文章目录 区分 多CPU && 多核CPU CPU缓存 并行 && 并发 多CPU && 多核CPU | 多进程 && 多线程 | 并行 && 并发 之间的关系 Linux下查看CPU相关信息 希望开此篇能帮到你...多核CPU，不同的核通过L2 cache进行通信，存储和外设通过总线与CPU通信。...就像数据库缓存一样，首先在最快的缓存中找数据，如果缓存没有命中则往下一级找, 直到三级缓存都找不到时，向内存要数据。一次次地未命中，代表取数据消耗的时间越长。 计算过程。...我看到的是进程中的很多线程，那么我现在能调度和分配的是什么？进程？...---- 多核CPU，可以并行执行多进程、多线程。多线程应该不用我解释了，多进程参考nginx架构。 多个CPU，可以并行执行多进程，自然可以并行多线程。怎么并行多进程呢？
6.11 MIPS MIPS：每秒数百万条指令 7. cache 命中率：命中/访问 未命中：1 - 命中率 未命中时从较低存储级别复制块 7.1 直接映射缓存 （块地址）%（＃缓存中的块）...7.2 缓存命中与否 未命中：停顿CPU流水线，从下一层次结构中获取块 指令缓存未命中：重新启动指令获取 数据缓存未命中：完整的数据访问 7.3 直写(Write Through) 命中：数据写入命中时...未命中： 分配未命中(Allocate on miss)：更新该缓存块。...随便写(Write around)：不要更新该缓存块 7.4 回写(Write-Back) 命中：命中数据时，只需更新缓存中的块。跟踪每个块是否脏(dirty)。 未命中：通常取出整块。...7.5 多级缓存 L-1主缓存：专注于降低命中时间(hit time) L-2缓存：专注于降低未命中率以避免主存储器访问 8.
使用对象池等技术来重用对象，避免重复分配和释放。3. 使用局部性原理局部性原理认为，程序在执行过程中更倾向于访问临近的内存地址。...为了最大化利用CPU缓存，可以采取以下措施：尽量避免频繁地访问不相邻的内存地址。对于数组等连续存储的数据结构，尽可能地连续访问元素。...使用cache-friendly的数据结构和算法，减少缓存未命中的次数。4. 减少函数调用开销函数的调用会涉及到压栈和出栈的开销，因此在性能优化中需要尽量减少函数调用的开销。...合理利用并行计算多核处理器的出现使并行计算成为一种重要的优化手段。在C++程序中，可以通过使用多线程或并行算法来充分利用并行计算的优势。以下是一些常用的并行计算技术：使用多线程来并行执行独立的任务。...我们可以使用多线程来并行处理图像的每个像素，以提高性能。
这些算法通常会在每次I/O访问时采取动作(命中或未命中缓存，以及对记录数据访问历史的数据结构的一系列更新)。这些操作非常频繁，因此通常被设计为简单而高效的，避免造成访问开销。...哈希桶很少会发生变化，只有当发生发生未命中以及当两个哈希桶因为同一个缓存未命中(一个桶保存牺牲页，另一个保存新页)时才会发生变化。...当获取到锁后，处理器缓存中可能没有描述锁的数据以及关键代码段需要访问的数据集，因此在缓存预热过程中可能会发生一系列缓存未命中。重点是在一个线程获取到锁，而其他线程等待该锁时的未命中惩罚可能会被放大。...图3.使用批量技术的缓存管理器 图4的伪代码描述了批量技术，包括页命中(hit())和未命中(miss())时的相关锁操作。在伪代码中，当出现页命中时，会首先在队列中记录此次访问(Queue[])。...通过在内存中仔细布局task结构，减少遍历所需的时间，可以避免大部分冲突未命中，并且可以大大减少锁竞争。
，也会出现伪共享的情况，造成程序性能的降低，堪称无形的性能杀手； 1.2.1 缓存命中 通过具体的例子，来阐述缓存命中和未命中之间的效率： 测试代码： public class CacheHit {...："+(System.nanoTime() - start)); } //缓存未命中： private static void cacheMiss() { long...length;y++){ sum += longs[y][x]; } } System.out.println("未命中耗时...："+(System.nanoTime() - start)); } } 测试结果： 未命中耗时：43684518 命中耗时：19244507 在Java中，一个long类型是8字节，而一个缓存行是...，接下来获取long[1][0]，不存在缓存行中，去内存中查找，以此类推； 以上的例子可以充分说明缓存在命中和未命中的情况下，性能之间的差距。
