java静态变量和缓存
我有两个线程,它们都在读取相同的静态变量(某个大对象-一个包含500_000_000 int的数组) 这两个线程被固定到一个cpu(1和2)(cpu关联)上,因此可以最小化抖动 您知道这两个线程是否会因为静态变量被运行在不同cpu上的两个线程读取而相互减慢速度吗java静态变量和缓存,java,multithreading,static,affinity,Java,Multithreading,Static,Affinity,我有两个线程,它们都在读取相同的静态变量(某个大对象-一个包含500_000_000 int的数组) 这两个线程被固定到一个cpu(1和2)(cpu关联)上,因此可以最小化抖动 您知道这两个线程是否会因为静态变量被运行在不同cpu上的两个线程读取而相互减慢速度吗 import net.openhft.affinity.AffinityLock; public class BigObject { public final int[] array = new int[500_000_000
import net.openhft.affinity.AffinityLock;
public class BigObject {
public final int[] array = new int[500_000_000];
public static final BigObject bo_static = new BigObject();
public BigObject() {
for( int i = 0; i<array.length; i++){
array[i]=i;
}
}
public static void main(String[] args) {
final Boolean useStatic = true;
Integer n = 2;
for( int i = 0; i<n; i++){
final int k = i;
Runnable r = new Runnable() {
@Override
public void run() {
BigObject b;
if( useStatic){
b = BigObject.bo_static;
}
else{
b = new BigObject();
}
try (AffinityLock al = AffinityLock.acquireLock()) {
while(true){
long nt1 = System.nanoTime();
double sum = 0;
for( int i : b.array){
sum+=i;
}
long nt2 = System.nanoTime();
double dt = (nt2-nt1)*1e-6;
System.out.println(k + ": sum " + sum + " " + dt);
}
}
}
};
new Thread(r).start();
}
}
}
import net.openhft.affinity.AffinityLock;
公共类大对象{
公共最终整数[]数组=新整数[500_000_000];
public static final BigObject bo_static=new BigObject();
公共BigObject(){
对于(inti=0;i,在您的情况下,多线程执行不会减慢速度-因为您只执行读取操作,不需要使CPU之间的任何共享状态无效
根据后台负载的不同,可能存在总线限制等问题,但如果亲缘关系也在操作系统级别定义,则将以易于预取的方式进行更多的CPU间和核心间通信(因为您按顺序访问数据)在单线程的情况下,后台负载也会影响性能,所以没有必要对此争论
如果整个系统专用于您的程序,则现代CPU上的内存带宽约为20Gb/s,足以容纳您的数据集。您能给我们看一些代码吗?只是添加了一些代码数组,它们总是在堆上分配的,不管您是从静态变量还是局部变量引用它们。在一个CPU上读取内存CPU不应影响另一个CPU的性能(在典型的x86 CPU上)这完全取决于您机器的内存体系结构。如果CPU争用同一总线,则是的,将出现性能下降。唯一的办法是在接近预期用例的条件下进行测试。没有通用答案。静态类成员不是进程间通信的正确方式。您应该更好实现生产者/消费者模式。