cache性能评估
cache的基本原理(一)
cache的基本原理(一)Cache的基本原理什么是CacheCache（缓存）是计算机系统中一种提高数据访问效率的技术。
它通过将经常访问的数据存储在速度更快的存储介质中，以便快速获取，从而加快系统的响应速度。
Cache的作用1.提高数据访问速度：Cache能够将数据存储在速度更快的存储介质中，以便快速获取。
相比于从较慢的主存（RAM）中读取数据，从Cache中读取数据的速度更快，从而提高了系统的响应速度。
2.减轻系统负载：Cache能够减轻对主存的访问压力，从而减轻了整个系统的负载。
当数据被缓存到Cache中时，对该数据的访问将不再需要访问主存，从而减少了主存的读写操作，提高了整个系统的效率。
Cache的基本原理Cache的基本原理可以概括为以下几个步骤：1.检查数据是否在Cache中：当系统需要访问某个数据时，首先会检查该数据是否已经存储在Cache中。
如果在Cache中找到了需求的数据，则无需从主存中读取，直接从Cache中获取数据。
2.数据未在Cache中：如果需要的数据不在Cache中，则需要从主存中读取。
同时，系统会将该数据从主存读取到Cache中，以便下次快速访问。
通常会采用一定的缓存算法（如LRU）来选择适合替换的数据，确保Cache的空间被合理利用。
3.数据写回主存：当Cache中的数据被修改后，系统会在合适的时机将修改后的数据写回主存。
这样可以保证数据的一致性，并且避免数据的丢失。
Cache的命中率Cache的命中率是评估Cache性能的重要指标。
它表示在访问数据时，该数据已经在Cache中的概率。
命中率越高，越能够提高系统的响应速度。
Cache的命中率可以通过以下公式计算：命中率 = 命中次数 / 总访问次数提高Cache命中率的方法为了提高Cache的命中率，可以采取以下方法：•提高Cache容量：增加Cache的容量可以存储更多的数据，从而减少Cache缺失的概率，提高命中率。
cache工作原理
cache工作原理一、概述Cache是计算机系统中的一种高速缓存，用于加快数据访问速度。
它通过存储最近时常访问的数据副本，减少了对主存的访问次数，从而提高了系统的性能。
本文将详细介绍Cache的工作原理。
二、Cache的层次结构在计算机系统中，Cache通常被组织成多级层次结构，包括L1、L2、L3等多级缓存。
L1 Cache位于处理器核心内部，速度最快，容量较小；L2 Cache位于处理器核心外部，速度较慢，容量较大；L3 Cache则位于处理器芯片上，容量更大，速度更慢。
这种层次结构的设计是为了充分利用Cache的优势，并满足不同级别的数据访问需求。
三、Cache的工作原理1. 局部性原理Cache的工作原理基于计算机程序的局部性原理，即在一段时间内，程序倾向于访问相邻的内存地址。
这种局部性可以分为时间局部性和空间局部性。
时间局部性指的是程序在一段时间内多次访问同一内存地址；空间局部性指的是程序在一段时间内多次访问相邻的内存地址。
2. 缓存命中与缓存失效当程序需要访问某个内存地址时，Cache会首先检查该地址是否在Cache中。
如果在Cache中找到了对应的数据副本，就称为缓存命中；如果没有找到，则称为缓存失效。
缓存命中可以显著提高数据访问速度，而缓存失效则需要从主存中加载数据，速度较慢。
3. 缓存替换策略当Cache已满并且需要加载新的数据时，就需要进行缓存替换。
常见的缓存替换策略有最近至少使用（LRU）、先进先出（FIFO）和随机替换等。
LRU策略将替换最近最久未使用的数据，而FIFO策略则替换最早进入Cache的数据。
4. 写策略Cache的写策略有两种：写回和写直达。
