|
|
# 54 | 理解Disruptor（上）：带你体会CPU高速缓存的风驰电掣
|
|
|
|
|
|
坚持到底就是胜利，终于我们一起来到了专栏的最后一个主题。让我一起带你来看一看，CPU到底能有多快。在接下来的两讲里，我会带你一起来看一个开源项目Disruptor。看看我们怎么利用CPU和高速缓存的硬件特性，来设计一个对于性能有极限追求的系统。
|
|
|
|
|
|
不知道你还记不记得，在[第37讲](https://time.geekbang.org/column/article/107477)里，为了优化4毫秒专门铺设光纤的故事。实际上，最在意极限性能的并不是互联网公司，而是高频交易公司。我们今天讲解的Disruptor就是由一家专门做高频交易的公司LMAX开源出来的。
|
|
|
|
|
|
有意思的是，Disruptor的开发语言，并不是很多人心目中最容易做到性能极限的C/C++，而是性能受限于JVM的Java。这到底是怎么一回事呢？那通过这一讲，你就能体会到，其实只要通晓硬件层面的原理，即使是像Java这样的高级语言，也能够把CPU的性能发挥到极限。
|
|
|
|
|
|
## Padding Cache Line，体验高速缓存的威力
|
|
|
|
|
|
我们先来看看Disruptor里面一段神奇的代码。这段代码里，Disruptor在RingBufferPad这个类里面定义了p1，p2一直到p7 这样7个long类型的变量。
|
|
|
|
|
|
```
|
|
|
abstract class RingBufferPad
|
|
|
{
|
|
|
protected long p1, p2, p3, p4, p5, p6, p7;
|
|
|
}
|
|
|
|
|
|
```
|
|
|
|
|
|
我在看到这段代码的第一反应是，变量名取得不规范，p1-p7这样的变量名没有明确的意义啊。不过，当我深入了解了Disruptor的设计和源代码，才发现这些变量名取得恰如其分。因为这些变量就是没有实际意义，只是帮助我们进行**缓存行填充**（Padding Cache Line），使得我们能够尽可能地用上CPU高速缓存（CPU Cache）。那么缓存行填充这个黑科技到底是什么样的呢？我们接着往下看。
|
|
|
|
|
|
不知道你还记不记得，我们在[35讲](https://time.geekbang.org/column/article/107422)里面的这个表格。如果访问内置在CPU里的L1 Cache或者L2 Cache，访问延时是内存的1/15乃至1/100。而内存的访问速度，其实是远远慢于CPU的。想要追求极限性能，需要我们尽可能地多从CPU Cache里面拿数据，而不是从内存里面拿数据。
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
CPU Cache装载内存里面的数据，不是一个一个字段加载的，而是加载一整个缓存行。举个例子，如果我们定义了一个长度为64的long类型的数组。那么数据从内存加载到CPU Cache里面的时候，不是一个一个数组元素加载的，而是一次性加载固定长度的一个缓存行。
|
|
|
|
|
|
我们现在的64位Intel CPU的计算机，缓存行通常是64个字节（Bytes）。一个long类型的数据需要8个字节，所以我们一下子会加载8个long类型的数据。也就是说，一次加载数组里面连续的8个数值。这样的加载方式使得我们遍历数组元素的时候会很快。因为后面连续7次的数据访问都会命中缓存，不需要重新从内存里面去读取数据。这个性能层面的好处，我在第37讲的第一个例子里面为你演示过，印象不深的话，可以返回去看看。
|
|
|
|
|
|
但是，在我们不使用数组，而是使用单独的变量的时候，这里就会出现问题了。在Disruptor的RingBuffer（环形缓冲区）的代码里面，定义了一个RingBufferFields类，里面有indexMask和其他几个变量，用来存放RingBuffer的内部状态信息。
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
CPU在加载数据的时候，自然也会把这个数据从内存加载到高速缓存里面来。不过，这个时候，高速缓存里面除了这个数据，还会加载这个数据前后定义的其他变量。这个时候，问题就来了。Disruptor是一个多线程的服务器框架，在这个数据前后定义的其他变量，可能会被多个不同的线程去更新数据、读取数据。这些写入以及读取的请求，会来自于不同的 CPU Core。于是，为了保证数据的同步更新，我们不得不把CPU Cache里面的数据，重新写回到内存里面去或者重新从内存里面加载数据。
|
|
|
|
|
|
而我们刚刚说过，这些CPU Cache的写回和加载，都不是以一个变量作为单位的。这些动作都是以整个Cache Line作为单位的。所以，当INITIAL\_CURSOR\_VALUE 前后的那些变量被写回到内存的时候，这个字段自己也写回到了内存，这个常量的缓存也就失效了。当我们要再次读取这个值的时候，要再重新从内存读取。这也就意味着，读取速度大大变慢了。
|
|
|
|
|
|
```
|
|
|
......