---- 问题 （1）什么是 CPU 缓存行？ （2）什么是内存屏障？ （3）什么是伪共享？ （4）如何避免伪共享？ CPU缓存架构 CPU 是计算机的心脏，所有运算和程序最终都要由它来执行。...这样就出现了一个问题，b 和 a 完全不相干，每次却要因为 a 的更新需要从主内存重新读取，它被缓存未命中给拖慢了。 这就是传说中的伪共享。...伪共享 好了，上面介绍完CPU的缓存架构及缓存行机制，下面进入我们的正题——伪共享。 当多线程修改互相独立的变量时，如果这些变量共享同一个缓存行，就会无意中影响彼此的性能，这就是伪共享。...避免伪共享 伪共享的原理我们知道了，一个缓存行是 64 个字节，一个 long 类型是 8 个字节，所以避免伪共享也很简单，笔者总结了下大概有以下三种方式： （1）在两个 long 类型的变量之间再加...，多线程处理不相干的变量时会相互影响，也就是伪共享； （5）避免伪共享的主要思路就是让不相干的变量不要出现在同一个缓存行中； （6）一是每两个变量之间加七个 long 类型； （7）二是创建自己的 long
拥有三级缓存的的 CPU，到三级缓存时能够达到 95% 的命中率，只有不到 5% 的数据需要从内存中查询。 多核机器的存储结构如下图所示： ?...所以如果你在做一些很频繁的事，你要确保数据在 L1 缓存中。 Martin Thompson 给出了一些缓存未命中的消耗数据，如下所示： ?...而如果你在数据结构中的项在内存中不是彼此相邻的（如链表），你将得不到免费缓存加载所带来的优势，并且在这些数据结构中的每一个项都可能会出现缓存未命中。...为了证实这个观点，本人在同样的机器上分别用单线程、2、4、8个线程，对有填充和无填充两种情况进行测试。执行场景是取 10 次执行的平均时间，结果如下所示： ? 五、如何避免伪共享？...伪共享在多核编程中很容易发生，而且非常隐蔽。例如，在 JDK 的 LinkedBlockingQueue 中，存在指向队列头的引用 head 和指向队列尾的引用 tail 。
在Java内存模型中，每个线程有一份自己的工作内存和主内存，读取数据时需要先从主内存拷贝到工作内存，修改数据时只在自己的工作内存中进行修改，如果多个线程同时操作某个数据，进行修改后未写回主内存，那么其他线程无法感知该数据变动...那么volatile能否保证原子性呢？...写回内存后，通过嗅探技术让其他处理器感知数据变动，在后续使用前重新读取内存 伪共享问题 由于每次读取都是对一个缓存行操作，那么如果多线程频繁对同一缓存行的两个变量进行修改，会不会导致其他用到该缓存行的处理器总是需要重新进行读数据呢...，但不能满足原子性 volatile底层汇编使用lock前缀指令实现，在多核下在修改数据时会锁总线将数据写回内存中，由于锁总线开销大，后续使用锁缓存行，同时使用缓存一致性协议保证同时只能一个处理器修改同一缓存行...，通过嗅探技术让其他拥有该缓存行的处理器感知到缓存行变脏，后续重新读取 如果多线程频繁写操作的变量在同一缓存行，会出现伪共享问题，此时需要通过填充字段，让它们不处于同一缓存行 volatile基于可见性的特点
缓存一致性协议（Cache Coherence Protocols）： 在多核处理器中，确保各个核心的缓存数据一致性，避免数据不一致问题。...缓存一致性（Cache Coherence）： 确保各核心的缓存数据一致性，避免数据冲突和一致性问题。...缓存和内存管理 缓存和内存管理 影响 CPU 的性能和负载： 优化缓存使用：通过优化代码和数据结构，减少缓存未命中的次数，提高缓存利用率。...服务器 CPU 还注重多核和多线程性能。 1.2. 同代 CPU 比较 对比同代 CPU：在同一代 CPU 中，高频率通常意味着更高的性能。...减少执行空闲时间： 当一个线程阻塞时（例如，因为缓存未命中或等待 I/O 操作），超线程可以利用核心的空闲周期来处理另一个线程的指令，从而减少了核心的闲置时间。
