CPU缓存和内存屏障

简介: CPU性能优化手段-缓存为了提高程序运行的性能,现代CPU在很多方面对程序进行了优化。例如:CPU高速缓存。尽可能地避免处理器访问主内存的时间开销,处理器大多会利用缓存(cache)以提高性能。多级缓存L1 Cache(一级缓存)是CPU第一层高速缓存,分为数据缓存和指令缓存。

CPU性能优化手段-缓存

为了提高程序运行的性能,现代CPU在很多方面对程序进行了优化。
例如:CPU高速缓存。尽可能地避免处理器访问主内存的时间开销,处理器大多会利用缓存(cache)以提高性能。

多级缓存

L1 Cache(一级缓存)是CPU第一层高速缓存,分为数据缓存和指令缓存。一般服务器CPU的L1缓存的容量通常在32-4096KB。

L2由于L1级高速缓存容量的限制,为了再次提高CPU的运算速度,在CPU外部放置-高速存储器,即二级缓存。

L3现在的都是内置的。而它的实际作用即是,L3缓存的应用可以进一步降低内存延迟,同时提升大数据量计算时处理器的性能。具有较大L3缓存的处理器提供更有效的文件系统缓存行为及较短消息和处理器队列长度。一般是多核共享一个L3缓存!

CPU在读取数据时,先在L1中寻找,再从L2寻找,再从L3寻找,然后是内存,再后是外存储器。

缓存同步协议

多CPU读取同样的数据进行缓存,进行不同运算之后,最终写入主内存以哪个CPU为准?

在这种高速缓存回写的场景下,有一个缓存一致性协议多数CPU厂商对它进行了实现。

MESI协议,它规定每条缓存有个状态位,同时定义了下面四个状态:

  • 修改态(Modified)-此cache行已被修改过(脏行),内容已不同于主存,为此cache专有;
  • 专有态(Exclusive)-此cache行内容同于主存,但不出现于其它cache中;
  • 共享态(Shared)-此cache行内容同于主存,但也出现于其它cache中;
  • 无效态(Invalid)-此cache行内容无效(空行)。

多处理器,单个CPU对缓存中数据进行了改动,需要通知给其它CPU。也就是意味着,CPU处理要控制自己的读写操作,还要监听其他CPU发出的通知,从而保证最终一致。

CPU性能优化手段-运行时指令重排

指令重排的场景:当CPU写缓存时发现缓存区块正被其他CPU占用,为了提高CPU处理性能,可能将后面的读缓存命令优先执行。

并非随便重排,需要遵守as-if-serial语义

as-if-serial语义的意思指:不管怎么重排序(编译器和处理器为了提高并行度),(单线程)程序的执行结果不能被改变。编译器,runtime和处理器都必须遵守as-if-serial语义。也就是说:编译器和处理器不会对存在数据依赖关系的操作做重排序。

两个问题

1、CPU高速缓存下有一个问题:

缓存中数据与主内存的数据并不是实时同步的,各CPU(或CPU核心)间缓存的数据也不是实时同步。

在同一个时间点,各CPU所看到同一内存地址的数据的值可能是不一致的。

2、CPU执行指令重排序优化下有一个问题:

虽然遵守了as-if-serial语义,单仅在单CPU自己执行的情况下能保证结果正确。多核多线程中,指令逻辑无法分辨因果关联,可能出现乱序执行,导致程序运行结果错误。

内存屏障

处理器提供了两个内存屏障指令(Memory Barrier)用于解决上述两个问题:

写内存屏障(Store Memory Barrier):在指令后插入Store Barrier,能让写入缓存中的最新数据更新写入主内存,让其他线程可见。强制写入主内存,这种显示调用,CPU就不会因为性能考虑而去对指令重排。

读内存屏障(Load Memory Barrier):在指令前插入Load Barrier,可以让高速缓存中的数据失效,强制从主内存加载数据。强制读取主内存内容,让CPU缓存与主内存保持一致,避免了缓存导致的一致性问题。

相关文章
|
1月前
|
存储 缓存 芯片
让星星⭐月亮告诉你,当我们在说CPU一级缓存二级缓存三级缓存的时候,我们到底在说什么?
本文介绍了CPU缓存的基本概念和作用,以及不同级别的缓存(L1、L2、L3)的特点和工作原理。CPU缓存是CPU内部的存储器,用于存储RAM中的数据和指令副本,以提高数据访问速度,减少CPU与RAM之间的速度差异。L1缓存位于处理器内部,速度最快;L2缓存容量更大,但速度稍慢;L3缓存容量最大,由所有CPU内核共享。文章还对比了DRAM和SRAM两种内存类型,解释了它们在计算机系统中的应用。
77 1
|
13天前
|
弹性计算 Kubernetes Perl
k8s 设置pod 的cpu 和内存
在 Kubernetes (k8s) 中,设置 Pod 的 CPU 和内存资源限制和请求是非常重要的,因为这有助于确保集群资源的合理分配和有效利用。你可以通过定义 Pod 的 `resources` 字段来设置这些限制。 以下是一个示例 YAML 文件,展示了如何为一个 Pod 设置 CPU 和内存资源请求(requests)和限制(limits): ```yaml apiVersion: v1 kind: Pod metadata: name: example-pod spec: containers: - name: example-container image:
|
22天前
|
存储 关系型数据库 MySQL
查询服务器CPU、内存、磁盘、网络IO、队列、数据库占用空间等等信息
查询服务器CPU、内存、磁盘、网络IO、队列、数据库占用空间等等信息
195 2
|
1月前
|
存储 缓存 固态存储
|
1月前
|
存储 缓存 API
LangChain-18 Caching 将回答内容进行缓存 可在内存中或数据库中持久化缓存
LangChain-18 Caching 将回答内容进行缓存 可在内存中或数据库中持久化缓存
42 6
|
2月前
|
存储 关系型数据库 MySQL
查询服务器CPU、内存、磁盘、网络IO、队列、数据库占用空间等等信息
查询服务器CPU、内存、磁盘、网络IO、队列、数据库占用空间等等信息
132 5
|
1月前
|
C# 开发工具 Windows
C# 获取Windows系统信息以及CPU、内存和磁盘使用情况
C# 获取Windows系统信息以及CPU、内存和磁盘使用情况
44 0
|
2月前
|
Prometheus Kubernetes 监控
使用kubectl快速查看各个节点的CPU和内存占用量
在Kubernetes集群中,安装metrics-server,并使用kubectl快速查看集群中各个节点的资源使用情况。
151 0
|
3月前
|
存储 监控 Docker
如何限制docker使用的cpu,内存,存储
如何限制docker使用的cpu,内存,存储
|
3月前
|
缓存 Kubernetes 数据中心
在Docker中,如何控制容器占用系统资源(CPU,内存)的份额?
在Docker中,如何控制容器占用系统资源(CPU,内存)的份额?

热门文章

最新文章

下一篇
无影云桌面