|
|
|
|
|
|
abstract class RingBufferPad
|
|
|
{
|
|
|
protected long p1, p2, p3, p4, p5, p6, p7;
|
|
|
}
|
|
|
|
|
|
|
|
|
abstract class RingBufferFields<E> extends RingBufferPad
|
|
|
{
|
|
|
......
|
|
|
private final long indexMask;
|
|
|
private final Object[] entries;
|
|
|
protected final int bufferSize;
|
|
|
protected final Sequencer sequencer;
|
|
|
......
|
|
|
}
|
|
|
|
|
|
public final class RingBuffer<E> extends RingBufferFields<E> implements Cursored, EventSequencer<E>, EventSink<E>
|
|
|
{
|
|
|
......
|
|
|
protected long p1, p2, p3, p4, p5, p6, p7;
|
|
|
......
|
|
|
}
|
|
|
|
|
|
```
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
面临这样一个情况，Disruptor里发明了一个神奇的代码技巧，这个技巧就是缓存行填充。Disruptor 在 RingBufferFields里面定义的变量的前后，分别定义了7个long类型的变量。前面的7个来自继承的 RingBufferPad 类，后面的7个则是直接定义在 RingBuffer 类里面。这14个变量没有任何实际的用途。我们既不会去读他们，也不会去写他们。
|
|
|
|
|
|
而RingBufferFields里面定义的这些变量都是final的，第一次写入之后不会再进行修改。所以，一旦它被加载到CPU Cache之后，只要被频繁地读取访问，就不会再被换出Cache了。这也就意味着，对于这个值的读取速度，会是一直是CPU Cache的访问速度，而不是内存的访问速度。
|
|
|
|
|
|
## 使用RingBuffer，利用缓存和分支预测
|
|
|
|
|
|
其实这个利用CPU Cache的性能的思路，贯穿了整个Disruptor。Disruptor整个框架，其实就是一个高速的[生产者-消费者模型](https://en.wikipedia.org/wiki/Producer%E2%80%93consumer_problem)（Producer-Consumer）下的队列。生产者不停地往队列里面生产新的需要处理的任务，而消费者不停地从队列里面处理掉这些任务。
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
如果你熟悉算法和数据结构，那你应该非常清楚，如果要实现一个队列，最合适的数据结构应该是链表。我们只要维护好链表的头和尾，就能很容易实现一个队列。生产者只要不断地往链表的尾部不断插入新的节点，而消费者只需要不断从头部取出最老的节点进行处理就好了。我们可以很容易实现生产者-消费者模型。实际上，Java自己的基础库里面就有LinkedBlockingQueue这样的队列库，可以直接用在生产者-消费者模式上。
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
不过，Disruptor里面并没有用LinkedBlockingQueue，而是使用了一个RingBuffer这样的数据结构，这个RingBuffer的底层实现则是一个固定长度的数组。比起链表形式的实现，数组的数据在内存里面会存在空间局部性。
|
|
|
|
|
|
