你好，我是庄振运。
前面两讲中，我介绍了性能优化的六大原则和十大策略。从今天开始，我们来通过具体案例的解决方案讲解，了解这些原则和策略是如何应用的。
首先，我们要来探讨的是一个CPU相关的性能优化案例。
这个性能案例，是关于CPU的最后一级缓存的。你应该知道，最后一级缓存（一般也就是L3），如果命中率不高的话，对系统性能会有极坏的影响（相关基础知识建议回顾第15讲）。所以对这一问题，我们要及时准确地监测、暴露出来。
至于具体解决方案，我这里建议采取三种性能优化策略，来提高最后一级缓存的命中率。分别是：紧凑化数据结构、软件预取数据和去除伪共享缓存。它们分别适用于不同的情况。
一切问题的解决都要从性能问题开始入手，我们首先来看看最后一级缓存不命中率太高这个性能问题本身。
缓存的命中率，是CPU性能的一个关键性能指标。我们知道，CPU里面有好几级缓存（Cache），每一级缓存都比后面一级缓存访问速度快。最后一级缓存叫LLC（Last Level Cache）；LLC的后面就是内存。
当CPU需要访问一块数据或者指令时，它会首先查看最靠近的一级缓存（L1）；如果数据存在，那么就是缓存命中（Cache Hit），否则就是不命中（Cache Miss），需要继续查询下一级缓存。
缓存不命中的比例对CPU的性能影响很大，尤其是最后一级缓存的不命中时，对性能的损害尤其严重。这个损害主要有两方面的性能影响：
第一个方面的影响很直白，就是CPU的速度受影响。我们前面讲过，内存的访问延迟，是LLC的延迟的很多倍（比如五倍）；所以LLC不命中对计算速度的影响可想而知。
第二个方面的影响就没有那么直白了，这方面是关于内存带宽。我们知道，如果LLC没有命中，那么就只能从内存里面去取了。LLC不命中的计数，其实就是对内存访问的计数，因为CPU对内存的访问总是要经过LLC，不会跳过LLC的。所以每一次LLC不命中，就会导致一次内存访问；反之也是成立的：每一次内存访问都是因为LLC没有命中。
更重要的是，我们知道，一个系统的内存带宽是有限制的，很有可能会成为性能瓶颈。从内存里取数据，就会占用内存带宽。因此，如果LLC不命中很高，那么对内存带宽的使用就会很大。内存带宽使用率很高的情况下，内存的存取延迟会急剧上升。更严重的是，最近几年计算机和互联网发展的趋势是，后台系统需要对越来越多的数据进行处理，因此内存带宽越来越成为性能瓶颈。
针对LLC不命中率高的问题，我们需要衡量一下问题的严重程度。在Linux系统里，可以用Perf这个工具来测量LLC的不命中率（在第15讲中提到过）。
那么Perf工具是怎么工作的呢？
它是在内部使用性能监视单元，也就是PMU（Performance Monitoring Units）硬件，来收集各种相关CPU硬件事件的数据（例如缓存访问和缓存未命中），并且不会给系统带来太大开销。 这里需要你注意的是，PMU硬件是针对每种处理器特别实现的，所以支持的事件集合以及具体事件原理，在处理器之间可能有所不同。
PMU尤其可以监测LLC相关的指标数据，比如LLC读写计数、LLC不命中计数、LLC预先提取计数等指标。具体用Perf来测量LLC各种计数的命令格式是：
perf stat -e LLC-loads,LLC-load-misses,LLC-stores,LLC-store-misses
下图显示的是一次Perf执行结果。
我们可以看到，在这段取样时间内，有1951M（19.51亿）次LLC的读取，大约16%是不命中。有313M（3.13亿）次LLC的写入，差不多24%是不命中。
那么如何降低LLC的不命中率，也就是提高它的命中率呢？根据具体的问题，至少有三个解决方案。而且，这三个方案也不是互相排斥的，完全可以同时使用。
第一个方案，也是最直白的方案，就是缩小数据结构，让数据变得紧凑。
这样做的道理很简单，对一个系统而言，所有的缓存大小，包括最后一级缓存LLC，都是固定的。如果每个数据变小，各级缓存自然就可以缓存更多条数据，也就可以提高缓存的命中率。这个方案很容易理解。
举个例子，开源的C++ Folly库里面有很多类，比如F14ValueMap，就比一般的标准库实现小很多，从而占用比较少的内存；采用它的话，自然缓存的命中率就比较高。
第二个方案，是用软件方式来预取数据。
这个方案也就是通过合理预测，把以后可能要读取的数据提前取出，放到缓存里面，这样就可以减少缓存不命中率。“用软件方式来预取数据”理论上也算是一种“用空间来换时间”的策略（参见第20讲），因为付出的代价是占用了缓存空间。当然，这个预测的结果可能会不正确。
第三个方案，是具体为了解决一种特殊问题：就是伪共享缓存。伪共享缓存这个问题，我会在后面详细讲到。这个方案也算是一种“空间换时间”的策略，是通过让每个数据结构变大，牺牲一点存储空间，来解决伪共享缓存的问题。
除了最直白的缩小数据结构，另外两个解决方案（用软件方式来预取数据、去除伪共享缓存）都需要着重探讨。
我们先展开讨论一下第二种方案，也就是用软件提前预取指令。
