可以隨便到網(wǎng)上查一查，各大互聯(lián)網(wǎng)公司筆試面試特別喜歡考一道算法題，即 LRU緩存機(jī)制，又順手查了一下LRU緩存機(jī)制最近有哪些企業(yè)喜歡考察，超級(jí)大熱門！

今天給大家分享一篇關(guān)于 Cache 的硬核的技術(shù)文，基本上關(guān)于Cache的所有知識(shí)點(diǎn)都可以在這篇文章里看到。

關(guān)于 Cache 這方面內(nèi)容圖比較多，不想自己畫了，所以圖都來自《Computer Architecture ： A Quantitative Approach》。

這是一本體系架構(gòu)方面的神書，推薦大家看一下。

本文主要內(nèi)容如下，基本涉及了Cache的概念，工作原理，以及保持一致性的入門內(nèi)容。

1、為什么需要 Cache1.1 為什么需要 Cache

我們首先從一張圖來開始講為什么需要 Cache.

上圖是 CPU 性能和 Memory 存儲(chǔ)器訪問性能的發(fā)展。

我們可以看到，隨著工藝和設(shè)計(jì)的演進(jìn)，CPU 計(jì)算性能其實(shí)發(fā)生了翻天覆地的變化，但是DRAM存儲(chǔ)性能的發(fā)展沒有那么快。

所以造成了一個(gè)問題，存儲(chǔ)限制了計(jì)算的發(fā)展。

容量與速度不可兼得。

如何解決這個(gè)問題呢？可以從計(jì)算訪問數(shù)據(jù)的規(guī)律入手。

我們隨便貼段代碼：

for （j = 0; j 《 100; j = j + 1）

for（ i = 0; i 《 5000; i = i + 1）

x［i］［j］ = 2 * x［i］［j］;

可以看到，由于大量循環(huán)的存在，我們?cè)L問的數(shù)據(jù)其實(shí)在內(nèi)存中的位置是相近的。

換句專業(yè)點(diǎn)的話說，我們?cè)L問的數(shù)據(jù)有局部性。

我們只需要將這些數(shù)據(jù)放入一個(gè)小而快的存儲(chǔ)中，這樣就可以快速訪問相關(guān)數(shù)據(jù)了。

總結(jié)起來，Cache是為了給CPU提供高速存儲(chǔ)訪問，利用數(shù)據(jù)局部性而設(shè)計(jì)的小存儲(chǔ)單元。

1.2 實(shí)際系統(tǒng)中的 Cache

我們展示一下實(shí)際系統(tǒng)中的 Cache 。

如上圖所示，整個(gè)系統(tǒng)的存儲(chǔ)架構(gòu)包括了 CPU 的寄存器，L1/L2/L3 CACHE，DRAM 和硬盤。

數(shù)據(jù)訪問時(shí)先找寄存器，寄存器里沒有找 L1 Cache， L1 Cache 里沒有找 L2 Cache 依次類推，最后找到硬盤中。

同時(shí)，我們可以看到，速度與存儲(chǔ)容量的折衷關(guān)系。容量越小，訪問速度越快！

其中，一個(gè)概念需要搞清楚。

CPU 和 Cache 是 word 傳輸?shù)?，?Cache 到主存是以塊傳輸?shù)?，一塊大約 64Byte 。

現(xiàn)有 SOC 中的 Cache 一般組成如下。

1.3 Cache 的分類

Cache按照不同標(biāo)準(zhǔn)分類可以分為若干類。

按照數(shù)據(jù)類型劃分：I-Cache與D-Cache。其中I-Cache負(fù)責(zé)放置指令，D-Cache負(fù)責(zé)方式數(shù)據(jù)。兩者最大的不同是D-Cache里的數(shù)據(jù)可以寫回，I-Cache是只讀的。

按照大小劃分：分為small Cache和large Cache。沒路組（后文組相連介紹）《4KB叫small Cache， 多用于L1 Cache， 大于4KB叫l(wèi)arge Cache。多用于L2及其他Cache.

按照位置劃分：Inner Cache和Outer Cache。一般獨(dú)屬于CPU微架構(gòu)的叫Inner Cache， 例如上圖的L1 L2 CACHE。不屬于CPU微架構(gòu)的叫outer Cache.

