Cache 工作原理，Cache 一致性，你想知道的都在这里

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可以随便到网上查一查，各大互联网公司笔试面试特别喜欢考一道算法题，即 LRU缓存机制，又顺手查了一下LRU缓存机制最近有哪些企业喜欢考察，超级大热门！

今天给大家分享一篇关于 Cache 的硬核的技术文，基本上关于Cache的所有知识点都可以在这篇文章里看到。

关于 Cache 这方面内容图比较多，不想自己画了，所以图都来自《Computer Architecture : A Quantitative Approach》。

这是一本体系架构方面的神书，推荐大家看一下。

本文主要内容如下，基本涉及了Cache的概念，工作原理，以及保持一致性的入门内容。

1、为什么需要 Cache

1.1 为什么需要 Cache

我们首先从一张图来开始讲为什么需要 Cache.

上图是 CPU 性能和 Memory 存储器访问性能的发展。

我们可以看到，随着工艺和设计的演进，CPU 计算性能其实发生了翻天覆地的变化，但是DRAM存储性能的发展没有那么快。

所以造成了一个问题，存储限制了计算的发展。

容量与速度不可兼得。

如何解决这个问题呢？可以从计算访问数据的规律入手。

我们随便贴段代码:

for (j = 0; j < 100; j = j   1)
    for( i = 0; i < 5000; i = i   1)
        x[i][j] = 2 * x[i][j];

可以看到，由于大量循环的存在，我们访问的数据其实在内存中的位置是相近的。

换句专业点的话说，我们访问的数据有局部性。

我们只需要将这些数据放入一个小而快的存储中，这样就可以快速访问相关数据了。

总结起来，Cache是为了给CPU提供高速存储访问，利用数据局部性而设计的小存储单元。

1.2 实际系统中的 Cache

我们展示一下实际系统中的 Cache 。

如上图所示，整个系统的存储架构包括了 CPU 的寄存器，L1/L2/L3 CACHE，DRAM 和硬盘。

数据访问时先找寄存器，寄存器里没有找 L1 Cache, L1 Cache 里没有找 L2 Cache 依次类推，最后找到硬盘中。

同时，我们可以看到，速度与存储容量的折衷关系。容量越小，访问速度越快！

其中，一个概念需要搞清楚。

CPU 和 Cache 是 word 传输的，而 Cache 到主存是以块传输的，一块大约 64Byte 。

现有 SOC 中的 Cache 一般组成如下。

1.3 Cache 的分类

Cache按照不同标准分类可以分为若干类。

按照数据类型划分：I-Cache与D-Cache。其中I-Cache负责放置指令，D-Cache负责方式数据。两者最大的不同是D-Cache里的数据可以写回，I-Cache是只读的。
按照大小划分：分为small Cache和large Cache。没路组（后文组相连介绍）<4KB叫small Cache, 多用于L1 Cache, 大于4KB叫large Cache。多用于L2及其他Cache.
按照位置划分：Inner Cache和Outer Cache。一般独属于CPU微架构的叫Inner Cache, 例如上图的L1 L2 CACHE。不属于CPU微架构的叫outer Cache.
按照数据关系划分：Inclusive/exclusive Cache: 下级Cache包含上级的数据叫inclusive Cache。不包含叫exclusive Cache。举个例子，L3 Cache里有L2 Cache的数据，则L2 Cache叫exclusive Cache。

2、Cache的工作原理

要讲清楚 Cache 的工作原理，需要回答 4 个问题：

数据如何放置
数据如何查询
数据如何被替换
如果发生了写操作，Cache如何处理

2.1 数据如何放置

这个问题也好解决。我们举个简单的栗子来说明问题。

假设我们主存中有 32 个块，而我们的 Cache 一共有 8 个 Cache 行( 一个 Cache 行放一行数据）。

假设我们要把主存中的块 12 放到 Cache 里。

那么应该放到 Cache 里什么位置呢？

三种方法：

全相连（Fully associative）。可以放在Cache的任何位置。
直接映射（Direct mapped）。只允许放在Cache的某一行。比如12 mod 8
组相连（set associative）。可以放在Cache的某几行。例如2路组相连，一共有4组，所以可以放在0,1位置中的一个。