写回策略指的是只在Cache中修改数据，并在数据被替换出Cache时才将数据写回主存；写直达策略则是在Cache和主存同时进行数据的修改。
写回策略可以减少对主存的写操作，提高系统性能。
5. Cache一致性由于Cache的存在，可能导致多个Cache中的数据不一致。
数据库监控与性能优化的关键指标
数据库监控与性能优化的关键指标在当今互联网时代，数据库已经成为企业数据存储和管理的核心组件之一。
然而，随着数据库规模的不断膨胀和数据量的快速增长，数据库的监控和性能优化变得尤为重要。
数据库监控能够实时追踪数据库的健康状况并提供性能方面的指标，而性能优化可以根据监控数据进行针对性的优化和调整，提升数据库的响应速度和可靠性。
下面将详细介绍数据库监控与性能优化的关键指标，帮助您更好地了解和优化数据库。
1. 响应时间（Response Time）响应时间是衡量数据库性能的重要指标之一，它指的是从用户访问数据库到数据库返回结果所花费的时间。
较低的响应时间意味着用户能够更快地获取所需数据，提升用户体验。
通过定期监控响应时间，可以及时发现潜在的性能问题，并优化数据库的配置和查询语句，以降低响应时间。
2. 吞吐量（Throughput）吞吐量指的是数据库在一定时间内处理的事务或查询的数量，是衡量数据库处理能力的重要指标。
较高的吞吐量意味着数据库能够高效地处理更多的并发请求，提供更好的服务。
通过监控吞吐量，可以评估数据库的性能瓶颈，并采取相应措施，如升级硬件、增加数据库连接数或优化查询语句，以提升数据库的吞吐量。
3. 并发连接数（Number of Concurrent Connections）并发连接数指的是同时与数据库建立连接的数量。
较高的并发连接数对应着较大的数据库负载，容易导致性能下降或系统崩溃。
因此，监控并控制并发连接数非常关键，可以通过合理调整连接池的大小或限制并发连接数，来保证数据库的稳定性和性能。
4. 缓存命中率（Cache Hit Ratio）缓存命中率是衡量数据库性能的重要指标之一，它表示从缓存中获取数据的次数与总查询次数之间的比率。
较高的缓存命中率说明数据库的缓存机制有效地提升了查询效率，降低了IO开销。
通过监控缓存命中率，可以判断数据库的缓存策略是否合理，并据此进行优化调整，提高数据库的查询性能。
列出cpu常见的监控指标
列出cpu常见的监控指标CPU（中央处理器）是计算机中最重要的组件之一，其性能和运行状态对整个系统的稳定性和效率有着直接影响。
为了监控和评估CPU的运行情况，人们通常会关注一系列指标。
下面我们将列举一些常见的CPU监控指标，以帮助读者更好地了解CPU的运行状态。
1. CPU使用率（CPU Usage）CPU使用率是指CPU在特定时间段内工作的百分比。
它是衡量CPU负载的重要指标，通常以百分比形式表示。
较高的CPU使用率表示CPU正在高负载运行，可能会导致系统响应缓慢或出现卡顿现象。
2. CPU温度（CPU Temperature）CPU温度是指CPU芯片的温度，它是衡量CPU工作状态的重要指标。
较高的CPU温度可能会导致系统性能下降、稳定性问题甚至硬件损坏。
因此，及时监控CPU温度并采取适当的散热措施是非常必要的。
3. CPU时钟频率（CPU Clock Speed）CPU时钟频率是指CPU每秒钟执行的时钟周期数。
它决定了CPU 处理指令的速度，是衡量CPU性能的重要指标。
通常以GHz为单位表示，较高的时钟频率意味着更快的处理速度。
4. CPU核心数（CPU Cores）CPU核心数是指CPU中独立运行的处理单元个数。
每个核心都可以独立执行任务，较多的CPU核心数通常意味着更好的多任务处理能力。
5. CPU缓存（CPU Cache）CPU缓存是CPU内部用于临时存储数据的高速存储器。
它的容量和访问速度直接影响CPU的性能。
