數(shù)組遍歷方式

我們先來看一個很經典的例子(例子是C語言寫的，其他語言實現(xiàn)也都是差不多的)：

#include < stdio.h >
#include < stdlib.h >
#include < time.h >
int main()
{
    clock_t begin, end;
    double cost;

    begin = clock();

    int count = 10000;

    int* array = (int*)malloc(sizeof(int) * count * count);//2維數(shù)組

    

    //代碼1 按行遍歷
    //for (int i = 0;i < count;i++) {
    // for (int j = 0; j < count; j++) {
    //  array[i * count + j] = 0;
    // }
    //}

    //代碼2 按列遍歷
    for (int i = 0;i < count;i++) {
        for (int j = 0; j < count; j++) {
            array[j * count + i] = 0;
        }
    }

    end = clock();
    cost = (double)(end - begin) / CLOCKS_PER_SEC;
    printf("constant CLOCKS_PER_SEC is: %ld, time cost is: %lf", CLOCKS_PER_SEC, cost);

    return 0;
}

運行結果：

#代碼1 
constant CLOCKS_PER_SEC is: 1000, time cost is: 0.126000
    
#代碼2
constant CLOCKS_PER_SEC is: 1000, time cost is: 0.301000

CLOCKS_PER_SEC=1000，表示當前電腦1秒是被分成了1000個時間片，也就是說時間測量最小單位為1ms

所以上述代碼1，在筆者的電腦運行耗時大約0.126ms；而代碼2，運行耗時卻高達0.301ms

這2段代碼塊 基本一致，唯獨遍歷方式不同 ，代碼1是按行遍歷，而代碼2是按列遍歷

無非是遍歷方式不一樣，但為啥運行效率會差這么多呢？

我們知道在內存中，數(shù)組一般是按行存儲的，如array[0][0],array[0][1],...,array[2][0],array[2][1],...

上述代碼塊1是按行遍歷，而代碼塊2是按列遍歷，按行遍歷時可以由指向數(shù)組第一個數(shù)的指針一直往下走，就可以遍歷完整個數(shù)組，而按列遍歷則要獲得指向每一列的第一行的元素的指針，然后每次將指針指下一行，但是指針的尋址很快，所以在內存中這2種數(shù)組遍歷方式的效率，不會有明顯的區(qū)別

那為啥運行效率會差這么多呢

其實這個背后其實是CPU Cache起作用！筆者吐血畫了張圖幫助大家更直觀地了解原理
：

上圖，左邊是數(shù)組按列遍歷的情況，右邊是按行遍歷的情況，筆者把他們合到了一張圖上，這樣對比度更強

我們知道CPU Cahce利用了空間局部性的原理來提高性能，如果一個內存的位置被引用，那么將來它附近的位置也會被引用

也就是說當數(shù)組按行遍歷時，當訪問第一個數(shù)組元素array[0][0]，CPU會在緩存中，尋找這個內存地址對應的Cache Line，這時候肯定找不到啊，發(fā)生緩存缺失cache miss，會觸發(fā)CPU把array[0][0]地址處以及后面連續(xù)的一段內存都load到Cache Line中，這個時候訪問數(shù)組中第2~8個元素，會直接在CPU Cache中找到對應的數(shù)據，即緩存命中cache hit，這樣就不需要訪問內存了；直到訪問第9個數(shù)組元素，再次發(fā)生cache miss，周而復始直到程序結束

CPU每次能加載多少內存到Cache Line中，主要取決于Cache Line的容量，上圖只是舉個例子，一般主流的 CPU 的 Cache Line 大小是64 Byte，過大或者過小都會影響性能

我們可以發(fā)現(xiàn)按行遍歷時， 訪問數(shù)組元素的順序，是與內存中數(shù)組元素存放的順序一致 ，每次發(fā)生cache miss，都加載一堆內存區(qū)域的數(shù)據，數(shù)組后續(xù)元素都能在緩存中找到對應的數(shù)據，這樣緩存命中率較高，從而減少緩存缺失導致的開銷

而按列遍歷時， 訪問數(shù)組元素的順序，是和內存中數(shù)組元素存放的順序不一致，跳躍式訪問 ，每次發(fā)生cache miss，哪怕都加載一堆內存區(qū)域的數(shù)據，像上圖一樣每次緩存只能命中1次，會導致頻繁發(fā)生cache miss，因此緩存命中率特別低

