CPU Cache一探究竟

文章目录

• References
• cache示意图
• 程序局部性原理
• 一致性原理
• • 写入策略
  • 一致性
• 主存与Cache的映射关系
• Cache的替换策略
• 代码分析

Author????:CofCai

personal page????:https://cxx7ud.coding-pages.com/

CSDN page????:https://blog.csdn.net/weixin_44360592?spm=1011.2124.3001.5113

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References

gallery-of-processor-cache-effects

7个示例科普CPU Cache

利用CPU Cache写出高性能代码

LRU Cache的实现

cache示意图

程序局部性原理

程序局部性原理是CPU Cache的理论基础。

时间局部性

时间局部性是指被CPU访问的数据，短期内还要被继续访问，比如循环、递归、方法的反复调用等。

空间局部性

空间局部性是指被CPU访问的数据的相邻数据，CPU短期内还要被继续访问，比如顺序执行的代码、连续创建的两个对象、数组等。

一致性原理

写入策略

直写模式(WriteThrough)

在数据更新时，将数据同时写入内存和Cache，该策略操作简单，但是因为每次都要写入内存，速度较慢。

回写模式(WriteBack)

在数据更新时，只将数据写入到Cache中，只有在数据被替换出Cache时，被修改的数据才会被写入到内存中，该策略因为不需要写入到内存中，所以速度较快。但数据仅写在了Cache中，Cache数据和内存数据不一致，此时如果有其它CPU访问数据，就会读到脏数据，出现bug，所以这里需要用到Cache的一致性协议来保证CPU读到的是最新的数据。

一致性

多个CPU对某块内存同时读写，就会引起冲突的问题，被称为Cache一致性问题。通过MESI协议解决，当一个CPU1修改了Cache中的某字节数据时，那么其它的所有CPU都会收到通知，它们的相应Cache就会被置为无效状态，当其他的CPU需要访问此字节的数据时，发现自己的Cache相关数据已失效，这时CPU1会立刻把数据写到内存中，其它的CPU就会立刻从内存中读取该数据。

MESI是通过四种状态的控制来解决Cache一致性问题的，四种状态分别是：

• M(Modified，已修改)
• E(Exclusive，独占)
• S(Shared，共享)
• I(Invalidated，已失效)

主存与Cache的映射关系

直接映射

每个主存块只能映射Cache的一个特定块。直接映射是最简单的地址映射方式，它的硬件简单，成本低，地址转换速度快，但是这种方式不太灵活，Cache的存储空间得不到充分利用，每个主存块在Cache中只有一个固定位置可存放，容易产生冲突，使Cache效率下降，因此只适合大容量Cache采用。

例如，如果一个程序需要重复引用主存中第0块与第16块，最好将主存第0块与第16块同时复制到Cache中，但由于它们都只能复制到Cache的第0块中去，即使Cache中别的存储空间空着也不能占用，因此这两个块会不断地交替装入Cache中，导致命中率降低。

全相连映射

主存中任何一块都可以映射到Cache中的任何一块位置上，但设计困难。

组相连映射

组相联映射实际上是直接映射和全相联映射的折中方案，主存和Cache都分组，主存中一个组内的块数与Cache中的分组数相同，组间采用直接映射，组内采用全相联映射。也就是说，将Cache分成u组，每组v块，主存块存放到哪个组是固定的，至于存到该组哪一块则是灵活的。例如，主存分为256组，每组8块，Cache分为8组，每组2块。

Cache的替换策略

LRU(Least Recently Use)策略，即最近最少使用。

代码分析

/**
 * author:		CofCai
 * datatime:	2020-11-10 15:37:50
 * file description:
 *	 该文件用于验证CPU Cache的作用，主要是看到了一篇微信公众号
 *	 的推送，然后读完这篇文章，发现我们的通信软件基础课上讲过类似
 *	 的问题，所以在此记录一下。
 *	 原文文章《利用CPU Cache写出高性能代码》：
 *	 		https://mp.weixin.qq.com/s/_hZtklfMINCqYTlBwmz7pA
 *	 		另附：http://igoro.com/archive/gallery-of-processor-cache-effects/
 *	 一致性原理：cache中和内存中的数据可能不一样（不同步），直写模式和回写模式
 *	 程序局部性原理（cache的理论基础）：时间局部性、空间局部性
 *	 通过不停改变矩阵的大小，还能大致得出你电脑的CPU Cache的大小(搞懂矩阵在内存中的分布)。
 */

#include <stdio.h>
#include <time.h>

#define	row 	512
#define col 	512
#define count 	20		//调用traverse_by_row/col函数一次：遍历matrix矩阵count次

int matrix[row][col] = {0};		//测试矩阵

void traverse_by_row();
void traverse_by_col();
double test();				/* 调用traverse_by_row/col函数一次 */

int main(int argc, char const *argv[])
{
	printf("test matrix is %d rows, %d cols!\n", row, col);
	int t, times = 20;
	double res[20] = {0};

	FILE *pFile=fopen("./cache.csv","wt+");
        if(pFile==NULL)
        {
            printf("cache.csv opened failed");
            return -1;
        }

	for (t = 0; t < times; t++)
	{
		res[t] = test();
		fprintf(pFile,"%f,",res[t]);
	}

	printf("test over\n");

	return 0;
}

void traverse_by_row()
{
	int sum_row = 0;
	for (int r = 0; r < row; ++r)
	{
		for (int c = 0; c < col; ++c)
		{
			sum_row += matrix[r][c];
		}
	}
}

void traverse_by_col()
{
	int sum_col = 0;
	for (int c = 0; c < col; ++c)
	{
		for (int r = 0; r < row; ++r)
		{
			sum_col += matrix[r][c];
		}
	}
}

double test()
{
	clock_t start, finish;
	double tot_time1, tot_time2;

	/** 按行遍历，会快一些 */
	start = clock();
	for (int i = 0; i < count; ++i)
	{
		traverse_by_row();
	}
	finish = clock();
	tot_time1 = (double)(finish - start);
	printf("traverse by row %d times, totally spend %.2f\n", count, tot_time1);


	/** 按列遍历，会慢一些 */
	start = clock();
	for (int i = 0; i < count; ++i)
	{
		traverse_by_col();
	}
	finish = clock();
	tot_time2 = (double)(finish - start);
	printf("traverse by col %d times, totally spend %.2f\n", count, tot_time2);

	return (tot_time2 - tot_time1);
}