较大的缓存容量和较快的访问速度能够提高CPU的运行效率。
6. 中断率（Interrupt Rate）中断率是指CPU在特定时间内接收和处理中断的次数。
中断是外部事件（如硬件设备请求、时钟中断等）打断CPU正常运行的信号。
较高的中断率可能意味着系统中存在大量的外部事件，需要CPU频繁地切换任务。
7. 上下文切换（Context Switch）上下文切换是指CPU从一个任务切换到另一个任务时，保存和恢复相关的执行环境和状态信息的过程。
多核cache亲和性
多核cache亲和性综述概述利用亲和性这种特性可以降低进程转移带来的性能损失，提高cache命中率，同时利用该特性可以充分利用片上所有的cache来加速串行程序的执行。
但要利用该特性需要操作系统调度程序的支持，同时要求有一定的硬件的支持。
经过研究，cache亲和性对单核多处理器的性能提升不大，但对于多核多处理器能带来很大的性能提升。
该文主要介绍了亲和性的定义，亲和性对性能的影响，最后怎样利用操作系统及硬件支持来充分利用该特性。
引言芯片多处理器（CMP）的已成为当今高性能的多处理器主要形式之一。
对影响性能的关键因素之一便是高速缓存的利用率。
传统的对于高速缓存，每个核心是有自己的私有L1高速缓存，并在同一芯片上所有核心共享的较大二级缓存。
为了提高缓存利用率，我们需要考虑在缓存中的数据重用，在所有核心上共享缓存缓存访问的争夺，和私有缓存间的连贯性缺失率。
亲和性定义：亲和性指进程在给定的cpu或cpu核上运行尽量长的时间而不被转移到别的处理器的倾向性。
在Linux里，内核进程调度器天生就具有软亲和性（soft affinity）的特性，这意味着进程通常不会在处理器或者内核之间频繁迁移。
这种情况是我们希望的，因为进程迁移的频率低意味着产生的负载小，具有更好的性能表现。
在对称多处理(SMP)上，操作系统的进程调度程序必须决定每个CPU上要运行哪些进程。
这带来两项挑战：调度程序必须充分利用所有处理器，避免当一个进程已就绪等待运行，却有一个CPU核心闲置一旁，这显然会降低效率。
然而一个进程一旦被安排在某个CPU核心上运行，进程调度程序也会将它安排在相同的CPU核心上运行。
这会使性能更好，因为将一个进程从一个处理器迁移到另一个处理器是要付出性能代价的。
一般进程会在相同的核或CPU上运行，只会在负载极不均衡的情况下从一个核移往另一个核。
这样可以最小化缓存区迁移效应，同时保证系统中处理器负载均衡。
亲和性程序性能的影响多核处理器的处理器与处理器之间的cache亲和力是通过观察缓存方面积累了一定的进程的状态，即数据或指令后才进行考察的。
磁盘阵列Cache算法精确测评系统研究
精确评估 系统
问题 阐述
组成部分 ,文献【 , 」 将 算法的测试与磁盘 仿真器相结合 ,提出了精确仿真 算法的思想 。 此外 ,针对存储系统进行评估 的相关研究还包 括 文献【 将 一 网络仿真环境应用于 存 储系统的评估 文献【 〕 出了磁盘仿真系统 ,能够 提
收稿日期 加 伪 刁 作者简介 王丽芳 基金项目 陕西省自然科学基金
图
和随机
算法精确测试系统架构
作流较容易 。 产生随机读写工作 流的方法是 将给 定的存储介质容量折算为 机产生一个数作为读写的起点 ,假定读写长度都是 个块大小 。 事实上 ,存储 系统实际运行时读写 的 种类不仅此 种类 型 ,大部分应用 的读写介 于顺序 和随机读写之间 。该模块通过扩展可 以实现对其它 多种类型 操作 的注人 ,甚至对实际应用 系统的 操作的回放 。 读写 队列 ,并管理队列 。 姆框架 模拟 。 磁盘仿真器 实现对每次读写 。依据文献【 的精准时间 ,可 以认定 主要功能是实现对 系统的 队列产生器生成读写 测试结果计算方法 评价 算法最主要的指标是命中率和平均 响应时间 。 表示 验值 。 引人参数 和 尺寸折算为块的数量 ,是经 的 目的是 降低起始运行阶段
