多核编程：选择合适的结构体大小，提高多核并发性能

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在现代的程序设计中，多核编程已经是很普遍的应用了。多核编程究竟有什么不同？我们如何提高多核编程的性能？针对这个问题，我们需要了解多核与单核在体系架构上有什么不同。

由于本文不是用于介绍多核架构的文章，所以不准备对其架构进行展开。感兴趣的朋友可以自行搜索google。今天就说其中的一点。大家都知道现代的CPU都具有cache，用于提高CPU访问指令或者数据的速度――一般来说，指令cache和数据cache是分开的，因为这样性能更好。在cache的匹配和访问过程中，cache的最小单元是line，即cache line，有的也称其为cache的data block。之所以称为block，因为在cache中存的不是内存传递的最小单元（字），而是多个字――32位机，一个字为4个bytes。当cache miss的时候，CPU从内存中预取一个data block大小的数据，放到cache中。（这里只是一个极其简单的描述，准确具体请google）。

回归正题。在多核编程下，cache line又是如何影响多核的性能的呢。比如有两个CPU，CPU1要修改一个变量var的值。这时var是在CPU1的cache中的，var的值被更新。那么万一CPU2的cache中也有var怎么办？为了保证数据的一致性，CPU1需要使CPU2中var变量对应的cache line失效或者将其同样更新为最新值。一般来说，使其失效更为普遍。如果使失效，那么当CPU2要访问var时，会产生一次cache miss。如果使其更新，同样要涉及更新CPU2的cache line操作，都是要损失一定性能的。

在多核编程的时候，为了保证并发性，往往使用空间来换取时间，让每个CPU访问独立的变量或者per cpu的变量，来避免加锁。这是一种很常见的多核编程技巧。一般的简单实现，都是使用数组来实现，其中数组的个数为CPU的个数。那么，在这个时候，该变量就需要选用一个适当的size，来避免多核cache失效带来的性能下降。

下面看实例。（我的硬件平台：双核Intel(R) Pentium(R) 4 CPU，这个CPU的cache line为64 bytes）

#define _GNU_SOURCE
#include <pthread.h>
#include <sched.h>
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <errno.h>
#include <sys/types.h>
#include <unistd.h>

// 设置线程的CPU亲和性，使不同线程同时运行在不同的CPU上
static int set_thread_affinity(int cpu_id)
{
    cpu_set_t cpuset;
    int ret;

    CPU_ZERO(&cpuset);
    CPU_SET(cpu_id, &cpuset);

    ret = pthread_setaffinity_np(pthread_self(), sizeof(cpu_set_t), &cpuset);
    if (ret != 0) {
        printf("set affinity error\n");
        return -1;
    }

    return 0;
}

 //检查线程的CPU亲和性

static void check_cpu_affinity(void)
{
    cpu_set_t cpu_set;
    int ret;
    int i;

    ret = pthread_getaffinity_np(pthread_self(), sizeof(cpu_set_t), &cpu_set);
    if (ret != 0) {
        printf("check err!\n");
        return;
    }

    for (i = 0; i < CPU_SETSIZE; ++i) {
        if (CPU_ISSET(i, &cpu_set)) {
            printf("cpu %d\n", i);
        }
    }

}


#define CPU_NR          2
#define CACHE_LINE_SIZE 64
#define VAR_NR ((CACHE_LINE_SIZE/sizeof(int))-1)
//这个结构为多核编程中最频繁使用的结构
//其size大小为本文重点
struct key {
    int a[VAR_NR];
    //int pad;
} __attribute__((packed));
//使用空间换时间，每个CPU拥有不同的数据
static struct key g_key[CPU_NR];

