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使用valgrind检查cache命中率，提高程序性能

2012-06-18 722
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Valgrind为一个debugging 和 profiling的工具包，检查内存问题只是其最知名的一个用途。今天介绍一下，valgrind工具包中的cachegrind。关于cachegrind的具体介绍，请参见valgrind的在线文档 http://www.valgrind.org/docs/manual/cg-manual.html

下面使用一个古老的cache示例：

  1. #include stdio.h>
  2. #include stdlib.h>

  4. #define SIZE 100

  6. int main(int argc, char **argv)
  7. {
  8.     int array[SIZE][SIZE] = {0};
  9.     int i,j;

  11. #if 1
  12.     for (i = 0; i SIZE; ++i) {
  13.         for (j = 0; j SIZE; ++j) {
  14.             array[i][j] = i + j;
  15.         }
  16.     }
  17. #else
  18.     for (j = 0; j SIZE; ++j) {
  19.         for (i = 0; i SIZE; ++i) {
  20.             array[i][j] = i + j;
  21.         }
  22.     }
  23. #endif

  25.     return 0;
  26. }
这个示例代码从很久就开始用于说明利用局部性来增加cache的命中率。传统的答案是第一个for循环的性能要优于第二个循环。
我使用条件编译，在没有打开任何优化开关的条件下，第一种情况生成文件为test1，第二种情况生成文件为test2。
下面是输出

  1. [fgao@fgao-vm-fc13 test]$ valgrind --tool=cachegrind ./test1
  2. ==2079== Cachegrind, a cache and branch-prediction profiler
  3. ==2079== Copyright (C) 2002-2009, and GNU GPL'd, by Nicholas Nethercote et al.
  4. ==2079== Using Valgrind-3.5.0 and LibVEX; rerun with -h for copyright info
  5. ==2079== Command: ./test1
  6. ==2079==
  7. ==2079==
  8. ==2079== I refs: 219,767
  9. ==2079== I1 misses: 614
  10. ==2079== L2i misses: 608
  11. ==2079== I1 miss rate: 0.27%
  12. ==2079== L2i miss rate: 0.27%
  13. ==2079==
  14. ==2079== D refs: 124,402 (95,613 rd + 28,789 wr)
  15. ==2079== D1 misses: 2,041 ( 621 rd + 1,420 wr)
  16. ==2079== L2d misses: 1,292 ( 537 rd + 755 wr)
  17. ==2079== D1 miss rate: 1.6% ( 0.6% + 4.9% )
  18. ==2079== L2d miss rate: 1.0% ( 0.5% + 2.6% )
  19. ==2079==
  20. ==2079== L2 refs: 2,655 ( 1,235 rd + 1,420 wr)
  21. ==2079== L2 misses: 1,900 ( 1,145 rd + 755 wr)
  22. ==2079== L2 miss rate: 0.5% ( 0.3% + 2.6% )

  24. [fgao@fgao-vm-fc13 test]$ valgrind --tool=cachegrind ./test2
  25. ==2080== Cachegrind, a cache and branch-prediction profiler
  26. ==2080== Copyright (C) 2002-2009, and GNU GPL'd, by Nicholas Nethercote et al.
  27. ==2080== Using Valgrind-3.5.0 and LibVEX; rerun with -h for copyright info
  28. ==2080== Command: ./test2
  29. ==2080==
  30. ==2080==
  31. ==2080== I refs: 219,767
  32. ==2080== I1 misses: 614
  33. ==2080== L2i misses: 608
  34. ==2080== I1 miss rate: 0.27%
  35. ==2080== L2i miss rate: 0.27%
  36. ==2080==
  37. ==2080== D refs: 124,402 (95,613 rd + 28,789 wr)
  38. ==2080== D1 misses: 1,788 ( 621 rd + 1,167 wr)
  39. ==2080== L2d misses: 1,292 ( 537 rd + 755 wr)
  40. ==2080== D1 miss rate: 1.4% ( 0.6% + 4.0% )
  41. ==2080== L2d miss rate: 1.0% ( 0.5% + 2.6% )
  42. ==2080==
  43. ==2080== L2 refs: 2,402 ( 1,235 rd + 1,167 wr)
  44. ==2080== L2 misses: 1,900 ( 1,145 rd + 755 wr)
  45. ==2080== L2 miss rate: 0.5% ( 0.3% + 2.6% )
结果有点出人意料，第一种情况在D1的命中率反而低于第二种情况。

