从CPU Cache被加入到现有的CPU里开始,内存中的指令、数据,会被加载到L1-L3 Cache中,而不是直接从CPU访问内存中取拿。 CPU从内存读取数据到CPU Cache的过程中,是一小块一小块来读取数据的,而不是按照单个数组元素来读取数据的。这样一小块一小块的数据,在CPU Cache里面,叫做Cache Line(缓存块) 在我们日常使用...
CPU Cache 是CPU内置内存, 用于存储从 RAM 读取的 即将被使用的数据和指令。 CPU Cache L1 & L2 & L3 L1 Cache L2 Cache L3 Cache L3: CPU多核数据之间的同步。 参考网址: CPU Cache Coherence in Java Concurrency
M-modify(修改):当前CPU Cache拥有最新数据(最新的Cache Line),其他CPU拥有失效数据(Cache Line的状态是invalid),虽然当前CPU中的数据和主存是不一致的,但是以当前CPU的数据为准; E-exclusive(独占):只有当前CPU Cache中有数据,其他CPU Cache中没有该数据,当前CPU的数据和主存中的数据是一致的; S-shared(共享):...
cache 一致性 多个处理器对某个内存块同时读写,会引起冲突的问题,这也被称为Cache一致性问题。 Cache一致性问题出现的原因是在一个多处理器系统中,多个处理器核心都能够独立地执行计算机指令,从而有可能同时对某个内存块进行读写操作,并且由于我们之前提到的回写和直写的Cache策略,导致一个内存块同时可能有多个备份...
正好网上有人推荐了微软大牛Igor Ostrovsky一篇博文《漫游处理器缓存效应》,文章不仅仅用7个最简单的源码示例就将CPU cache的原理娓娓道来,还附加图表量化分析做数学上的佐证,个人感觉这种案例教学的切入方式绝对是俺的菜,故而忍不住贸然译之,以飨列位看官。
现代系统采用从 Register ―> L1 Cache ―> L2 Cache ―> L3 Cache ―> Memory ―> Mass storage的层次结构,是为解决性能与价格矛盾所采用的折中设计。 下图描述的就是CPU、Cache、内存、以及DMA之间的关系。程序的指令部分和数据部分一般分别存放在两片不同的cache中,对应指令缓存(I-Cache)和数据缓存(D-Cache...
Cache存在的必要性 Cache是一种高速缓冲存储器。主机中，CPU的频率是最快的并且越来越快，而受限于制造工艺和成本的内存，在访问速度上没有质的突破，这就导致了CPU的处理速度和内存的访问速度差距越来越大，快到内存严重跟不上其处理数据的速度。而且，Cpu的指令运行都是按照时钟周期的，内存太慢，就会导致CPU一直...
You may observe that CPU cache is always supported by the label L1, L2, L3, and occasionally even L4. These labels indicate the hierarchical cache utilized for CPUs. So, L1 would be tier one, L2 is tier two, and L3, evidently, is tier three. ...
处理器中的各种cache示意如图1所示,现代超标量处理器都是哈佛结构,为了增加流水线的执行效率,L1 Cache一般都包括两个物理的存在,指令Cache(I-Cache)和数据Cache(D-Cache),本质上两者是一样的,I-Cache只会发生读情况,D-Cahce既可以读也可以写,所以更复杂点,L1 Cach紧密耦合在...
编写cache友好的代码 在结构定义时,将经常使用的数据定义在一起,这样,经常使用的数据会长时间在cache中。 将经常使用的数据和不常使用的数据分在不同的结构中。 例如: 好的示例: struct good { int often_used1; int often_used2; } struct good2 ...