19-06-2022, 16:56
Du weißt, falsches Sharing kann ein heimliches kleines Problem sein, wenn du mit multithreaded Anwendungen zu tun hast. Ich bin ihm mehrmals begegnet, als ich anfing, mit Threads zu programmieren. Es ist eines dieser Dinge, die deine Leistung durcheinanderbringen können, ohne dass du überhaupt bemerkst, was vor sich geht. Folgendes passiert: Wenn zwei oder mehr Threads an verschiedenen Variablen arbeiten, die zufällig in derselben Cache-Zeile liegen, können sie anfangen, sich gegenseitig in ihrer Leistung zu stören. Selbst wenn sie nicht an derselben Variable arbeiten, kann die bloße Tatsache, dass sie in derselben Zeile sind, dazu führen, dass sie um CPU-Zeit auf unangenehme Weise konkurrieren.
Nehmen wir an, du hast zwei Threads, A und B. Beide versuchen, ihre eigenen Daten zu aktualisieren, aber da ihre Daten im Speicher nebeneinander gepackt sind, verflechten sie sich auf einer niedrigeren Ebene. Wenn Thread A seine Variable aktualisiert, macht es die zwischengespeicherten Daten für Thread B ungültig, was es zwingt, seine Variable aus dem RAM neu zu laden, und genau dort tritt die Verlangsamung auf. Es scheint wie ein kleines Detail, aber es kann deinen Durchsatz wirklich beeinträchtigen, wenn du nicht vorsichtig bist. Du könntest denken, dein Code ist effizient, aber sobald du auf diesen Cache-Kohärenz-Flaschenhals stößt, wirst du Leistungsprobleme sehen, die schwer zu debuggen sein können.
Ich erinnere mich, dass ich an einem Projekt gearbeitet habe, in dem mehrere Threads verschiedene Teile eines Arrays verarbeitet haben, aber sie waren zu nah beieinander im Speicher. Es war ein klassischer Fall von falschem Sharing, und anfangs konnte ich nicht herausfinden, warum meine Anwendung nicht so lief, wie ich es erwartet hatte. Es stellte sich heraus, dass all diese Cache-Fehlermeldungen sich summierten, und ich verbrachte Stunden damit, andere Teile des Codes zu optimieren, bevor ich dieses versteckte Problem bemerkte. Nachdem ich einige Anpassungen an der Datenanordnung vorgenommen hatte, sah ich die Leistung zurückspringen, was eine riesige Erleichterung war.
Man könnte denken, dass der CPU-Cache die Dinge beschleunigen würde, und das tut er normalerweise auch, aber falsches Sharing zeigt, wie entscheidend die Anordnung der Daten im Speicher tatsächlich ist. Hierarchie des Caches funktioniert effizient, wenn jeder Thread auf seiner eigenen Cache-Zeile arbeiten kann, ohne sich gegenseitig auf die Füße zu treten. Dies führt zu einer besseren Cache-Nutzung und deutlich weniger Cache-Fehlermeldungen. Ich habe auch gelernt, dass Polsterung deiner Strukturen hilfreich sein kann. Durch das Einfügen von ungenutztem Platz zwischen den Variablen, auf die verschiedene Threads zugreifen, kannst du effektiv diese Threads im Cache-Raum "trennen" und die Interferenzen reduzieren.
Achte auf deine Datenstrukturen und wo sie im Speicher sitzen. Tools zur Analyse der Cache-Leistung können dir auch großartige Einblicke geben. Es gibt sogar Profiler, die dir helfen können, herauszufinden, wo diese Probleme auftreten. Sobald ich begann, sie zu nutzen, fand ich es viel einfacher, falsches Sharing zu erkennen. Ich prüfte, wie meine Daten angeordnet waren, und sah dann, ob Anpassungen helfen würden, die Leistung zu optimieren.