为了让进程占用CPU的全部计算力，Nginx充分利用了分时操作系统的特点，比如增加CPU时间片、提高CPU二级缓存命中率、用异步IO和线程池的方式回避磁盘的阻塞读操作等等，只有清楚了Nginx的这些招数...三级缓存是所有核心共享的），为了提高这两级缓存的命中率，还可以将Worker进程与CPU核心绑定在一起。...CPU缓存由于离计算单元更近，而且使用了更快的存储介质，所以二级缓存的访问速度不超过10纳秒，相对应的，主存存取速度至少在60纳秒以上，因此频繁命中CPU缓存，可以提升Nginx指令的执行速度。...因此，Nginx宁肯选用多进程模式使用多核CPU，而只以多线程作为补充。 Worker进程间是如何协同处理请求的？...为了榨干多核CPU的价值，Nginx无所不用其极：通过绑定CPU提升二级缓存的命中率，通过静态优先级扩大时间片，通过多种手段均衡Worker进程之间的负载，在独立线程池中隔离阻塞的IO操作，等等。
如果能够把数据缓存到高速缓存中就好了，这样不仅CPU第一次就可以直接从高速缓存中命中数据，而且每个CPU都独占自己的高速缓存，多线程下也不存在临界资源的问题，这才是真正的低延迟，但是这个地方对高层开发人员而言根本不透明...对于CPU而言，只有第一、二、三级才是缓存区，主内存不是，如果需要到主内存读取数据，这种情况称为缓存未命中(cache miss)。...独占缓存行，直接命中高速缓存。...，还是多线程也好，只要线程数小于等于CPU的核数都和单线程一样的快速，正如我们经常在一些性能测试软件，都会看到的建议，线程数最好小于等于CPU核数，最多为CPU核数的两倍，这样压测的结果才是比较准确的，...最后来看一下大师们总结的未命中缓存的测试结果 从CPU到 大约需要的 CPU 周期 大约需要的时间 主存 约60-80纳秒 QPI 总线传输 (between sockets, not drawn)
在DPDK中，对cache的主要优化，除了利用时间局部性和空间局部性以外，更重要的是，要避免多核对缓存的ping-pong式读写。...是的，我们在说多核同时写入一条高速缓存行的情况。 对于多核同时写入一条高速缓存行的情景，由于缓存一致性的要求，当核A写入高速缓存后，需要确保高速缓存的内容与RAM一致。...我们知道，cache是用来解决RAM读写延迟和CPU运行速度之间的差异的。...对于cache命中的情况，CPU里面的ALU可以立即从cache读取，但未命中则需要从DRAM读取，经历MMU地址转换-DRAM控制器写入行地址-写入列地址-读写的过程。...为了避免前面提到的小姐姐排队等待tony老师洗手造成的弊端，方法是很好解决的：给每一个小姐姐分配一个喜欢的老师就行了，可以是小P老师，kevin老师，加藤鹰老师，东尼大木老师… 因此，我们可以为不同的core
三级缓存在现代多核机器中更普遍，仍然更大，更慢，但是被单个插槽上的所有CPU核共享。最后，你拥有一块主存，由全部插槽上的所有CPU核共享。...这是在网上找到的一份CPU缓存未命中时候的CPU时钟消耗一级大概的耗时： CPU缓存行与伪共享 数据在缓存中不是以独立的项来存储，不是单独的变量，也不是单独的指针。...如果你数据结构中的项在内存中不是彼此相邻的，例如链表LinkedList结构，你将得不到缓存行加载所带来的优势，并且在这些数据结构中的每一个项都可能会出现缓存未命中，这是也是链表不适合遍历的原因之一。...修改后提交，Core2发现X数据有变化，缓存未命中，就会重新加载整个缓存行，但是Core2并不会用X数据，而是读Y数据，去重新加载整个缓存行的数据，无意中影响彼此的性能。...cursor变量的时候，会连带加载周边的7个long类型变量，但是这几个long类型变量不会有任何线程去修改它，因此不会出现缓存未命中问题，完美规避了缓存伪共享的问题。
不一定非要改linux kernel source，参数调优事半功倍 3)如何用尽多核CPU。...然后访问http://ip/lighttpd_status 可看到modcache 的缓存命中率 7) modcache 使用两级hashmap管理内存缓存，效率不错，支持上千万的项目快速存取 8)...单进程和多线程。...单进程适合现代的硬件和软件；多线程的弱势在于锁：一般多线程使用多个全局锁，当请求数量超过一定值后，全局锁会导致性能急剧下降；多线程的扩展性比单进程差不少。...18:07 GMT Last-Modified Sat, 19 Sep 2009 11:10:54 GMT Server lighttpd/1.4.26 X-Cache HIT #命中缓存
