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本文主要内容如下，基本涉及了Cache的概念，工作原理，以及保持一致性的入门内容。

一、CPU缓存是什么？

总结起来，Cache是为了给CPU提供高速存储访问，利用数据局部性而设计的小存储单元。

CPU缓存（Cache Memory）也就高速缓冲存储器是位于CPU与内存之间的临时存储器，它的容量比内存小的多但是交换速度却比内存要快得多。CPU高速缓存的出现主要是为了解决CPU运算速度与内存读写速度不匹配的矛盾，因为CPU运算速度要比内存读写速度快很多，这样会使CPU花费很长时间等待数据到来或把数据写入内存。在缓存中的数据是内存中的一小部分，但这一小部分是短时间内CPU即将访问的，当CPU调用大量数据时，就可先缓存中调用，从而加快读取速度。

当CPU需要读取数据并进行计算时，首先需要将CPU缓存中查到所需的数据，并在最短的时间下交付给CPU。如果没有查到所需的数据，CPU就会提出“要求”经过缓存从内存中读取，再原路返回至CPU进行计算。而同时，把这个数据所在的数据也调入缓存，可以使得以后对整块数据的读取都从缓存中进行，不必再调用内存。

缓存大小是CPU的重要指标之一，而且缓存的结构和大小对CPU速度的影响非常大，CPU内缓存的运行频率极高，一般是和处理器同频运作，工作效率远远大于系统内存和硬盘。实际工作时，CPU往往需要重复读取同样的数据块，而缓存容量的增大，可以大幅度提升CPU内部读取数据的命中率，而不用再到内存或者硬盘上寻找，以此提高系统性能。但是从CPU芯片面积和成本的因素来考虑，缓存都很小。

二 为什么需要 Cache

1、cpu速度快于内存读写速度100多倍。为了避免内存成为 CPU 速度的瓶颈，

我们首先从一张图来开始讲为什么需要 Cache.

 根据摩尔定律，CPU 的访问速度每 18 个月就会翻倍，相当于每年增长 60% 左右，内存的速度当然也会不断增长，但是增长的速度远小于 CPU，平均每年只增长 7% 左右。于是，CPU 与内存的访问性能的差距不断拉大。

上图是 CPU 性能和 Memory 存储器访问性能的发展。

我们可以看到，随着工艺和设计的演进，CPU 计算性能其实发生了翻天覆地的变化，但是DRAM存储性能的发展没有那么快。

所以造成了一个问题，存储限制了计算的发展。

容量与速度不可兼得。

2、程序处理的数据有局部性

如何解决这个问题呢？可以从计算访问数据的规律入手。

我们随便贴段代码:

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，由于大量循环的存在，我们访问的数据其实在内存中的位置是相近的。

主要是利用到大部分的程序，在处理数据时，都有一定程度的区域性。

换句专业点的话说，我们访问的数据有局部性。

大部分的程序，在处理数据时，都有一定程度的区域性。所以，我们可以用一小块快速的内存，来暂存目前需要的数据。

3、cpu多核和多线程技术的发展。数据的状态需要在多个CPU进行同步

4、因为成为问题所以缓存比较小，1mb内存成本是0.01美元。1mb缓存成本是7美元

三、CPU一级缓存、二级缓存、三级缓存是什么意思？

大家都知道现在CPU的多核技术，都会有几级缓存，现在的CPU会有三级内存（L1，L2， L3），如下图所示：

CPU一级缓存、二级缓存、三级缓存是什么意思？

一级缓存（L1 Cache）

CPU一级缓存，就是指CPU的第一层级的高速缓存，主要当担的工作是缓存指令和缓存数据。一级缓存的容量与结构对CPU性能影响十分大，但是由于它的结构比较复杂，又考虑到成本等因素，一般来说，CPU的一级缓存较小，通常CPU的一级缓存也就能做到256KB左右的水平。L1缓存分成两种，一种是指令缓存，一种是数据缓存

在L1缓存中，又有一个叫做Cache line的东西。为了提升处理速度，CPU每次处理都是读取一个Cache line大小的数据。

Cache line：cpu从一级缓存读取数据的最小单位

补充：鲁大师》硬件参数》处理器  ，可以查看电脑的 Cache line 大小，本人电脑是64 byte

二级缓存（L2 Cache）

CPU二级缓存，就是指CPU的第二层级的高速缓存，而二级缓存的容量会直接影响到CPU的性能，二级缓存的容量越大越好。例如intel的第八代i7-8700处理器，共有六个核心数量，而每个核心都拥有256KB的二级缓存，属于各核心独享，这样二级缓存总数就达到了1.5MB。

