以下截图及相关信息,均来源于马士兵公开课中
概念:
缓存行大小64子节;缓存行是CPU与内存操作的基本单元
问题:
多个CPU读取同一缓存行,分别修改缓存行中不同的数据,相互是否有影响?
实验:
多个CPU读取不同的缓存行,并对其修改的速度,对比 多个CPU 读取同一缓存行,分别修改缓存行中不同的数据。
结果:
多个CPU读取不同的缓存行,并对其修改的速度更优于多个CPU 读取同一缓存行,分别修改缓存行中不同的数据
证实:
多个CPU读取同一缓存行,分别修改缓存行中不同的数据,相互有影响
实验:
以下两个程序只有定义的 类 T 不一样;实验二多个7个long类型的值,一共64字节
实验一中:CPU读取数据修改时,修改的是同一缓存行,相互之间会影响(导致不断从内存中读取数据)
实验二中:CPU读取数据修改时,修改的是不同的缓存行,相互之间不会影响(从缓存中读取数据)
所以实验二的执行速度要优于实验一;也证实了缓存行的大小为 64 字节
实验代码一:
public class T01_CacheLinePadding {
public static long COUNT = 10_0000_0000L;
private static class T {
public long x = 0L;
}
public static T[] arr = new T[2];
static {
arr[0] = new T();
arr[1] = new T();
}
public static void main(String[] args) throws Exception {
CountDownLatch latch = new CountDownLatch(2);
Thread th1 = new Thread(() -> {
for (long i = 0; i < COUNT; i++) {
arr[0].x = i;
}
latch.countDown();
});
Thread th2 = new Thread(() -> {
for (long i = 0; i < COUNT; i++) {
arr[1].x = i;
}
latch.countDown();
});
final long start = System.nanoTime();
th1.start();
th2.start();
latch.await();
System.out.println((System.nanoTime() - start) / 10_0000);
}
}
实验结果一:
![](https://img.haomeiwen.com/i17789669/7233922896adfbe4.png)
![](https://img.haomeiwen.com/i17789669/cd04a2ca660d1330.png)
实验代码二:
public class T02_CacheLinePadding {
public static long COUNT = 10_0000_0000L;
private static class T{
public long p1,p2,p3,p4,p5,p6,p7;
public long x = 0L;
}
public static T[] arr = new T[2];
static {
arr[0] = new T();
arr[1] = new T();
}
public static void main(String[] args) throws Exception {
CountDownLatch latch = new CountDownLatch(2);
Thread th1 = new Thread(()->{
for (long i = 0;i<COUNT;i++){
arr[0].x=i;
}
latch.countDown();
});
Thread th2 = new Thread(()->{
for (long i = 0;i<COUNT;i++){
arr[1].x=i;
}
latch.countDown();
});
final long start = System.nanoTime();
th1.start();
th2.start();
latch.await();
System.out.println((System.nanoTime() - start)/10_0000);
}
}
实验结果二:
![](https://img.haomeiwen.com/i17789669/6c18ad9756fdfe8f.png)
![](https://img.haomeiwen.com/i17789669/8635d6e63b8c903b.png)
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