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  • Cache学习随笔

    千次阅读 2020-11-13 22:33:46
    计操和组原中学习,cache访问交接处随笔 ...然后,在交代完命中率后,就自然的会联系到机操的访问内存有效时间了。 设访问一次快表的时间为:a 访问一次内存时间为:t 快表命中率为:λ 在未引入分页

    计操和组原中学习,cache访问交接处随笔

    这几天组原也学到了存储这块,开始和计操的一些开始接轨,扩充知识体系

    首先,在访问cache时,必不可少的就是命中率啦。
    设Nc为访问cache的中命中次数,Nm为范围主存的总次数。
    命中率:h=Nc /(Nc+,Nm
    不过说真的,快表(TBL)和cache不是等同的,不过查了一些东西还是分不清两个命中率有什么区别

    然后,在交代完命中率后,就自然的会联系到机操的访问内存有效时间了。
    设访问一次快表的时间为:a
    访问一次内存时间为:t
    快表命中率为:λ
    在未引入分页存储管理方式前,EAT=t+t=2t
    在引入分页存储管理方式前,EAT=aλ+(t+a)(1-λ)+t
    所以,我现在也不知道这个λ和h有什么区别

    设 tc为命中时的Cache访问时间,tm 为未命中时的主存访问时间,则Cache – 主存系统的 平均访问时间 为 :ta=htc+(1-h)tm
    平均访问时间 ta 与 命中率 有关
    访问效率:e=(tc/ta)X100%,也可以写e=(tc/(htc+(1-h)tm))X100%

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  • PrimoCache 是一款可以将物理内存、SSD 硬盘或闪存盘等虚拟成硬盘缓存的软件(虚拟内存盘软件),它可以自动将硬盘中读取的数据存入物理内存等速度较快的设备,当系统再次需要该数据时它可以很快从缓存设备中读取,而...
  • 时间局部性:多次引用相同的内存位置 空间局部性:引用之前临近的内存位置 1、高速缓存结构 高速缓存由S个组构成,每个组包含E个行,每行包含m=s+e+b有效位表示这个行中是否包含有效信息,标记位表示 高速缓存结构...

    CSAPP 高速缓存部分总结

    1、程序的局部性
    时间局部性:多次引用相同的内存位置
    空间局部性:引用之前临近的内存位置
    为什么cache能加速访问?——程序的局部性特征

    3、缓存不命中种类:
    (1)冷不命中:缓存为空时
    (2)冲突不命中:访问的数据映射到同一个缓存块所导致
    (3)容量不命中:缓存过小

    Cache映射方式:

    1、直接映射:
    每个主存块映射到cache的固定行,优点是电路简单、缺点是可能冲突不命中,且cache空间没有充分利用。
    (1)Cache结构:
    n行,每行一个标记位,一个有效位(0 or 1)
    标记位的作用是标记取自哪个块群(假设拿直接映射方式距离,0,4,8,12…会放到同一个cache行中,那么怎么区分?答案就是使用标记位)
    (2)主存地址划分:
    标记(和Cache对应行的标记做对比) + Cache行索引(Cache的哪一行) + 块内地址
    (3)主存地址到cache的映射:
    1、先根据行号找到对应的行
    2、比较标记位,不符合的话从内存调
    3、如果有效位为1,则命中

    2、全相联映射:
    有空就放
    缺点:比较时间长,但空间利用率高
    (1)Cache结构:
    标记位 + 主存块
    标记位的作用是标记主存块,因此位数多

    3、组相联映射:
    把Cache所有行分成几组(直接映射是整个Cache为一组),是直接映射和组相联的结合
    (1)主存地址划分:
    还是 标记 + Cache组索引 + 块内地址
    但Cache行索引位数少了,标记位数多了,判断是否命中方式和直接映射一样。

    几个概念:
    (1)命中率/缺失率:
    (2)关联度:主存块映射到cache时,可能存放的位置个数
    几种映射方式的关联度:
    直接映射:1
    全相联:Cache行数
    N路组相联:N

    关联度越高,标记位数越多

    Cache替换算法:
    情景:组相联映射,第0组目前装入第0块和第8块,现在主存第16块需要装入Cache,是驱逐第0块还是第8块?

