各位观众老爷们，大家好！我是你们的老朋友，BUG终结者。今天咱们不聊框架，不聊设计模式，来点硬核的，聊聊JS的“CPU微架构”级别优化，听起来是不是有点吓人？别怕，其实没那么玄乎，今天的主题就是：Cache Line Padding 与 False Sharing。
咱们先来个开胃菜，想象一下，你去超市买东西，你肯定不会只买一根葱就走吧？一般都会顺便买点蒜、姜啥的。CPU也是这么想的，它从内存里拿数据，也不会只拿你想要的那个，而是把附近的一堆都拿走，放到它的“小金库”里，这个“小金库”就是Cache（缓存）。
好，现在正式开始今天的“表演”。
一、什么是Cache Line？
Cache Line，顾名思义，就是Cache里的一行。它就像超市货架上的一排商品，CPU每次从内存拿数据，都是以Cache Line为单位拿的。Cache Line的大小通常是64字节（也有32字节或128字节的，但64字节最常见）。
所以，即使你只需要一个字节的数据，CPU也会把这个字节所在的Cache Line都拿过来。这就是Cache Line的基本概念。
二、Cache的层级结构
CPU的缓存可不止一层，它有L1 Cache、L2 Cache、L3 Cache，甚至还有L4 Cache（比较少见）。一般来说：
- L1 Cache: 速度最快，容量最小，通常是每个核心独占。
- L2 Cache: 速度比L1慢，容量比L1大，通常也是每个核心独占。
- L3 Cache: 速度最慢，容量最大，通常是所有核心共享。
可以简单理解为：你碗里的饭（L1），你桌子上的菜（L2），饭店的厨房（L3）。
三、什么是False Sharing？
这个才是今天的重头戏。False Sharing，翻译过来就是“虚假共享”。什么意思呢？
想象一下，你和你室友合租，你们共用一个冰箱，你负责放蔬菜，他负责放水果。但问题来了，你们的菜和水果都放在冰箱的最上面一层，虽然你们井水不犯河水，但每次你拿蔬菜，都会碰到他的水果，导致他也要重新整理他的水果。
这就是False Sharing！
在多线程编程中，如果多个线程访问的数据，虽然它们逻辑上不相关，但是却位于同一个Cache Line中，那么当其中一个线程修改了数据，会导致整个Cache Line失效，其他线程必须重新从内存中加载这个Cache Line。
即使其他线程只是读取数据，也会受到影响！这就是False Sharing的可怕之处。
举个例子：
假设我们有以下的代码：
const NUM_THREADS = 2;
const ITERATIONS = 10000000;
// 模拟共享变量
let sharedData = [0, 0];
// 创建线程
function createThread(threadId) {
return new Promise((resolve) => {
const startTime = performance.now();
for (let i = 0; i < ITERATIONS; i++) {
// 线程只更新自己的数据
sharedData[threadId]++;
}
const endTime = performance.now();
const duration = endTime - startTime;
console.log(`Thread ${threadId} took ${duration} ms`);
resolve();
});
}
async function main() {
const threads = [];
for (let i = 0; i < NUM_THREADS; i++) {
threads.push(createThread(i));
}
await Promise.all(threads);
console.log("Final sharedData:", sharedData);
}
main();这段代码创建了两个线程，每个线程只更新sharedData数组中自己的那一部分。理论上，这两个线程应该互不干扰。但是，如果sharedData[0]和sharedData[1]位于同一个Cache Line中，就会发生False Sharing。
如何确定是否发生了False Sharing？
这才是关键！在JS里，我们不能直接访问内存地址，所以很难直接判断是否发生了False Sharing。但我们可以通过性能测试来间接判断。
四、Cache Line Padding：解决False Sharing的利器
既然False Sharing是由于多个线程访问的数据位于同一个Cache Line中导致的，那么我们就可以通过Cache Line Padding来解决这个问题。
Cache Line Padding就是在共享变量的周围填充一些无用的数据，使得每个共享变量都位于不同的Cache Line中。
改造上面的代码：
const NUM_THREADS = 2;
const ITERATIONS = 10000000;
const CACHE_LINE_SIZE = 64; // 假设Cache Line大小为64字节
// 模拟共享变量，并进行Cache Line Padding
let sharedData = [
{ value: 0, padding: new Array(CACHE_LINE_SIZE / 8 - 1).fill(0) }, // 64字节 / 8字节 (Number类型) - 1(value属性)
{ value: 0, padding: new Array(CACHE_LINE_SIZE / 8 - 1).fill(0) },
];
// 创建线程
function createThread(threadId) {
return new Promise((resolve) => {
const startTime = performance.now();
for (let i = 0; i < ITERATIONS; i++) {
// 线程只更新自己的数据
sharedData[threadId].value++;
}
const endTime = performance.now();
const duration = endTime - startTime;
console.log(`Thread ${threadId} took ${duration} ms`);
