CPU缓存刷新的误解

即使是资深的技术人员，我经常听到他们谈论某些操作是如何导致一个CPU缓存的刷新。看来这是关于CPU缓存如何工作和缓存子系统如何与执行核心交互的一个常见误区。本文将致力于解释CPU缓存的功能以及执行程序指令的CPU核心如何与缓存交互。我将以最新的Intel x86 CPU为例进行说明，其他CPU也使用相似技术以达到相同目的。

绝大部分常见的现代系统都被设计成在多处理器上共享内存。共享内存的系统都有一个单独的内存资源，它会被两个或者更多的独立CPU核心同时访问。核心到主存的延迟变化范围很大，大约在10-100纳秒。在100ns内，一个3GH的CPU可以处理多达1200条指令。每一个Sandy Bridge的CPU核心，在每个CPU时钟内可以并行处理4条指令。CPU使用缓存子系统避免了处理核心直接访问主存的延迟，这样能使CPU更高效的处理指令。一些缓存很小、非常快速并且集成在每个核心之内；而另一些则慢一些、更大、在各个核心间共享。这些缓存与寄存器和主内存一起构成了非持久性的内存体系。

当你在设计一个重要算法时要记住，缓存不命中所导致的延迟，可能会使你失去执行500条指令时间！这还仅是在单插槽（single-socket）系统上，如果是多插槽(multi-socket)系统，由于内存访问需要跨槽交互，可能会导致双倍的性能损失。

内存体系

图1.对于2012 Sandy Bridge核心来说，内存模型可以大致按照如下进行分解：

1. 寄存器：在每个核心上，有160个用于整数和144个用于浮点的寄存器单元。访问这些寄存器只需要一个时钟周期，这构成了对执行核心来说最快的内存。编译器会将本地变量和函数参数分配到这些寄存器上。当使用超线程技术（ hyperthreading
   ）时，这些寄存器可以在超线程协同下共享。

2. 内存排序缓冲（Memory Ordering Buffers MOB）：MOB由一个64长度的load缓冲和36长度的store缓冲组成。这些缓冲用于记录等待缓存子系统时正在执行的操作。store缓冲是一个完全的相关性队列，可以用于搜索已经存在store操作，这些store操作在等待L1缓存的时候被队列化。在数据与缓存子系统传输时， 缓冲可以让处理器异步运转。当处理器异步读或者异步写的时候，结果可以乱序返回。为了使之与已发布的内存模型（ memory model ）一致，MOB用于消除load和store的顺序。

3. Level 1 缓存： L1是一个本地核心内的缓存，被分成独立的32K数据缓存和32K指令缓存。访问需要3个时钟周期，并且当指令被核心流水化时， 如果数据已经在L1缓存中的话，访问时间可以忽略。

4. L2缓存： L2缓存是一个本地核心内的缓存，被设计为L1缓存与共享的L3缓存之间的缓冲。L2缓存大小为256K，主要作用是作为L1和L3之间的高效内存访问队列。L2缓存同时包含数据和指令。L2缓存的延迟为12个时钟周期。

5. L3缓存： 在同插槽的所有核心都共享L3缓存。L3缓存被分为数个2MB的段，每一个段都连接到槽上的环形网络。每一个核心也连接到这个环形网络上。地址通过hash的方式映射到段上以达到更大的吞吐量。根据缓存大小，延迟有可能高达38个时钟周期。在环上每增加一个节点将消耗一个额外的时钟周期。缓存大小根据段的数量最大可以达到20MB。L3缓存包括了在同一个槽上的所有L1和L2缓存中的数据。这种设计消耗了空间，但是使L3缓存可以拦截对L1和L2缓存的请求，减轻了各核心私有的L1和L2缓存的负担。

