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  • Cache更新策略

    2019-09-21 21:41:34
    1.写直达法:修改数据时,既要修改cache中数据,也修改主存中的数据,保持主存数据和cache数据一致 缺点:增加访存次数 2.写回法:只修改cache中的数据,不修改主存中的数据,当cache中的数据被替换时,才将其中...

    写操作:

    1.写直达法:修改数据时,既要修改cache中数据,也修改主存中的数据,保持主存数据和cache数据一致

    缺点:增加访存次数

    2.写回法:只修改cache中的数据,不修改主存中的数据,当cache中的数据被替换时,才将其中数据写入主存中。

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  • cache策略

    2015-10-22 19:51:00
    cache策略 Write Through (完全写入) CPU向cache写入数据时,同时向memory也写一份,使cache和memory的数据保持一致。优点是简单,缺点是每次都要访问memory,速度比较慢。 Write Back (回写) CPU...

    cache写策略

     

    Write Through (完全写入)

     

    CPU向cache写入数据时,同时向memory也写一份,使cache和memory的数据保持一致。优点是简单,缺点是每次都要访问memory,速度比较慢。

     


    Write Back (回写)

     

    CPU更新cache时,只是把更新的cache区标记一下,并不同步更新memory。只是在cache区要被新进入的数据取代时,才更新 memory。这样做的原因是考虑到很多时候cache存入的是中间结果,没有必要同步更新memory。优点是CPU执行的效率提高,缺点是实现起来技 术比较复杂。

     

     

    区别

     

    完全写入(Write through)是一种实时同步的缓存机制,即每当缓存中的数据被更新后,这次改动会立即更新到计算机内存中。

     

    而回写(Write Back)的机制则是一种非实时同步的缓存机制,也就是说,当CPU存取的数据在缓存中进行修改时,并不会马上将缓存中改变的数据实时同步到内存。回写相 对于完全写入来说,是一个更为复杂的缓存使用策略。这种策略常被称作“延时写入”。使用该回写策略时,CPU每次对缓存中的数据做出修改,都会对修改的数 据块做上一个“记号”,表示该数据被修改过。这些数据被称作“脏”数据,每当有CPU要求缓存中不存在的数据时,这些脏数据就会写入到内存中。所以,一旦 CPU请求一个缓存中不存在的数据时,就需要两次访问内存的操作,第一次是在内存中检索该数据,第二次则是将脏数据写入到内存中,为新数据让位。

     


    Write allocate policy


    在有cache的单机系统中,通常有两种写策略:write through和write back。这两种写策略都是针对写命中(write hit)情况而言的:write through是既写cache也写main memory;write back是只写cache,并使用dirty标志位记录cache的修改,直到被修改的cache 块被替换时,才把修改的内容写回main memory。

     

    那么在写失效(write miss)时,即所要写的地址不在cache中,该怎么办呢?一种办法就是把要写的内容直接写回main memory,这种办法叫做no write allocate policy;另一种办法就是把要写的地址所在的块先从main memory调入cache中,然后写cache,这种办法叫做write allocate policy。

    转载于:https://www.cnblogs.com/jingzhishen/p/4902608.html

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  • 32Cache策略

    2021-01-13 08:09:46
    Cache策略:因为Cache中的内容是主存块副本,当对Cache的内容进行更新时,就需选用写操作策略使得Cache内容和主存内容保持一致。 对于Cache写命中,有两种写操作策略:全写法和写回法 1、 全写法:当CPU对Cache写...

    Cache写策略:因为Cache中的内容是主存块副本,当对Cache的内容进行更新时,就需选用写操作策略使得Cache内容和主存内容保持一致。
    对于Cache写命中,有两种写操作策略:全写法和写回法
    1、 全写法:当CPU对Cache写命中时,必须把数据同时写入Cache和主存。当某个块需要替换时,不必把这一块写回主存,将新调入的块直接覆盖即可。优点:实现简单,能随时保持主存数据的正确性。缺点:增加了访存次数,降低了Cache效率。
    写缓冲:为减少全写法直接写入主存的时间损耗,在Cache和主存之间加一个写缓冲。CPU同时写数据到Cache和写缓冲中,写缓冲再控制将内容写入主存。写缓冲是一个FIFO队列,写缓冲可以解决速度不匹配问题。频繁写入时,会使写缓冲饱和溢出
    在这里插入图片描述

    2、写回法:当CPU对Cache写命中时,只修改Cache的内容而不立即写入主存,只有当此块被换出时才写回主存。这种方法减少了访存次数,但存在不一致隐患。采用这种策略时,每个Cache行必须设置一个标志位,以此反应此块是否被CPU修改过。
    3、全写法和写回发都对应于Cache写命中的情况。
    对于Cache写不命中,也有两种处理方法:
    3.1、写分配法:加载主存中的块到Cache中,然后更新这个Cache块。师徒;利用程序空间局部性,但是缺点是每次不命中都需要从内存中读取一个块。
    3.2非写分配法;只写入主存不进行调块

    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述

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  • <div><p>1.想了解下更新策略 2.目前最新的版本是否支持,不同层级的缓存设置不同的TTL</p><p>该提问来源于开源项目:alibaba/jetcache</p></div>
  • LRU Cache LRU(Least Recently Used),直译为“最近最少使用”,其实称...但是LRU不仅仅用于这一个用途,凡是有数据更新策略的应用,LRU都可以是候选算法。比如redis、memcached、oracle等缓存和数据库、或在其它应

    LRU Cache

      LRU(Least Recently Used),直译为“最近最少使用”,其实称“最久未被使用”更为恰当。这是一个非常重要的算法,在学操作系统的时候第一次遇见,在做leetcode的时候再次遇见,知道是用于做缓存的页面置换。但是LRU不仅仅用于这一个用途,凡是有数据更新策略的应用,LRU都可以是候选算法。比如redis、memcached、oracle等缓存和数据库、或在其它应用场景方面也有类似的需求。总之要达到的目的是:保持新鲜,剔除陈旧,减少交换。
      
