转自:https://www.cnblogs.com/hoys/archive/2012/02/17/2355914.html 来源:http://xmxohy.blog.163.com/blog/static/53469584201082734630713/ 先理解cache的作用CPU在访问内存时,首先判断所要访问的内容是否在Cache中,如果在,就称为“命中(hit)”,此时CPU直接从Cache中调用该内容:否则,就 称为“ 不命中”,CPU只好去内存中调用所需的子程序或指令了.CPU不

DMA和cache一致性问题 Cache原理 CPU缓存(Cache Memory)是位于CPU与内存之间的临时存储器,它的容量比内存小的多但是交换速度却比内存要快得多.缓存的出现主要是为了解决CPU运算速度与内存 读写速度不匹配的矛盾,因为CPU运算速度要比内存读写速度快很多,这样会使CPU花费很长时间等待数据到来或把数据写入内存.在缓存中的数据是内存中的 一小部分,但这一小部分是短时间内CPU即将访问的,当CPU调用大量数据时,就可避开内存直接从缓存中调用,从而加快读取速度. 只要Cache

cache一致性与DMA 第一个问题 对于进行DMA操作的设备, 并不是所有系统都保持它们的cache一致性.在这种情况下, 准备进行DMA的设备可能从RAM得到陈旧的数据, 因为脏的cache行可能还驻留在各个CPU的cache中, 而尚未写回到RAM. 解决方法:内核的相应部分必须将cache中重叠的数据冲刷掉(或者使它们失效)(译注: 冲刷掉cache中的相应内容, 以保持cache与RAM的一致). 第二个问题 当设备已经通过DMA将数据写入RAM之后, 这些数据可能被cache写回RA

PCI设备对可Cache的存储器空间进行DMA读写的操作的过程较为复杂,有关Cache一致性的话题可以独立成书.而不同的处理器系统使用的Cache Memory的层次结构和访问机制有较大的差异,这部分内容也是现代处理器系统设计的重中之重. 本节仅介绍在Cache Memory系统中与PCI设备进行DMA操作相关的,一些最为基础的概念.在多数处理器系统中,使用了以下概念描述Cache一致性的实现过程. 1 Cache一致性协议 多数SMP处理器系统使用了MESI协议处理多个处理器之间的Cache一

ARM Linux 内核 panic 之cache 一致性 ——cci-400 cache一致互联 CCI-400 集合了互联和一致性功能,有 2 个 ACE slave 接口和 3 个 ACE-Lite slave 接口,有 3 个 AXI master 接口.2 个 ACE slave 接口可以相互 snoop 对方,ACE-Lite slave 接口可以 snoop 这 2 个 ACE slave 接口.本文首先介绍cci-400相关结构,然后以内核的panic为引子,最后给出导致内核pa

原文链接:http://blog.csdn.net/muxiqingyang/article/details/6615199 Cache一致性协议之MESI 处理器上有一套完整的协议,来保证Cache一致性.比较经典的Cache一致性协议当属MESI协议,奔腾处理器有使用它,很多其他的处理器都是使用它的变种. 单核Cache中每个Cache line有2个标志:dirty和valid标志,它们很好的描述了Cache和Memory(内存)之间的数据关系(数据是否有效,数据是否被修改),而在多核处理

ARM Linux 内核 panic 之cache 一致性 ——Cortex-A9多核cache和TLB一致性广播 Cortex-A9的多喝CPU可以接收和执行一致性广播操作,当其使能并处于SMP模式时.本文以内核的panic为例,在给出内核panic后的真正原因后,讨论Cortex-A9多核的cache和TLB的一致性广播,实际使用中应该怎么设置. 1 多核启动android失败 内核版本:3.0.15           CPU:Freescale Imx6Q(Cortex-A9四核) 芯片

http://blog.csdn.net/muxiqingyang/article/details/6615199 Cache一致性协议之MESI 处理器上有一套完整的协议,来保证Cache一致性.比较经典的Cache一致性协议当属MESI协议,奔腾处理器有使用它,很多其他的处理器都是使用它的变种. 单核Cache中每个Cache line有2个标志:dirty和valid标志,它们很好的描述了Cache和Memory(内存)之间的数据关系(数据是否有效,数据是否被修改),而在多核处理器中,多个

一. 引子 在多线程环境中,经常会有一些计数操作,用来统计线上服务的一些qps.平均延时.error等.为了完成这些统计,可以实现一个多线程环境下的计数器类库,方便记录和查看用户程序中的各类数值.在实现这个计数器类库时,可以利用thread local存储来避免cache bouncing,从而提高效率.注意,这种实现方式的本质是把写时的竞争转移到了读:读得合并所有写过的线程中的数据,而不可避免地变慢了.当你读写都很频繁并得基于数值做一些逻辑判断时,你不应该用前述的实现方式.那么,cache b

