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重磅資訊、干貨，第一時(shí)間送達(dá) 今日推薦：牛人 20000 字的 Spring Cloud 總結(jié)，太硬核了~作者：MrHH 鏈接：https://www.cnblogs.com/HuiH/p/12690598.html

當(dāng)程序在運(yùn)行過程中，會將運(yùn)算需要的數(shù)據(jù)從主存復(fù)制一份到CPU高速緩存中，那么CPU進(jìn)行計(jì)算時(shí)就可以從它的高速緩存讀取數(shù)據(jù)和向其中寫入數(shù)據(jù)，當(dāng)運(yùn)算結(jié)束后，再將高速緩存中的數(shù)據(jù)刷新到主存當(dāng)中。舉個(gè)簡單的例子，比如下面的這段代碼：

i = i+1;

當(dāng)線程執(zhí)行這個(gè)語句時(shí)，會先從主存當(dāng)中讀取i的值，然后復(fù)制一份到高速緩存當(dāng)中，然后CPU執(zhí)行指令對i指令進(jìn)行加1操作，然后將數(shù)據(jù)寫入高速緩存，最后將高速緩存中i最新的值刷新到主存當(dāng)中。

這個(gè)代碼在單線程中運(yùn)行時(shí)沒有任何問題的，但是在多線程中運(yùn)行就會有問題了。在多核CPU中，每條線程可能運(yùn)行于不同的CPU中，因此每個(gè)線程運(yùn)行時(shí)有自己的高速緩存（對單核CPU來說，其實(shí)也會出現(xiàn)這種問題，只不過是以線程調(diào)度的形式來分別執(zhí)行的）。我們以多核CPU為例。

比如同時(shí)有兩個(gè)線程執(zhí)行這段代碼，假如初始時(shí)i的值為0，那么我們希望兩個(gè)線程執(zhí)行完之后i的值變?yōu)?。但事實(shí)會是這樣嗎？

可能存在下面一種情況：初始時(shí)，兩個(gè)線程分別讀取i的值存入各自所在的CPU的高速緩存當(dāng)中，然后線程1進(jìn)行加1操作，然后把i的最新值1寫入到內(nèi)存。此時(shí)線程2的高速緩存當(dāng)中i的值還是0，進(jìn)行加1操作后，i的值為1，然后線程2把i的值寫入內(nèi)存。

最終結(jié)果i的值是1，而不是2。這就是著名的緩存一致性問題。通常稱這種被多個(gè)線程訪問的變量為共享變量。

也就是說，如果一個(gè)變量在多個(gè)CPU中都存在緩存（一般在多線程編程時(shí)才會出現(xiàn)），那么就可能存在緩存不一致的問題。

為了解決緩存不一致問題，通常來說有以下2種解決方法：

1）通過在總線加LOCK，鎖的方式；

2）通過緩存一致性協(xié)議；

在早期的CPU中，是通過在總線上加LOCK鎖的形式來解決緩存不一致的問題。因?yàn)镃PU和其他部件進(jìn)行通信都是通過總線來進(jìn)行的，如果對總線加LOCK鎖的話，也就是說阻塞了其他CPU對其它部件訪問（如內(nèi)存），從而使得只能有一個(gè)CPU能使用這個(gè)變量的內(nèi)存。 比如上面例子中，如果一個(gè)線程在執(zhí)行i = i +1，如果在執(zhí)行這段代碼的過程中，在總線上發(fā)出了LOCK鎖的信號，那么只有等待這段代碼完全執(zhí)行完畢之后，其他CPU才能從變量i所在的內(nèi)存讀取變量，然后進(jìn)行相應(yīng)的操作。這樣就解決了緩存不一致的問題。

但是上面的方式會有一個(gè)問題，由于在鎖住總線期間，其他CPU無法訪問內(nèi)存，導(dǎo)致效率低下。

所以就出現(xiàn)了緩存一致性協(xié)議。該協(xié)議保證了每個(gè)緩存中使用的共享變量的副本是一致的。它的核心思想是： 當(dāng)CPU向內(nèi)存寫入數(shù)據(jù)時(shí)，如果發(fā)現(xiàn)操作的變量時(shí)共享變量，即在其他CPU中也存在該變量的副本，會發(fā)出信號通知其他CPU將該變量的緩存行置為無效狀態(tài)，因此當(dāng)其他CPU需要讀取這個(gè)變量時(shí)，發(fā)現(xiàn)自己緩存中緩存該變量的緩存是無效的，那么它就會從內(nèi)存重新讀取。

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的什么是缓存一致性问题？如何解决呢？的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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