本文将介绍一些作为程序猿或者IT从业者应该知道的CPU Cache相关的知识

先来看一张本文所有概念的一个思维导图

为什么要有CPU Cache

随着工艺的提升最近几十年CPU的频率不断提升，而受制于制造工艺和成本限制，目前计算机的内存主要是DRAM并且在访问速度上没有质的突破。因此，CPU的处理速度和内存的访问速度差距越来越大，甚至可以达到上万倍。这种情况下传统的CPU通过FSB直连内存的方式显然就会因为内存访问的等待，导致计算资源大量闲置，降低CPU整体吞吐量。同时又由于内存数据访问的热点集中性，在CPU和内存之间用较为快速而成本较高的SDRAM做一层缓存，就显得性价比极高了。

为什么要有多级CPU Cache

随着科技发展，热点数据的体积越来越大，单纯的增加一级缓存大小的性价比已经很低了。因此，就慢慢出现了在一级缓存(L1 Cache)和内存之间又增加一层访问速度和成本都介于两者之间的二级缓存(L2 Cache)。下面是一段从What Every Programmer Should Know About Memory中摘录的解释：

Soon after the introduction of the cache the system got more complicated. The speed difference between the cache and the main memory increased again, to a point that another level of cache was added, bigger and slower than the first-level cache. Only increasing the size of the first-level cache was not an option for economical rea- sons.

此外，又由于程序指令和程序数据的行为和热点分布差异很大，因此L1 Cache也被划分成L1i (i for instruction)和L1d (d for data)两种专门用途的缓存。
下面一张图可以看出各级缓存之间的响应时间差距，以及内存到底有多慢！

什么是Cache Line

Cache Line可以简单的理解为CPU Cache中的最小缓存单位。目前主流的CPU Cache的Cache Line大小都是64Bytes。假设我们有一个512字节的一级缓存，那么按照64B的缓存单位大小来算，这个一级缓存所能存放的缓存个数就是512/64 = 8个。具体参见下图：

为了更好的了解Cache Line，我们还可以在自己的电脑上做下面这个有趣的实验。

下面这段C代码，会从命令行接收一个参数作为数组的大小创建一个数量为N的int数组。并依次循环的从这个数组中进行数组内容访问，循环10亿次。最终输出数组总大小和对应总执行时间。

如果我们把这些数据做成折线图后就会发现：总执行时间在数组大小超过64Bytes时有较为明显的拐点（当然，由于博主是在自己的Mac笔记本上测试的，会受到很多其他程序的干扰，因此会有波动）。原因是当数组小于64Bytes时数组极有可能落在一条Cache Line内，而一个元素的访问就会使得整条Cache Line被填充，因而值得后面的若干个元素受益于缓存带来的加速。而当数组大于64Bytes时，必然至少需要两条Cache Line，继而在循环访问时会出现两次Cache Line的填充，由于缓存填充的时间远高于数据访问的响应时间，因此多一次缓存填充对于总执行的影响会被放大，最终得到下图的结果：

如果读者有兴趣的话也可以在自己的linux或者MAC上通过gcc cache_line_size.c -o cache_line_size编译，并通过./cache_line_size执行。

了解Cache Line的概念对我们程序猿有什么帮助？
我们来看下面这个C语言中常用的循环优化例子
下面两段代码中，第一段代码在C语言中总是比第二段代码的执行速度要快。具体的原因相信你仔细阅读了Cache Line的介绍后就很容易理解了。

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