在之前的講座中，我們討論了什麼是錯誤共享，以及它如何影響系統效能。本次講座將探討幾種可以避免錯誤共享的方法，以確保系統效能不會下降。
三種避免錯誤共享的方法
我們將重點介紹以下三種方法。當然，還有其他方法，但我們將集中討論以下三種：
- 填充 (Padding)
- 別名 (Aliasing)
- 避免相鄰更新 (Avoid Adjacent Updates)
填充 (Padding)
填充是指在相鄰的資料之間插入額外的空間，以確保它們位於不同的快取行 (Cache Line) 中。
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問題： 假設有兩個獨立的資料 D1 和 D2，它們被分配到同一快取行中的記憶體。即使它們是獨立的，當不同的執行緒嘗試同時存取這兩個變數時，仍會發生錯誤共享，導致系統效能下降。
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解決方案： 在 D1 和 D2 之間添加填充。如果在 D1 被分配記憶體後，插入一個 64 位元組的字元陣列（假設快取行大小為 64 位元組），就可以確保 D2 不會被分配到同一快取行中的記憶體。
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範例：
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D1 被分配到位址 0-3。
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插入一個 64 位元組的填充字元。
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D2 被分配到填充之後的記憶體。
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優點： 確保 D1 和 D2 位於不同的快取行中，允許多個執行緒同時存取它們，而不會發生快取失效 (Cache Invalidation) 的問題。
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缺點： 這種方法會浪費大量的記憶體。如果結構或類別的大小很大，則需要添加大量的填充，導致記憶體使用效率降低。
別名 (Aliasing)
別名是一種確保變數被分配到不同快取行中的方法。
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方法： 使用特定的語法（例如
alignas(64)），可以在編譯時或執行時指示編譯器或運行環境，將變數分配到不同的快取行中。 -
範例： 使用
alignas(64)可以確保 D1 和 D2 被分配到不同的 64 位元組快取行中。 -
優點： 透過別名，可以確保 D1 位於一個快取行中，而 D2 位於另一個快取行中。即使一個快取行失效，另一個執行緒仍然可以存取 D2，因為它位於一個完全不同的快取行中。
避免相鄰更新 (Avoid Adjacent Updates)
避免相鄰更新是指避免頻繁更新相鄰的變數，因為它們可能位於同一快取行中。
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問題： 如果兩個變數 D1 和 D2 相鄰，並且被頻繁地更新，則會導致快取行不斷失效，影響系統效能。
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解決方案： 避免在短時間內頻繁地更新相鄰的變數。
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方法：
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在更新 D1 和 D2 之前，先執行所有的計算。
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在所有資料都準備好後，一次性更新 D1 和 D2。
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避免以極短的時間間隔（例如每秒或每毫秒）更新這些變數。
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原因： D1 和 D2 很可能位於同一快取行中，頻繁的更新會導致快取不斷失效，降低系統效能。
實驗問題
以下是一個您可以嘗試的實驗，以驗證這些方法的有效性：
- 建立資料結構： 定義一個包含兩個成員變數 D1 和 D2 的資料結構。
- 建立執行個體： 建立該資料結構的一個執行個體 D，並初始化 D1 和 D2。
- 建立更新函數： 建立一個函數
fun，該函數將 D1 或 D2 作為參數，並將其更新 1000 或 10000 次。 -
測量時間：
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在不使用填充或別名的情況下，測量更新 D1 和 D2 所需的時間。
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使用填充（插入一個 64 位元組的字元陣列）或別名，然後再次測量更新 D1 和 D2 所需的時間。
- 比較結果： 比較兩種情況下的時間，以確定填充或別名是否提高了系統效能。
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預計在使用填充或別名的情況下，系統效能會更好，因為這可以避免錯誤共享。
這個實驗可以很容易地實現，並提供對錯誤共享影響的直觀理解。
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