C3 - Cachline详解

开头

我们都知道CacheLine(简称CL)在CPU内部起到缓存的作用,多核CPU还有缓存行一致性协议来协同各个核心的CL数据,达到同步与高效共享数据的作用(参考)。在详细讨论CL的内部结构的时候我们需要明白两件事情,或者说任何缓存系统都有的本质特点:
1、缓存 = DATA(key) → DATA(value);任何缓存体系中都有数据(DATA),这个DATA包含两个维度的信息keyvaluekey来自于DATA,而value通常就是DATA本身;缓存系统就是提供通过key快速找到value的机制;
2、如果说CL缓存的数据是DATA,它就包含两个维度的信息,DATA的虚拟内存地址,value就是虚拟地址对应的数据啦。所以,对于SMP的CPU来说,同一个虚拟地址在不同的Core上,只要虚拟地址一样,CL的value就一样,但他们不是同一个CL,可以说是不同的副本吧。

CL的架构

CL怎么实现的呢?

CL的结构

CL很简单,跟很多计算机中的结构一样,CL可以分为: + 两个部分。头包含标识,而包含数据。其中标识就是key有效位就是指示这个CL是否被占用的标志。

存取机制

CL怎么存取呢?其实原理跟Hashtable非常相似:

  • 设计一个通过虚拟内存地址得到key的映射;
  • 按照key存储数据到CL中。

设计的关键在如何解决冲突

因为,内存要比CPU缓存空间大不少,内存往往动不动就是几个G,十几个G甚至几十个G;而CPU缓存只有从几十KB到几MB不等,少4、5个数量级,所以根据鸽巢原理,肯定有严重的冲突发生=>多个虚拟地址共享同一个CL位子

怎么解决冲突?没有巧的,hashtable怎么解决,CL就怎么解决。

  • hashtable的办法有:
    1、开链法——同一个key,不同的value串起来,形成链表存放;
    2、开放地址法——根据key第一次找到位子,如果已经占用,就隔壁位子,隔壁再占用就隔壁的隔壁;以此类推,总能找到。

  • 这两种算法对应两种不同的CL的组织结构:
    1、开链法——组相联
    2、开放地址法——全相联

全相联与组相联优缺点分析

全相联高速缓存

  • 优点:可以充分的使用有限的缓存空间,也就是说在空间没有用完的情况下,总是可以找到空闲的CL位子的。
  • 缺点:查询效率比较低,因为查找key对应的CL,最坏的情况下需要遍历整个缓存空间。
    全相联高速缓存

但是,存在就是合理的。对于L1缓存,使用全相联就很合适:

  1. L1本身就很小,只有32KB大小,遍历起来速度很快;
  2. 因为很小所以利用率要比较高,才划算。

组相联高速缓存

对于空间比较大的L2与L3选择开链法的组相联就比较合适了。但是构造方法跟hashtable还是有些许不同之处:
1、开链的个数,也就是冲突集合大小,是固定的。通常是4个,8个,16个。也就是,同一个key最多容纳4个,8个或者16个不同的value,再来,对不住,就要淘汰了。有个专门的词——来表示这个冗余量。通常看到的L2是8路组相联高速缓存,就说明L2是组相联结构,每个key对应8个冗余的CL位子。
2、没有了。

优点:适用比较大的存储空间,速度也很快。
缺点:路数有限,不能利用所有的缓存空间。比如,如果持续要缓存冲突的内存数据,只能在固定的冲突集合中存储,所以当冲突集合满了以后,就要淘汰集合中的热数据,造成不命中的风险,即便缓存空间还有很多空闲的位子也无法使用。这就要求我们在选取索引上下功夫来降低这种情况的发生。

优化之路

来看个例子:


组相联-1

根据著名的局部性原理,我们可以知道冷热数据的规律:

  • 刚刚访问完的数据,相邻的数据可能马上被访问;如循环遍历数组元素,这个数组中相邻的数据也都是热数据;
  • 刚刚访问完的代码,还可能继续访问;如for循环等。

所以,如图所示,如果用虚拟地址的开头部分做分组索引显然不合适,空间局部性不满足。


组相联-2

稍微变一下索引的取值就可以提高命中率,四两拨千斤。

应用场景

除开L1 - L3的高速缓存是CL来构造的,MMU的TLB也是CL方式来构造的。我在这里有详细的画图解释MMU的运行原理,一图胜千言。

CL伪共享

最后提一下著名的伪共享问题。为什么要提伪共享,我是想阐明工程设计中的一个普遍规律——有好必有坏。不知道你发现过一个规律没有——当你用缓存解决了一个问题,那么缓存本身就会成为一个问题。所以,还是那句老话说的好做工程就是在做权衡。当我们用局部性原理提高了CPU运行效率的问题后,我们也要想想它的弊端在什么地方,无疑“伪共享”就是!当我们用64Byte的粒度来缓存数据的时候,提升程序的局部性时,在某些情况下——例如多线程访问,就会带来CL bouncing——就是把冷热数据放在同一个CL中带来的性能问题。

