Linux CPU cache
2021/9/21 7:30:34
本文主要是介绍Linux CPU cache,对大家解决编程问题具有一定的参考价值,需要的程序猿们随着小编来一起学习吧!
CPU cache
目前的CPU都是有三级缓存,一级二级是每个CPU独有的,三级缓存是所有CPU共有的,其中L1的缓存分为数据缓存和指令缓存,如下图所示:
虚拟化: VT-x L1d 缓存: 128 KiB // L1数据缓存 L1i 缓存: 128 KiB // L1 指令缓存 L2 缓存: 1 MiB L3 缓存: 8 MiB NUMA 节点0 CPU: 0-7
程序的数据最好能放到L1里面,大数据要进行拆分
缓存命中测试,保证测试的数据量大于L1+L2,系统会将内存放到L3缓存中,因此如下代码测试时输入的可以为 0K --> 8000 保证内存从L1 到L3的存取过程都能看到
// // Created by andrew on 2021/9/20. // #include <iostream> #include <vector> #include <sched.h> #include <ctime> #include <fstream> using namespace std; #define CACHE_LINE_SIZE 64 struct Node { Node *next; char paddings[CACHE_LINE_SIZE - sizeof(void *)]; }; // 内存扫描,使用链表的方式每次调用指针去踩内存 #define N1(node) node=node->next; #define N2(node) N1(node);N1(node); #define N4(node) N2(node);N2(node); #define N8(node) N4(node);N4(node); #define N16(node) N8(node);N8(node); #define N32(node) N16(node);N16(node); #define N64(node) N32(node);N32(node); #define N128(node) N64(node);N64(node); #define N256(node) N128(node);N128(node); #define N512(node) N256(node);N256(node); #define N1024(node) N512(node);N512(node); const long long sec2non = 1000000000; const Node *Test(int T, const Node *c, std::size_t size, ofstream & outFile) { // 提前定义,防止在时间打点的时候将变量申请的时间计算在内 struct timespec start{}; struct timespec end{}; const Node* node = nullptr; //< start clock_gettime(CLOCK_MONOTONIC, &start); // 保证测试的次数,也就是踩内存的次数和T一样 const int M = static_cast<int>(T / size); for (int i = 0; i < M; i ++) { node = c; const int s = static_cast<int>(size / 64); for (int j = 0; j < s; ++ j) { // 踩缓存 N64(node); } } clock_gettime(CLOCK_MONOTONIC, &end); //< end // 计算总耗时 auto elapsed = (end.tv_sec - start.tv_sec) * sec2non + end.tv_nsec - start.tv_nsec; // 总耗时 除缓存命中次数,计算缓存命中耗时 std::cout << "elapsed milliseconds per elements : " << elapsed / M << "ns" << std::endl; outFile << elapsed / M << endl; return node; } // 代码地址 https://github.com/zzu-andrew/optimized_cplusplus.git /* * @brief 系统缓存信息 * L1d 缓存: 128 KiB * L1i 缓存: 128 KiB * L2 缓存: 1 MiB * L3 缓存: 8 MiB * */ //< rdmsr: version msr-tools-1.3 rdmsr 版本信息 //< rdmsr - tool for reading CPU machine specific registers (MSR) int main(int argc, char*argv[]) { if (argc < 3) { std::cout << "argc : " << argc << std::endl; return -1; } // 清空CPU 参数,避免影响缓存命中 cpu_set_t set; CPU_ZERO(&set); CPU_SET(0, &set); sched_setaffinity(0, sizeof(set), &set); // 16M,保证内存数量大于一二级缓存的量,才能保证系统会将缓存放到三级缓存里面 // 如果一级 二级缓存够使用 系统将不会将内存放到三级缓存里面 const int N = 1024 * 1024 * 16; // * (64) // 使用vector搞一个环形buffer std::vector<Node> va; va.reserve(N); for (int i = 0; i < N - 1; i ++) { va[i].next = &(va[i + 1]); } va[N - 1].next = &va[0]; const int M = 1000000; char *endPtr = nullptr; // 转换成10进制数 const int beginKb = static_cast<int>(strtol(argv[1], &endPtr, 10)); const int endKb = static_cast<int>(strtol(argv[2], &endPtr, 10)); const Node* node = nullptr; // 耗时统计 // 耗时统计 ofstream outfile("./ou.csv", ios::trunc); for (int i = beginKb; i < endKb; i += 4) { std::cout << "test Kb : " << i << std::endl; std::cerr << i << '\t'; node = Test(M, &va[0], i * 1024 / sizeof(Node), outfile); } outfile.close(); std::cout << node << '\t' << &va[0] << std::endl; return 0; }
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