转自:https://blog.csdn.net/muxiqingyang/article/details/6615199 版权声明:本文为博主原创文章,遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明.本文链接:https://blog.csdn.net/muxiqingyang/article/details/6615199 Cache一致性协议之MESI          处理器上有一套完整的协议,来保证Cache一致性.比较经典的Cache一致性协议当属MESI协

卢本伟牛逼,写得很好 https://wudaijun.com/2019/04/cpu-cache-and-memory-model/ 本文主要谈谈CPU Cache的设计,内存屏障的原理和用法,最后简单聊聊内存一致性. 我们都知道存储器是分层级的,从CPU寄存器到硬盘,越靠近CPU的存储器越小越快,离CPU越远的存储器越大但越慢,即所谓存储器层级(Memory Hierarchy).以下是计算机内各种存储器的容量和访问速度的典型值. 存储器类型 容量 特性 速度 CPU寄存器 几十到几百Byt

Cache一致性协议 在说伪共享问题之前,有必要聊一聊什么是Cache一致性协议 局部性原理 时间局部性:如果一个信息项正在被访问,那么在近期它很可能还会被再次访问 比如循环.方法的反复调用等 空间局部性:如果一个存储器的位置被引用,那么将来他附近的位置也会被引用 比如顺序结构.数组 Cache的作用 CPU在摩尔定律的指导下以每18个月翻一番的速度在发展,然而内存和硬盘的发展速度远远不及CPU.为了解决这个问题,CPU厂商在CPU中内置了少量的高速缓存Cache,以解决访存速度和CPU运算速度

Cache和DMA本身似乎是两个毫不相关的事物.Cache被用作CPU针对内存的缓存利用程序的空间局部性和时间局部性原理,达到较高的命中率,从而避免CPU每次都必须要与相对慢速的内存交互数据来提高数据的访问速率.DMA可以作为内存与外设之间传输数据的方式,在这种传输方式之下,数据并不需要经过CPU中转. 假设DMA针对内存的目的地址与 Cache缓存的对象没有重叠区域(如图11.12所示)DMA和 Cache之间将相安无事.但是,如果DMA的目的地址与 Cache所缓存的内存地址访问有重叠(如图

http://blog.csdn.net/likeping/article/details/42235111 linux下dma 管理 http://blog.csdn.net/skyflying2012/article/details/48023447 cache和内存一致性. http://www.360doc.com/content/16/0510/07/478627_557742072.shtml http://lyl19.blog.163.com/blog/static/1942720

概述 现代多核CPU的cache模型基本都跟下图1所示一样,L1 L2 cache是每个核独占的,只有L3是共享的,当多个cpu读.写同一个变量时,就需要在多个cpu的cache之间同步数据,跟分布式系统一样,必然涉及到一致性的问题,只不过两者之间共享内容的方式不一样而已,一个通过共享内存来共享内容,另一个通过网络消息传递来共享内容.就像wiki所提及的: Interestingly enough, a shared-memory multiprocessor system really is

写命中 写直达(Write Through) 信息会被同时写到cache的块和主存中.这样做虽然比较慢,但缺少代价小,不需要把整个块都写回主存.也不会发生一致性问题. 对于写直达,多出来%10向主存写入的存储指令使得其比其单纯向Cache写入的速度慢上将近10倍.这种速度不一致的问题,不管是在硬件结构还是软件,有着一条"不管怎么样,先试试这样行不行"的办法:并行加缓冲. 我们使用写缓冲(Write Buffer)来解决这个问题,CPU写入Cache的同时会写入Write Buffer.

本文主要讨论这么几个问题: (1)数据库主从延时为何会导致缓存数据不一致 (2)优化思路与方案 一.需求缘起 上一篇<缓存架构设计细节二三事>中有一个小优化点,在只有主库时,通过"串行化"的思路可以解决缓存与数据库中数据不一致.引发大家热烈讨论的点是"在主从同步,读写分离的数据库架构下,有可能出现脏数据入缓存的情况,此时串行化方案不再适用了",这就是本文要讨论的主题. 二.为什么数据会不一致 为什么会读到脏数据,有这么几种情况: (1)单库情况下,服务层

本文主要讨论这么几个问题: (1)数据库主从延时为何会导致缓存数据不一致 (2)优化思路与方案 一.需求缘起 上一篇<缓存架构设计细节二三事>中有一个小优化点,在只有主库时,通过“串行化”的思路可以解决缓存与数据库中数据不一致.引发大家热烈讨论的点是“在主从同步,读写分离的数据库架构下,有可能出现脏数据入缓存的情况,此时串行化方案不再适用了”,这就是本文要讨论的主题. 二.为什么数据会不一致 为什么会读到脏数据,有这么几种情况: (1)单库情况下,服务层的并发读写,缓存与数据库的操作交叉进行

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=================                          LINUX内核内存屏障                          ================= By: David Howells <dhowells@redhat.com>     Paul E. McKenney <paulmck@linux.vnet.ibm.com> 译: kouu <kouucocu@126.com> 出处: Linux内核文档 -- Docum