而 緩存讀寫速度要遠遠快于內存的讀寫速度 ，這里筆者再次拿出經典的儲存器金字塔圖，在馮諾依曼架構下，計算機存儲器是分層次的，存儲器的層次結構如下圖所示，是一個金字塔形狀的東西。從上到下依次是寄存器、緩存、主存(內存)、硬盤等等

離CPU越近的存儲器，訪問速度越來越快，容量越來越小，每字節(jié)的成本也越來越昂貴

比如一個主頻為3.0GHZ的CPU，寄存器的速度最快，可以在1個時鐘周期內訪問，一個時鐘周期(CPU中基本時間單位)大約是0.3納秒，內存訪問大約需要120納秒，固態(tài)硬盤訪問大約需要50-150微秒，機械硬盤訪問大約需要1-10毫秒，最后網絡訪問最慢，得幾十毫秒左右。

這個大家可能對時間不怎么敏感，那如果我們把 一個時鐘周期如果按1秒算的話，那寄存器訪問大約是1s，內存訪問大約就是6分鐘 ，固態(tài)硬盤大約是2-6天 ，傳統(tǒng)硬盤大約是1-12個月，網絡訪問就得幾年了 ！我們可以發(fā)現(xiàn)CPU的速度和內存等存儲器的速度，完全不是一個量級上的。

所以盡可能地讓代碼只訪問緩存，避免頻繁訪問內存，能極大地提高代碼性能，所以數(shù)組按行遍歷要遠遠快于是按列遍歷，當然前提條件數(shù)組在內存中是按行儲存的

循環(huán)的步長

我們這里還是舉一個經典例子:

#include < stdio.h >
#include < stdlib.h >
#include < time.h >
int main()
{
    clock_t begin, end;
    double cost;

    begin = clock();

    const int LEN = 64 * 1024 * 1024;

    int* arr = (int*)malloc(sizeof(int) * LEN);

    //代碼1
    //for (int i = 0; i < LEN; i += 2) arr[i] *= 3;

    //代碼2
    for (int i = 0; i < LEN; i += 8) arr[i] *= 3;

    end = clock();
    cost = (double)(end - begin) / CLOCKS_PER_SEC;
    printf("constant CLOCKS_PER_SEC is: %ld, time cost is: %lf", CLOCKS_PER_SEC, cost);

    return 0;
}

代碼1這個循環(huán)功能是將數(shù)組的每2個值乘3，代碼2循環(huán)則將每8個值乘3，也就是代碼1應該比代碼少4倍的計算量，那有人可能會認為，時間也會節(jié)約4分之三

但真的是這樣嗎？

我們直接來看運行結果:

#代碼1 
constant CLOCKS_PER_SEC is: 1000, time cost is: 0.068000
#代碼2
constant CLOCKS_PER_SEC is: 1000, time cost is: 0.058000

我們發(fā)現(xiàn)在筆者的電腦跑下來，時間分別是：0.068ms,0.058ms;它們的耗時其實差不多，遠遠沒有4倍差距那么大

其實 循環(huán)執(zhí)行時間長短由數(shù)組的內存訪問次數(shù)決定的，而非整型數(shù)的乘法運算次數(shù) ；因為這個時候緩存已經起作用了，當緩存丟失時，CPU這個時候會將一段內存加載到緩存中，以Cache Line為單位，一般是64Byte

而上述代碼中無論步長是2還是8，都是在一個Cache Line中，CPU訪問同一個緩存行內其它值的開銷是很小的；另一方面這兩個循環(huán)的主存訪問次數(shù)其實是一樣的。所以這2個循環(huán)耗時相差不大

但這并不意味這步長無論多大都是這樣的，是有一個臨界點的；在C語言中，一個整型=4個字節(jié)，所以16個整型數(shù)占用64字節(jié)(Byte)=一個Cache Line(64Byte)