    - 算法原理
      需求描述:
      实现LRU算法,主要工作是实现LRU Cache的数据结构,或者说实现这种类。lru缓存的主要操作有两个,一个是get,获取数据是否在cache中,如果在,则把该数据放到缓存最前面;另一个的主要操作是set,在缓存中存放某个值,并且存放到最前面,如果缓存中有这个值,则更新,如果缓存满了,则删除缓存中最后面的值。总之,缓存中最前面的值是最近被使用过的,缓存有大小限制,超出要删除最久未被使用的值。要求所有操作时间复杂度均为o(1)。
      分析:
      直觉看上去,数据从近到远以此排列,这是一个线性结构,列表(顺序线性表/数组),链表,队列,栈?
      先考虑目的要求,要求最近使用的在最前,最久未使用的在最后,队列是FIFO的结构,栈是FILO的结构,都不符合要求。
      再考虑数据更新,要求o(1)复杂度下,把数据更新到最前面。列表被排除,无法满足要求。只有链式结构才可以在o(1)下完成更新。
      最后考虑数据查找,链式结构下,数据查找复杂度为o(n),又不能满足o(1)的复杂度。看来必须依赖其它数据结构的辅助。
      用列表完成o(1)的更新,不可能啊,想想看,将数组中一个位置的数挪到最前面,那这个位置之前的数据都要后移一位,怎样都不能实现o(1)的开销。那就考虑链式结构下如果实现o(1)的查找吧。通常情况下,查找链表中一个位置上的值,需要从头结点开始,依次后移查找。如果有尾结点也一样依次向前移动,时间复杂度为o(n)。那么我们能不能将每个结点的位置记下来,直接去存放结点的那个位置查找呢?哈希表派上了用场。哈希表存放结点位置的对应关系,能够满足o(1)下的数据查找,同时链表能够实现o(1)的数据更新,符合预想的要求。
      总结:在Cache结构中,需要一个hash table,用于存放位置关系,需要一个链表,用于更新数据,链表我们使用双向链表。大体结构为:
      这里写图片描述

    class LRU:
        var table = {}
        var linklist = TwoWayLinkList() // 双向链表
        var function get()  
        var function set() 

      
    - 自定义更新策略
      有时候,我们可能会有这种场景:
      我们需要LRU这种更新策略,同时,我们还想自定义的控制一下这种策略。比如我们的数据中有时间戳的信息,我们想按照时间先后来控制是否更新cache中的值,如果一个新值的时间戳大于cache中该值的时间戳,则更新,否则不更新,怎么办?
      我在自己实现的LRU Cache中实现了这种需求,而且把自定义更新的选择权给了客户端自己实现,默认情况下是按照原有方式控制更新,如果客户端想控制更新行为,则可以通过在自己定义的node节点中添加__lt__方法,自定义替换新旧数据的策略,实现自定义控制LRU的更新。
      
    - 代码实现
      首先实现Node结点,用于存放数据;然后实现双向链表结构;最后在双向链表基础上,实现LRU Cache。以下是一个简短版本的LRU实现,没有实现自定义更新控制,并且双向链表实现功能较少,仅满足了LRU的使用。

    class Node(object):
        def __init__(self, key, value):
            self.key = key
            self.value = value
            self.prev = None
            self.next = None
    
    class TwoWayLinkedList(object):
        def __init__(self):
            self.head = None
            self.tail = None
            self._length = 0
    
        def isEmpty(self):
            return self._length == 0
    
        @property
        def length(self):
            return self._length
    
        def insert_head(self, node):
            head = self.head
            self._length += 1
            if head:
                node.next = head
                head.prev = node
                self.head = node
                node.prev = None
            else:
                self.head = self.tail = node
                node.prev = node.next = None
                return
    
        def pop(self):
            tail = self.tail
            if tail:
                self._length -= 1
                prev = tail.prev
                self.tail = prev
                tail.prev = None
                if prev:
                    prev.next = None
                else:
                    self.head = None
                return tail
            else:
                return None
    
        def remove_node(self, node):
            if not node:
                return
            if node == self.head and node == self.tail:
                self.head = self.tail = None
            elif node == self.head:
                next = node.next
                self.head = next
                next.prev = None
                node.next = None
                return
            elif node == self.tail:
                prev = node.prev
                self.tail = prev
                prev.next = None
                node.prev = None
            else:
                node.prev.next = node.next
                node.next.prev = node.prev
    
    class LRU_Cache(object):
    
        def __init__(self, capacity):
            self.capacity = capacity
            self.size = 0
            self.table = {}
            self.linklist = TwoWayLinkedList()
    
        def get(self, node):
            key = node.key
            if key in self.table:
                node = self.table[key]
                self.linklist.remove_node(node)
                self.linklist.insert_head(node)
                return node
            else:
                return None
    
        def set(self, node):
            key = node.key
            if key in self.table:
                _node = self.table[key]
                self.table[key] = node
                self.linklist.remove_node(_node)
                self.linklist.insert_head(node)
            else:
                if self.size == self.capacity:
                    _node = self.linklist.pop()
                    del self.table[_node.key]
                    self.size -= 1
                self.table[key] = node
                self.linklist.insert_head(node)
                self.size += 1
    

      完整的LRU代码,我放到了Github上了,丰富了双向链表结构及功能,增加了自定义控制,可让用户自定义控制更新策略,增加了使用方法说明。
      代码地址:https://github.com/wangyibo360/LRU_Cache
      
      

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空空如也

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