按照數(shù)據(jù)關(guān)系劃分：Inclusive/exclusive Cache： 下級(jí)Cache包含上級(jí)的數(shù)據(jù)叫inclusive Cache。不包含叫exclusive Cache。舉個(gè)例子，L3 Cache里有L2 Cache的數(shù)據(jù)，則L2 Cache叫exclusive Cache。

2、Cache的工作原理要講清楚 Cache 的工作原理，需要回答 4 個(gè)問題：

數(shù)據(jù)如何放置

數(shù)據(jù)如何查詢

數(shù)據(jù)如何被替換

如果發(fā)生了寫操作，Cache如何處理

2.1 數(shù)據(jù)如何放置

這個(gè)問題也好解決。我們舉個(gè)簡單的栗子來說明問題。

假設(shè)我們主存中有 32 個(gè)塊，而我們的 Cache 一共有 8 個(gè) Cache 行（ 一個(gè) Cache 行放一行數(shù)據(jù)）。

假設(shè)我們要把主存中的塊 12 放到 Cache 里。

那么應(yīng)該放到 Cache 里什么位置呢？

三種方法：

全相連（Fully associative）?？梢苑旁贑ache的任何位置。

直接映射（Direct mapped）。只允許放在Cache的某一行。比如12 mod 8

組相連（set associative）?？梢苑旁贑ache的某幾行。例如2路組相連，一共有4組，所以可以放在0，1位置中的一個(gè)。

可以看到，全相連和直接映射是Cache組相連的兩種極端情況。

不同的放置方式主要影響有兩點(diǎn)：

1、組相連組數(shù)越大，比較電路就越大，但Cache利用率更高，Cache miss發(fā)生的概率小。2、組相連數(shù)目變小，Cache經(jīng)常發(fā)生替換，但是比較電路比較小。

這也好理解，內(nèi)存中的塊在Cache中可放置的位置多，自然找起來就麻煩。

2.2 如何在Cache中找數(shù)據(jù)

其實(shí)找數(shù)據(jù)就是一個(gè)比對(duì)過程，如下圖所示。

我們地址都以 Byte 為單位的。

但主存于Cache之間的數(shù)據(jù)交換單位都是塊（block，現(xiàn)代Cache一般一個(gè)block大約64Byte）。所以地址對(duì)最后幾位是block offset。

由于我們采用了組相連，則還有幾個(gè)比特代表的是存儲(chǔ)到了哪個(gè)組。

組內(nèi)放著若干數(shù)據(jù)，我們需要比較Tag， 如果組內(nèi)有Tag出現(xiàn)，則說明我們?cè)L問的數(shù)據(jù)在緩存中，可以開心的使用了。

比如舉個(gè) 2 路組相連的例子，如下圖所示。

T表示Tag。直接比較Tag，就能得知是不是命中了。如果命中了，則根據(jù)index（組號(hào)）將對(duì)應(yīng)的塊取出來即可。

如上圖所示。用index選出位于組相連的哪個(gè)組。然后并行的比較Tag， 判斷最后是不是在Cache中。上圖是2路組相連，也就是說兩組并行比較。

那如果不在緩存中呢？這就涉及到另一個(gè)問題。

不在緩存中如何替換 Cache ？

2.3 如何替換Cache中的數(shù)據(jù)

Cache中的數(shù)據(jù)如何被替換的？這個(gè)就比較簡單直接。

隨機(jī)替換。如果發(fā)生Cache miss里隨機(jī)替換掉一塊。

Least recently used. LRU。最近使用的塊最后替換。

First in， first out （FIFO）， 先進(jìn)先出。

實(shí)際上第一個(gè)不怎么使用，LRU 和 FIFO 根據(jù)實(shí)際情況選擇即可。

Cache 在什么時(shí)候數(shù)據(jù)會(huì)被替換內(nèi)？也有幾種策略。

不在本 Cache 替換。如果Cache miss了，直接轉(zhuǎn)發(fā)訪問地址到主存，取到的數(shù)據(jù)不會(huì)寫到Cache.

在讀MISS時(shí)替換。如果讀的時(shí)候Cache里沒有該數(shù)據(jù)，則從主存讀取該數(shù)據(jù)后寫入Cache。

在寫MISS時(shí)替換。如果寫的時(shí)候Cache里沒有該數(shù)據(jù)，則將本數(shù)據(jù)調(diào)入Cache再寫。

2.4 如果發(fā)生了寫操作怎么辦

Cache畢竟是個(gè)臨時(shí)緩存。

如果發(fā)生了寫操作，會(huì)造成Cache和主存中的數(shù)據(jù)不一致。如何保證寫數(shù)據(jù)操作正確呢？

也有三種策略。

通寫：直接把數(shù)據(jù)寫回Cache的同時(shí)寫回主存。極其影響寫速度。

回寫：先把數(shù)據(jù)寫回Cache， 然后當(dāng)Cache的數(shù)據(jù)被替換時(shí)再寫回主存。

通寫隊(duì)列：通寫與回寫的結(jié)合。先寫回一個(gè)隊(duì)列，然后慢慢往主存儲(chǔ)寫。如果多次寫同一個(gè)數(shù)據(jù)，直接寫這個(gè)隊(duì)列。避免頻繁寫主存。