    1、LRU最近最少用 : 特点是命中率随组的增大而提高
    2、FIFO先进先出
    3、LFU最不经常用
    4、随机替换

    LRU实现策略:
    在cache的每行记录一个LRU位,如果命中,LRU位+1;
    如果需要驱逐,则驱逐每组中LRU位最小的行

    Cache一致性问题:
    如果要写的单元在cache中存在,则有两种处理方法
    (1)同时往cache和主存中写,需要加write buffer避免cpu等待内存
    (2)write block,锁定内存,一次回写

    Lab

    lab分为两部分
    (1)编写cache模拟程序
    (2)优化矩阵转置

    实验注意事项(来自实验指导书):
    (1)对cache的操作有三种 L:加载数据 S:
    1、编写cache模拟程序

    (1)getopt函数解析命令行
    因为要在命令行输入cache的组索引位数(s)、关联度(E)、块索引(b)、轨迹文件,格式为:
    ./csim -s 1 -E 1 -b 1 -t traces/yi2.trace
    因此需要对命令行进行解析,使用getopt函数。

    在这里插入图片描述
    按照说明,因为 s,E等后面都有参数,因此需要加冒号,解析代码为:

      while((c = getopt(argc,argv,"s:E:b:t:"))!= -1 ){
            switch(c){
                case 's':
                    s = atoi(optarg);
                    printf("%d\n",s);
                    break;
                case 'E':
                    E = atoi(optarg);
                    printf("%d\n",E);
                    break;
                case'b':
                    b = atoi(optarg);
                    printf("%d\n",b);
                    break;
                case't':
                    tracefile = optarg;
                    printf("%s\n",tracefile);
                    break;
            }
        }
    

    (2)Cache组织结构
    使用组相联方式组织cache,一个cache有多个组,每组有多个行。
    每行有一个有效位,一个标记位,一块数据。
    1、定义cache行结构:

    typedef struct cache_line {
        char valid;
        mem_addr_t tag;
        unsigned long long int lru;
    } cache_line_t;
    

    2、使用指针定义组和cache,将每行的有效位,标记位,lru位都初始化为0

    typedef Cache_line_t* cache_set_t; //用行定义组
    cache_set_t* cache; //用组定义cache
    

    (3)数据访问
    1、获取标记和组索引:

     //获取标记
     Address tag = addr >> (s+b);
     /*
       获取组索引, 地址共64位, 组索引位于中间,需要做按位与运算将标记位置置0
       set_index_mask = (mem_addr_t) (pow(2, s) - 1);
     */
     Address set_index = (addr >> b) & (set_index_mask);
    
    

    2、判断是否命中(有效位为1 && 标记位一致),如果命中返回

    for(int i = 0; i < E; i++){
            if(cache_set[i].tag==tag&&cache_set[i].valid){
                //命中
                hit_count ++ ;
                cache_set[i].lru = lru_counter ++;
                return ;
            }
        }  
    

    3、如果没命中
    (1)获得lru最小的一行

      miss_count++;
      for(i=0; i<E; i++){
        //eviction_lru = ULONG_MAX,初始将eviction_lru置为最大值,以便比较
          if (cache_set[i].lru < eviction_lru){
              eviction_line = i;
              eviction_lru = cache_set[i].lru;
            }
        }
    

    (2)根据有效位,决定是否驱逐

        if( cache_set[eviction_line].valid ) eviction_count++;
    

    (3)加载数据

      cache_set[eviction_line].valid = 1;
      cache_set[eviction_line].tag = tag;
      cache_set[eviction_line].lru = lru_counter++;
    
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  • HttpRuntime.Cache 缓存

    2019-11-13 15:30:30
    说起缓存,我们首先想的是以空间(内存)换取时间为代价来改善程序性能。下面先说下缓存的有效期的使用 使用情况 1:数据频繁使用 2:访问量不高但是存在周期长 3:缓存数据不是很大,毕竟cache用得过多会增大...