= true; //条件一：true-> 说明 cells 未初始化，也就是多线程写base发生竞争 // false-> 说明...Striped64将线程竞争的操作分散开来，每个线程操作一个cell，而sum则等于base和所有cell值的和。...abstract class Striped64 extends Number { //1、true-> 说明 cells 未初始化，也就是多线程写base发生竞争 //2、true->...a和b在同一个缓存行上，每个线程都要去竞争缓存行的所有权来更新变量。...避免伪共享 避免伪共享的情况出现， 就需要让可能出现线程竞争的变量分开到不同的 Cache Line 中， 使用空间换时间的思维 JDK8 有专门的注解 @Contended 来避免伪共享 总结 add
在前几期，我们搞懂了计算机内存子系统如何与高速缓存配合使用，以避免速度较低的DRAM成为制约CPU运算速度的瓶颈。...Xeon Scalable 3代处理器中，通过对分支的预测，以及硬件预取的优化，已经将L1和L2的缓存命中率各提升到了80%。...由于只有L1缓存不命中 (Cache miss)的情况下，才会去L2缓存中查找数据，而L2缓存的命中率也为80%，实际上，只有在1-(1-80%)*(1=80%) = 4%的情况下，才会出现去L3缓存中查找的情况...也就是说，大部分情况下，在程序正常运行时，缓存不命中的情况是很少见的，除非在程序中故意违反缓存友好的编程规范。 但是，在实践中，还有一类情况，一定会导致缓存不命中。这是什么情况呢？...，变成了一一对应，也就避免了这种多个CPU竞争同一缓存行造成的性能下降。
芯片级多线程(CMT) 多核可分为同构（SMP）和异构（AMP）两种，如果使用Hyperthreading技术，则一个CPU core可以有两个逻辑线程，这两个逻辑线程共享ALU, FPU和L2 Cache...所以很多厂家选择芯片级多线程技术（CMT）。 当芯片内某些线程进行访存操作时，另外一些线程仍在运行，这样就隐藏了访存延迟，提高了CPU的利用率。...CPU共享一个队列，cache的命中率也大大提高。...处于同一内层domain的，迁移可以更频繁地进行，越往外层，迁移则应尽可能地避免。 每个调度域都有一个只在本层级中有效的均衡策略集。...设置亲和性最直观的好处就是提高了cpu cache的命中率，从而减少内存访问损耗，提高执行的速度。
在当今的多核处理器架构体系中，缓存行（Cache Line）作为 CPU 缓存操作的基础单元，扮演着至关重要的角色。一般而言，缓存行的大小普遍设定为 64 字节。...然而，从语义的角度来看，std::hardware_constructive_interference_size 更倾向于用于对缓存行的优化利用，帮助开发者更好地组织数据，提高缓存的命中率。3....使用缓存行接口优化代码为了有效避免伪共享问题的发生，我们可以采用在变量之间插入足够数量填充字节的方法，使得这些变量能够被分配到不同的缓存行中。...这样一来，线程 1 和线程 2 对 a 和 b 的操作就不会因为缓存行的冲突而相互干扰，从而有效地避免了伪共享问题，提高了程序的性能。4....为了避免在多线程环境下出现伪共享问题，我们可以对这个共享数组进行分块处理，并在每个数据块之间插入适当的填充字节。
多线程 同时多线程Simultaneous Multithreading，简称SMT。...SMT可通过复制处理器上的结构状态，让同一个处理器上的多个线程同步执行并共享处理器的执行资源，可最大限度地实现宽发射、乱序的超标量处理，提高处理器运算部件的利用率，缓和由于数据相关或Cache未命中带来的访问内存延时...多核心 多核心，也指单芯片多处理器（Chip Multiprocessors，简称CMP）。...IBM 的Power 4芯片和Sun的MAJC5200芯片都采用了CMP结构。多核处理器可以在处理器内部共享缓存，提高缓存利用率，同时简化多处理器系统设计的复杂度。...2005年下半年，Intel和AMD的新型处理器也将融入CMP结构。新安腾处理器开发代码为Montecito，采用双核心设计，拥有最少18MB片内缓存，采取90nm工艺制造。
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