因此當Cache Line大小為64Byte時，步長在1~16范圍內，循環(huán)運行時間相差不大。但從16往后，每次步長加倍，運行時間減半

上圖來源于Gallery of Processor Cache Effects

偽共享和緩存行對齊

我們再來看一個多線程的例子：

#include < stdio.h >
#include < stdlib.h >
#include < time.h >
#include < pthread.h >

struct S {
    long long a;
    //long long noop[8];
    long long b;
} s;

void* threadA(void* p) 
{
    for (int i = 0; i < 100000000; i++) {
        s.a++;
    }
    return NULL;
}

void* threadB(void* p)
{
    for (int i = 0; i < 100000000; i++) {
        s.b++;
    }
        
    return NULL;
}

int main()
{
    clock_t begin, end;
    double cost;

    begin = clock();

    pthread_t thread1, thread2;
    pthread_create(&thread1, NULL, threadA, NULL);

    pthread_create(&thread2, NULL, threadB, NULL);

    pthread_join(thread1, NULL);
    pthread_join(thread2, NULL);

    end = clock();
    cost = (double)(end - begin) / CLOCKS_PER_SEC;
    printf("constant CLOCKS_PER_SEC is: %ld, time cost is: %lf", CLOCKS_PER_SEC, cost);

    return 0;
}

運行結果：

constant CLOCKS_PER_SEC is: 1000, time cost is: 0.194000

上述例子，表示2個線程同時修改兩個相鄰的變量（在一個結構體內），而在C語言中，long類型占8個字節(jié)，所以這2個變量a、b都在同一個Cache Line中；另外在如今多核CPU的時代，2個線程可能由不同核心分別執(zhí)行，那么緩存一致性的問題不可避免。

我們知道， 緩存的加載更新不是以字節(jié)為單位，而是以Cache Line為單位 ，在基于mesi協(xié)議下，當2個線程同時修改兩個相鄰的變量，整個Cache Line都會被整個刷新

這會出現(xiàn)一個偽共享現(xiàn)象：當線程A讀取變量a，并修改a，線程A在未寫回緩存之前，同時另一個線程B讀取了b，讀取這個b所在的緩存，由于緩存一致性協(xié)議，其實該緩存行處于無效狀態(tài)，需要重新加載緩存。這就是 緩存?zhèn)喂蚕韋alse-sharing 。使用緩存的本意是為了提高性能，但是現(xiàn)在場景下，多個線程在不同的CPU核心上高頻反復訪問這種CacheLin偽共享的變量，會嚴重犧牲性能

所以我們寫代碼的時候需要注意偽共享問題，那如何解決呢？

其實也很簡單，我們只要保證多線程需要同時操作的變量不在同一個Cache Line中即可，我們這里Cache Line的大小為64字節(jié)，最簡單的方法我們只需在這個例子的結構體中，再加一行代碼

struct S {
    long long a;
    long long noop[8];
    long long b;
} s;

long long noop[8];占用8*8=64字節(jié)，也就是一個Cache Line的大小，這樣就能保證變量a、b不在同一個Cache Line中，這樣就不會再出現(xiàn)偽共享現(xiàn)象

最后我們校驗一下，從最終執(zhí)行結果來看，時間確實節(jié)約了不少：

constant CLOCKS_PER_SEC is: 1000, time cost is: 0.148000

當然還有其他優(yōu)化方式，比如編譯器直接優(yōu)化，如果我們對偽共享現(xiàn)象 反向思考 ，當有多個小變量并不涉及到很復雜的讀寫依賴，那么我們應該盡可能將這些小變量放在同一個緩存行Cache Line上，這個也叫做緩存行對齊

因為這些小變量可能散落在內存的各個地方，降低緩存命中率，就得多次加載到緩存，那如果能一起加載到同一個緩存行上，緩存命中率就能大大提高，從而提升代碼的性能

在C語言中，為了避免偽共享，編譯器會自動將結構體，字節(jié)補全以及 內存對齊 (內存對齊就不展開講了，感興趣地自行去了解一下);另外對齊的大小最好是緩存行的長度，這樣緩存只要load一次即可

#define CACHE_LINE  64   //緩存行長度
struct S1 {int a, b, c, d;} __attribute__ ((aligned(CACHE_LINE)));//__align用于顯式對齊，這種方式使得結構體字節(jié)對齊的大小為緩存行的大小

最后再補充一個，Linux提供一個函數(shù)，sched_setaffinity可以在多核CPU系統(tǒng)中，設置線程的CPU親和力，使線程綁定在某一個或幾個CPU核心上運行，避免在多個核心之間來回切換，因為L3 Cache 是多核心之間共享的，但L1 和 L2 Cache都是每個核心獨有的，如果線程都在同一個核心上執(zhí)行，能夠減少保證緩存一致性的操作，從而減少訪問內存的頻率，提升程序性能。