    说起缓存,我们首先想的是以空间(内存)换取时间为代价来改善程序性能。下面先说下缓存的有效期的使用

    使用情况

    1:数据频繁使用

    2:访问量不高但是存在周期长

    3:缓存数据不是很大,毕竟cache用得过多会增大服务器的压力。

    基本语法

    add:再次调用不会修改原先的缓存项。

    Insert:覆盖原有的缓存项。

    Get:获取缓存项的值

    Count:获取存储在缓存中的项数

    EffectivePercentagePhysicalMemoryLimit:获取在 ASP.NET 开始从缓存中移除项之前应用程序可使用的物理内存百分比

    EffectivePrivateBytesLimit: 获取可用于缓存的字节数
     

     

    绝对有效期

    指某缓存项在设定的时间过期,而不考虑其是否在使用。

                /*
                 *绝对有效期  
                 *默认disableExpiration禁止缓存过期为false,如果在配置文件中设置了true,则有效期失效
                 */
                object ObjCache = HttpRuntime.Cache.Get("test");
                if (ObjCache == null)
                {
                    HttpRuntime.Cache.Insert("test", "测试缓存", null, DateTime.Now.AddSeconds(double.Parse("60")), Cache.NoSlidingExpiration, CacheItemPriority.Default, null);
                }
                Thread.Sleep(1000 * 30);
                //此时未到有效期 能获取到值
                ObjCache = HttpRuntime.Cache.Get("test");
                Thread.Sleep(1000 * 30);
                //此时超过有效期 ObjCache=null
                ObjCache = HttpRuntime.Cache.Get("test");

     

    滑动过期时间

    缓存在一段时间内(滑动有效期间隔)不使用而进行移除

    也可以理解为缓存超过一段时间(滑动有效期间隔)未被访问,则该缓存视为过期需要移除

     

    /*
                 *滑动有效期  
                 *默认disableExpiration禁止缓存过期为false,如果在配置文件中设置了true,则有效期失效
                 */
                object ObjCacheTwo = HttpRuntime.Cache.Get("testTwo");
                if (ObjCacheTwo == null)
                {
                    HttpRuntime.Cache.Insert("testTwo", "测试缓存", null, Cache.NoAbsoluteExpiration, new TimeSpan(0, 01, 00), CacheItemPriority.Default, null);
                }
                Thread.Sleep(1000 * 30);
                //未到有效期 能获取到值
                ObjCacheTwo = HttpRuntime.Cache.Get("testTwo");
                Thread.Sleep(1000 * 30);
                //由于30秒前 该缓存使用过 故能获取到值
                ObjCacheTwo = HttpRuntime.Cache.Get("testTwo");
                Thread.Sleep(1000 * 60);
                //由于60秒前 该缓存使用过 超出了滑动时间60秒 所以ObjCache=null
                ObjCacheTwo = HttpRuntime.Cache.Get("testTwo");

    缓存依懒项

               /*
                 * 缓存依懒项
                 * 适用于依懒其他缓存项或者文件依懒
                 */
                HttpRuntime.Cache.Insert("Cache2", "缓存项2");
    
                CacheDependency dep = new CacheDependency(null, new string[] { "Cache2" });
                HttpRuntime.Cache.Insert("Cache1", "缓存项1", dep,
                                            Cache.NoAbsoluteExpiration, Cache.NoSlidingExpiration);
               
