CPU cache一直是理解计算机体系架构的重要知识点，也是并发编程设计中的技术难点，而且相关参考资料如同过江之鲫，浩瀚繁星，阅之如临深渊，味同嚼蜡，三言两语难以入门。正好网上有人推荐了微软大牛Igor Ostrovsky一篇博文《漫游处理器缓存效应》，文章不仅仅用7个最简单的源码示例就将CPU cache的原理娓娓道来，还附加图表量化分析做数学上的佐证，个人感觉这种案例教学的切入方式绝对是俺的菜，故而忍不住贸然译之，以飨列位看官。 原文地址：Gallery of Processor Cache Effects 大多数读者都知道cache是一种快速小型的内存，用以存储最近访问内存位置。这种描述合理而准确，但是更多地了解一些处理器缓存工作中的“烦人”细节对于理解程序运行性能有很大帮助。 在这篇博客中，我将运用代码示例来详解cache工作的方方面面，以及对现实世界中程序运行产生的影响。 下面的例子都是用C#写的，但语言的选择同程序运行状况以及得出的结论几乎没什么影响。 示例1：内存访问和运行你认为相较于循环1，循环2会运行多快？
第一个循环将数组的每个值乘3，第二个循环将每16个值乘3，第二个循环只做了第一个约6%的工作，但在现代机器上，两者几乎运行相同时间：在我机器上分别是80毫秒和78毫秒。 两个循环花费相同时间的原因跟内存有关。循环执行时间长短由数组的内存访问次数决定的，而非整型数的乘法运算次数。经过下面对第二个示例的解释，你会发现硬件对这两个循环的主存访问次数是相同的。 示例2：缓存行的影响让我们进一步探索这个例子。我们将尝试不同的循环步长，而不仅仅是1和16。
下图为该循环在不同步长(K)下的运行时间：
注意当步长在1到16范围内，循环运行时间几乎不变。但从16开始，每次步长加倍，运行时间减半。 背后的原因是今天的CPU不再是按字节访问内存，而是以64字节为单位的块(chunk)拿取，称为一个缓存行(cache line)。当你读一个特定的内存地址，整个缓存行将从主存换入缓存，并且访问同一个缓存行内的其它值的开销是很小的。 由于16个整型数占用64字节（一个缓存行），for循环步长在1到16之间必定接触到相同数目的缓存行：即数组中所有的缓存行。当步长为32，我们只有大约每两个缓存行接触一次，当步长为64，只有每四个接触一次。 理解缓存行对某些类型的程序优化而言可能很重要。比如，数据字节对齐可能决定一次操作接触1个还是2个缓存行。那上面的例子来说，很显然操作不对齐的数据将损失一半性能。 示例3：L1和L2缓存大小今天的计算机具有两级或三级缓存，通常叫做L1、L2以及可能的L3（译者注：如果你不明白什么叫二级缓存，可以参考这篇精悍的博文lol）。如果你想知道不同缓存的大小，你可以使用系统内部工具CoreInfo，或者Windows API调用GetLogicalProcessorInfo。两者都将告诉你缓存行以及缓存本身的大小。 在我的机器上，CoreInfo现实我有一个32KB的L1数据缓存，一个32KB的L1指令缓存，还有一个4MB大小L2数据缓存。L1缓存是处理器独享的，L2缓存是成对处理器共享的。 Logical Processor to Cache Map: （译者注：作者平台是四核机，所以L1编号为0~3，数据/指令各一个，L2只有数据缓存，两个处理器共享一个，编号0~1。关联性字段在后面例子说明。） |
