java cpu缓存

众所周知, CPU是计算机的大脑, 它负责执行程序的指令; 内存负责存数据, 包括程序自身数据. 一样你们都知道, 内存比CPU慢不少. 其实在30年前, CPU的频率和内存总线的频率在同一个级别, 访问内存只比访问CPU寄存器慢一点儿. 因为内存的发展都到技术及成本的限制, 如今获取内存中的一条数据大概须要200多个CPU周期(CPU cycles), 而CPU寄存器通常状况下1个CPU周期就够了.

CPU缓存
网页浏览器为了加快速度,会在本机存缓存之前浏览过的数据; 传统数据库或NoSQL数据库为了加速查询, 常在内存设置一个缓存, 减小对磁盘(慢)的IO. 一样内存与CPU的速度相差太远, 因而CPU设计者们就给CPU加上了缓存(CPU Cache). 若是你须要对同一批数据操做不少次, 那么把数据放至离CPU更近的缓存, 会给程序带来很大的速度提高. 例如, 作一个循环计数, 把计数变量放到缓存里,就不用每次循环都往内存存取数据了. 下面是CPU Cache的简单示意图.

随着多核的发展, CPU Cache分红了三个级别: L1, L2, L3. 级别越小越接近CPU, 因此速度也更快, 同时也表明着容量越小. L1是最接近CPU的, 它容量最小, 例如32K, 速度最快,每一个核上都有一个L1 Cache(准确地说每一个核上有两个L1 Cache, 一个存数据 L1d Cache, 一个存指令 L1i Cache). L2 Cache 更大一些,例如256K, 速度要慢一些, 通常状况下每一个核上都有一个独立的L2 Cache; L3 Cache是三级缓存中最大的一级,例如12MB,同时也是最慢的一级, 在同一个CPU插槽之间的核共享一个L3 Cache.

从CPU到	大约须要的CPU周期	大约须要的时间(单位ns)
寄存器	1 cycle
L1 Cache	~3-4 cycles	~0.5-1 ns
L2 Cache	~10-20 cycles	~3-7 ns
L3 Cache	~40-45 cycles	~15 ns
跨槽传输		~20 ns
内存	~120-240 cycles	~60-120ns

感兴趣的同窗能够在Linux下面用cat /proc/cpuinfo, 或Ubuntu下lscpu看看本身机器的缓存状况, 更细的能够经过如下命令看看:

$ cat /sys/devices/system/cpu/cpu0/cache/index0/size
32K
$ cat /sys/devices/system/cpu/cpu0/cache/index0/type
Data
$ cat /sys/devices/system/cpu/cpu0/cache/index0/level
1
$ cat /sys/devices/system/cpu/cpu3/cache/index3/level
3

 

就像数据库cache同样, 获取数据时首先会在最快的cache中找数据, 若是没有命中(Cache miss) 则往下一级找, 直到三层Cache都找不到,那只要向内存要数据了. 一次次地未命中,表明取数据消耗的时间越长.

缓存行(Cache line)
为了高效地存取缓存, 不是简单随意地将单条数据写入缓存的.  缓存是由缓存行组成的, 典型的一行是64字节. 读者能够经过下面的shell命令,查看cherency_line_size就知道知道机器的缓存行是多大.

$ cat /sys/devices/system/cpu/cpu0/cache/index0/coherency_line_size
 64

CPU存取缓存都是按行为最小单位操做的. 在这儿我将不说起缓存的associativity问题, 将问题简化一些. 一个Java long型占8字节, 因此从一条缓存行上你能够获取到8个long型变量. 因此若是你访问一个long型数组, 当有一个long被加载到cache中, 你将无消耗地加载了另外7个. 因此你能够很是快地遍历数组.

实验及分析
咱们在Java编程时, 若是不注意CPU Cache, 那么将致使程序效率低下. 例如如下程序, 有一个二维long型数组, 在个人32位笔记本上运行时的内存分布如图:

32位机器中的java的数组对象头共占16字节(详情见 连接), 加上62个long型一行long数据一共占512字节. 因此这个二维数据是顺序排列的.

 1 public class L1CacheMiss {
 2  private static final int RUNS = 10;
 3  private static final int DIMENSION_1 = 1024 * 1024;
 4  private static final int DIMENSION_2 = 62;
 5 
 6 private static long[][] longs;
 7 
 8 public static void main(String[] args) throws Exception {
 9  Thread.sleep(10000);
10  longs = new long[DIMENSION_1][];
11  for (int i = 0; i < DIMENSION_1; i++) {
12  longs[i] = new long[DIMENSION_2];
13  for (int j = 0; j < DIMENSION_2; j++) {
14  longs[i][j] = 0L;
15  }
16  }
17  System.out.println("starting....");
18 
19 final long start = System.nanoTime();
20  long sum = 0L;
21  for (int r = 0; r < RUNS; r++) {
22 // for (int j = 0; j < DIMENSION_2; j++) {
23 // for (int i = 0; i < DIMENSION_1; i++) {
24 // sum += longs[i][j];
25 // }
26 // }
27 
28 for (int i = 0; i < DIMENSION_1; i++) {
29  for (int j = 0; j < DIMENSION_2; j++) {
30  sum += longs[i][j];
31  }
32  }
33  }
34  System.out.println("duration = " + (System.nanoTime() - start));
35  }
36 }

编译后运行,结果以下

$ java L1CacheMiss
starting....
duration = 1460583903

而后咱们将22-26行的注释取消, 将28-32行注释, 编译后再次运行,结果是否是比咱们预想得还糟?

$ java L1CacheMiss
starting....
duration = 22332686898

前面只花了1.4秒的程序, 只作一行的对调要运行22秒. 从上节咱们能够知道在加载longs[i][j]时, longs[i][j+1]极可能也会被加载至cache中, 因此当即访问longs[i][j+1]将会命中L1 Cache, 而若是你访问longs[i+1][j]状况就不同了, 这时候极可能会产生 cache miss致使效率低下.
下面咱们用perf来验证一下,先将快的程序跑一下.

$ perf stat -e L1-dcache-load-misses java L1CacheMiss
starting....
duration = 1463011588

Performance counter stats for 'java L1CacheMiss':

164,625,965 L1-dcache-load-misses

13.273572184 seconds time elapsed

一共164,625,965次L1 cache miss, 再看看慢的程序

$ perf stat -e L1-dcache-load-misses java L1CacheMiss
starting....
duration = 21095062165

Performance counter stats for 'java L1CacheMiss':

1,421,402,322 L1-dcache-load-misses

32.894789436 seconds time elapsed

这回产生了1,421,402,322次 L1-dcache-load-misses, 因此慢多了.

以上我只是示例了在L1 Cache满了以后才会发生的cache miss. 其实cache miss的缘由有下面三种:
1. 第一次访问数据, 在cache中根本不存在这条数据, 因此cache miss, 能够经过prefetch解决.
2. cache冲突, 须要经过补齐来解决.
3. 就是我示例的这种, cache满, 通常状况下咱们须要减小操做的数据大小, 尽可能按数据的物理顺序访问数据.
具体的信息能够参考这篇论文.