6. 主内存：在缓存完全没命中的情况下，DRAM通道到每个槽的延迟平均为65ns。具体延迟多少取决于很多因素，比如，下一次对同一缓存行中数据的访问将极大降低延迟，而当队列化效果和内存刷新周期冲突时将显著增加延迟。每个槽使用4个内存通道聚合起来增加吞吐量，并通过在独立内存通道上流水线化（ pipelining ）将隐藏这种延迟。

7. NUMA：在一个多插槽的服务器上，会使用非一致性内存访问（ non-uniform memory access ）。所谓的非一致性是指，需要访问的内存可能在另一个插槽上，并且通过 QPI 总线访问需要额外花费40ns。 Sandy Bridge对于以往的兼容系统来说，在2插槽系统上是一个巨大的进步。在 Sandy Bridge上，QPI总线的能力从6.4GT/s提升到8.0GT/s，并且可以使用两条线路，消除了以前系统的瓶颈。对于 Nehalem and Westmere 来说，QPI只能使用内存控制器为一个单独插槽分配的带宽中的40%，这使访问远程内存成为一个瓶颈。另外，现在QPI链接可以使用预读取请求，而前一代系统不行。

关联度（Associativity Levels）

缓存是一个依赖于hash表的高效硬件。使用hash函数常常只是将地址中低位bit 进行映射 ，以实现缓存索引。hash表需要有解决对于同一位置冲突的机制。 关联度就是hash表中槽（slot）的数量，也被称为组（ways）和集合（sets），可以用来存储一个内存地址的hash版本。关联度的多少需要在存储数据的容量，耗电量和查询时间之间寻找平衡。（校对注：关联度越高，槽的数量越多，hash冲突越小，查询速度越快）

对于Sandy Bridge，L1和L2是8路组相连 ，L3是12路组相连 。

缓存一致性

由于一些缓存在内核本地，我们需要一些方法保证一致性，使所有核心的内存视图一致。对于主流系统来说，内存子系统需要考虑“真实的来源（source of truth）”。如果数据只从缓存中来，那么它永远不会过期；当数据同时在缓存和主内存中存在时，缓存中存的是主拷贝（master copy）。这种内存管理被称为写-回（write-back），在此方式下，当新的缓存行占用旧行，导致旧行被驱逐时，缓存数据只会被写回主内存中。x86架构的每个缓存块的大小为64 bytes，称为缓存行（
cache-line）。其它种类的处理器的缓存行大小可能不同。更大的缓存行容量降低延迟，但是需要更大的带宽*（**校对*注：数据总线带宽）。

为了保证缓存的一致性，缓存控制器跟踪每一个缓存行的状态，这些状态的数量是有限的。Intel使用MESIF协议，AMD使用 MOESI。在MESIF协议下，缓存行处于以下5个状态中的1个。

• 被修改（Modified）：表明缓存行已经过期，在接下来的场景中要写回主内存。当写回主内存后状态将转变为排它（ Exclusive ）。

• 独享（Exclusive）：表明缓存行被当前核心单独持有，并且与主内存中一致。当被写入时，状态将转变为修改（Modified）。要进入这个状态，需要发送一个 Request-For-Ownership (RFO)消息，这包含一个读操作再加上广播通知其他拷贝失效。

• 共享（Shared）： 表明缓存行是一个与主内存一致的拷贝。

• 失效（Invalid）： 表明是一个无效的缓存行。

向前（ Forward ）： 一个特殊的共享状态。用来表示在NUMA体系中响应其他缓存的特定缓存。

为了从一个状态转变为另一个状态，在缓存之间，需要发送一系列的消息使状态改变生效。对于上一代（或之前）的 Nehalem核心的Intel CPU和 Opteron核心的AMD CPU，插槽之间确保缓存一致性的流量需要通过内存总线共享，这极大地限制了可扩展性。如今，内存控制器的流量使用一个单独的总线来传输。例如，Intel的QPI和AMD的HyperTransport就用于插槽间的缓存一致性通讯。