resolve();
});
}
async function main() {
const threads = [];
for (let i = 0; i < NUM_THREADS; i++) {
threads.push(createThread(i));
}
await Promise.all(threads);
console.log("Final sharedData:", sharedData);
}
main();我们给sharedData数组的每个元素都添加了一个padding属性，这个属性是一个填充数组，它可以保证每个value属性都位于不同的Cache Line中。
代码解释：
CACHE_LINE_SIZE = 64：假设Cache Line的大小为64字节。new Array(CACHE_LINE_SIZE / 8 - 1).fill(0)：创建一个填充数组，大小为Cache Line大小除以每个数字的字节数（JavaScript中Number类型通常是8字节）再减去1。 为什么要减1呢？ 因为value属性本身也占用了8字节，所以我们只需要填充剩下的空间即可。sharedData[threadId].value++： 线程只更新自己的value属性。
五、性能测试：见证奇迹的时刻
现在我们可以分别运行原始代码和经过Cache Line Padding的代码，然后比较它们的性能。
测试方法：
可以使用performance.now()来测量代码的执行时间。
测试结果：
通常情况下，经过Cache Line Padding的代码会比原始代码快很多。但具体提升多少，取决于你的CPU、内存、以及线程的数量。
测试结果示例（仅供参考）：
| 代码版本 | 执行时间（毫秒） |
|---|---|
| 原始代码 | 1500 |
| Cache Line Padding | 800 |
可以看到，经过Cache Line Padding，性能提升了近一倍！
六、JS中的局限性与变通方法
在JS中，由于没有直接操作内存的API，所以Cache Line Padding的实现比较麻烦，而且效果也可能不如C++或Java那样明显。
局限性：
- 内存布局不可控： JS引擎会优化内存布局，即使你进行了Cache Line Padding，也无法保证变量一定位于不同的Cache Line中。
- 对象头的开销： JS对象的结构本身会带来一些额外的开销，这会影响Cache Line Padding的效果。
- JIT编译器的优化： JIT编译器可能会对代码进行优化，这可能会消除Cache Line Padding的效果。
变通方法：
虽然JS中的Cache Line Padding存在一些局限性，但我们仍然可以通过一些变通方法来提高性能：
-
使用ArrayBuffer： ArrayBuffer是JS中用于表示原始二进制数据的类型，它可以更精确地控制内存布局。你可以使用ArrayBuffer来模拟C++中的结构体，并进行Cache Line Padding。
const NUM_THREADS = 2; const ITERATIONS = 10000000; const CACHE_LINE_SIZE = 64; const INT_SIZE = 4; // 整数大小，字节 // 创建ArrayBuffer const buffer = new ArrayBuffer(NUM_THREADS * CACHE_LINE_SIZE); // 创建视图 const views = []; for (let i = 0; i < NUM_THREADS; i++) { views.push(new Int32Array(buffer, i * CACHE_LINE_SIZE, INT_SIZE / 4)); // 每个整数占4字节 } // 创建线程 function createThread(threadId) { return new Promise((resolve) => { const startTime = performance.now(); for (let i = 0; i < ITERATIONS; i++) { views[threadId][0]++; // 直接修改ArrayBuffer中的值 } const endTime = performance.now(); const duration = endTime - startTime; console.log(`Thread ${threadId} took ${duration} ms`); resolve(); }); } async function main() { const threads = []; for (let i = 0; i < NUM_THREADS; i++) { threads.push(createThread(i)); } await Promise.all(threads); console.log("Final values:", views.map(v => v[0])); } main();在这个例子中，我们使用ArrayBuffer来分配内存，并使用Int32Array视图来访问内存。每个线程的视图都位于不同的Cache Line中，从而避免了False Sharing。
-
减少共享变量： 尽量减少线程之间的共享变量，可以使用消息传递或其他并发模型来避免共享变量。
-
使用Immutable Data： 使用不可变数据结构可以避免多个线程同时修改同一个数据，从而减少False Sharing的风险。
-
代码优化： 优化代码可以减少CPU的负载，从而间接提高性能。例如，可以使用位运算代替乘除运算，或者使用查找表代替复杂的计算。
七、总结与注意事项
- Cache Line是CPU缓存的基本单位，通常是64字节。
- False Sharing是指多个线程访问的数据位于同一个Cache Line中，导致性能下降的现象。
- Cache Line Padding是一种解决False Sharing的有效方法。
- 在JS中，Cache Line Padding的实现比较麻烦，效果也可能不如C++或Java那样明显。
- 在进行Cache Line Padding之前，一定要进行性能测试，以确定是否真的有必要。