可以看到，全相连和直接映射是Cache组相连的两种极端情况。

不同的放置方式主要影响有两点：

1、组相连组数越大，比较电路就越大，但Cache利用率更高，Cache miss发生的概率小。2、组相连数目变小，Cache经常发生替换，但是比较电路比较小。

这也好理解，内存中的块在Cache中可放置的位置多，自然找起来就麻烦。

2.2 如何在Cache中找数据

其实找数据就是一个比对过程，如下图所示。

我们地址都以 Byte 为单位的。

但主存于Cache之间的数据交换单位都是块（block，现代Cache一般一个block大约64Byte)。所以地址对最后几位是block offset。

由于我们采用了组相连，则还有几个比特代表的是存储到了哪个组。

组内放着若干数据，我们需要比较Tag, 如果组内有Tag出现，则说明我们访问的数据在缓存中，可以开心的使用了。

比如举个 2 路组相连的例子，如下图所示。

T表示Tag。直接比较Tag，就能得知是不是命中了。如果命中了，则根据index(组号）将对应的块取出来即可。

如上图所示。用index选出位于组相连的哪个组。然后并行的比较Tag, 判断最后是不是在Cache中。上图是2路组相连，也就是说两组并行比较。

那如果不在缓存中呢？这就涉及到另一个问题。

不在缓存中如何替换 Cache ？

2.3 如何替换Cache中的数据

Cache中的数据如何被替换的？这个就比较简单直接。

随机替换。如果发生Cache miss里随机替换掉一块。
Least recently used. LRU。最近使用的块最后替换。
First in, first out (FIFO), 先进先出。

实际上第一个不怎么使用，LRU 和 FIFO 根据实际情况选择即可。

Cache 在什么时候数据会被替换内？也有几种策略。

不在本 Cache 替换。如果Cache miss了，直接转发访问地址到主存，取到的数据不会写到Cache.
在读MISS时替换。如果读的时候Cache里没有该数据，则从主存读取该数据后写入Cache。
在写MISS时替换。如果写的时候Cache里没有该数据，则将本数据调入Cache再写。

2.4 如果发生了写操作怎么办

Cache毕竟是个临时缓存。

如果发生了写操作，会造成Cache和主存中的数据不一致。如何保证写数据操作正确呢？

也有三种策略。

通写：直接把数据写回Cache的同时写回主存。极其影响写速度。

回写：先把数据写回Cache, 然后当Cache的数据被替换时再写回主存。

通写队列：通写与回写的结合。先写回一个队列，然后慢慢往主存储写。如果多次写同一个数据，直接写这个队列。避免频繁写主存。

3、Cache一致性

Cache 一致性是 Cache 中遇到的比较坑的一个问题。

什么原因需要 Cache 处理一致性呢？

主要是多核系统中，假如core 0读了主存储的数据，写了数据。core 1也读了主从的数据。这个时候core 1并不知道数据已经被改动了，也就是说，core 1 Cache中的数据过时了，会产生错误。

Cache一致性的保证就是让多核访问不出错。

Cache一致性主要有两种策略。

策略一：基于监听的一致性策略

这种策略是所有Cache均监听各Cache的写操作，如果一个Cache中的数据被写了，有两种处理办法。

写更新协议：某个Cache发生写了，就索性把所有Cache都给更新了。

写失效协议：某个Cache发生写了，就把其他Cache中的该数据块置为无效。

策略 1 由于监听起来成本比较大，所以只应用于极简单的系统中。

策略二：基于目录的一致性策略

这种策略是在主存处维护一张表。记录各数据块都被写到了哪些Cache, 从而更新相应的状态。一般来讲这种策略采用的比较多。又分为下面几个常用的策略。

SI: 对于一个数据块来讲，有share和invalid两种状态。如果是share状态，直接通知其他Cache, 将对应的块置为无效。
MSI：对于一个数据块来讲，有share和invalid，modified三种状态。其中modified状态表表示该数据只属于这个Cache, 被修改过了。当这个数据被逐出Cache时更新主存。这么做的好处是避免了大量的主从写入。同时，如果是invalid时写该数据，就要保证其他所有Cache里该数据的标志位不为M，负责要先写回主存储。
MESI：对于一个数据来讲，有4个状态。modified, invalid, shared, exclusive。其中exclusive状态用于标识该数据与其他Cache不依赖。要写的时候直接将该Cache状态改成M即可。

我们着重讲讲 MESI。图中黑线：CPU的访问。红线：总线的访问，其他Cache的访问。

当前状态时I状态时，如果发生处理器读操作 prrd。