本文已收录到 GitHub · AndroidFamily，有 Android 进阶知识体系，欢迎 Star。技术和职场问题，请关注公众号 [彭旭锐] 进 Android 面试交流群。
前言
大家好，我是小彭。
在上一篇文章里，我们聊到了 CPU 的三级缓存结构，提到 CPU 缓存就一定会聊到 CPU 的缓存一致性问题。那么，什么是缓存一致性问题，CPU Cache 的读取和写入过程是如何执行的，MESI 缓存一致性协议又是什么？今天我们将围绕这些问题展开。
学习路线图：
1. 回顾 CPU 三级缓存结构
由于 CPU 和内存的速度差距太大，为了拉平两者的速度差，现代计算机会在两者之间插入一块速度比内存更快的高速缓存，CPU 缓存是分级的，有 L1 / L2 / L3 三级缓存。
由于单核 CPU 的性能遇到瓶颈（主频与功耗的矛盾），芯片厂商开始在 CPU 芯片里集成多个 CPU 核心，每个核心有各自的 L1 / L2 缓存。 其中 L1 / L2 缓存是核心独占的，而 L3 缓存是多核心共享的。
基于局部性原理的应用，CPU Cache 在读取内存数据时，每次不会只读一个字或一个字节，而是一块块地读取，每一小块数据也叫 CPU 缓存行（CPU Cache Line）。 为了标识 Cache 块中的数据是否已经从内存中读取，需要在 Cache 块上增加一个 有效位（Valid bit）。
无论对 Cache 数据检查、读取还是写入，CPU 都需要知道访问的内存数据映射在 Cache 上的哪个位置，这就是 Cache - 内存地址映射问题，映射方案有直接映射、全相联映射和组相联映射 3 种方案。当缓存块满或者内存块映射的缓存块位置被占用时，就需要使用 替换策略 将旧的 Cache 块换出腾出空闲位置。
Cache - 内存的直接映射方案
基于以上结构，就会存在缓存一致性问题。
2. 什么是 CPU 缓存一致性问题？
CPU 缓存一致性（Cache Coherence）问题指 CPU Cache 与内存的不一致性问题。事实上， 在分析缓存一致性问题时，考虑 L1 / L2 / L3 的多级缓存没有意义， 所以我们提出缓存一致性抽象模型，只考虑核心独占的缓存。
CPU 三级缓存与抽象模型
在单核 CPU 中，只需要考虑 Cache 与内存的一致性。但是在多核 CPU 中，由于每个核心都有一份独占的 Cache，就会存在一个核心修改数据后，两个核心 Cache 数据不一致的问题。因此，我认为 CPU 的缓存一致性问题应该从 2 个维度理解：
- 纵向：Cache 与内存的一致性问题： 在修改 Cache 数据后，如何同步回内存？
- 横向：多核心 Cache 的一致性问题： 在一个核心修改 Cache 数据后，如何同步给其他核心 Cache？
接下来，我们将围绕这两个问题展开。
3. 纵向：Cache 与内存的一致性问题
3.1 CPU Cache 的读取过程
这一节，我们先来讨论 Cache 的读取过程。事实上，Cache 的读取过程会受到 Cache 的写入策略影响，我们暂且用相对简单的 “写直达策略” 的读取过程：
-
1、CPU 在访问内存地址时，会先检查该地址的数据是否已经加载到 Cache 中（Valid bit 是否为 1）；
-
2、如果数据在 Cache 中，则直接读取 Cache 块上的字到 CPU 中；
-
3、如果数据不在 Cache 中：
- 3.1 如果 Cache 已装满或者 Cache 块被占用，先执行替换策略，腾出空闲位置；
- 3.2 访问内存地址，并将内存地址所处的整个内存块写入到映射的 Cache 块中；
- 3.3 读取 Cache 块上的字到 CPU 中。
读取过程（以写直达策略）
但是，CPU 不仅会读取 Cache 数据，还会修改 Cache 数据，这就是第 1 个一致性问题 —— 在修改 Cache 数据后，如何同步回内存？有 2 种写入策略：
3.2 写直达策略（Write-Through）
写直达策略是解决 Cache 与内存一致性最简单直接的方式： 在每次写入操作中，同时修改 Cache 数据和内存数据，始终保持 Cache 数据和内存数据一致：
- 1、如果数据不在 Cache 中，则直接将数据写入内存；
- 2、如果数据已经加载到 Cache 中，则不仅要将数据写入 Cache，还要将数据写入内存。
写直达的优点和缺点都很明显：
- 优点： 每次读取操作就是纯粹的读取，不涉及对内存的写入操作，读取速度更快；
- 缺点： 每次写入操作都需要同时写入 Cache 和写入内存，在写入操作上失去了 CPU 高速缓存的价值，需要花费更多时间。