这个结果其实是应该可以理解的。
1. 现在的CPU的cache是以line为单位的。这样，当数组的size不大时，第二种情况的循环，虽然没有使用局部性原则，但是并不会因此降低cache的命中率，并且可能可以迅速的将数据填到cache中
2. 现在的CPU的cache空间较大。这样，当数组的size不大时，即使没有使用局部性原则，也不会导致cache的频繁更新。
由于我对cache的理解，也比较粗浅，所以不能明确的指出这个结果的根本原因。根据上面的两个条件，基本上也可以理解为什么第二种情况更快。

为了使cachegrind的结果与传统的答案一样，我们就需要破坏上面两个条件。那么，现在将SIZE从100增大的1000。再次看一下输出结果：

  1. [fgao@fgao-vm-fc13 test]$ valgrind --tool=cachegrind ./test1
  2. ==2094== Cachegrind, a cache and branch-prediction profiler
  3. ==2094== Copyright (C) 2002-2009, and GNU GPL'd, by Nicholas Nethercote et al.
  4. ==2094== Using Valgrind-3.5.0 and LibVEX; rerun with -h for copyright info
  5. ==2094== Command: ./test1
  6. ==2094==
  7. ==2094==
  8. ==2094== I refs: 11,519,463
  9. ==2094== I1 misses: 617
  10. ==2094== L2i misses: 611
  11. ==2094== I1 miss rate: 0.00%
  12. ==2094== L2i miss rate: 0.00%
  13. ==2094==
  14. ==2094== D refs: 7,305,498 (6,038,310 rd + 1,267,188 wr)
  15. ==2094== D1 misses: 125,791 ( 621 rd + 125,170 wr)
  16. ==2094== L2d misses: 125,763 ( 595 rd + 125,168 wr)
  17. ==2094== D1 miss rate: 1.7% ( 0.0% + 9.8% )
  18. ==2094== L2d miss rate: 1.7% ( 0.0% + 9.8% )
  19. ==2094==
  20. ==2094== L2 refs: 126,408 ( 1,238 rd + 125,170 wr)
  21. ==2094== L2 misses: 126,374 ( 1,206 rd + 125,168 wr)
  22. ==2094== L2 miss rate: 0.6% ( 0.0% + 9.8% )

  24. [fgao@fgao-vm-fc13 test]$ valgrind --tool=cachegrind ./test2
  25. ==2095== Cachegrind, a cache and branch-prediction profiler
  26. ==2095== Copyright (C) 2002-2009, and GNU GPL'd, by Nicholas Nethercote et al.
  27. ==2095== Using Valgrind-3.5.0 and LibVEX; rerun with -h for copyright info
  28. ==2095== Command: ./test2
  29. ==2095==
  30. ==2095==
  31. ==2095== I refs: 11,519,463
  32. ==2095== I1 misses: 617
  33. ==2095== L2i misses: 611
  34. ==2095== I1 miss rate: 0.00%
  35. ==2095== L2i miss rate: 0.00%
  36. ==2095==
  37. ==2095== D refs: 7,305,498 (6,038,310 rd + 1,267,188 wr)
  38. ==2095== D1 misses: 1,063,300 ( 621 rd + 1,062,679 wr)
  39. ==2095== L2d misses: 116,261 ( 595 rd + 115,666 wr)
  40. ==2095== D1 miss rate: 14.5% ( 0.0% + 83.8% )
  41. ==2095== L2d miss rate: 1.5% ( 0.0% + 9.1% )
  42. ==2095==
  43. ==2095== L2 refs: 1,063,917 ( 1,238 rd + 1,062,679 wr)
  44. ==2095== L2 misses: 116,872 ( 1,206 rd + 115,666 wr)
  45. ==2095== L2 miss rate: 0.6% ( 0.0% + 9.1% )
对比红色的两行，第一种情况的miss率为1.7%，而第二种情况的miss率高达14.5%。现在符合了传统答案。

总结一下：
1. 我们可以使用cachegrind来检查cache的命中率，提高程序性能；
2. 尽信书不如无书。书中的一些结果面对现在的环境，很可能是错误的。毕竟IT技术更新太快。还是自己动手实践一下更好！


注：Valgrind对于cache的测量，只是一种模拟。但是按照valgrind的文档，结果的可靠性还是有保证的。

一见蓝天
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