Eine weitere Sache, an die ich mich gewöhnen musste, ist die Tatsache, dass falsches Sharing besonders unangenehm in Umgebungen mit nur wenigen Threads auf Multi-Core-CPUs zu sein scheint. Mit weniger Threads ist es wahrscheinlich, dass du falsches Sharing nicht sofort bemerkst, aber bringe die richtige (oder falsche) Anzahl von Threads ein, und plötzlich verwandelt es sich in einen Leistungskiller. Es lässt dich erkennen, dass das Entwerfen eines parallelen Systems nicht nur darum geht, die Threads zum Laufen zu bringen - du musst auch darüber nachdenken, wie sie auf einer feineren Ebene miteinander interagieren.
Wenn du wirklich an Leistung interessiert bist, solltest du erkunden, wie bestimmte Programmiersprachen und Bibliotheken die Speicherzuweisung handhaben. Ich habe festgestellt, dass Sprachen mit mehr Kontrolle über das Speichermanagement, wie C oder C++, dir die Möglichkeit bieten, falsches Sharing zu vermeiden, wenn du deine Datenstrukturen weise anordnest. Die Verwendung spezialisierter Bibliotheken kann ebenfalls hilfreich sein. Einige Frameworks berücksichtigen falsches Sharing, indem sie Datenkonstrukte bereitstellen, die dieses Problem mindern sollen.
Andererseits habe ich einige coole Tipps über die Verwendung von Caching-Strategien zusammen mit Datenmanagement gelernt. Ein effizientes Cache-Design kann die Auswirkungen falschen Sharings mindern, auch wenn es keine perfekte Lösung ist. Manchmal ist es ein Balanceakt, und es gibt immer einen Kompromiss.
Wenn wir zu einem anderen Aspekt übergehen, können die Tools, die wir verwenden, um unsere Systeme zu verwalten, auch eine Rolle bei der Förderung oder Reduzierung solcher Fallstricke spielen. Wenn du beispielsweise mit virtuellen Umgebungen oder dem Management von Backups arbeitest, musst du sicherstellen, dass deine Backups nicht unnötige Overheads verursachen, die den Cash-Problemen ähneln, die wir gerade besprochen haben. Ich möchte auf die Bedeutung der Verwendung effizienter Backup-Lösungen wie BackupChain hinweisen. Diese Software verwaltet Backups nicht nur intelligent für Systeme wie Hyper-V und VMware, sondern ist auch auf die Bedürfnisse von KMUs und Fachleuten ausgelegt. Du wirst feststellen, dass dir ihre Funktionen helfen, Komplexitäten zu vermeiden, die zu Leistungseinbußen führen könnten, ohne dass du es merkst. Insgesamt kann es einen erheblichen Unterschied machen, falsches Sharing in deinen multithreaded Anwendungen im Griff zu behalten.
Nehmen wir an, du hast zwei Threads, A und B. Beide versuchen, ihre eigenen Daten zu aktualisieren, aber da ihre Daten im Speicher nebeneinander gepackt sind, verflechten sie sich auf einer niedrigeren Ebene. Wenn Thread A seine Variable aktualisiert, macht es die zwischengespeicherten Daten für Thread B ungültig, was es zwingt, seine Variable aus dem RAM neu zu laden, und genau dort tritt die Verlangsamung auf. Es scheint wie ein kleines Detail, aber es kann deinen Durchsatz wirklich beeinträchtigen, wenn du nicht vorsichtig bist. Du könntest denken, dein Code ist effizient, aber sobald du auf diesen Cache-Kohärenz-Flaschenhals stößt, wirst du Leistungsprobleme sehen, die schwer zu debuggen sein können.
Ich erinnere mich, dass ich an einem Projekt gearbeitet habe, in dem mehrere Threads verschiedene Teile eines Arrays verarbeitet haben, aber sie waren zu nah beieinander im Speicher. Es war ein klassischer Fall von falschem Sharing, und anfangs konnte ich nicht herausfinden, warum meine Anwendung nicht so lief, wie ich es erwartet hatte. Es stellte sich heraus, dass all diese Cache-Fehlermeldungen sich summierten, und ich verbrachte Stunden damit, andere Teile des Codes zu optimieren, bevor ich dieses versteckte Problem bemerkte. Nachdem ich einige Anpassungen an der Datenanordnung vorgenommen hatte, sah ich die Leistung zurückspringen, was eine riesige Erleichterung war.