,能够对整个存储
访问磁盘次数 ,提高读写性能 ,延长磁盘 的寿命 。 设 的课题 ,对算法 的测试和评估是 能够精确测试和评估
需要解决的关键问题之一 。 本文研究并实现了一个 算法 的测评系统 。
相关工作
多年来 ,学术界和工业界都投人极大 的精力研 究 ‘、 算 法 ,并 取 得 了 丰 硕 的成 果 。 算法的测试与评估是设计 、 等是其 中具 有代 表 性 的算 法 。对 算法 的重要
算法精确测评系统在前人大
量 的研究工作基础上 ,建立能够覆盖所有应用的仿 真模型 ,实现 算法精确测试和评估 。 要达到的目标 本文的 算法精确测评系统预期达到的目 标是精确测试和评估 如下 ①产 生 多种形 式 的 算法 的性能 。具体 目 标 操 作 负 载 ②模 拟
考研南京大学计算机组成原理lecture10
5
4
6
4352/64=68，所以访问过程实际上是对前68块连续访问10次。
举例
第0 路 第0组 第1组 第2组 第3组 第4组 …… …… 0/64/48 1/65/49 2/66/50 3/67/51 4
……
第1 路 16/0/64 17/1/65 18/2/66 19/3/67 20 …… …… 31
写策略（ 写策略（Cache一致性问题） 一致性问题）
为何要保持在Cache和主存中数据的一致？ 和主存中数据的一致？ – 因为Cache中的内容是主存块副本， 中的内容是主存块副本，当对Cache中的内容进行更 新时， 新时，就存在Cache和主存如何保持一致的问题。 和主存如何保持一致的问题。 – 以下情况也会出现“Cache一致性问题” • 当多个设备都允许访问主存时 例如： 设备可直接读写内存时， 例如 ：I/O设备可直接读写内存时 ，如果Cache中的内容被修 改，则I/O设备读出的对应主存单元的内容无效； 设备读出的对应主存单元的内容无效；若I/O设备修 改了主存单元的内容， 改了主存单元的内容，则Cache中对应的内容无效。 中对应的内容无效。 • 当多个CPU都带有各自的Cache而共享主存时 某个CPU修改了自身Cache中的内容， 中的内容，则对应的主存单元和其 他CPU中对应的内容都变为无效。 中对应的内容都变为无效。 有两种情况 – 写命中 写命中（ （Write Hit）：要写的单元已经在 ）：要写的单元已经在Cache中 – 写不命中（ 写不命中（Write Miss）：要写的单元不在 ）：要写的单元不在Cache中
Lecture 10: Cache III
1
有效位（ 有效位（Valid Bit）
通常为操作系统设置 “cache冲刷 cache冲刷”指令 因此cache 因此cache对操作系统程 cache对操作系统程 序员不是透明的！ 序员不是透明的！
4路组相联cache设计实验报告
4路组相联cache设计实验报告实验报告一、实验目的本实验旨在实现4路组相联cache的设计，并用科学方法评价其性能。
二、实验内容（一）实现4路组相联cache实现4路组相联cache的功能，具体内容如下：1. 设计cache结构：设计4路组相联cache的数据结构；2. 编写读取程序：编写程序从cache中读取数据；3. 代码实现：利用设计的结构，实现cache的功能程序；4. 性能评估：采用科学可靠的方法评估程序的性能。
（二）运行实验1. 选择测试数据：采用规范的测试数据集，以便对结果进行科学评价；2. 调参：根据不同特征的数据集，调动cache结构上的参数，以获取最优性能；3. 性能评估：运行不同参数设定，定量评估4路组相联cache性能；4. 绘制图表：根据实验结果，绘制折线图，可视化实验结果。
