代码优化

多线程优化

尽量使用顺序读写

因为分支预测的关系, 顺序读写通常能够带来更好的性能.

共享变量

1. 将只读变量和读写变量分离

   有可能因为缓存行的原因导致读写变量的更新影响到读变量, 进而影响了运行速度

2. 提升数据的局部性, 将一起使用的读写变量分组到一个结构中

3. 缓存行Padding (谨慎使用)

   package main
   
   import (
       "sync"
       "runtime"
   )
   
   type NoPad struct {
       a int64
       b int64
   }
   
   type Pad struct {
       a int64
       _ [56]byte // 填充56字节，与int64加起来正好是64字节，即一个缓存行的大小
       b int64
   }
   
   func main() {
       // 创建没有填充的结构体
       np := NoPad{0, 0}
       // 创建有填充的结构体
       p := Pad{0, [56]byte{}, 0}
   
       var wg sync.WaitGroup
       wg.Add(2)
   
       // 更新NoPad结构体的两个字段
       go func() {
           for i := 0; i < 1000000; i++ {
               np.a = int64(i)
           }
           wg.Done()
       }()
       go func() {
           for i := 0; i < 1000000; i++ {
               np.b = int64(i)
           }
           wg.Done()
       }()
   
       // 更新Pad结构体的两个字段
       go func() {
           for i := 0; i < 1000000; i++ {
               p.a = int64(i)
           }
           wg.Done()
       }()
       go func() {
           for i := 0; i < 1000000; i++ {
               p.b = int64(i)
           }
           wg.Done()
       }()
   
       wg.Wait()
       runtime.GC() // 垃圾回收，仅为了在程序结束前清理资源
   }
   
   

   通过填充, 是个某个结构体能够填充一整个缓存行, 而不会影响其他的变量

4. 如果一个变量被多个线程使用，但每次使用都是独立的，copy It

原子性优化

相比较普通的操作, 原子性操作要更慢, 如果在已经存在并发保护的情况下, 考虑不要使用原子操作

LL/SC

Load Link (LL)操作

LL操作会读取一个共享变量的值，并建立一个监视（monitor）或者链接（link）。这个链接会在相对应的Store Conditional（SC）操作之前保持活跃状态。这意味着，如果另一个处理器在LL和SC之间修改了该变量，SC操作就会失败。

Store Conditional (SC)操作

SC操作尝试写入一个新值到之前LL操作读取的那个共享变量。如果自LL操作以来该变量没有被其他处理器修改，那么SC将成功，否则它将失败。在失败的情况下，通常重试整个LL/SC序列。

LL/SC可以用来实现各种原子操作，如原子的加法、减法、比较和交换等。这些操作是构建更高级同步构造的基石，如锁、信号量和其他并发控制机制。

CAS

这是一个三进制操作，只有当当前值与第三参数值相同时，才将作为参数提供的值写入地址（第二参数）

这里稍微注意下ABA问题:

ABA问题发生在一个线程在CAS操作中读取了内存位置的值A，并且准备更新这个位置到某个新值B。如果在这个线程完成更新之前，另一个线程将该位置的值从A改为B，然后又改回A，这时原来的线程执行CAS操作时会发现该位置的值仍然是A，因此它会错误地认为这个值没有被其他线程更改过，从而成功地将值更新为B。

为了解决ABA问题，一种常见的方法是使用版本号或时间戳。每次变量更新时，除了变量的值，还会更新一个额外的版本号或时间戳。这样，即便变量的值被改回原值，版本号也会不同，从而CAS操作能够检测到中间的状态变化。在现代的处理器和编程语言中，通常会提供一些特殊的数据类型或原子操作，如原子引用计数（atomic reference counting）或者原子标记指针（atomic marked pointers），来帮助解决ABA问题。