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CPU高速緩存集成于CPU的內(nèi)部，其是CPU可以高效運(yùn)行的成分之一，本文圍繞下面三個話題來講解CPU緩存的作用：

• 為什么需要高速緩存？

• 高速緩存的內(nèi)部結(jié)構(gòu)是怎樣的？

• 如何利用好cache，優(yōu)化代碼執(zhí)行效率？

為什么需要高速緩存？

在現(xiàn)代計算機(jī)的體系架構(gòu)中，為了存儲數(shù)據(jù)，引入了下面一些元件

• 1.CPU寄存器

• 2.CPU高速緩存

• 3.內(nèi)存

• 4.硬盤

從1->4,速度越來越慢，價格越來越低，容量越來越大。這樣的設(shè)計使得一臺計算機(jī)的價格會處于一個合理的區(qū)間，使得計算機(jī)可以走進(jìn)千家萬戶。

由于硬盤的速度比內(nèi)存訪問慢，因此我們在開發(fā)應(yīng)用軟件時，經(jīng)常會使用redis/memcached這樣的組件來加快速度。

而由于CPU和內(nèi)存速度的不同，于是產(chǎn)生了CPU高速緩存。

下面這張表反應(yīng)了CPU高速緩存和內(nèi)存的速度差距。

存儲器類型	時鐘周期
L1 cache	4
L2 cache	11
L3 cache	24
內(nèi)存	167

通常cpu內(nèi)有3級緩存，即L1、L2、L3緩存。其中L1緩存分為數(shù)據(jù)緩存和指令緩存，cpu先從L1緩存中獲取指令和數(shù)據(jù)，如果L1緩存中不存在，那就從L2緩存中獲取。每個cpu核心都擁有屬于自己的L1緩存和L2緩存。如果數(shù)據(jù)不在L2緩存中，那就從L3緩存中獲取。而L3緩存就是所有cpu核心共用的。如果數(shù)據(jù)也不在L3緩存中，那就從內(nèi)存中獲取了。當(dāng)然，如果內(nèi)存中也沒有那就只能從硬盤中獲取了。

對這樣的分層概念有了了解之后，就可以進(jìn)一步的了解高速緩存的內(nèi)部細(xì)節(jié)。

高速緩存的內(nèi)部結(jié)構(gòu)

CPU Cache 在讀取內(nèi)存數(shù)據(jù)時，每次不會只讀一個字或一個字節(jié)，而是一塊塊地讀取，這每一小塊數(shù)據(jù)也叫CPU 緩存行（CPU Cache Line）。這也是對局部性原理的運(yùn)用，當(dāng)一個指令或數(shù)據(jù)被拜訪過之后，與它相鄰地址的數(shù)據(jù)有很大概率也會被拜訪，將更多或許被拜訪的數(shù)據(jù)存入緩存，可以進(jìn)步緩存命中率。

cache line 又分為多種類型，分別為直接映射緩存，多路組相連緩存，全相連緩存。

下面依次介紹。

直接映射緩存

直接映射緩存會將一個內(nèi)存地址固定映射到某一行的cache line。

其思想是將一個內(nèi)存地址劃分為三塊，分別是Tag, Index，Offset(這里的內(nèi)存地址指的是虛擬內(nèi)存)。將cacheline理解為一個數(shù)組，那么通過Index則是數(shù)組的下標(biāo)，通過Index就可以獲取對應(yīng)的cache-line。再獲取cache-line的數(shù)據(jù)后，獲取其中的Tag值，將其與地址中的Tag值進(jìn)行對比，如果相同，則代表該內(nèi)存地址位于該cache line中，即cache命中了。最后根據(jù)Offset的值去data數(shù)組中獲取對應(yīng)的數(shù)據(jù)。整個流程大概如下圖所示：