三、实验结果（一）实验数据实验采用了５张不同特征的数据表作为评估数据，见表1：表1 测试数据表数据集特征Row数 100Column数 10每行中数值型字段 5每行中日期字段 2每行中字符字段 3每行数据大小 100 Byte（二）实验结果1. cache结构改进：依据不同测试数据表，改进cache结构，并增加数据对应的查找时间；2. 程序性能：以三种不同的参数设定ֵ，计算4路组相联cache的运行结果，得出的读取时间与标准时间的误差依次为：－４０％，＋５０％，＋２０％。
3. 结果图表：根据实验结果，绘制折线图，图1为示例：四、结论根据本实验结果，用4路组相联cache实现cache功能，查找数据的时间可以大幅度降低，实现了cache的高性能。
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从上述的结果可见，在cache的情况下，cpi为 4.0；
如果没有cache，又考虑存储访问时间的话： cpi增加到1.0+100*1.5即为151，即为带有 cache系统的40倍。 结论： cache对于低cpi和高时钟频率的cpu的性能 影响尤其重要；
最小平均访问时间=性能最好?
平均存储器访存时间
平均存储器访问时间=指令占比 （命中时间+指令缺失率 缺失代价） + 数据占比 （命中时间+数据缺失率 缺失代价）
那么对于分立cache：
=4.24
平均存储器访问时间分立cache =74% （1+0.004 100） +26% （1+0.114 100）
存储技术概论
tfzhang@
Cache性能评估
评价cache性能公式：
平均存储访问时间 = 命中时间 + 缺失率×缺失 代价 命中时间：缓冲命中需要的时间。 举个例子：
如果缓存的命中时间为2个cycle，缺失率为0.05， 缺失代价为20个cycle，那么平均存储访问时间是多 少？
我们首先对原来的cpu时间进行简单的变换：
存储器停顿时钟周期 ） 时钟周期时间 指令数
CPU时间=指令数 （指令执行时钟周期数+
将题目中的参数依次代入，得到：
CPU时间cache =指令数 （1.0+ 30 100 ） 时钟周期时间=指令数 4.00 时钟周期时间 1000
根据平均存访问时间：
平均存储访问时间 = 命中时间 + 缺失率×缺失 代价
可以得到直接映射和2路组相联的平均存储 访问时间：
平均存储器访问时间1路 =1.0+（0.014 75） =2.05ns 平均存储器访问时间2路 =1.0 1.25+（0.010 75） =2.00ns
可见2路组相联的内存访问性能更好。 那内存访问性能好，是否意味着cpu的性能
用75ns代替上述公式中的（缺失代价×时 钟周期数），则采用不同的cache组织路数：
CPU时间1路 =IC (2 1.0+(1.5 0.014 75))=3.58 指令数 CPU时间2路 =IC (2 1.0 1.25+(1.5 0.010 75))=3.63 指令数
Cache性能评估公式的应用
我们需要在下面的两种cache设计中，进行 选择：
方案1：分立cache设计，指令和数据cache独 立，分别为16KB； 方案2：指令和数据cache合并，总共为32KB； 这里的load和store操作命中时额外地需要一个 时钟周期，因为只有一个cache端口满足请求。 假定cache命中需要1个周期，缺失代价为100 个周期；并且假设36%的存储器访问为数据访 问。其中下图显示每一千条指令发生的缺失次 数：
缺失率32 KB一体cache 43.3 /1000 0.0318 1.0+0.36
分立cache总的缺失率
分立cache的缺失率由指令和数据两部分构 成： （74% 0.004）（ + 26% 0.114） =0.0324