  //丑陋的硬编码――这里仅仅为了说明问题，我就不改了。

static void real_job(int index)
{
#define LOOP_NR 100000000
    struct key *k = g_key+index;

    int i;
    for (i = 0; i < VAR_NR; ++i) {
        k->a[i] = i;
    }

    for (i = 0; i < LOOP_NR; ++i) {
        k->a[14] = k->a[14]+k->a[3];
        k->a[3] = k->a[14]+k->a[5];
        k->a[1] = k->a[1]+k->a[7];
        k->a[7] = k->a[1]+k->a[9];
    }
}

static volatile int thread_ready = 0;

  //这里使用丑陋的硬编码。最好是通过参数来设置亲和的CPU

  //这个线程运行在CPU 1上

static void *thread_task(void *data)
{
    set_thread_affinity(1);
    check_cpu_affinity();

    thread_ready = 1;

    real_job(1);

    return NULL;
}

int main(int argc, char *argv[])
{
    pthread_t tid;
    int ret;

 

     //设置主线程运行在CPU 0上

    ret = set_thread_affinity(0);
    if (ret != 0) {
        printf("err1\n");
        return -1;
    }
    check_cpu_affinity();

     //提高优先级，避免进程被换出。因为换出后，cache会失效，会影响测试效果

    ret = nice(-20);
    if (-1 == ret) {
        printf("err2\n");
        return -1;
    }

    ret = pthread_create(&tid, NULL, thread_task, NULL);
    if (ret != 0) {
        printf("err2\n");
        return -1;
    }

     //忙等待，使两个real_job同时进行

    while (!thread_ready)
        ;

    real_job(0);

    pthread_join(tid, NULL);

    printf("Completed!\n");

    return 0;
}

感兴趣的同学，可以修改这代码，使其运行更多的线程来测试。但是一定注意你的平台的cache line的大小。

第一次，关键结构struct key的size为60字节。这样主线程CPU 0 在访问g_key[0]的时候，其对应的cache line包含了g_key[1]的开头部分的数据。那么当主线程更新g_key[0]的值时，会使CPU 1的cache失效，导致CPU1 访问g_key[1]的部分数据时产生cache miss，从而影响性能。

下面编译运行：

[root@Lnx99 cache]#gcc -g -Wall cache_line.c -lpthread -o no_padd
[root@Lnx99 cache]#time ./no_padd
cpu 0
cpu 1
Completed!

real 0m9.830s
user 0m19.427s
sys 0m0.011s
[root@Lnx99 cache]#time ./no_padd
cpu 0
cpu 1
Completed!

real 0m10.081s
user 0m20.074s
sys 0m0.010s
[root@Lnx99 cache]#time ./no_padd
cpu 0
cpu 1
Completed!

real 0m9.989s
user 0m19.877s
sys 0m0.010s

下面我们把int pad前面的//去掉，使struct key的size变为64字节，即与cache line匹配。这时CPU 0修改g_key[0]时就不会影响CPU 1的cache。因为g_key[1]的数据不包含在g_key[0]所在的CPU 0的cache中。也就是说g_key[0]和g_key[1]的所在的cache line已经独立，不会互相影响了。

请看测试结果：

[root@Lnx99 cache]#gcc -g -Wall cache_line.c -lpthread -o padd
[root@Lnx99 cache]#time ./padd
cpu 0
cpu 1
Completed!

real 0m1.824s
user 0m3.614s
sys 0m0.012s
[root@Lnx99 cache]#time ./padd
cpu 0
cpu 1
Completed!

real 0m1.817s
user 0m3.625s
sys 0m0.011s
[root@Lnx99 cache]#time ./padd
cpu 0
cpu 1
Completed!

real 0m1.824s
user 0m3.613s
sys 0m0.011s

结果有些出人意料吧。同样的代码，仅仅是更改了关键结构体的大小，性能却相差了近10倍！

从这个例子中，我们应该学到

1. CPU的cache对于提高程序性能非常重要！一个良好的设计，可以保证更高的cache hit，从而得到更好的性能；

2. 多核编程中，对于cache line一定要格外关注。关键结构体size大小的控制和选择，可以大幅提高多核的性能；

3. 在多核编程中，写程序时，一定要思考，思考，再思考