就像上面我们看到的，数组的连续多个元素会一并加载到CPU Cache里面来，所以访问遍历的速度会更快。而链表里面各个节点的数据，多半不会出现在相邻的内存空间，自然也就享受不到整个Cache Line加载后数据连续从高速缓存里面被访问到的优势。
|
|
|
|
|
|
除此之外，数据的遍历访问还有一个很大的优势，就是CPU层面的分支预测会很准确。这可以使得我们更有效地利用了CPU里面的多级流水线，我们的程序就会跑得更快。这一部分的原理如果你已经不太记得了，可以回过头去复习一下[第25讲](https://time.geekbang.org/column/article/102166)关于分支预测的内容。
|
|
|
|
|
|
## 总结延伸
|
|
|
|
|
|
好了，不知道讲完这些，你有没有体会到Disruptor这个框架的神奇之处呢？
|
|
|
|
|
|
CPU从内存加载数据到CPU Cache里面的时候，不是一个变量一个变量加载的，而是加载固定长度的Cache Line。如果是加载数组里面的数据，那么CPU就会加载到数组里面连续的多个数据。所以，数组的遍历很容易享受到CPU Cache那风驰电掣的速度带来的红利。
|
|
|
|
|
|
对于类里面定义的单独的变量，就不容易享受到CPU Cache红利了。因为这些字段虽然在内存层面会分配到一起，但是实际应用的时候往往没有什么关联。于是，就会出现多个CPU Core访问的情况下，数据频繁在CPU Cache和内存里面来来回回的情况。而Disruptor很取巧地在需要频繁高速访问的变量，也就是RingBufferFields里面的indexMask这些字段前后，各定义了7个没有任何作用和读写请求的long类型的变量。
|
|
|
|
|
|
这样，无论在内存的什么位置上，这些变量所在的Cache Line都不会有任何写更新的请求。我们就可以始终在Cache Line里面读到它的值，而不需要从内存里面去读取数据，也就大大加速了Disruptor的性能。
|
|
|
|
|
|
这样的思路，其实渗透在Disruptor这个开源框架的方方面面。作为一个生产者-消费者模型，Disruptor并没有选择使用链表来实现一个队列，而是使用了RingBuffer。RingBuffer底层的数据结构则是一个固定长度的数组。这个数组不仅让我们更容易用好CPU Cache，对CPU执行过程中的分支预测也非常有利。更准确的分支预测，可以使得我们更好地利用好CPU的流水线，让代码跑得更快。
|
|
|
|
|
|
## 推荐阅读
|
|
|
|
|
|
今天讲的是Disruptor，推荐的阅读内容自然是Disruptor的官方文档。作为一个开源项目，Disruptor在自己[GitHub](https://github.com/LMAX-Exchange/disruptor/wiki/Introduction)上有很详细的设计文档，推荐你好好阅读一下。
|
|
|
|
|
|
这里面不仅包含了怎么用好Disruptor，也包含了整个Disruptor框架的设计思路，是一份很好的阅读学习材料。另外，Disruptor的官方文档里，还有很多文章、演讲，详细介绍了这个框架，很值得深入去看一看。Disruptor的源代码其实并不复杂，很适合用来学习怎么阅读开源框架代码。
|
|
|
|
|
|
## 课后思考
|
|
|
|
|
|
今天我们讲解了缓存行填充，你可以试试修改Disruptor的代码，看看在没有缓存行填充和有缓存行填充的情况下的性能差异。你也可以尝试直接修改Disruptor的源码和[性能测试代码](https://github.com/LMAX-Exchange/disruptor/blob/master/src/perftest/java/com/lmax/disruptor/immutable/CustomPerformanceTest.java)，看看运行的结果是什么样的。
|
|
|
|
|
|
欢迎你把你的测试结果写在留言区，和大家一起讨论、分享。如果有收获，你也可以把这篇文章分享给你的朋友。
|
|
|
|