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什么是伪共享(False Sharing)_缓存行填充与@Contended注解应用

P粉602998670

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发布时间:2026-02-23 16:37:02

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来源于php中文网

原创

伪共享的“假”在于多个线程合法修改不同变量却因缓存行对齐被硬件强制耦合,导致频繁缓存失效;@contended需配合jvm参数和正确用法才生效,手动填充则须精准对齐64字节边界。

什么是伪共享(false sharing)_缓存行填充与@contended注解应用

伪共享到底在“假”什么?

伪共享不是代码写错了,而是多个线程在“合法地、互不干扰地”改不同变量,却因为 CPU 缓存行(Cache Line)这个硬件机制被强行绑在一起——只要两个 long 字段在内存里挨得太近(比如相距不到 64 字节),它们就极可能落在同一个缓存行里。一个线程改 a,另一个线程读/写 b,就会触发 MESI 协议下的缓存失效与重加载,白白消耗上百个 CPU 周期。

典型症状是:线程数翻倍,吞吐量不升反降;热点方法 CPU 使用率高但 IPC(每周期指令数)很低;用 perf stat -e cache-misses,cache-references 或 Intel VTune 能看到异常高的缓存未命中率。

@Contended 注解怎么填才真正生效?

加了 @Contended 不等于就解决了伪共享——它默认是“哑”的,JVM 根本不认。必须同时满足三个条件:

  • 使用 jdk.internal.vm.annotation.Contended(Java 8+,注意不是过时的 sun.misc.Contended
  • 启动时加上 JVM 参数:-XX:+UnlockExperimentalVMOptions -XX:+EnableContended-XX:-RestrictContended 在较新 JDK 中已废弃,以 EnableContended 为准)
  • 字段需是实例字段(static 字段不支持)

示例:

import jdk.internal.vm.annotation.Contended;

public class Metrics {
    @Contended private long successCount;
    @Contended private long failCount;
}

这样编译后,JVM 会在每个字段前后插入填充字节,确保它们各自独占一个 64 字节缓存行。

字段级 vs 类级 @Contended,别乱套用

类级标注(@Contended 加在 class 上)会让整个对象实例字段区两端都填充,相当于给整块字段内存“包边”,开销大且不精准;字段级才是日常该用的方式。

还有一个少有人知但实用的技巧:@Contended("group1") 可以把多个字段归入同一争用组,它们在内存中连续排列,但与其他字段隔离——适合一组强关联、又需避免跨核竞争的计数器,比如 readCountwriteCount

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容易踩的坑:

  • 误用 static 字段 + @Contended → 完全无效,JVM 忽略
  • 忘了加 JVM 参数 → 编译通过、运行无报错、但填充不发生,伪共享照旧
  • 在非底层框架(如业务 DTO)滥用 → 每个字段多占 64 字节,对象膨胀严重,GC 压力上升

不用 @Contended 怎么办?手动填充也得讲逻辑

如果不能用内部 API(比如受限于 JDK 版本或合规要求),就得手动填充。核心原则不是“随便加几个 long”,而是确保目标字段的起始地址对齐到 64 字节边界。

例如,想让 value 独占缓存行:

public class PaddedCounter {
    // 7 个 long = 56 字节前置填充
    private long p1, p2, p3, p4, p5, p6, p7;
    private volatile long value;
    // 7 个 long = 56 字节后置填充(可选,防后续字段挤进来)
    private long q1, q2, q3, q4, q5, q6, q7;
}

注意:字段顺序影响内存布局,JVM 默认按声明顺序分配;若开启 -XX:+UseCompressedOops(默认开启),对象头是 12 字节,填充计算要从偏移 12 开始算。

更稳妥的做法是用 -XX:+PrintFieldLayout 查看实际布局,而不是靠经验猜。

真正难的不是填多少字节,而是判断“谁该被隔离”——高频更新的计数器、RingBuffer 的生产者/消费者指针、Disruptor 中的序列号字段……这些才是填充的优先级目标。盲目给所有字段加 padding,只会让问题从性能变成内存。

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