伪共享

当常量数据与变量数据放在一起,被加载到同一个CL,不同的core中,那么常量就会因为变量的不断更新而受到牵连,不断CL失效,从而被击穿到内存——形成伪共享。

解决方案也很直接——空间换时间——用空座位把“好学生”与“坏学生”隔开就行了。

缓存行padding
©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者
  • 序言:七十年代末,一起剥皮案震惊了整个滨河市,随后出现的几起案子,更是在滨河造成了极大的恐慌,老刑警刘岩,带你破解...
    沈念sama阅读 215,245评论 6 497
  • 序言:滨河连续发生了三起死亡事件,死亡现场离奇诡异,居然都是意外死亡,警方通过查阅死者的电脑和手机,发现死者居然都...
    沈念sama阅读 91,749评论 3 391
  • 文/潘晓璐 我一进店门,熙熙楼的掌柜王于贵愁眉苦脸地迎上来,“玉大人,你说我怎么就摊上这事。” “怎么了?”我有些...
    开封第一讲书人阅读 160,960评论 0 350
  • 文/不坏的土叔 我叫张陵,是天一观的道长。 经常有香客问我,道长,这世上最难降的妖魔是什么? 我笑而不...
    开封第一讲书人阅读 57,575评论 1 288
  • 正文 为了忘掉前任,我火速办了婚礼,结果婚礼上,老公的妹妹穿的比我还像新娘。我一直安慰自己,他们只是感情好,可当我...
    茶点故事阅读 66,668评论 6 388
  • 文/花漫 我一把揭开白布。 她就那样静静地躺着,像睡着了一般。 火红的嫁衣衬着肌肤如雪。 梳的纹丝不乱的头发上,一...
    开封第一讲书人阅读 50,670评论 1 294
  • 那天,我揣着相机与录音,去河边找鬼。 笑死,一个胖子当着我的面吹牛,可吹牛的内容都是我干的。 我是一名探鬼主播,决...
    沈念sama阅读 39,664评论 3 415
  • 文/苍兰香墨 我猛地睁开眼,长吁一口气:“原来是场噩梦啊……” “哼!你这毒妇竟也来了?” 一声冷哼从身侧响起,我...
    开封第一讲书人阅读 38,422评论 0 270
  • 序言:老挝万荣一对情侣失踪,失踪者是张志新(化名)和其女友刘颖,没想到半个月后,有当地人在树林里发现了一具尸体,经...
    沈念sama阅读 44,864评论 1 307
  • 正文 独居荒郊野岭守林人离奇死亡,尸身上长有42处带血的脓包…… 初始之章·张勋 以下内容为张勋视角 年9月15日...
    茶点故事阅读 37,178评论 2 331
  • 正文 我和宋清朗相恋三年,在试婚纱的时候发现自己被绿了。 大学时的朋友给我发了我未婚夫和他白月光在一起吃饭的照片。...
    茶点故事阅读 39,340评论 1 344
  • 序言:一个原本活蹦乱跳的男人离奇死亡,死状恐怖,灵堂内的尸体忽然破棺而出,到底是诈尸还是另有隐情,我是刑警宁泽,带...
    沈念sama阅读 35,015评论 5 340
  • 正文 年R本政府宣布,位于F岛的核电站,受9级特大地震影响,放射性物质发生泄漏。R本人自食恶果不足惜,却给世界环境...
    茶点故事阅读 40,646评论 3 323
  • 文/蒙蒙 一、第九天 我趴在偏房一处隐蔽的房顶上张望。 院中可真热闹,春花似锦、人声如沸。这庄子的主人今日做“春日...
    开封第一讲书人阅读 31,265评论 0 21
  • 文/苍兰香墨 我抬头看了看天上的太阳。三九已至,却和暖如春,着一层夹袄步出监牢的瞬间,已是汗流浃背。 一阵脚步声响...
    开封第一讲书人阅读 32,494评论 1 268
  • 我被黑心中介骗来泰国打工, 没想到刚下飞机就差点儿被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留,地道东北人。 一个月前我还...
    沈念sama阅读 47,261评论 2 368
  • 正文 我出身青楼,却偏偏与公主长得像,于是被迫代替她去往敌国和亲。 传闻我的和亲对象是个残疾皇子,可洞房花烛夜当晚...
    茶点故事阅读 44,206评论 2 352

推荐阅读更多精彩内容