写直达策略
3.3 写回策略（Write-Back）
既然写直达策略在每次写入操作都会写内存，那么有没有什么办法可以减少写回内存的次数呢？这就是写回策略：
-
1、写回策略会在每个 Cache 块上增加一个 “脏（Dirty）” 标记位 ，当一个 Cache 被标记为脏时，说明它的数据与内存数据是不一致的；
-
2、在写入操作时，我们只需要修改 Cache 块并将其标记为脏，而不需要写入内存；
-
3、那么，什么时候才将脏数据写回内存呢？—— 就发生在 Cache 块被替换出去的时候：
- 3.1 在写入操作中，如果目标内存块不在 Cache 中，需要先将内存块数据读取到 Cache 中。如果替换策略换出的旧 Cache 块是脏的，就会触发一次写回内存操作；
- 3.2 在读取操作中，如果目标内存块不在 Cache 中，且替换策略换出的旧 Cache 块是脏的，就会触发一次写回内存操作；
可以看到，写回策略只有当一个 Cache 数据将被替换出去时判断数据的状态，“清（未修改过，数据与内存一致）” 的 Cache 块不需要写回内存，“脏” 的 Cache 块才需要写回内存。这个策略能够减少写回内存的次数，性能会比写直达更高。当然，写回策略在读取的时候，有可能不是纯粹的读取了，因为还可能会触发一次脏 Cache 块的写入。
这里还有一个设计： 在目标内存块不在 Cache 中时，写直达策略会直接写入内存。而写回策略会先把数据读取到 Cache 中再修改 Cache 数据，这似乎有点多余？其实还是为了减少写回内存的次数。虽然在未命中时会增加一次读取操作，但后续重复的写入都能命中缓存。否则，只要一直不读取数据，写回策略的每次写入操作还是需要写入内存。
写回策略
通过写直达或写回策略，我们已经能够解决 “在修改 Cache 数据后，如何同步回内存” 的问题。接下来，我们来讨论第 2 个缓存一致性问题 —— 在一个核心修改 Cache 数据后，如何同步给其他核心 Cache？
4. 横向：多核心 Cache 的一致性问题
在单核 CPU 中，我们通过写直达策略或写回策略保持了Cache 与内存的一致性。但是在多核 CPU 中，由于每个核心都有一份独占的 Cache，就会存在一个核心修改数据后，两个核心 Cache 不一致的问题。
举个例子：
-
1、Core 1 和 Core 2 读取了同一个内存块的数据，在两个 Core 都缓存了一份内存块的副本。此时，Cache 和内存块是一致的；
-
2、Core 1 执行内存写入操作：
-
2.1 在写直达策略中，新数据会直接写回内存，此时，Cache 和内存块一致。但由于之前 Core 2 已经读过这块数据，所以 Core 2 缓存的数据还是旧的。此时，Core 1 和 Core 2 不一致；
-
2.2 在写回策略中，新数据会延迟写回内存，此时 Cache 和内存块不一致。不管 Core 2 之前有没有读过这块数据，Core 2 的数据都是旧的。此时，Core 1 和 Core 2 不一致。
-
-
3、由于 Core 2 无法感知到 Core 1 的写入操作，如果继续使用过时的数据，就会出现逻辑问题。
多核 Cache 不一致
可以看到：由于两个核心的工作是独立的，在一个核心上的修改行为不会被其它核心感知到，所以不管 CPU 使用写直达策略还是写回策略，都会出现缓存不一致问题。 所以，我们需要一种机制，将多个核心的工作联合起来，共同保证多个核心下的 Cache 一致性，这就是缓存一致性机制。
4.1 写传播 & 事务串行化
缓存一致性机制需要解决的问题就是 2 点：
-
特性 1 - 写传播（Write Propagation）： 每个 CPU 核心的写入操作，需要传播到其他 CPU 核心；
-
特性 2 - 事务串行化（Transaction Serialization）： 各个 CPU 核心所有写入操作的顺序，在所有 CPU 核心看起来是一致。
第 1 个特性解决了 “感知” 问题，如果一个核心修改了数据，就需要同步给其它核心，很好理解。但只做到同步还不够，如果各个核心收到的同步信号顺序不一致，那最终的同步结果也会不一致。
举个例子：假如 CPU 有 4 个核心，Core 1 将共享数据修改为 1000，随后 Core 2 将共享数据修改为 2000。在写传播下，“修改为 1000” 和 “修改为 2000” 两个事务会同步到 Core 3 和 Core 4。但是，如果没有事务串行化，不同核心收到的事务顺序可能是不同的，最终数据还是不一致。
非事务串行化
