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伪共享

• Disruptor 的 RingBuffer 为什么这么快？从 CPU 缓存到无锁算法的深度解析

  在高并发场景下，队列的性能往往成为系统瓶颈。传统阻塞队列如 ArrayBlockingQueue 或 LinkedBlockingQueue 在面对每秒百万级消息处理时，往往会因为 锁竞争 和 缓存失效 导致性能急剧下降。而 LM...

  2026/4/11 0 107 0 0 0 Disruptor高性能并发RingBuffer

• 深度解码 Java 并发性能杀手：从 MESI 协议到缓存行隔离实战

  在现代高性能并发编程中，开发者往往将注意力集中在锁竞争（Lock Contention）上，却容易忽视底层的硬件约束。当你的 Java 代码在多核 CPU 上运行时，一种被称为**“伪共享（False Sharing）”**的现象可能正在...

  2026/4/11 0 100 0 0 0 Java并发CPU缓存性能优化

• 被忽视的性能损耗：深度分析 GC 处理大对象时对 L3 缓存的“清洗”效应

  在追求高并发、低延迟的系统架构中，开发者往往关注算法的时间复杂度和垃圾回收（GC）的停顿时间（STW）。然而，在高吞吐量的底层场景下，一个常被忽视的性能杀手是 CPU L3 缓存命中率的剧烈波动 。特别是当垃圾回收器频繁介入处理“大对象...

  2026/4/11 0 79 0 0 0 垃圾回收性能优化CPU缓存

• CXL 2.0 内存池化架构中 SPDK 的角色演变：用户态驱动如何接管缓存一致性责任

  内存语义革命：当 SPDK 面对字节级寻址 CXL 2.0 引入的内存池化（Memory Pooling）彻底改变了数据中心的资源拓扑。传统架构中，SPDK 通过用户态轮询（Polling）机制绕过内核 I/O 栈，专为 NVMe 块...

  2026/4/12 0 64 0 0 0 CXL 20SPDK内存池化

• eBPF 并发之战：深入解析 Map 原子更新策略与多核性能损耗

  在高性能网络处理和系统监控领域，eBPF 的地位已无可撼动。然而，随着现代服务器核心数的爆炸式增长，多个 CPU 核心同时操作同一个 eBPF Map 导致的并发竞争问题，成为了开发者必须面对的“性能杀手”。 本文将从底层指令到高层架...

  2026/4/16 0 32 0 0 0 eBPF多核并发性能优化

• 性能骤降 50%？深度解析 eBPF 与 XDP 中的“伪共享”陷阱

  在高性能网络编程领域，XDP（Express Data Path）以其在内核协议栈之前处理报文的能力而闻名。然而，许多开发者在从单核基准测试转向多核生产环境时，常会发现性能并未如预期般线性增长，甚至出现剧烈抖动。 这种现象背后的“隐形...

  2026/4/16 0 40 0 0 0 eBPFXDP性能优化

• Rust无锁环形缓冲区实战：内存序选择与False Sharing规避深度解析

  在高并发场景下，无锁环形缓冲区（Lock-free Ring Buffer）是替代有锁队列的黄金标准。但在Rust中实现真正高性能的版本，开发者往往陷入两个深坑： 内存序选择不当导致的指令重排序隐患 ，以及 缓存行伪共享（False Sh...

  2026/4/11 0 109 0 0 0 Rust无锁编程内存序

• 别让 CPU 缓存“打架”：深度解析 Java 伪共享（False Sharing）与 Padding 优化

  在高性能并发编程领域，开发者往往会关注锁竞争、线程池配置、算法复杂度等宏观指标。然而，当系统吞吐量达到瓶颈，且通过 Profiler 工具发现某些热点变量的读写延迟异常升高时，问题往往隐藏在更底层的硬件层面—— 伪共享（False Sha...

  2026/5/21 0 79 0 0 0 Java虚拟机并发编程性能优化

• 不仅是伪共享：深度解析 CPU 分支预测失败对 Java 循环性能的致命打击

  在 Java 高性能编程领域，很多开发者对**缓存行伪共享（False Sharing）**如数家珍，知道通过 @Contended 或字节填充来保护高频更新的变量。然而，在实际的循环密集型计算中，另一个隐藏在底层的“性能杀手”往往比...

  2026/5/21 0 73 0 0 0 Java性能优化CPU架构JIT编译

• 400G骨干网流量清洗利器 基于XDP与eBPF的高性能架构设计与极限调优

  在超大规模数据中心和骨干网边缘，面对 400G 带宽的线速（Line-rate）流量清洗挑战，传统的内核网络栈早已力不从心。在 64 字节小包的极端场景下，400G 链路每秒会产生高达 5.95 亿个数据包（595 Mpps）。这意味着每...

  2026/5/26 0 18 0 0 0 eBPFXDP高并发网络

• 深入Linux内核：__read_mostly 标记如何从硬件层面干掉 Cache Line 伪共享？

  在多核处理器时代，编写高性能系统级代码不仅需要考虑算法复杂度，更要考虑 控制处理器缓存（L1/L2/L3 Cache）的物理行为 。 在 Linux 内核源码中，我们经常会看到一些全局变量被赋予了 __read_mostly 属性...

  2026/5/27 0 3 0 0 0 Linux内核缓存一致性性能调优

• 精准定位多线程“内耗”：利用 Linux perf c2c 攻克 Cache 伪共享瓶颈

  在多线程高并发场景下，我们经常会遇到一种诡异的性能瓶颈： 明明线程之间没有锁竞争，各线程处理的数据也完全独立，但随着 CPU 核心数的增加，程序吞吐量反而急剧下降。 这种现象，极大概率是由 Cache 伪共享（False Shar...

  2026/5/27 0 5 0 0 0 perf-c2c伪共享性能调优

• 秒杀实战：高并发异步写入架构的性能与稳定性之道

  在“秒杀”这类瞬时高并发场景下，直接同步写入数据库往往会成为系统的瓶颈，导致请求堆积、数据库连接耗尽甚至系统崩溃。异步写入架构是应对这类挑战的“银弹”之一，它通过引入中间件或内存队列，将同步的写操作转化为异步处理，从而提高系统的吞吐量和稳...

  2026/1/7 0 175 0 0 0 异步写入高并发系统架构

• 深度解析：从 Linux kfifo 的位运算魔法到 Rust 内存安全的原子映射

  在系统编程的领域中，环形缓冲区（Ring Buffer）是处理异步数据流、实现无锁生产者-消费者模型的基石。从 21 世纪初 Linux 内核引入 kfifo 以来，这一数据结构的设计哲学经历了一场从“极致利用硬件特性”到“强类型安全...

  2026/4/11 0 112 0 0 0 Linux内核Rust编程无锁数据结构

• C++多线程锁粒度选择-粗or细？性能差异与最佳实践

  多线程编程是C++中构建高性能应用的关键技术之一。然而，多线程环境下的资源竞争可能导致数据不一致和程序错误。锁机制是解决这些问题的常用手段，但锁的使用方式直接影响程序的性能。一个关键的决策点在于锁的粒度选择：粗粒度锁（Coarse-gra...

  2025/4/29 0 2311 0 0 0 C++多线程锁粒度