                //Cache1值为缓存项1
                ObjCache = HttpRuntime.Cache.Get("Cache1");
                //Cache2值为缓存项2
                ObjCache = HttpRuntime.Cache.Get("Cache2");
                //修改Cache2的value值
                HttpRuntime.Cache.Insert("Cache2", "修改缓存项2");
                //Cache1缓存失效,因为其依懒项【Cache2】进行修改
                ObjCache = HttpRuntime.Cache.Get("Cache1");
                //Cache2缓存 值为修改缓存项2
                ObjCache = HttpRuntime.Cache.Get("Cache2");

    优缺点

    缺点:应用程序缓存中的数据是易失的

    优点:是由 ASP.NET 管理缓存,它会在缓存过期、无效、或内存不足时移除缓存中的项。还可以配置应用程序缓存,以便在移除项时通知应用程序。

    注意点:缓存生存期依赖于应用程序的生存期;重新启动应用程序后,将重新创建 Cache 对象。

     

    参考资料

    如果需要详细的解说,则需要参考:fish-li的细说 ASP.NET Cache 及其高级用法

    ASP.NET 缓存详细

    https://docs.microsoft.com/zh-cn/previous-versions/visualstudio/visual-studio-2008/xsbfdd8c(v=vs.90)

    config设置caching 的 cache 元素(ASP.NET 设置架构)

    https://docs.microsoft.com/zh-cn/previous-versions/dotnet/netframework-3.0/ms228248(v=vs.85)?redirectedfrom=MSDN

     

    遗留问题未解决

    目前有个问题就是EffectivePercentagePhysicalMemoryLimit设置内存百分比和EffectivePrivateBytesLimit字节数时,并没有生效

    在配置文件中这样写的

     <caching>
          <cache disableMemoryCollection="false"
           disableExpiration="false"
           privateBytesLimit="50000000"
           percentagePhysicalMemoryUsedLimit="50"
           privateBytesPollTime="00:01:00" />
        </caching>

    解析:

    disableMemoryCollection     true 当计算机处于内存压力下时禁止执行缓存内存回收

    disableExpiration           true 禁止缓存过期

    privateBytesLimit      该值指示在缓存开始刷新过期项并尝试回收内存之前应用程序的最大专用字节大小 目前失效不明白为什么

    percentagePhysicalMemoryUsedLimit     该值指示在缓存开始刷新过期项并尝试回收内存之前应用程序可使用的最大计算机物理内存百分比

    privateBytesPollTime     该值指示两次轮询应用程序专用字节内存使用量之间的时间间隔

    现在的问题是 我想要内存达到50%时告诉缓存要进行回收,如配置文件所写 内存设置已经设置为50%,并且读取HttpRuntime.Cache.EffectivePercentagePhysicalMemoryLimit时也显示为50。按理说 我内存设置已经生效,但是我电脑内存为8GB,已占用5GB,按照我的理解内存已经超过50%应该进行回收 但是并没有???

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  • 在 计算机 系统中,CPU 高速缓存 是用于减少处理器访问内存所需平均时间的部件。在金字塔式 存储体系 中它位于自顶向下的第二层,仅次于CPU 寄存器。其容量远小于内存,但速度却可以接近处理器的频率。当处理器发出...

    摘要

    主要是的介绍CPU Cache的缓存行的问题。

    什么是 CPU 高速缓存?

    计算机 系统中,CPU 高速缓存 是用于减少处理器访问内存所需平均时间的部件。在金字塔式 存储体系 中它位于自顶向下的第二层,仅次于CPU 寄存器。其容量远小于内存,但速度却可以接近处理器的频率。当处理器发出内存访问请求时,会先查看缓存内是否有请求数据。如果存在(命中),则不经访问内存直接返回该数据;如果不存在(失效),则要先把内存中的相应数据载入缓存,再将其返回处理器。缓存之所以有效,主要是因为程序运行时对内存的访问呈现局部性(Locality)特征。这种局部性既包括空间局部性(Spatial Locality),也包括时间局部性(Temporal Locality)。有效利用这种局部性,缓存可以达到极高的命中率。在处理器看来,缓存是一个透明部件。因此,程序员通常无法直接干预对缓存的操作。但是, 确实可以根据缓存的特点对程序代码实施特定优化,从而更好地利用缓存

    为什么需要有 CPU 高速缓存?

