多核开发中常见的一个问题是false sharing(失效共享)，这个问题让我们用一个全新的角度来看待多核程序的编写，这个角度就是硬件的角度。
Intel Core 2 Duo处理器平台上, L2 cache是由两个core共享的，而L1 data cache是分开的，由两个core分别存取。cache line的大小是64 Bytes。当不同的线程同时读写不同的，看起来更不相关的2个变量时，由于这2个变量实际保存在同一条cache line上，从而会暗地里造成cache line的访问冲突而导致潜在的性能损失。例如这段代码：
unsigned char VectorA[10];
unsigned char VectorB[10];
UINT MyThreadProcA( LPVOID pParam )
{
unsigned long long myCounter = 100000000;
while(--myCounter)
{
for (int i=0; i<10; ++i)
{
++VectorA[i];
}
}
return 0; // thread completed successfully
}
UINT MyThreadProcB( LPVOID pParam )
{
unsigned long long myCounter = 100000000;
while(--myCounter)
{
for (int i=0; i<10; ++i)
{
++VectorB[i];
}
}
return 0; // thread completed successfully
}
尽管MyThreadProc[A/B] 是两个不同的线程，访问的也是两个不同的变量，但是,false sharing却真真实实的发生了。当MyThreadProcA更新VectorA[i]的时候，对应的Core A上的cache line同时被更新，变为modified状态，而这个cache line中又保存了VectorB[i]的一份copy，因此，另一个Core B中的cacheline就会变为失效状态(invalid)，CPU会不得不通过cache protocol(cache的同步协议)去通知Core B上的cache line同时更新VectorB的数据，这样，尽管MyThreadProcA没有修改VectorB，却会导致MyThreadProcB线程访问VectorB时cache miss增加！而我们知道，cache的访问速度是普通内存的10倍，cache miss增大自然会造成明显的性能下降！
在Core2平台上，可以使用EXT_SNOOP.ALL_AGENTS.HITM 事件来评测false sharing的影响，它监测的是总线(内存总线)传输的情况，如果HITM事件发生，则表明总线上响应端的cache正处于修改状态，这恰恰反映了false sharing问题的根源。
vtune的手册对于EXT_SNOOP.ALL_AGENTS.HITM 的解释的:
This event counts the snoop responses to bus transactions. Responses can be counted separately by type and by bus agent. With the 'THIS_AGENT' mask the event counts snoop responses from this processor to bus transactions sent by this processor. With the 'ALL_AGENTS' mask the event counts all snoop responses seen on the bus.
先看看看看上面这段代码的测量结果吧！
采用sampling测量，EXT_SNOOP.ALL_AGENTS.HITM 发生次数1175次,CPU_CLK 为6373,INST_RETIRED为3796
false sharing的解决也很简单，只要把共享的数据放到不同的cache line中即可，例如，将代码改为：
unsigned char VectorA[100];
unsigned char VectorB[100];
这样，使用的仍然是VectorA[0~9]和VectorB[0~9]，VectorA[10~99]则充当了一个pad占位符，把同一条cache line(64bytes)占满。
解决false sharing问题后的测量数据为：
EXT_SNOOP.ALL_AGENTS.HITM 显著降到179次，CPU_CLK 降为1847，由于指令个数没有太大变化，INST_RETIRED为3370。通过程序中内嵌计时函数的方法也能得到接近的结果。
总结，解决false sharing问题的方法：
1. 增大数组元素的间隔使得由不同线程存取的元素位于不同的cache line上
2. 在每个线程中创建全局数组各个元素的本地拷贝，然后结束后再写回全局数组
false sharing是多核程序开发的常见问题，需要引起程序员们的重视。