yùn)行時(shí)和CPU都有可能有不同的優(yōu)化。

關(guān)鍵點(diǎn):
局部性。緩存。緩存一致性。

參考

• http://mechanitis.blogspot.com/2011/07/dissecting-disruptor-why-its-so-fast_22.html

from:?https://liuzhengyang.github.io/2017/04/13/false-sharing/?

總結(jié)

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