Java 并发编程(三):MESI、内存屏障

CPU Cache

我们知道计算机三大核心组件: CPU 、内存和硬盘,其中 CPU 的处理速度是最快的CPU 的处理速度远远大于将数据从硬盘加载进来的速度,所以就导致 CPU 大部分都是空闲处于等待从硬盘加载数据这个流程上。然后就引入了内存, CPU 从内存读取速度得到很大提升,然而依然存在很大瓶颈,为了提升 CPU 处理效率,生产厂商就在 CPU 上引入缓存 Cache

Java 并发编程(三):MESI、内存屏障

CPU Cache
常见的如上图采用三层缓存架构,
L1、L2
一般位于
CPU核
内部,而
L3
位于
CPU核
外部,一般用于多个
CPU
核之间数据共享。
CPU Cache速度要远远大于内存的,所以,
CPU Cache
的出现主要是为了缓解
CPU

内存
之间速度不匹配问题。

MESI协议

为了提升 CPU 性能 CPU 厂商引入 CPU Cache 概念,但是会带来一个问题:缓存一致性L1、L2 都位于 CPU 核内部, CPU 可能存在多个核,它们之间缓存可能就会存在一致性问题。

CPU Cache 会带来缓存一致性问题,那怎么去解决这个问题呢?有几种解决方案,其中比较通用的各种厂商通常都会支持的一种方案就是 MESI 协议,该协议就是用来解决 CPU Cache 之间缓存共享数据的一致性。

MESI 是由四个单词首字母简写来的,这四个单词是用来描述 cache lineCPU Cache 中的四种不同状态:

  • Modified
    cache line
    CPU
    
  • Exclusive
    cache line
    CPU
    
  • Shared
    cache line
    CPU
    
  • Invalid
    cache line
    CPU
    CPU
    

cache line是CPU Cache管理数据最小单元,即CPU Cache和内存之间交换数据最小单位就是cache line,如果需要将某个变量加载到CPU中,会把该变量所处的cache line都统一一起加载进来,所以这里就引入了伪共享概念,即修改cache line中的一个变量导致处于该cache line中的其它变量也一起失效。

处理器时,单个 CPU 对缓存中数据进行了改动,需要通知其它 CPU ,也就是意味着, CPU 处理要控制自己读写操作,还需要监听其它CPU发出的通知,从而保证最终一致。

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图片来源于网络

状态之间相互转换详细说明如下:

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Java 并发编程(三):MESI、内存屏障


图片来源于网络

举个例子说明下,现在有个 cache line 位于 CPU0CPU1 中,所以,这个 cache line 状态是 Shared 共享态,现在 CPU0 需要对 cache line 中的一个变量进行修改,大致流程如下:

  • S
    invalidate
    CPU1
    
  • CPU1
    invalidate
    CPU1
    cache line
    I
    ack
    CPU0
    
  • CPU0
    ack
    cache line
    cache line
    M
    
  • CPU
    CPU0
    M
    cache line
    CPU
    cache line
    S
    
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store-buffer

上面分析了如何通过 MESI 协议解决 CPU Cache 的一致性问题,但是却存在性能问题。如红色框框标记这个区间内, CPU0 是一直处于等待状态的,现在计算机 CPU 核数都比较多,可能要等所有的 CPU 核都返回 ack 确认消息后才能继续工作,造成 CPU0 资源被白白的浪费。

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如何去解决 MESI 带来的 CPU 性能问题呢?这时候 store-buffer 就出场了。 store-buffer 是处于 CPU 核中的另一个缓存,当存在修改时,把修改直接放到 store-buffer 中, store-buffer 后台异步方式发送 invalidate 通知到其它 CPU 以及处理 ack 确认等工作,这样 CPU 就可以不用傻傻等待了。

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还以刚才场景为例, CPU0 修改 cache line 后,直接丢给 store-buffer ,让 store-buffer 处理后续和其它 CPU 同步问题,自己可以接着干下面工作, store-buffer 采用异步方式发送 invalidate 通知和处理 ack ,这样 CPU0 就不会存在长时间阻塞问题,提示了 CPU 性能。