    随着工艺的提升,最近几十年 CPU 的频率不断提升,而受制于制造工艺和成本限制,目前计算机的内存在访问速度上没有质的突破。因此,CPU 的处理速度和内存的访问速度差距越来越大,甚至可以达到上万倍。这种情况下传统的 CPU 直连内存的方式显然就会因为内存访问的等待,导致计算资源大量闲置,降低 CPU 整体吞吐量。同时又由于内存数据访问的热点集中性,在 CPU 和内存之间用较为快速而成本较高(相对于内存)的介质做一层缓存,就显得性价比极高了。

    为什么需要有 CPU 多级缓存?

    结合 图片 – CPU 缓存架构,再来看一组 CPU 各级缓存存取速度的对比

    1. 各种寄存器,用来存储本地变量和函数参数,访问一次需要 1cycle,耗时小于 1ns;
    2. L1 Cache,一级缓存,本地 core 的缓存,分成 32K 的数据缓存 L1d 和 32k 指令缓存 L1i,访问 L1 需要 3cycles,耗时大约 1ns;
    3. L2 Cache,二级缓存,本地 core 的缓存,被设计为 L1 缓存与共享的 L3 缓存之间的缓冲,大小为 256K,访问 L2 需要 12cycles,耗时大约 3ns;
    4. L3 Cache,三级缓存,在同插槽的所有 core 共享 L3 缓存,分为多个 2M 的段,访问 L3 需要 38cycles,耗时大约 12ns;

    大致可以得出结论,缓存层级越接近于 CPU core,容量越小,速度越快,同时,没有披露的一点是其造价也更贵。所以为了支撑更多的热点数据,同时追求最高的性价比,多级缓存架构应运而生。

    什么是缓存行 (Cache Line)?

    缓存行 (Cache Line) 便是 CPU Cache 中的最小单位,CPU Cache 由若干缓存行组成,一个缓存行的大小通常是 64 字节(这取决于 CPU),并且它有效地引用主内存中的一块地址。一个 Java 的 long 类型是 8 字节,因此在一个缓存行中可以存 8 个 long 类型的变量。

    试想一下你正在遍历一个长度为 16 的 long 数组 data[16],原始数据自然存在于主内存中,访问过程描述如下

    1. 访问 data[0],CPU core 尝试访问 CPU Cache,未命中。
    2. 尝试访问主内存,操作系统一次访问的单位是一个 Cache Line 的大小 — 64 字节,这意味着:既从主内存中获取到了 data[0] 的值,同时将 data[0] ~ data[7] 加入到了 CPU Cache 之中,for free~
    3. 访问 data[1]~data[7],CPU core 尝试访问 CPU Cache,命中直接返回。
    4. 访问 data[8],CPU core 尝试访问 CPU Cache,未命中。
    5. 尝试访问主内存。重复步骤 2

    伪共享

    通常提到缓存行,大多数文章都会提到伪共享问题(正如提到 CAS 便会提到 ABA 问题一般)。伪共享指的是多个线程同时读写同一个缓存行的不同变量时导致的 CPU 缓存失效。尽管这些变量之间没有任何关系,但由于在主内存中邻近,存在于同一个缓存行之中,它们的相互覆盖会导致频繁的缓存未命中,引发性能下降。伪共享问题难以被定位,如果系统设计者不理解 CPU 缓存架构,甚至永远无法发现 — 原来我的程序还可以更快。

    正如图中所述,如果多个线程的变量共享了同一个 CacheLine,任意一方的修改操作都会使得整个 CacheLine 失效(因为 CacheLine 是 CPU 缓存的最小单位),也就意味着,频繁的多线程操作,CPU 缓存将会彻底失效,降级为 CPU core 和主内存的直接交互。

    伪共享问题的解决方法便是字节填充。

    伪共享 - 字节填充:我们只需要保证不同线程的变量存在于不同的 CacheLine 即可,使用多余的字节来填充可以做点这一点,这样就不会出现伪共享问题。在代码层面如何实现图中的字节填充呢?