4.2 总线嗅探 & 总线仲裁
写传播和事务串行化在 CPU 中是如何实现的呢？—— 此处隆重请出计算机总线系统。
-
写传播 - 总线嗅探： 总线除了能在一个主模块和一个从模块之间传输数据，还支持一个主模块对多个从模块写入数据，这种操作就是广播。要实现写传播，其实就是将所有的读写操作广播到所有 CPU 核心，而其它 CPU 核心时刻监听总线上的广播，再修改本地的数据；
-
事务串行化 - 总线仲裁： 总线的独占性要求同一时刻最多只有一个主模块占用总线，天然地会将所有核心对内存的读写操作串行化。如果多个核心同时发起总线事务，此时总线仲裁单元会对竞争做出仲裁，未获胜的事务只能等待获胜的事务处理完成后才能执行。
提示： 写传播还有 “基于目录（Directory-base）” 的实现方案。
基于总线嗅探和总线仲裁，现代 CPU 逐渐形成了各种缓存一致性协议，例如 MESI 协议。
4.3 MESI 协议
MESI 协议其实是 CPU Cache 的有限状态机，一共有 4 个状态（MESI 就是状态的首字母）：
- M（Modified，已修改）： 表明 Cache 块被修改过，但未同步回内存；
- E（Exclusive，独占）： 表明 Cache 块被当前核心独占，而其它核心的同一个 Cache 块会失效；
- S（Shared，共享）： 表明 Cache 块被多个核心持有且都是有效的；
- I（Invalidated，已失效）： 表明 Cache 块的数据是过时的。
在 “独占” 和 “共享” 状态下，Cache 块的数据是 “清” 的，任何读取操作可以直接使用 Cache 数据；
在 “已失效” 和 “已修改” 状态下，Cache 块的数据是 “脏” 的，它们和内存的数据都可能不一致。在读取或写入 “已失效” 数据时，需要先将其它核心 “已修改” 的数据写回内存，再从内存读取；
在 “共享” 和 “已失效” 状态，核心没有获得 Cache 块的独占权（锁）。在修改数据时不能直接修改，而是要先向所有核心广播 RFO（Request For Ownership）请求 ，将其它核心的 Cache 置为 “已失效”，等到获得回应 ACK 后才算获得 Cache 块的独占权。这个独占权这有点类似于开发语言层面的锁概念，在修改资源之前，需要先获取资源的锁；
在 “已修改” 和 “独占” 状态下，核心已经获得了 Cache 块的独占权（锁）。在修改数据时不需要向总线发送广播，能够减轻总线的通信压力。
事实上，完整的 MESI 协议更复杂，但我们没必要记得这么细。我们只需要记住最关键的 2 点：
-
关键 1 - 阻止同时有多个核心修改的共享数据： 当一个 CPU 核心要求修改数据时，会先广播 RFO 请求获得 Cache 块的所有权，并将其它 CPU 核心中对应的 Cache 块置为已失效状态；
-
关键 2 - 延迟回写： 只有在需要的时候才将数据写回内存，当一个 CPU 核心要求访问已失效状态的 Cache 块时，会先要求其它核心先将数据写回内存，再从内存读取。
提示： MESI 协议在 MSI 的基础上增加了 E（独占）状态，以减少只有一份缓存的写操作造成的总线通信。
MESI 协议有一个非常 nice 的在线体验网站，你可以对照文章内容，在网站上操作指令区，并观察内存和缓存的数据和状态变化。网站地址：https://www.scss.tcd.ie/Jeremy.Jones/VivioJS/caches/MESI.htm
MESI 协议在线模拟
4.4 写缓冲区 & 失效队列
MESI 协议保证了 Cache 的一致性，但完全地遵循协议会影响性能。 因此，现代的 CPU 会在增加写缓冲区和失效队列将 MESI 协议的请求异步化，以提高并行度：
- 写缓冲区（Store Buffer）
由于在写入操作之前，CPU 核心 1 需要先广播 RFO 请求获得独占权，在其它核心回应 ACK 之前，当前核心只能空等待，这对 CPU 资源是一种浪费。因此，现代 CPU 会采用 “写缓冲区” 机制：写入指令放到写缓冲区后并发送 RFO 请求后，CPU 就可以去执行其它任务，等收到 ACK 后再将写入操作写到 Cache 上。
- 失效队列（Invalidation Queue）
由于其他核心在收到 RFO 请求时，需要及时回应 ACK。但如果核心很忙不能及时回复，就会造成发送 RFO 请求的核心在等待 ACK。因此，现代 CPU 会采用 “失效队列” 机制：先把其它核心发过来的 RFO 请求放到失效队列，然后直接返回 ACK，等当前核心处理完任务后再去处理失效队列中的失效请求。
