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

當程序在運行過程中，會將運算需要的數據從主存復制一份到CPU高速緩存中，那么CPU進行計算時就可以從它的高速緩存讀取數據和向其中寫入數據，當運算結束后，再將高速緩存中的數據刷新到主存當中。舉個簡單的例子，比如下面的這段代碼：

i = i+1;

當線程執行這個語句時，會先從主存當中讀取i的值，然后復制一份到高速緩存當中，然后CPU執行指令對i指令進行加1操作，然后將數據寫入高速緩存，最后將高速緩存中i最新的值刷新到主存當中。

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

比如同時有兩個線程執行這段代碼，假如初始時i的值為0，那么我們希望兩個線程執行完之后i的值變為2。但事實會是這樣嗎？

可能存在下面一種情況：初始時，兩個線程分別讀取i的值存入各自所在的CPU的高速緩存當中，然后線程1進行加1操作，然后把i的最新值1寫入到內存。此時線程2的高速緩存當中i的值還是0，進行加1操作后，i的值為1，然后線程2把i的值寫入內存。

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

也就是說，如果一個變量在多個CPU中都存在緩存（一般在多線程編程時才會出現），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。因為CPU和其他部件進行通信都是通過總線來進行的，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（如內存），從而使得只能有一個CPU能使用這個變量的內存。 比如上面例子中，如果一個線程在執行i = i +1，如果在執行這段代碼的過程中，在總線上發出了LOCK鎖的信號，那么只有等待這段代碼完全執行完畢之后，其他CPU才能從變量i所在的內存讀取變量，然后進行相應的操作。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問題，由于在鎖住總線期間，其他CPU無法訪問內存，導致效率低下。

所以就出現了緩存一致性協議。該協議保證了每個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CPU向內存寫入數據時，如果發現操作的變量時共享變量，即在其他CPU中也存在該變量的副本，會發出信號通知其他CPU將該變量的緩存行置為無效狀態，因此當其他CPU需要讀取這個變量時，發現自己緩存中緩存該變量的緩存是無效的，那么它就會從內存重新讀取。

總結

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？的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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