    Java6 中实现字节填充

    public class PaddingObject{
        public volatile long value = 0L;    // 实际数据
        public long p1, p2, p3, p4, p5, p6; // 填充
    }

    PaddingObject 类中需要保存一个 long 类型的 value 值,如果多线程操作同一个 CacheLine 中的 PaddingObject 对象,便无法完全发挥出 CPU Cache 的优势(想象一下你定义了一个 PaddingObject[] 数组,数组元素在内存中连续,却由于伪共享导致无法使用 CPU Cache 带来的沮丧)。不知道你注意到没有,实际数据 value + 用于填充的 p1~p6 总共只占据了 7 * 8 = 56 个字节,而 Cache Line 的大小应当是 64 字节,这是有意而为之,在 Java 中, 对象头还占据了 8 个字节 ,所以一个 PaddingObject 对象可以恰好占据一个 Cache Line。

    Java7 中实现字节填充

    在 Java7 之后,一个 JVM 的优化给字节填充造成了一些影响,上面的代码片段 public long p1, p2, p3, p4, p5, p6; 会被认为是无效代码被优化掉,有回归到了伪共享的窘境之中。为了避免 JVM 的自动优化,需要使用继承的方式来填充。

    abstract class AbstractPaddingObject{
        protected long p1, p2, p3, p4, p5, p6;// 填充
    }
    
    public class PaddingObject extends AbstractPaddingObject{
        public volatile long value = 0L;    // 实际数据
    }

    实际上我在本地 mac 下测试过 jdk1.8 下的字节填充,并不会出现无效代码的优化,个人猜测和 jdk 版本有关,不过为了保险起见,还是使用相对稳妥的方式去填充较为合适。

    public final class FalseSharing implements Runnable {
        public final static int NUM_THREADS = 4; // change
        public final static long ITERATIONS = 500L * 1000L * 1000L;
        private final int arrayIndex;
    
        private static VolatileLong[] longs = new VolatileLong[NUM_THREADS];
    
        static {
            for (int i = 0; i < longs.length; i++) {
                longs[i] = new VolatileLong();
            }
        }
    
        public FalseSharing(final int arrayIndex) {
            this.arrayIndex = arrayIndex;
        }
    
        public static void main(final String[] args) throws Exception {
            final long start = System.currentTimeMillis();
            runTest();
            System.out.println("duration =" + (System.currentTimeMillis() - start));
        }
    
        private static void runTest() throws InterruptedException {
            Thread[] threads = new Thread[NUM_THREADS];
    
            for (int i = 0; i < threads.length; i++) {
                threads[i] = new Thread(new FalseSharing(i));
            }
            for (Thread t : threads) {
                t.start();
            }
            for (Thread t : threads) {
                t.join();
            }
        }
    
        public void run() {
            long i = ITERATIONS + 1;
            while (0 != --i) {
                longs[arrayIndex].value = i;
            }
        }
    
        public final static class VolatileLong {
            public volatile long value = 0L;
            public long p1, p2, p3, p4, p5, p6; // 填充,可以注释后对比测试
        }
    
    
    }

    Java8 中实现字节填充 

    @Retention(RetentionPolicy.RUNTIME)
    @Target({ElementType.FIELD, ElementType.TYPE})
    public @interface Contended {
        String value() default "";
    }

    说说数组和链表这两种数据结构有什么区别?

    怎么回答呢?从CPU Cache 和 Cache Line 之后想想可不可以有一些特殊的回答技巧呢?

    参考博文

    https://www.cnkirito.moe/cache-line/

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

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空空如也

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内存cache有效访问时间