缓存控制器作为L3缓存段的一个模块连接到插槽上的环行总线网络。每一个核心，L3缓存段，QPI控制器，内存控制器和集成图形子系统都连接到这个环行总线上。环由四个独立的通道构成，用于：在每个时钟内完成请求、嗅探、确认和传输32-bytes的数据。L3缓存包含所有L1和L2缓存中的缓存行，这有助于帮助核心在嗅探变化时快速确认改变的行。用于L3缓存段的缓存控制器记录了哪个核心可能改变自己的缓存行。

如果一个核心想要读取一些数据，并且这些数据在缓存中并不处于共享、独占或者被修改状态；那么它就需要在环形总线上做一个读操作。它要么从主内存中读取（缓存没命中），要么从L3缓存读取（如果没过期或者被其他核心嗅探到改变）。在任何情况下，一致性协议都能保证，读操作永远不会从缓存子系统返回一份过期拷贝。

并发编程

如果我们的缓存总是保证一致性，那么为什么我们在写并发程序时要担心可见性？这是因为核心为了得到更好的性能，对于其它线程来说，可能会出现数据修改的乱序。这么做主要有两个理由。

首先，我们的编译器在生成程序代码时，为了性能，可能让变量在寄存器中存在很长的时间，例如，变量在一个循环中重复使用。如果我们需要这些变量在核心之间可见，那么变量就不能在寄存器分配。在C语言中，可以添加“volatile”关键字达到这个目标。要记住，c/c++中volatile并不能保证让编译器不重排我们的指令。因此，需要使用内存屏障。

排序的第二个主要问题是，一个线程写了一个变量，然后很快读取，有可能从读缓冲中获得比缓存子系统中最新值要旧的值。这对于遵循单写入者原则（Single Writer Principle）的程序来说没有任何问题，但是对于
Dekker 和Peterson锁算法就是个很大问题。为了克服这一点，并且确保最新值可见，线程不能从本地读缓冲中读取值。可以使用屏障指令，防止下一个读操作在另一线程的写操作之前发生。在Java中对一个volatile变量进行写操作，除了永远不会在寄存器中分配之外，还会伴随一个完全的屏障指令。在x86架构上，屏障指令在读缓冲排空之前，会显著影响放置屏障的线程的运行。在其它处理器上，屏障有更有效率的实现，例如 Azul Vega在读缓冲上放置一个标志用于边界搜索。

当遵循单写入者原则时，要确保Java线程之间的内存次序，避免store屏障，那么就使用j.u.c.Atomic(Int|Long|Reference).lazySet()方法，而非放置一个volatile变量。

误区

回到作为并发算法中的一部分的“刷新缓存”误区上，我想，可以说我们永远不会在用户空间的程序上“刷新”CPU缓存。我相信这个误区的来源是由于在某些并发算法需要刷新、标记或者清空store缓冲以使下一个读操作可以看到最新值。为了达到这点，我们需要内存屏障而非刷新缓存。

这个误解的另一个可能来源是，L1缓存，或者 TLB，在上下文切换的时候可能需要根据地址索引策略进行刷新。ARM，在ARMv6之前，没有在TLB条目上使用地址空间标签，因此在上下文切换的时候需要刷新整个L1缓存。许多处理器因为类似的理由需要L1指令缓存刷新，在许多场景下，仅仅是因为指令缓存没有必要保持一致。上下文切换消耗很大，除了污染L2缓存之外，上下文切换还会导致TLB和/或者L1缓存刷新。Intel x86处理器在上下文切换时仅仅需要TLB刷新。

（校对注：TLB是Translation lookaside buffer,即页表缓冲；里面存放的是一些页表文件，又称为快表技术，由于“页表”存储在主存储器中，查询页表所付出的代价很大，由此产生了TLB。）

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原文 CPU Cache Flushing Fallacy
译者：潘曦  校对：Simon-SZ ，方腾飞
via ifeve