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我只用了 3 行 C#：CPU 缓存行就将我的 API 速度提高了一倍

郑子铭

发布于 2025-03-24 07:08:48

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回想一下你上次优化 .NET 应用程序的情景。你可能关注了算法、数据库查询，或者异步模式。但如果我告诉你，仅仅改变数据在内存中的布局，就能让你的应用程序性能翻倍，你会怎么想？这并不是理论上的假设——我们最近在调查高流量 API 的性能问题时，就深刻体会到了这一点。

现代 CPU 的速度非常快！！！但它们大部分时间都在等待。等待什么呢？内存。虽然 CPU 可以在纳秒级的时间内执行指令，但从主内存中获取数据却需要数百个 CPU 周期（这是我们可以控制的部分）。为了弥补这一差距，CPU 使用了缓存层次结构——小而快的内存区域，用于将频繁访问的数据保存在处理核心附近。

问题：一个看似无辜的结构体布局

我们有一个看似无害的结构体，用于处理用户会话数据：

public structSessionData
{
    publicbool IsAuthenticated;    // 1 字节
    publicstring Username;         // 8 字节（引用）
    publicbyte SecurityLevel;      // 1 字节
    publicDateTime LastAccess;     // 8 字节
    publicGuid SessionId;          // 16 字节
}

这个结构体看起来干净且逻辑清晰，对吧？每个字段都按其用途分组。但当我们在负载下分析应用程序时，发现了一个令人惊讶的现象。尽管我们的数据应该完全适合缓存，但 CPU 却花费了大量时间等待内存。

基准测试不会说谎

[MemoryDiagnoser]
publicclassCacheAlignmentBenchmark
{
    privateSessionData[] originalData;
    privateOptimizedSessionData[] alignedData;
    privateconstint ArraySize =10_000;

    [GlobalSetup]
    publicvoidSetup()
    {
        originalData =newSessionData[ArraySize];
        alignedData =newOptimizedSessionData[ArraySize];
       
        for(int i =; i < ArraySize; i++)
        {
            originalData[i]=newSessionData
            {
                IsAuthenticated =(i %==),
                Username =$"user{i}",
                SecurityLevel =(byte)(i %),
                LastAccess = DateTime.UtcNow,
                SessionId = Guid.NewGuid()
            };
        }
    }

    [Benchmark(Baseline = true)]
    publicvoidProcessOriginalLayout()
    {
        for(int i =; i < ArraySize; i++)
        {
            if(originalData[i].IsAuthenticated)
            {
                Process(originalData[i]);
            }
        }
    }

    [Benchmark]
    publicvoidProcessAlignedLayout()
    {
        for(int i =; i < ArraySize; i++)
        {
            if(alignedData[i].IsAuthenticated)
            {
                Process(alignedData[i]);
            }
        }
    }
}

优化后的版本运行速度快了 2.3 倍！不是 2.3%，而是 2.3 倍……😯

这种性能提升让你不得不重新检查基准测试，因为它看起来好得令人难以置信。

首先了解 CPU 缓存行

要理解为什么会发生这种情况，我们需要可视化 CPU 如何与内存交互。想象一下，你在一个图书馆工作，书籍（你的数据）存储在一个遥远的仓库（主内存）中。你不能只取单页，而必须一次请求整个书架的书（缓存行）。如果你需要的页面分散在不同的书架上，你将花费更多时间在仓库之间来回奔波，而不是真正阅读。

这正是我们 CPU 中发生的情况。当我们访问 SessionData 结构体时，由于数据组织不当，CPU 需要获取多个缓存行。这就像把一本书的页面分散在仓库的不同书架上。

现在让我们解决这个问题

以下是我们如何修复 SessionData 结构体的方法：

[StructLayout(LayoutKind.Sequential, Pack = )]
publicstructOptimizedSessionData
{
    publicGuid SessionId;          // 16 字节
    publicDateTime LastAccess;     // 8 字节
    publicstring Username;         // 8 字节（引用）
    publicbyte SecurityLevel;      // 1 字节
    publicbool IsAuthenticated;    // 1 字节
    privatebyte _padding1;         // 1 字节
    privatebyte _padding2;         // 1 字节
}

