我剛剛找到了這個(gè)庫(kù)，它提供了無(wú)鎖環(huán)，它的運(yùn)行速度比通道快：https : //github.com/textnode/gringo（它的運(yùn)行速度非?？欤绕涫?GOMAXPROCS > 1 ）但有趣的部分是用于管理隊(duì)列狀態(tài)的結(jié)構(gòu)：type Gringo struct { padding1 [8]uint64 lastCommittedIndex uint64 padding2 [8]uint64 nextFreeIndex uint64 padding3 [8]uint64 readerIndex uint64 padding4 [8]uint64 contents [queueSize]Payload padding5 [8]uint64}如果我刪除“paddingX [8]uint64”字段，它的工作速度會(huì)慢 20%。怎么可能？如果有人解釋為什么這種無(wú)鎖算法比通道快得多，甚至是緩沖的，也很感激？
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jeck貓
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填充通過(guò)將每個(gè)結(jié)構(gòu)放在自己的緩存行上來(lái)消除錯(cuò)誤共享。如果兩個(gè)變量共享一個(gè)緩存行，如果有對(duì)另一個(gè)變量的干預(yù)寫(xiě)入，則讀取未修改的變量將與讀取修改的變量一樣昂貴。
當(dāng)一個(gè)變量在多個(gè)內(nèi)核上被讀取而不被修改時(shí)，緩存行由內(nèi)核共享。這使得讀取非常便宜。在任何內(nèi)核可以寫(xiě)入該緩存行的任何部分之前，它必須使其他內(nèi)核上的緩存行無(wú)效。如果任何內(nèi)核稍后從該緩存行讀取，它將發(fā)現(xiàn)緩存行無(wú)效并且必須返回共享它。當(dāng)一個(gè)變量被頻繁修改而另一個(gè)變量被頻繁讀取時(shí)，這會(huì)產(chǎn)生痛苦的額外緩存一致性流量。
繁星淼淼
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它運(yùn)行得更快，因?yàn)樗恍枰i。這是 Java 中的一個(gè)實(shí)現(xiàn)（稱為 Disruptor），效果非常好，似乎是 gringo 的靈感來(lái)源。他們解釋鎖的成本，以及如何可以增加吞吐量這里。
至于padding，論文也暗示了一些原因?；旧希禾幚砥骶彺妗?a >這篇論文很好地解釋了它。通過(guò)讓處理器訪問(wèn)其 1 級(jí)緩存而不是盡可能頻繁地訪問(wèn)內(nèi)存或其外部緩存，您可以獲得巨大的性能提升。但這需要采取額外的預(yù)防措施，因?yàn)樘幚砥鲗⑼耆虞d其緩存，并在每次需要時(shí)重新加載（從內(nèi)存或 2-3 級(jí)緩存）。在并發(fā)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的情況下，正如@David Schwartz 所說(shuō)，錯(cuò)誤共享將迫使處理器更頻繁地重新加載其緩存，因?yàn)橐恍?shù)據(jù)可能會(huì)加載到內(nèi)存行的其余部分中，被修改，并強(qiáng)制整個(gè)緩存再次加載。
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