下面是一個例子，假設(shè)cache中有8個cache line，

對于直接映射緩存而言，其內(nèi)存和緩存的映射關(guān)系如下所示：

從圖中我們可以看出，0x00,0x40,0x80這三個地址，其地址中的index成分的值是相同的，因此將會被加載進(jìn)同一個cache line。

試想一下如果我們依次訪問了0x00，0x40，0x00會發(fā)生什么？

當(dāng)我們訪問0x00時，cache miss，于是從內(nèi)存中加載到第0行cache line中。當(dāng)訪問0x40時，第0行cache line中的tag與地址中的tag成分不一致，因此又需要再次從內(nèi)存中加載數(shù)據(jù)到第0行cache line中。最后再次訪問0x00時，由于cache line中存放的是0x40地址的數(shù)據(jù)，因此cache再次miss?？梢钥闯鲈谶@個過程中，cache并沒有起什么作用，訪問了相同的內(nèi)存地址時，cache line并沒有對應(yīng)的內(nèi)容，而都是從內(nèi)存中進(jìn)行加載。

這種現(xiàn)象叫做cache顛簸（cache thrashing）。針對這個問題，引入多路組相連緩存。下面一節(jié)將講解多路組相連緩存的工作原理。

多路組相連緩存

多路組相連緩存的原理相比于直接映射緩存復(fù)雜一些，這里將以兩路組相連這種場景來進(jìn)行講解。

所謂多路就是指原來根據(jù)虛擬的地址中的index可以唯一確定一個cache line，而現(xiàn)在根據(jù)index可以找到多行cache line。而兩路的意思就是指通過index可以找到2個cache line。在找到這個兩個cache line后，遍歷這兩個cache line，比較其中的tag值，如果相等則代表命中了。

下面還是以8個cache line的兩路緩存為例，假設(shè)現(xiàn)在有一個虛擬地址是0000001100101100,其tag值為0x19，其index為1，offset為4。那么根據(jù)index為1可以找到兩個cache line，由于第一個cache line的tag為0x10,因此沒有命中，而第二個cache line的tag為0x19，值相等，于是cache命中。

對于多路組相連緩存而言，其內(nèi)存和緩存的映射關(guān)系如下所示：

由于多路組相連的緩存需要進(jìn)行多次tag的比較，對于比直接映射緩存,其硬件成本更高，因為為了提高效率，可能會需要進(jìn)行并行比較，這就需要更復(fù)雜的硬件設(shè)計。

另外，如何cache沒有命中，那么該如何處理呢？

以兩路為例，通過index可以找到兩個cache line，如果此時這兩個cache line都是處于空閑狀態(tài)，那么cache miss時可以選擇其中一個cache line加載數(shù)據(jù)。如果兩個cache line有一個處于空閑狀態(tài)，可以選擇空閑狀態(tài)的cache line 加載數(shù)據(jù)。如果兩個cache line都是有效的，那么則需要一定的淘汰算法，例如PLRU/NRU/fifo/round-robin等等。

這個時候如果我們依次訪問了0x00，0x40，0x00會發(fā)生什么？

當(dāng)我們訪問0x00時，cache miss，于是從內(nèi)存中加載到第0路的第0行cache line中。當(dāng)訪問0x40時，第0路第0行cache line中的tag與地址中的tag成分不一致，于是從內(nèi)存中加載數(shù)據(jù)到第1路第0行cache line中。最后再次訪問0x00時，此時會訪問到第0路第0行的cache line中，因此cache就生效了。由此可以看出，由于多路組相連的緩存可以改善cache顛簸的問題。

全相連緩存

從多路組相連，我們了解到其可以降低cache顛簸的問題，并且路數(shù)量越多，降低cache顛簸的效果就越好。那么是不是可以這樣設(shè)想，如果路數(shù)無限大，大到所有的cache line都在一個組內(nèi)，是不是效果就最好？基于這樣的思想，全相連緩存相應(yīng)而生。