- Cache Line Padding可能会增加内存占用，所以需要权衡利弊。
- JS引擎会不断优化，所以Cache Line Padding的效果可能会随着JS引擎的版本而变化。
八、实战案例
假设你正在开发一个游戏引擎，需要处理大量的粒子效果。每个粒子都有自己的位置、速度、颜色等属性。如果使用多线程来更新粒子的属性，就可能会发生False Sharing。
解决方案：
-
使用ArrayBuffer： 将所有粒子的属性存储在一个ArrayBuffer中，并使用Float32Array视图来访问属性。
-
Cache Line Padding： 在每个粒子的属性周围填充一些无用的数据，使得每个粒子的属性都位于不同的Cache Line中。
-
Job System： 将粒子更新任务分解成多个小的Job，每个Job负责更新一部分粒子的属性。
-
Worker Threads： 使用Worker Threads来并行执行Job。
代码示例（简化版）：
const NUM_PARTICLES = 10000;
const NUM_THREADS = 4;
const CACHE_LINE_SIZE = 64;
const FLOAT_SIZE = 4; // 浮点数大小，字节
const PARTICLE_SIZE = CACHE_LINE_SIZE; // 每个粒子占用一个Cache Line
// 创建ArrayBuffer
const buffer = new ArrayBuffer(NUM_PARTICLES * PARTICLE_SIZE);
// 创建视图
const positions = new Float32Array(buffer);
const velocities = new Float32Array(buffer);
const colors = new Float32Array(buffer);
// 初始化粒子
for (let i = 0; i < NUM_PARTICLES; i++) {
positions[i * PARTICLE_SIZE / FLOAT_SIZE] = Math.random(); // x
positions[i * PARTICLE_SIZE / FLOAT_SIZE + 1] = Math.random(); // y
velocities[i * PARTICLE_SIZE / FLOAT_SIZE] = (Math.random() - 0.5) * 0.1;
velocities[i * PARTICLE_SIZE / FLOAT_SIZE + 1] = (Math.random() - 0.5) * 0.1;
colors[i * PARTICLE_SIZE / FLOAT_SIZE] = Math.random();
colors[i * PARTICLE_SIZE / FLOAT_SIZE + 1] = Math.random();
colors[i * PARTICLE_SIZE / FLOAT_SIZE + 2] = Math.random();
}
// 创建Worker线程
const workers = [];
for (let i = 0; i < NUM_THREADS; i++) {
const worker = new Worker("worker.js");
workers.push(worker);
}
// 分配任务
const particlesPerThread = Math.ceil(NUM_PARTICLES / NUM_THREADS);
for (let i = 0; i < NUM_THREADS; i++) {
const start = i * particlesPerThread;
const end = Math.min(start + particlesPerThread, NUM_PARTICLES);
workers[i].postMessage({ start, end, buffer });
}
// worker.js (Worker线程的代码)
self.addEventListener("message", (event) => {
const { start, end, buffer } = event.data;
const positions = new Float32Array(buffer);
const velocities = new Float32Array(buffer);
for (let i = start; i < end; i++) {
// 更新粒子位置
positions[i * PARTICLE_SIZE / 4] += velocities[i * PARTICLE_SIZE / 4];
positions[i * PARTICLE_SIZE / 4 + 1] += velocities[i * PARTICLE_SIZE / 4 + 1];
// 边界检测
if (positions[i * PARTICLE_SIZE / 4] < 0 || positions[i * PARTICLE_SIZE / 4] > 1) {
velocities[i * PARTICLE_SIZE / 4] *= -1;
}
if (positions[i * PARTICLE_SIZE / 4 + 1] < 0 || positions[i * PARTICLE_SIZE / 4 + 1] > 1) {
velocities[i * PARTICLE_SIZE / 4 + 1] *= -1;
}
}
self.postMessage("done");
});这个例子展示了如何使用ArrayBuffer、Cache Line Padding、Job System和Worker Threads来优化粒子效果的性能。
九、总结
今天我们深入探讨了JS中的Cache Line Padding和False Sharing。虽然JS不像C++那样可以直接控制内存，但我们仍然可以通过一些变通方法来提高性能。记住，在进行任何优化之前，一定要进行性能测试，并权衡利弊。
希望今天的讲座对大家有所帮助。记住，优化是一个持续的过程，需要不断学习和实践。
好了，今天的分享就到这里，各位观众老爷们，下次再见！