写缓冲区 & 失效队列
事实上，写缓冲区和失效队列破坏了 Cache 的一致性。 举个例子：初始状态变量 a 和变量 b 都是 0，现在 Core1 和 Core2 分别执行这两段指令，最终 x 和 y 的结果是什么？
Core1 指令
a = 1; // A1
x = b; // A2
Core2 指令
b = 2; // B1
y = a; // B2
我们知道在未同步的情况下，这段程序可能会有多种执行顺序。不管怎么执行，只要 2 号指令是在 1 号指令后执行的，至少 x 或 y 至少一个有值。但是在写缓冲区和失效队列的影响下，程序还有以意料之外的方式执行：
| 执行顺序（先不考虑 CPU 超前流水线控制） | 结果 |
|---|---|
| A1 → A2 → B1 → B2 | x = 0, y = 1 |
| A1 → B1 → A1 → B2 | x = 2, y = 1 |
| B1 → B2 → A1 → A2 | x = 1, y = 0 |
| B1 → A1 → B2 → A2 | x = 2, y = 1 |
| A2 → B1 → B2 → A1（A1 与 A2 重排） | x = 0, y = 0 |
| Core2 也会出现相同的情况，不再赘述 | x = 0, y = 0 |
上图。
写缓冲区造成指令重排
可以看到：从内存的视角看，直到 Core1 执行 A3 来刷新写缓冲区，写操作 A1 才算真正执行了。虽然 Core 的执行顺序是 A1 → A2 → B1 → B2，但内存看到的顺序却是 A2 → B1 → B2 → A1，变量 a 写入没有同步给对变量 a 的读取，Cache 的一致性被破坏了。
5. 总结
-
1、在 CPU Cache 的三级缓存中，会存在 2 个缓存一致性问题：
- 纵向 - Cache 与内存的一致性问题： 在修改 Cache 数据后，如何同步回内存？
- 横向 - 多核心 Cache 的一致性问题： 在一个核心修改 Cache 数据后，如何同步给其他核心 Cache？
-
2、Cache 与内存的一致性问题有 2 个策略：
- 写直达策略： 始终保持 Cache 数据和内存数据一致，在每次写入操作中都会写入内存；
- 写回策略： 只有在脏 Cache 块被替换出去的时候写回内存，减少写回内存的次数；
-
3、多核心 Cache 一致性问题需要满足 2 点特性：
- 写传播（总线嗅探）： 每个 CPU 核心的写入操作，需要传播到其他 CPU 核心；
- 事务串行化（总线仲裁）： 各个 CPU 核心所有写入操作的顺序，在所有 CPU 核心看起来是一致。
-
4、MESI 协议能够满足以上 2 点特性，通过 “已修改、独占、共享、已失效” 4 个状态实现了 CPU Cache 的一致性；
-
5、现代 CPU 为了提高并行度，会在增加 写缓冲区 & 失效队列 将 MESI 协议的请求异步化， 从内存的视角看就是指令重排，破坏了 CPU Cache 的一致性。
今天，我们主要讨论了 CPU 的缓存一致性问题与对应的缓存一致性协议。这里有一个问题：既然 CPU 已经实现了 MESI 协议，已经在硬件层面实现了写传播和事务串行化，为什么 Java 语言层面还需要定义 volatile 关键字呢？岂不是多此一举？
你可能会说因为写缓冲区和失效队列破坏了 Cache 一致性。好，那不考虑这个因素的话，还需要定义 volatile 关键字吗？这个问题我们在 下一篇文章 展开讨论，请关注。
参考资料
- 深入浅出计算机组成原理（第 37、38、39 讲） —— 徐文浩 著，极客时间 出品
- 深入理解 Java 虚拟机（第 5 部分） —— 周志明 著
- Java 并发编程的艺术（第 1、2、3 章） —— 方腾飞 魏鹏 程晓明 著
- 计算机组成原理教程（第 7 章） —— 尹艳辉 王海文 邢军 著
- 10 张图打开 CPU 缓存一致性的大门 —— 小林 Coding 著
- CPU有缓存一致性协议(MESI)，为何还需要 volatile —— 一角钱技术 著
- Cache Miss – What It Is and How to Reduce It —— Linda D. 著
- CPU cache —— Wikipedia
- CPU caches —— LWN.net
- Cache coherence —— Wikipedia
- Directory-based cache coherence —— Wikipedia
- MESI protocol —— Wikipedia