一体cache的缺失率：
缺失率32 KB一体cache 43.3 /1000 0.0318 1.0+0.36
存储器停顿周期数 缺失次数 = 全部缺失延迟-重叠缺失延迟 缺失次数 指令数
重复之前的例子，假设现在的缺失代价为75ns，并 且其中30%是重叠的，也就是说平均CPU存储器停 顿时间现在为52.5ns。 乱序处理器(OOO)的处理器的平均存储访问时间是：
平均存储器访问时间1路，OOO =1.0 1.25 (0.014 52.5) 1.99ns
我们在设计系统时，是不是该以最小化平均存 储器访问时间为目的呢？很有道理，但是也有 例外。比如下面的例子：
假定cache为理想状态，cpi为2.0，时钟周期时间 为1.0ns，平均每条指令访问存储器1.5次； 另外由于增加组相联后，增加cache访问的复杂性， 因此2路组相联的命中时间扩展为原来的1.25倍； 两个cache的容量都是64KB，块容量为64字节，一 个cache采用直接映射，另一个cache采用2路组相 联映射；命中时间均为1个时钟周期，并且假定直 接映射和2路组相联的cache缺失率分别为1.4%和 1.0%；两者的缺失代价都为75ns；
回到之前的cpu性能公式：
缺失次数 缺失代价 ） 时钟周期时间 指令数
CPU时间=执行指令数 （指令执行周期数+
CPU时间=执行指令数 （指令执行周期数 [ 时钟周期时间)+
适应本题给出的参数，需要对上述表达式 作必要的变换：
存储器访问次数 （缺失率 缺失代价 时钟周期时间）] 指令数
OOO处理器的性能为：
由此可见，乱序处理器因为能够重叠30%的缺失代 价，速度能快一点。
CPU时间1路，OOO =执行指令数 (2 1.0 1.25 (1.5 0.014 5.25)) 3.60 执行指令数
从上面的数据，我们可以得到2路组相联的 处理器性能反而不如直接映射。 结论：性能的考察最终还是得从cpu时间入 手。
考虑乱序的情况
之前考虑的处理器都是顺序执行的，这里 我们考虑乱序执行的情况。乱序执行的特 点：即使当前的指令因存储延迟而停顿， 后面的指令还是能够继续执行。 此处，我们就需要对之前的公式进行修正：
为了预测，我们作两个假设：
1. 忽略其他引起停顿的原因； 2. 假设cpu是顺那么cpu时间的公式：
CPU时间=（CPU执行时间时钟周期数+存储器停顿时周期数） 时钟周期数
案例
假设某顺序执行的处理器，其平均缺失率 为2%，平均每条指令要访问存储器1.5次， cache缺失代价为100个周期；此处将cache 命中时间包含在cpu执行时间内，cpu理想 的cpi为1.0。比较cache的存在与否，对于 性能的影响。
那么对于一体cache：
4.44
平均存储器访问时间一体cache =74% （1+0.0318 100） +26% （1+1+0.0318 100）
存储器访问时间和处理器性能
能够用cache缺失引起的平均存储器访问时 间来预测处理器性能呢？
1. 其他原因也可引起停顿； 2. 取决于cpu的类型，如果是乱序就不行了；
16KB指令cache，其缺失率可以表示为：
缺失率16 KB指令cache 3.82 /1000 0.004 1000 /1000
缺失率的计算
16KB数据cache，其缺失率表示为：
缺失率16 KB数据cache 40.9 /1000 0.114 0.36
一体32KB cache的缺失率可以表示为：
每一千条指令的缺失率
容量 指令cache 数据 cache 40.9 38.4 一体 cache 51.0 43.3
16KB 32KB
3.82 1.36
首先计算缺失率
缺失率的定义：
每条指令的缺失次数/每条指令的内存访问此处； 或 1000条指令的缺失次数/1000条指令的内存访 问次数；