注意以下变化：

我们按字段大小（从大到小）重新排序
添加了显式填充以确保正确对齐
使用 StructLayout 属性来控制内存布局

我知道你可能仍然对实际实现和原因感到困惑……

让我们看一些实际场景

在微软，.NET 团队对核心运行时应用了类似的优化。在 ThreadPool 实现中，对结构体布局和缓存对齐的仔细关注带来了显著的吞吐量提升。同样的原则也适用于像 Unity 这样的高性能游戏引擎，结构体布局可能意味着流畅游戏体验和明显卡顿之间的区别。

考虑我们生产环境中的 API：

public classUserSessionCache
{
    privatereadonlySessionData[] _sessions;
    privatereadonlyint _capacity;

    publicUserSessionCache(int capacity)
    {
        _capacity = capacity;
        _sessions =newSessionData[capacity];
    }

    publicboolTryGetSession(Guid sessionId,outSessionData session)
    {
        for(int i =; i < _capacity; i++)
        {
            if(_sessions[i].SessionId == sessionId)
            {
                session = _sessions[i];
                returntrue;
            }
        }
        session =default;
        returnfalse;
    }
}

在我们的高流量应用程序中，这段代码每秒被调用数千次。通过优化结构体布局，我们在不改变任何业务逻辑的情况下，将 API 响应时间减少了 47%。

🚦 本文的讨论部分已开放

什么时候你应该关心缓存行？

并非每个应用程序都需要这种级别的优化。如果你正在构建一个典型的中等流量的 CRUD 应用程序，你的性能问题更可能出现在数据库访问或网络延迟上。然而，在以下情况下，你应该考虑缓存行优化：

你的应用程序处理大型结构体数组
你有高吞吐量场景，每秒处理数百万次操作
你正在构建性能关键的基础设施组件
你的性能分析器显示高 CPU 缓存未命中率

例如，交易系统通常每秒处理数百万次市场数据更新。在这些场景中，正确的结构体布局可能是抓住市场机会和错失机会之间的区别。

这篇文章不仅仅是几个小时的写作，而是多年编程和技术学习的结晶……

如果你想表示感谢 | 请我喝杯咖啡🖤

测量缓存性能的工具和技术

在优化之前，你需要进行测量。以下是一些实用工具：

Windows 性能计数器（perfmon.exe）——查看缓存相关计数器
Intel VTune Profiler——提供详细的缓存分析
带有硬件计数器的 BenchmarkDotNet：

[HardwareCounters(
    HardwareCounter.CacheMisses,
    HardwareCounter.BranchMispredictions)]
public class CacheAlignmentBenchmark
{
    // ... 基准测试代码 ...
}

🚥 最佳实践

在优化缓存行时，请遵循以下准则：

从测量开始——不要盲目优化
对性能关键的数据结构使用结构体
按字段大小从大到小排序
考虑使用 StructLayout 属性
注意多线程场景中的伪共享
必要时添加填充以对齐缓存行

例如：

public classCacheFriendlyBuffer<T>whereT:struct
{
    privatereadonlyT[] _items;
    privatereadonlyint _cacheLineSize;
    privatereadonlyint _itemsPerCacheLine;

    publicCacheFriendlyBuffer(int capacity,int cacheLineSize =)
    {
        _cacheLineSize = cacheLineSize;
        _itemsPerCacheLine = _cacheLineSize / Unsafe.SizeOf<T>();
        _items =newT[capacity];
    }

    publicrefTGet(int index)
    {
        var alignedIndex =(index / _itemsPerCacheLine)* _itemsPerCacheLine;
        returnref _items[alignedIndex +(index % _itemsPerCacheLine)];
    }
}