内存屏障

store-buffer 的引入虽然提升了 CPU 的性能,但是却引入了一个很大问题:数据不一致。 CPU0 中的 cache line 被修改后直接丢给 store-bufferstore-buffer 是异步处理方式,这时 CPU0 继续处理后续工作,其它 CPUcache line 由于还没有来得及通知可能还是旧数据,这就出现数据不一致问题。

比如下面代码可能存在这样一种场景:

  • CPU0
    cpu0()
    value
    10
    value
    S
    CPU1
    
  • CPU0
    value
    store-buffer
    isFinish = true
    isFinish
    CPU0
    E
    M
    
  • CPU1
    while(!isFinish)
    CPU1
    isFinish
    CPU0
    CPU0
    isFinish
    CPU1
    isFinish
    true
    assert value == 10
    CPU0
    value
    10
    CPU0
    store-buffer
    CPU1
    value
    3
    

Java 并发编程(三):MESI、内存屏障

上面分析场景来看: 明明 cpu0() 方法中先执行 value=10 赋值,再去执行的 isFinish=true 赋值,但是在 cpu1() 方法中读取到了 isFinish 最新值, value 却读到的是旧值。 给人一种指令重排假象,这种就是伪指令重排,表面上像是发生了指令重排,实质上并没有进行指令重排,而是由于 CPU 缓存不一致造成的。

那怎么去解决这个问题呢?这里就引入了内存屏障。

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cpu0() 方法中两个语句中间插入一个内存屏障指令 smp_mb (伪代码),该指令作用就是保住 CPU0store-buffer 中任务都同步完成后才能执行后续操作,也就保证 CPU0 上发生的修改对其它 CPU 都是可见的,然后再去执行后面语句。所以,这样就保证了 CPU1 中读取到 isFinish 最新值时, value 也一定是最新值,从而解决了上面所说的问题。

invalidate-queues

内存屏障就是把 store-buffer 由异步执行变成同步执行的过程, store-buffer 进行同步是个相当耗时的过程,需要发送 invalidate 通知到所有关联的 CPU 上,然后 CPU 接收到通知进行处理,处理完成后反馈 ack ,等获取到所有 CPU 反馈回来的 ack 才能继续向下执行。为了对内存屏障进行优化,又引入了 invalidate queues (失效队列)概念。

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如上图, store-bufferinvalidate 通知发送到其它 cpu ,其它 cpu 接收到 invalidate 通知后放入到 invalidate queues 后直接反馈 ack ,因为处理 invalidate 也是比较耗时的工作,通过 invalidate queues 引入,缩短了 store-buffer 同步的时间。

读屏障、写屏障、全屏障

还是刚才那个场景,引入 invalidate queues 后,需要在 cpu0()cpu1() 两个方法中都插入一条内存屏障才能实现之前效果。

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CPU0 其实只需要把 store-buffer 同步出去即可,保证在 cpu0() 方法中的修改及时对其它 CPU 可见,插入内存屏障导致 CPU0 同时也会把 invalidate queues 处理掉,这是没有必要的一步;另一点, CPU1 为了实现数据可见性,只需要把 invalidate queues 处理完就可以获取到 value 最新值,执行 assert value == 10 判断就没有问题了,插入内存屏障导致 store-buffer 中任务被处理同样是没必要的一步。

所以,对内存屏障进行优化,细分出三种类型:

  • 写屏障:主要用来保证
    store-buffer 中的任务都被处理完成,才能继续后续操作,避免因指令重排导致的后续的写操作提前到这个写操作之前;
  • 读屏障:主要用于保证
    invalidate queues 中的任务都被处理完成,才能继续后续操作;
  • 全屏障:同时保证
    store-buffer
    invalidate queues 中的任务都被处理完成才能继续后续操作;

所以,对上述代码优化后就是如下情形,只需要在 cpu0 方法中插入写屏障, cpu1 方法中插入读屏障即可。

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原文 

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