通過Java視角簡單談談局部性原理
局部性原理
程序在訪問數據時,都趨於聚集在一片連續的區域中,這被稱為局部性原理。
按時間和空間劃分為兩類:
- 時間局部性:如果一個數據正在被訪問,那麼近期它很可能再次被訪問。
- 空間局部性:如果某一個位置的數據被訪問,那麼這個問題附近的數據很可能被訪問。
針對局部性原理,CPU和操作系統都有具體的實現。
本文主要總結梳理CPU和操作系統的局部性原理在Java後端中的影響與意義。
CPU空間局部性
如下圖是Java的內存模型
我們知道CPU為提高從內存中讀數據的性能,有L1、L2、L3三個級別的高速緩存。
CPU利用局部性原理,在從內存讀取數據項到緩存時,將該內存附近的數據塊也一並讀取到緩存中,這一過程稱為預讀。
即讀取連續空間的內存要比內存隨機訪問的性能要高,這一點用Java程序可以證明。
public static void main(String[] args) { int[][] arr = new int[10000][10000]; int sum = 0; long startTime = System.currentTimeMillis(); for (int i = 0; i < arr.length; i++) { for (int j = 0; j < arr[0].length; j++) { sum += arr[i][j]; } } System.out.println("數組順序訪問耗時:" + (System.currentTimeMillis() - startTime) + "ms"); sum = 0; startTime = System.currentTimeMillis(); for (int i = 0; i < arr.length; i++) { for (int j = 0; j < arr[0].length; j++) { sum += arr[j][i]; } } System.out.println("數組非順序訪問耗時:" + (System.currentTimeMillis() - startTime) + "ms"); }
這是一段對二維數組循環讀取的代碼。
程序的上半部分是按數組的第二維開始順序讀取,即二維數組逐行按內存連續空間順序訪問。
下半部分則是按數組的第一維按列讀取,不是順序訪問。
分別經過10000*10000次的數組訪問後,其運行結果如下:
由此可見,對內存的順序訪問性能優於隨機訪問。
磁盤空間局部性
在Java日常開發中,很多的中間件都需要跟磁盤文件打交道,這些磁盤數據的高性能訪問也都依托於局部性原理,比如:
- MySql的日志文件
- MQ消息數據
我們知道MySql的數據最終都保存在磁盤中,為減少磁盤IO提高性能,InnoDB引擎底層依托BufferPoll+redo log機制來提高mySql讀寫性能(具體可參考MySql原理總結)。而針對redo log、undo log、binlog的讀寫避免不瞭磁盤IO,那麼這裡就利用操作系統的PageCache機制,對磁盤數據順序讀寫,使得磁盤IO的性能近乎於內存性能。
我們常說kafka和rocketMQ是高性能的消息中間件,其中一部分高性能就依托於對磁盤文件的順序讀寫。比如commit log的順序寫入,kafka中partition、rockerMQ中consumerQueue中消息的順序讀寫。同樣的也是利用操作系統的PageCache機制。
PageCache
頁緩存(PageCache)是OS對文件的緩存,用於加速對文件的讀寫。一般來說,程序對文件進行順序讀寫的速度幾乎接近於內存的讀寫速度,主要原因就是由於OS使用PageCache機制對讀寫訪問操作進行瞭性能優化,將一部分的內存用作PageCache。
對於數據的寫入,OS會先寫入至Cache內,隨後通過異步的方式由pdflush內核線程將Cache內的數據刷盤至物理磁盤上。
對於數據的讀取,如果一次讀取文件時出現未命中PageCache的情況,OS從物理磁盤上訪問讀取文件的同時,會順序對其他相鄰塊的數據文件進行預讀取。
而PageCache就是局部性原理的實現。
時間局部性
時間局部性可能在我們日常業務開發中體現得更明顯。
類似LRU緩存都是其具體實現。
另外CPU的指令重排序也貼點邊,比如對一個數據的訪問計算,優先將於這數據有關的指令排在一起處理。
參考
- 知乎:如何理解操作系統中的局部性原理
- gitHub:RocketMQ設計文檔
總結
到此這篇通過Java視角簡單談談局部性原理的文章就介紹到這瞭,更多相關Java局部性原理內容請搜索WalkonNet以前的文章或繼續瀏覽下面的相關文章希望大傢以後多多支持WalkonNet!
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