什么是cache？为什么需要cache？cache存在的合理性

．．这里用一句话概括，CPU的数据处理速度，远远高于从内存中读取数据的速度，也就是说，如果CPU直接从内存中读取数据进行处理，CPU很长一段时间会用在等待数据读取完毕，这显示十分浪费CPU资源的。所以通过cache来缓存一部分数据，CPU读取数据时，先从cache里面找，从而提高数据处理的效率

．．这是由于这个内存和cache本身的存储性能有关： 　　我们常说的内存指的是DRAM，SRAM的是目前最快的存储设备，但是它也非常昂贵，所以只在要求很苛刻的地方使用，譬如CPU的一级缓冲，二级缓冲。

从上面的知识，我们可以知道，从cache读取数据要比内存中读取块，但是cache终究只有很小一块存储空间，那凭什么通过这么一小块空间，就能大幅度提高数据读取的能力呢？

．．从上面程序可以看到，这个代码大数时间在执行一个乘法计算和调用一个 printf 函数，而程序一旦编译装载进内存中，它的地址就确定了。也就是说，CPU 大多数时间在访问相同或者与此相邻的地址，换句话说就是：CPU 大多数时间在执行相同的指令或者与此相邻的指令。这就是大名鼎鼎的程序局部性原理。 　　CPU 大多数时间在访问相同或者与此相邻的地址。那么，我们立马就可以想到用一块小而快的储存器，放在 CPU 和内存之间，就可以利用程序的局部性原理来缓解 CPU 和内存之间的性能瓶颈。这块小而快的储存器就是 Cache，即高速缓存。

．．Cache 中存放了内存中的一部分数据，CPU 在访问内存时要先访问 Cache，若 Cache 中有需要的数据就直接从 Cache 中取出，若没有则需要从内存中读取数据，并同时把这块数据放入 Cache 中。但是由于程序的局部性原理，在一段时间内，CPU 总是能从 Cache 中读取到自己想要的数据。 　　Cache 可以集成在 CPU 内部，也可以做成独立的芯片放在总线上，现在 x86 CPU 和 ARM CPU 都是集成在 CPU 内部的。其逻辑结构如下图所示。

Cache 主要由高速的静态储存器、地址转换模块和 Cache 行替换模块组成。

Cache 会把自己的高速静态储存器和内存分成大小相同的行，一行大小通常为 32 字节或者 64 字节。Cache 和内存交换数据的最小单位是一行，为方便管理，在 Cache 内部的高速储存器中，多个行又会形成一组。

除了正常的数据空间外，Cache 行中还有一些标志位，如脏位、回写位，访问位等，这些位会被 Cache 的替换模块所使用。

1.CPU 发出的地址由 Cache 的地址转换模块分成 3 段：组号，行号，行内偏移。

2.Cache 会根据组号、行号查找高速静态储存器中对应的行。如果找到即命中，用行内偏移读取并返回数据给 CPU，否则就分配一个新行并访问内存，把内存中对应的数据加载到 Cache 行并返回给 CPU。写入操作则比较直接，分为回写和直通写，回写是写入对应的 Cache 行就结束了，直通写则是在写入 Cache 行的同时写入内存。

3.如果没有新行了，就要进入行替换逻辑，即找出一个 Cache 行写回内存，腾出空间，替换行有相关的算法，替换算法是为了让替换的代价最小化。例如，找出一个没有修改的 Cache 行，这样就不用把它其中的数据回写到内存中了，还有找出存在时间最久远的那个 Cache 行，因为它大概率不会再访问了。

以上这些逻辑都由 Cache 硬件独立实现，软件不用做任何工作，对软件是透明的。

1、遵从80-20法则，程序80%的时间在运行20%或更少的代码，针对热代码进行优化，才容易产出效果；

2、遵从数据访问的局部性法则，按数据存放顺序访问内存效率远高于乱序访问内存效率，也就是尽量帮助CPU做好数据Cache的预测工作。同样根据Cache大小，做好数据结构的优化工作，进行数据压缩或数据填充，也是提升Cache效率的好方式；

3、遵从指令访问的局部性法则，减少跳转指令，同样是尽量帮助CPU做好数据Cache的预测工作；现代CPU都有一些预测功能【如分支预测】，利用好CPU的这些功能，也会提升Cache命中率；

4、避免计算线程在多个核心之间漂移，避免缓存重复加载，可以绑定核心【物理核即可，不用到逻辑核】，提高效率；

5、去除伪共享缓存：在多核环境下，减少多个核心对同一区域内存的读写并发操作，减少内存失效的情况的发生；

6、合理提高进程优先级，减少进程间切换，可以变相提供Cache提速的效果 7、关闭Swap，可以变相提供内存提速、Cache提速的效果；

8、使用Intel自家的编译器，开启性能优化，很多时候可以提速运算效率；

9、使用C语言，而不是更高级的语言，很多时候可以提速运算效率；

10、直接使用昂贵的寄存器作为变量，可以变相提供加速效果；

cache会存在数据一致性的问题，由多进程，多CPU引起，具体可查看相关博客