各位观众，各位朋友，各位同行，大家好！今天咱们聊点儿刺激的——CPU缓存一致性与伪共享！这俩哥们儿，一个管秩序，一个专门捣乱，都是并发编程里绕不开的坑。如果你写的并发程序慢得像蜗牛，那很可能就是它们在背后搞鬼。 第一章：CPU缓存——速度与激情的碰撞 想象一下，CPU就像个超级计算器，速度快到飞起。但是，它和内存之间隔着十万八千里，数据传输速度慢得让人抓狂。怎么办？聪明的人类发明了CPU缓存！ CPU缓存就像CPU的小金库，把常用的数据放进去，CPU要用的时候直接从金库里拿，速度嗖嗖的！缓存分好几级，L1、L2、L3，L1最快最小，L3最慢最大。 // 假设我们有个简单的结构体 struct Data { int a; int b; }; // CPU访问Data.a的时候，会把Data整个缓存行都加载到缓存里 这里，Data结构体的数据会被加载到一个缓存行中。缓存行是缓存的基本单位，通常是64字节（也可能是其他大小，取决于CPU架构）。 第二章：缓存一致性——维持秩序的警察叔叔 好了，现在每个CPU都有自己的小金库了，问题来了：如果多个CPU同时修改同一个数据，那大家的金库里的数据就 …
C++ 伪共享（False Sharing）与缓存行对齐：并发性能陷阱与优化
好的，各位观众老爷，欢迎来到“并发性能大作战”现场！今天咱们要聊的是一个听起来玄乎，但实际能让你程序慢到哭的家伙——伪共享（False Sharing）。 开场白：并发的理想与现实 咱们写并发程序，图的是啥？当然是更快！理想很丰满，觉得多线程一开，CPU核心火力全开，程序速度噌噌往上涨。但现实往往很骨感，有时候线程越多，速度反而越慢，甚至不如单线程！ 罪魁祸首之一，就是咱们今天要说的伪共享。 第一幕：缓存的故事 要理解伪共享，得先了解CPU缓存的工作原理。CPU速度太快了，内存速度跟不上，所以CPU里搞了几层缓存，L1、L2、L3，越靠近CPU速度越快，容量越小。 缓存可不是按字节存储的，它按缓存行（Cache Line）存储。缓存行通常是64字节，也有的是128字节。你可以把缓存想象成一排一排的抽屉，每个抽屉就是一个缓存行。 CPU从内存读取数据时，不是一个字节一个字节读，而是一次读一个缓存行。同样，CPU写数据时，也是写一个缓存行。 第二幕：伪共享的真面目 好了，缓存行的概念有了，现在隆重推出咱们的“伪共享”主角。 想象一下，你有两个线程，线程A修改变量A，线程B修改变量B。变量A …
RedisBloom 的布隆过滤器误报率（False Positive Rate）与容量设计
好的，各位观众，各位技术狂人们，欢迎来到今天的“RedisBloom：布隆过滤器误报率与容量设计”专场脱口秀！我是你们的老朋友，代码界的段子手——Bug终结者。今天，咱们不聊风花雪月，只谈技术硬核，保证让你们听得笑出腹肌，学得茅塞顿开！ 开场白：布隆过滤器，你是我的小呀小苹果🍎 在浩瀚的数据海洋里，我们经常面临一个难题：如何快速判断一个元素是否存在于一个巨大的集合中？ 难道每次都要遍历整个集合？这效率，简直比蜗牛🐌爬树还慢！ 这时候，我们的救星——布隆过滤器（Bloom Filter）闪亮登场！它就像一位超级记忆大师，能告诉你某个东西“可能”存在于你的收藏里，或者“肯定”不存在。 注意，是“可能”存在，这说明它有那么一丢丢概率会犯错，也就是所谓的“误报”。 第一幕：布隆过滤器的“前世今生” 布隆过滤器并非横空出世，它的灵感来源于一位名叫布隆（Bloom）的大佬。这位大佬在1970年提出了这个巧妙的数据结构，用于解决信息检索领域的问题。 简单来说，布隆过滤器是一个空间效率极高的概率型数据结构，用于测试一个元素是否在一个集合中。 它的核心思想是： 位数组（Bit Array）： 初始化一个 …