现代CPU其实一般都有硬件指令和数据预取功能，也就是根据程序的运行状态进行预测，并提前把指令和数据预取到缓存中。这种硬件预测针对连续性的内存访问特别有效。
但是在相当多的情况下，程序对内存的访问模式是随机、不规则的，也就是不连续的。硬件预取器对于这种随机的访问模式，根本无法做出正确的预测，这就需要使用软件预取。
软件预取就是这样一种预取到缓存中的技术，以便及时提供给CPU，减少CPU停顿，从而降低缓存的不命中率，也就提高了CPU的使用效率。
现代CPU都提供相应的预取指令，具体来讲，Windows下可以使用VC++提供的_mm_prefetch函数，Linux下可以使用GCC提供的__builtin_prefetch函数。GCC提供了这样的接口，允许开发人员向编译器提供提示，从而帮助GCC为底层的编译处理器产生预取指令。这种策略在硬件预取不能正确、及时地预取数据时，极为有用。
但是软件预取也是有代价的。
一是预取的操作本身也是一种CPU指令，执行它就会占用CPU的周期。更重要的是，预取的内存数据总是会占用缓存空间。因为缓存空间很有限，这样可能会踢出其他的缓存的内容，从而造成被踢出内容的缓存不命中。如果预取的数据没有及时被用到，或者带来的好处不大，甚至小于带来的踢出其他缓存相对应的代价，那么软件预取就不会提升性能。
我自己在这方面的实践经验，有这么几条：
好了，我们接着来讨论第三个方案：去除伪共享缓存。
什么是伪共享缓存呢？
我们都知道，内存缓存系统中，一般是以缓存行（Cache Line）为单位存储的。最常见的缓存行大小是64个字节。现代CPU为了保证缓存相对于内存的一致性，必须实时监测每个核对缓存相对应的内存位置的修改。如果不同核所对应的缓存，其实是对应内存的同一个位置，那么对于这些缓存位置的修改，就必须轮流有序地执行，以保证内存一致性。
但是，这将导致核与核之间产生竞争关系，因为一个核对内存的修改，将导致另外的核在该处内存上的缓存失效。在多线程的场景下就会导致这样的问题。当多线程修改看似互相独立的变量时，如果这些变量共享同一个缓存行，就会在无意中影响彼此的性能，这就是伪共享。
你可以参考下面这张Intel公司提供的图，两个线程运行在不同的核上，每个核都有自己单独的缓存，并且两个线程访问同一个缓存行。
如果线程0修改了缓存行的一部分，比如一个字节，那么为了保证缓存一致性，这个核上的整个缓存行的64字节，都必须写回到内存；这就导致其他核的对应缓存行失效。其他核的缓存就必须从内存读取最新的缓存行数据。这就造成了其他线程（比如线程1）相对较大的停顿。
这个问题就是伪共享缓存。之所以称为“伪共享”，是因为，单单从程序代码上看，好像线程间没有冲突，可以完美共享内存，所以看不出什么问题。由于这种冲突性共享导致的问题不是程序本意，而是由于底层缓存按块存取和缓存一致性的机制导致的，所以才称为“伪共享”。
我工作中也观察到好多次这样的伪共享缓存问题。经常会有产品组来找我们，说他们的产品吞吐量上不去，后来发现就是这方面的问题。所以，我们开发程序时，不同线程的数据要尽量放到不同的缓存行，避免多线程同时频繁地修改同一个缓存行。
举个具体例子，假如我们要写一个多线程的程序来做分布式的统计工作，为了避免线程对于同一个变量的竞争，我们一般会定义一个数组，让每个线程修改其中一个元素。当需要总体统计信息时，再将所有元素相加得到结果。
但是，如果这个数组的元素是整数，因为一个整数只占用几个字节，那么一个64字节的缓存行会包含多个整数，就会导致几个线程共享一个缓存行，产生“伪共享”问题。
这个问题的解决方案，是让每个元素单独占用一个缓存行，比如64字节，也就是按缓存行的大小来对齐（Cache Line Alignment）。具体方法怎么实现呢？其实就是插入一些无用的字节（Padding）。这样的好处，是多个线程可以修改各自的元素和对应的缓存行，不会存在缓存行竞争，也就避免了“伪共享”问题。
这一讲，我们介绍了CPU方面的优化案例，重点讨论了如何降低LLC的缓存不命中率。我们提出了三个方案，分别是紧凑化数据、软件指令预取和去除伪共享缓存。
尤其是第三个方案解决的伪共享缓存问题，对大多数程序员和运维人员而言，不太容易理解。为什么难理解？是因为它牵扯了软件（比如多线程）和硬件（比如缓存一致性和缓存行的大小）的交互。
当多线程共用同一个缓存行，并且各自频繁访问时，会导致严重的称为“伪共享”的性能问题。这种问题，恰如清代词人朱彝尊的两句词，“共眠一舸听秋雨，小簟轻衾各自寒”。所以需要我们狠狠心，把它们强行分开；“棒打鸳鸯”，让它们“大难临头各自飞”，其实呢，是为了它们都好。
硬件指令预取的基本原理是什么？为什么有时候非常有效，但有时候会有害呢？分别试举出一个具体的模块开发中的例子，来说明为什么有效和有害。
欢迎你在留言区分享自己的思考，与我和其他同学一起讨论，也欢迎你把文章分享给自己的朋友。
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