Cache对性能的影响
首先我们要知道，CPU访问内存时，不是直接去访问内存的，而是先访问缓存（cache）。
当缓存中已经有了我们要的数据时，CPU就会直接从缓存中读数据，而不是从内存中读。
CPU和缓存的关系如下：
缓存分为一级、二级、三级，最靠近CPU的是一级缓存，最远的是内存，离CPU越近速度越快。
访问速度上，L1>L2>L3>内存，缓存比内存速度要快得非常多。
如果CPU操作的数据在缓存中，则直接从缓存中读取，这个过程就叫缓存命中。
因此提升性能的关键，就是要提高缓存命中率。下面来看如何提高缓存命中率。
提高数据缓存命中率
来看一个实例，有一个N*N的二维数组，例如：
int array[N][N];
现在用两个for循环遍历这个数组，访问每个元素的内容：
for(i = 0; i < N; i+=1) { for(j = 0; j < N; j+=1) { array[i][j] = 0;//速度快 //array[j][i] = 0;//速度慢 } }
有两种访问方式：array[i][j]和array[j][i]。
在性能上，array[i][j]会比array[j][i]执行地更快，并且速度相差8倍。
1、速度更快的原因
首先数组在内存上是连续的，假设N等于2，则array[2][2]在内存中的排布是：
array[0][0]、array[0][1]、array[1][0]、array[1][1]、
以array[i][j]方式访问，即按内存中的顺序访问，当访问array[0][0]时，CPU就已经把数组的剩余三个数据（array[0][1]、array[1][0]、array[1][1]）加载到了缓存当中。
当继续访问后三个元素时，CPU会直接从缓存中读取数据，而不需要从内存中读取（cache命中）。因此速度会很快。
如果以array[j][i]方式访问数组，则访问顺序为：
array[0][0]、array[1][0]、array[0][1]、array[1][1]
此时访问顺序是跳跃的，并不是按数组在内存中的的排布顺序来访问。如果N很大的话，那么执行array[j][i]时，array[j+1][i]的内容是没法读进缓存里的，等到要访问array[j+1][i]时就只能从内存中读取。
所以array[j][i]的速度会慢于array[i][j]。
2、速度相差8倍的原因
刚刚提到，如果这个二维数组的N很大，array[j+1][i]的内容是没法读到缓存里的，那CPU一次能够将多少数据加载进缓存里呢？
这个其实跟cache line有关，cache line代表缓存一次载入数据的大小。可以通过以下命令查看cache line为多大：
cat /sys/devices/system/cpu/cpu0/cache/index0/coherency_line_size
cache line为64，代表CPU缓存一次数据的大小为64字节。
当访问array[0][0]时，该元素所占用的字节数不到64字节，CPU就会按顺序补足后续元素，就会把后面的array[0][1]、array[1][0]等内容一起读到缓存里，直到凑够64字节。
正因如此，按顺序访问的array[i][j]才会比不按顺序访问的array[j][i]速度快。
再看看为什么速度相差8倍。我们知道，二维数组中，第一维元素放的是地址，第二维元素才是数据。64位系统中，地址占用8个字节，cache line为64的话，地址已经占用了8字节，那每个cache line最多能载入不到8个二维数组元素，N很大的情况下，他们的性能平均下来就会相差将近8倍。
结论：按内存布局顺序访问，可以提高数据缓存命中率。
提高指令缓存命中率
前面说的是数据缓存，现在看看指令缓存命中率该如何提高。
有一个数组array，数组元素内容为0-255之间的随机数：
int array[N]; for (i = 0; i < TESTN; i++) array[i] = rand() % 256;
现在，要把数组中数字小于128的元素置为0，并且对数组排序。
大家应该都能想到，有两种方法：
- 先遍历数组，把小于128的元素置为0，然后排序。
- 先对数组排序，再遍历数组，把小于128的元素置为0。
for(i = 0; i < N; i++) { if (array [i] < 128) array[i] = 0; } sort(array, array +N);
先排序后遍历的速度会比较快，为什么？
因为在for循环中会执行很多次if分支判断语句，而CPU拥有分支预测器。
如果分支预测器可以预测接下来要执行的分支（执行if还是执行else），那么就可以提前把这些指令放到缓存中，CPU执行的时候就会很快了。
如果一个数组的内容完全随机的话，那么分支预测器就很难进行正确的预测。但如果数组内容是有序的，它就会根据历史命中数据的情况对未来进行预测，那命中率就会很高，所以先排序后遍历的速度会比较快。
怎么验证指令缓存命中率的情况呢？
在Linux下，可以使用Perf性能分析工具进行验证。通过-e选项，指定branch-loads和branch-loads-misses事件，可以分别统计出分支预测成功的次数和分支预测失败的次数，通过L1-icache-load-misses事件也能统计一级缓存中指令未命中的次数。但是，这些性能事件都属于硬件事件，perf工具能否统计这些事件取决于CPU是否支持以及芯片原厂是否去实现了该接口，我看很多都是不支持或者没实现的。
另外，在Linux内核中，可以看到大量的likely和unlikely宏，并且它们都出现if语句中，这两个宏的作用就是为了提高性能。
这是显示预测概率的宏，如果你觉得CPU的分支预测不准，但if中条件为"真"的概率很高，那么你就可以使用likely()括起来，以此提升性能。
#define likely(x) __builtin_expect(!!(x), 1) #define unlikely(x) __builtin_expect(!!(x), 0) if (likely(a == 1)) …
提高多核CPU下的缓存命中率
首先要清楚，一级缓存、二级缓存是每颗核心独享的，三级缓存则面向所有核心。
但多核CPU下的系统有个特点，存在CPU核心迁移问题。
例如，进程A在时间片内使用CPU核心1，自然填满了CPU核心1的一、二级缓存，但基于调度策略，时间片结束后，CPU核心1会被让出，防止某些进程饿死。如果此时CPU核心1很忙，那么进程A很可能就会被调度到CPU核心2上运行。这样的话，无论我们怎么优化代码，也只能在一个时间片内高效地使用CPU一、二级缓存，下一个时间片就会面临缓存效率问题。
这种情况下，可以考虑将进程绑定CPU运行。
perf工具也提供了这类性能事件的统计，叫cpu-migrations，即CPU迁移次数。CPU迁移次数多的话，缓存效率就会低。
将进程绑定CPU运行，性能也会得到提升。
总结
这些是CPU缓存对性能的影响，这已经是很底层的性能优化了，不论什么编程语言都是有效的。
真正了解缓存，相信你对底层的认识会有很大帮助。
- 提升数据缓存命中率：顺序地操作连续内存数据
- 提升指令缓存命中率：有规律的条件分支
- 提升多核CPU的缓存命中率：考虑将进程绑定CPU运行
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