三级缓存（L3 Cache）

CPU三级缓存，就是指CPU的第三层级的高速缓存，其作用是进一步降低内存的延迟，同时提升海量数据量计算时的性能。和一级缓存、二级缓存不同的是，三级缓存是核心共享的，能够将容量做的很大。

///////题外话1 开始///////////////////////////////////////

题外话：如何查看个人电脑cpu缓存？答案 查看任务管理器

下图我本人的cpu缓存     L1：384K=6核*  64K/核。64K=32K 数据缓存+32K 指令缓存

                                       L2:1.5MB=256K/核*/6核

                                       L3：9MB是共享的。

 ///////题外话1 结束///////////////////////////////////////

其中：

• L1缓存分成两种，一种是指令缓存，一种是数据缓存。L2缓存和L3缓存不分指令和数据。在L1缓存中，有一个叫做Cache line的东西。 他表示cpu从一级缓存读取数据的最小单位。
• L1和L2缓存在每一个CPU核中，L3则是所有CPU核心共享的内存。
• L1、L2、L3的越离CPU近就越小，速度也就越快，越离CPU远，速度也越慢。

再往后面就是内存，内存的后面就是硬盘。我们来看一些他们的速度

1. L1的存取速度：4个CPU时钟周期
2. L2的存取速度：11个CPU时钟周期
3. L3的存取速度：39个CPU时钟周期
4. RAM内存的存取速度：107个CPU时钟周期

这边4个cpu周期，中时许电路中Latency (延迟)。

我们可以看到，L1的速度是RAM的27倍，L1和L2的存取大小基本上是KB级的，L3则是MB级别的。例如，Intel Core i7-8700K,是一个6核的CPU，每核上的L1是64KB（数据和指令各32KB）,L2是256K，L3有2MB。

四、为什么设置多级缓存

我们的数据从内存向上，先到L3，再到L2，再到L1，最后到寄存器进行计算。那么，为什么会设计成三层？这里有以下几方面的考虑：

物理速度，如果要更大的容量就需要更多的晶体管，除了芯片的体积会变大，更重要的是大量的晶体管会导致速度下降，因为访问速度和要访问的晶体管所在的位置成反比。也就是当信号路径变长时，通信速度会变慢，这就是物理问题。

另外一个问题是，多核技术中，数据的状态需要在多个CPU进行同步。我们可以看到，cache和RAM的速度差距太大。所以，多级不同尺寸的缓存有利于提高整体的性能。

这个世界永远是平衡的，一面变得有多光鲜，另一方面也会变得有多黑暗，建立多级的缓存，一定就会引入其它的问题。这里有两个比较重要的问题。

一个是比较简单的缓存命中率的问题，另一个是比较复杂的缓存更新的一致性问题

尤其是第二个问题，在多核技术下，这就很像分布式系统了，要面对多个地方进行更新。

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1 MB 大小的 CPU Cache 需要 7 美金的成本，而内存只需要 0.015 美金的成本，成本方面相差了 466 倍，所以 CPU Cache 不像内存那样动辄以 GB 计算，它的大小是以 KB 或 MB 来计算的。

为了解决这一问题，CPU设置了多级缓存结构

其中较为典型的有L1，L2，L3高速缓存

其中L1高速缓存具有和寄存器差不多的速度。

L1,L2,L3缓存都位于芯片内部，这些缓存我们统称为Cache

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Cache高速缓冲存储器写机制

1.write through：Write-through（直写模式）在数据更新时，同时写入缓存Cache和后端存储。此模式的优点是操作简单；缺点是因为数据修改需要同时写入存储，数据写入速度较慢。
2. write back：（回写模式）在数据更新时只写入缓存Cache。只在数据被替换出缓存时，被修改的缓存数据才会被写到后端存储。此模式的优点是数据写入速度快，因为不需要写存储；缺点是一旦更新后的数据未被写入存储时出现系统掉电的情况，数据将无法找回。

对于写操作，存在写入缓存缺失数据的情况，这时有两种处理方式：

Write allocate方式将写入位置读入缓存，然后采用write-hit（缓存命中写入）操作。写缺失操作与读缺失操作类似。

No-write allocate方式并不将写入位置读入缓存，而是直接将数据写入存储。这种方式下，只有读操作会被缓存。

无论是Write-through还是Write-back都可以使用写缺失的两种方式之一。只是通常Write-back采用Write allocate方式，而Write-through采用No-write allocate方式；因为多次写入同一缓存时，Write allocate配合Write-back可以提升性能；而对于Write-through则没有帮助。

处理流程图

Write-through模式处理流程：

A Write-Through cache with No-Write Allocation

Write-back模式处理流程：