从 CPU 缓存看缓存的套路

一、前言

不同存储技术的访问时间差异很大，从 计算机层次结构 可知，通常情况下，从高层往底层走，存储设备变得更慢、更便宜同时体积也会更大，CPU 和内存之间的速度存在着巨大的差异，此时就会想到计算机科学界中一句著名的话：计算机科学的任何一个问题，都可以通过增加一个中间层来解决。

二、引入缓存层

为了解决速度不匹配问题，可以通过引入一个缓存中间层来解决问题，但是也会引入一些新的问题。现代计算机系统中，从硬件到操作系统、再到一些应用程序，绝大部分的设计都用到了著名的局部性原理，局部性通常有如下两种不同的形式：

时间局部性：在一个具有良好的时间局部性的程序当中，被引用过一次的内存位置，在将来一个不久的时间内很可能会被再次引用到。

空间局部性：在一个具有良好的空间局部性的程序当中，一个内存位置被引用了一次，那么在不久的时间内很可能会引用附近的位置。

有上面这个局部性原理为理论指导，为了解决二者速度不匹配问题就可以在 CPU 和内存之间加一个缓存层，于是就有了如下的结构：

三、何时更新缓存

在 CPU 中引入缓存中间层后，虽然可以解决和内存速度不一致的问题，但是同时也面临着一个问题：当 CPU 更新了其缓存中的数据之后，要什么时候去写入到内存中呢？，比较容易想到的一个解决方案就是，CPU 更新了缓存的数据之后就立即更新到内存中，也就是说当 CPU 更新了缓存的数据之后就会从上到下更新，直到内存为止，英文称之为write through，这种方式的优点是比较简单，但是缺点也很明显，由于每次都需要访问内存，所以速度会比较慢。还有一种方法就是，当 CPU 更新了缓存之后并不马上更新到内存中去，在适当的时候再执行写入内存的操作，因为有很多的缓存只是存储一些中间结果，没必要每次都更新到内存中去，英文称之为write back，这种方式的优点是 CPU 执行更新的效率比较高，缺点就是实现起来会比较复杂。

上面说的在适当的时候写入内存，如果是单核 CPU 的话，可以在缓存要被新进入的数据取代时，才更新内存，但是在多核 CPU 的情况下就比较复杂了，由于 CPU 的运算速度超越了 1 级缓存的数据 I\O 能力，CPU 厂商又引入了多级的缓存结构，比如常见的 L1、L2、L3 三级缓存结构，L1 和 L2 为 CPU 核心独有，L3 为 CPU 共享缓存。

如果现在分别有两个线程运行在两个不同的核 Core 1 和 Core 2 上，内存中 i 的值为 1，这两个分别运行在两个不同核上的线程要对 i 进行加 1 操作，如果不加一些限制，两个核心同时从内存中读取 i 的值，然后进行加 1 操作后再分别写入内存中，可能会出现相互覆盖的情况，解决的方法相信大家都能想得到，第一种是只要有一个核心修改了缓存的数据之后，就立即把内存和其它核心更新。第二种是当一个核心修改了缓存的数据之后，就把其它同样复制了该数据的 CPU 核心失效掉这些数据，等到合适的时机再更新，通常是下一次读取该缓存的时候发现已经无效，才从内存中加载最新的值。

四、缓存一致性协议

不难看出第一种需要频繁访问内存更新数据，执行效率比较低，而第二种会把更新数据推迟到最后一刻才会更新，读取内存，效率高（类似于懒加载）。 缓存一致性协议(MESI) 就是使用第二种方案，该协议主要是保证缓存内部数据的一致，不让系统数据混乱。MESI 是指 4 种状态的首字母。每个缓存存储数据单元（Cache line）有 4 种不同的状态，用 2 个 bit 表示，状态和对应的描述如下：

状态	描述	监听任务
M 修改 (Modified)	该 Cache line 有效，数据被修改了，和内存中的数据不一致，数据只存在于本 Cache 中	Cache line 必须时刻监听所有试图读该缓存行相对就主存的操作，这种操作必须在缓存将该缓存行写回主存并将状态变成 S（共享）状态之前被延迟执行
E 独享、互斥 (Exclusive)	该 Cache line 有效，数据和内存中的数据一致，数据只存在于本 Cache 中	Cache line 必须监听其它缓存读主存中该缓存行的操作，一旦有这种操作，该缓存行需要变成 S（共享）状态
S 共享 (Shared)	该 Cache line 有效，数据和内存中的数据一致，数据存在于很多 Cache 中	Cache line 必须监听其它缓存使该缓存行无效或者独享该缓存行的请求，并将该 Cache line 变成无效
I 无效 (Invalid)	该 Cache line 无效	无监听任务

下面看看基于缓存一致性协议是如何进行读取和写入操作的， 假设现在有一个双核的 CPU，为了描述方便，简化一下只看其逻辑结构：

单核读取步骤：Core 0 发出一条从内存中读取 a 的指令，从内存通过 BUS 读取 a 到 Core 0 的缓存中，因为此时数据只在 Core 0 的缓存中，所以将 Cache line 修改为 E 状态（独享），该过程用示意图表示如下：

双核读取步骤：首先 Core 0 发出一条从内存中读取 a 的指令，从内存通过 BUS 读取 a 到 Core 0 的缓存中，然后将 Cache line 置为 E 状态，此时 Core 1 发出一条指令，也是要从内存中读取 a，当 Core 1 试图从内存读取 a 的时候， Core 0 检测到了发生地址冲突（其它缓存读主存中该缓存行的操作），然后 Core 0 对相关数据做出响应，a 存储于这两个核心 Core 0 和 Core 1 的缓存行中，然后设置其状态为 S 状态（共享），该过程示意图如下：

假设此时 Core 0 核心需要对 a 进行修改了，首先 Core 0 会将其缓存的 a 设置为 M（修改）状态，然后通知其它缓存了 a 的其它核 CPU（比如这里的 Core 1）将内部缓存的 a 的状态置为 I（无效）状态，最后才对 a 进行赋值操作。该过程如下所示：

细心的朋友们可能已经注意到了，上图中内存中 a 的值（值为 1）并不等于 Core 0 核心中缓存的最新值（值为 2），那么要什么时候才会把该值更新到内存中去呢？就是当 Core 1 需要读取 a 的值的时候，此时会通知 Core 0 将 a 的修改后的最新值同步到内存（Memory）中去，在这个同步的过程中 Core 0 中缓存的 a 的状态会置为 E（独享）状态，同步完成后将 Core 0 和 Core 1 中缓存的 a 置为 S（共享）状态，示意图描述该过程如下所示：

至此，变量 a 在 CPU 的两个核 Core 0 和 Core 1 中回到了 S（共享）状态了，以上只是简单的描述了一下大概的过程，实际上这些都是在 CPU 的硬件层面上去保证的，而且操作比较复杂。

五、总结

现在很多一些实现缓存功能的应用程序都是基于这些思想设计的，缓存把数据库中的数据进行缓存到速度更快的内存中，可以加快我们应用程序的响应速度，比如我们使用常见的 Redis 数据库可能是采用下面这些策略：① 首先应用程序从缓存中查询数据，如果有就直接使用该数据进行相应操作后返回，如果没有则查询数据库，更新缓存并且返回。② 当我们需要更新数据时，先更新数据库，然后再让缓存失效，这样下次就会先查询数据库再回填到缓存中去，可以发现，实际上底层的一些思想都是相通的，不同的只是对于特定的场景可能需要增加一些额外的约束。基础知识才是技术这颗大树的根，我们先把根栽好了，剩下的那些枝和叶都是比较容易得到的东西了。