下面還是以8個cache line的全相連緩存為例，假設(shè)現(xiàn)在有一個虛擬地址是0000001100101100,其tag值為0x19，offset為4。依次遍歷，直到遍歷到第4行cache line時，tag匹配上。

全連接緩存中所有的cache line都位于一個組(set)內(nèi)，因此地址中將不會劃出一部分作為index。在判斷cache line是否命中時，需要遍歷所有的cache line，將其與虛擬地址中的tag成分進(jìn)行對比，如果相等，則意味著匹配上了。因此對于全連接緩存而言，任意地址的數(shù)據(jù)可以緩存在任意的cache line中，這可以避免緩存的顛簸，但是與此同時，硬件上的成本也是最高。

如何利用緩存寫出高效率的代碼？

看下面這個例子，對一個二維數(shù)組求和時，可以進(jìn)行按行遍歷和按列遍歷，那么哪一種速度會比較快呢？

const int row = 1024;
const int col = 1024;
int matrix[row][col];

//按行遍歷
int sum_row = 0;
for (int r = 0; r < row; r++) {
    for (int c = 0; c < col; c++) {
        sum_row += matrix[r][c];
    }
}

//按列遍歷
int sum_col = 0;
for (int c = 0; c < col; c++) {
    for (int r = 0; r < row; r++) {
        sum_col += matrix[r][c];
    }
}

我們分別編寫下面的測試代碼，首先是按行遍歷的時間：

#include <chrono>
#include <iostream>
const int row = 1024;
const int col = 1024;
int matrix[row][col];

//按行遍歷
int main(){
    for (int r = 0; r < row; r++) {
        for (int c = 0; c < col; c++) {
            matrix[r][c] = r+c;
        }
    }
    auto start = std::chrono::steady_clock::now();
    
    //按行遍歷
    int sum_row = 0;
    for (int r = 0; r < row; r++) {
        for (int c = 0; c < col; c++) {
            sum_row += matrix[r][c];
        }
    }

    auto finish = std::chrono::steady_clock::now();
    auto duration = std::chrono::duration_cast<std::chrono::milliseconds>(finish - start);
    std::cout << duration.count() << "ms" << std::endl;
}

標(biāo)準(zhǔn)輸出打印了：2ms

接著是按列遍歷的測試代碼：

#include <chrono>
#include <iostream>
const int row = 1024;
const int col = 1024;
int matrix[row][col];

//按行遍歷
int main(){
    for (int r = 0; r < row; r++) {
        for (int c = 0; c < col; c++) {
            matrix[r][c] = r+c;
        }
    }
    auto start = std::chrono::steady_clock::now();
    
    //按列遍歷
    int sum_col = 0;
    for (int c = 0; c < col; c++) {
        for (int r = 0; r < row; r++) {
            sum_col += matrix[r][c];
        }
    }

    auto finish = std::chrono::steady_clock::now();
    auto duration = std::chrono::duration_cast<std::chrono::milliseconds>(finish - start);
    std::cout << duration.count() << "ms" << std::endl;
}

標(biāo)準(zhǔn)輸出打印了：8ms

答案很明顯了，按行遍歷速度比按列遍歷快很多。

原因就是按行遍歷時， 在訪問matrix[r][c]時，會將后面的一些元素一并加載到cache line中，那么后面訪問matrix[r][c+1]和matrix[r][c+2]時就可以命中緩存，這樣就可以極大的提高緩存訪問的速度。

如下圖所示，在訪問matrix[0][0]時，matrix[0][1]，matrix[0][2]，matrix[0][2]也被加載進(jìn)了高速緩存中，因此隨后遍歷時就可以用到緩存。

而按列遍歷時，訪問完matrix[0][0]之后，下一個要訪問的數(shù)據(jù)是matrix[1][0]，不在高速緩存中，于是需要再次訪問內(nèi)存，這就使得程序的訪問速度相較于按行緩存會慢很多。

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