Man könnte denken, dass der CPU-Cache die Dinge beschleunigen würde, und das tut er normalerweise auch, aber falsches Sharing zeigt, wie entscheidend die Anordnung der Daten im Speicher tatsächlich ist. Hierarchie des Caches funktioniert effizient, wenn jeder Thread auf seiner eigenen Cache-Zeile arbeiten kann, ohne sich gegenseitig auf die Füße zu treten. Dies führt zu einer besseren Cache-Nutzung und deutlich weniger Cache-Fehlermeldungen. Ich habe auch gelernt, dass Polsterung deiner Strukturen hilfreich sein kann. Durch das Einfügen von ungenutztem Platz zwischen den Variablen, auf die verschiedene Threads zugreifen, kannst du effektiv diese Threads im Cache-Raum "trennen" und die Interferenzen reduzieren.
Achte auf deine Datenstrukturen und wo sie im Speicher sitzen. Tools zur Analyse der Cache-Leistung können dir auch großartige Einblicke geben. Es gibt sogar Profiler, die dir helfen können, herauszufinden, wo diese Probleme auftreten. Sobald ich begann, sie zu nutzen, fand ich es viel einfacher, falsches Sharing zu erkennen. Ich prüfte, wie meine Daten angeordnet waren, und sah dann, ob Anpassungen helfen würden, die Leistung zu optimieren.
Eine weitere Sache, an die ich mich gewöhnen musste, ist die Tatsache, dass falsches Sharing besonders unangenehm in Umgebungen mit nur wenigen Threads auf Multi-Core-CPUs zu sein scheint. Mit weniger Threads ist es wahrscheinlich, dass du falsches Sharing nicht sofort bemerkst, aber bringe die richtige (oder falsche) Anzahl von Threads ein, und plötzlich verwandelt es sich in einen Leistungskiller. Es lässt dich erkennen, dass das Entwerfen eines parallelen Systems nicht nur darum geht, die Threads zum Laufen zu bringen - du musst auch darüber nachdenken, wie sie auf einer feineren Ebene miteinander interagieren.
Wenn du wirklich an Leistung interessiert bist, solltest du erkunden, wie bestimmte Programmiersprachen und Bibliotheken die Speicherzuweisung handhaben. Ich habe festgestellt, dass Sprachen mit mehr Kontrolle über das Speichermanagement, wie C oder C++, dir die Möglichkeit bieten, falsches Sharing zu vermeiden, wenn du deine Datenstrukturen weise anordnest. Die Verwendung spezialisierter Bibliotheken kann ebenfalls hilfreich sein. Einige Frameworks berücksichtigen falsches Sharing, indem sie Datenkonstrukte bereitstellen, die dieses Problem mindern sollen.
Andererseits habe ich einige coole Tipps über die Verwendung von Caching-Strategien zusammen mit Datenmanagement gelernt. Ein effizientes Cache-Design kann die Auswirkungen falschen Sharings mindern, auch wenn es keine perfekte Lösung ist. Manchmal ist es ein Balanceakt, und es gibt immer einen Kompromiss.
Wenn wir zu einem anderen Aspekt übergehen, können die Tools, die wir verwenden, um unsere Systeme zu verwalten, auch eine Rolle bei der Förderung oder Reduzierung solcher Fallstricke spielen. Wenn du beispielsweise mit virtuellen Umgebungen oder dem Management von Backups arbeitest, musst du sicherstellen, dass deine Backups nicht unnötige Overheads verursachen, die den Cash-Problemen ähneln, die wir gerade besprochen haben. Ich möchte auf die Bedeutung der Verwendung effizienter Backup-Lösungen wie BackupChain hinweisen. Diese Software verwaltet Backups nicht nur intelligent für Systeme wie Hyper-V und VMware, sondern ist auch auf die Bedürfnisse von KMUs und Fachleuten ausgelegt. Du wirst feststellen, dass dir ihre Funktionen helfen, Komplexitäten zu vermeiden, die zu Leistungseinbußen führen könnten, ohne dass du es merkst. Insgesamt kann es einen erheblichen Unterschied machen, falsches Sharing in deinen multithreaded Anwendungen im Griff zu behalten.