3、Cache一致性Cache 一致性是 Cache 中遇到的比較坑的一個(gè)問題。

什么原因需要 Cache 處理一致性呢？

主要是多核系統(tǒng)中，假如core 0讀了主存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)，寫了數(shù)據(jù)。core 1也讀了主從的數(shù)據(jù)。這個(gè)時(shí)候core 1并不知道數(shù)據(jù)已經(jīng)被改動(dòng)了，也就是說，core 1 Cache中的數(shù)據(jù)過時(shí)了，會(huì)產(chǎn)生錯(cuò)誤。

Cache一致性的保證就是讓多核訪問不出錯(cuò)。

Cache一致性主要有兩種策略。

策略一：基于監(jiān)聽的一致性策略

這種策略是所有Cache均監(jiān)聽各Cache的寫操作，如果一個(gè)Cache中的數(shù)據(jù)被寫了，有兩種處理辦法。

寫更新協(xié)議：某個(gè)Cache發(fā)生寫了，就索性把所有Cache都給更新了。

寫失效協(xié)議：某個(gè)Cache發(fā)生寫了，就把其他Cache中的該數(shù)據(jù)塊置為無效。

策略 1 由于監(jiān)聽起來成本比較大，所以只應(yīng)用于極簡單的系統(tǒng)中。

策略二：基于目錄的一致性策略

這種策略是在主存處維護(hù)一張表。記錄各數(shù)據(jù)塊都被寫到了哪些Cache， 從而更新相應(yīng)的狀態(tài)。一般來講這種策略采用的比較多。又分為下面幾個(gè)常用的策略。

SI： 對(duì)于一個(gè)數(shù)據(jù)塊來講，有share和invalid兩種狀態(tài)。如果是share狀態(tài)，直接通知其他Cache， 將對(duì)應(yīng)的塊置為無效。

MSI：對(duì)于一個(gè)數(shù)據(jù)塊來講，有share和invalid，modified三種狀態(tài)。其中modified狀態(tài)表表示該數(shù)據(jù)只屬于這個(gè)Cache， 被修改過了。當(dāng)這個(gè)數(shù)據(jù)被逐出Cache時(shí)更新主存。這么做的好處是避免了大量的主從寫入。同時(shí)，如果是invalid時(shí)寫該數(shù)據(jù)，就要保證其他所有Cache里該數(shù)據(jù)的標(biāo)志位不為M，負(fù)責(zé)要先寫回主存儲(chǔ)。

MESI：對(duì)于一個(gè)數(shù)據(jù)來講，有4個(gè)狀態(tài)。modified， invalid， shared， exclusive。其中exclusive狀態(tài)用于標(biāo)識(shí)該數(shù)據(jù)與其他Cache不依賴。要寫的時(shí)候直接將該Cache狀態(tài)改成M即可。

我們著重講講 MESI。圖中黑線：CPU的訪問。紅線：總線的訪問，其他Cache的訪問。

當(dāng)前狀態(tài)時(shí)I狀態(tài)時(shí)，如果發(fā)生處理器讀操作 prrd。

如果其他Cache里有這份數(shù)據(jù)，如果其他Cache里是M態(tài)，先 把M態(tài)寫回主存再讀。否則直接讀。最終狀態(tài)變?yōu)镾。

其他Cache里沒這個(gè)數(shù)據(jù)，直接變到E狀態(tài)。

當(dāng)前狀態(tài)為S態(tài)。

如果發(fā)生了處理器讀操作，仍然在S態(tài)。

如果發(fā)生了處理器寫操作，則跳轉(zhuǎn)到M狀態(tài)。

如果其他Cache發(fā)生了寫操作，跳到I態(tài)。

當(dāng)前狀態(tài)E態(tài)

發(fā)生了處理器讀操作還是E。

發(fā)生了處理器寫操作變成M。

如果其他Cache發(fā)生了讀操作，變到S狀態(tài)。

當(dāng)前狀態(tài)M態(tài)

發(fā)生了讀操作依舊是M態(tài)。

發(fā)生了寫操作依舊是M態(tài)。

如果其他Cache發(fā)生了讀操作，則將數(shù)據(jù)寫回主存儲(chǔ)，變換到S態(tài)。

4、總結(jié)Cache 在計(jì)算機(jī)體系架構(gòu)中有非常重要的地位，本文講了 Cache中最主要的內(nèi)容，具體細(xì)節(jié)可以再根據(jù)某個(gè)點(diǎn)深入研究。

作者：桔里貓

來源：https://zhuanlan.zhihu.com/p/386919471

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