a primer on memory consistency and cache coherence pdf
时间: 2023-08-18 08:02:48 浏览: 347
《关于内存一致性和缓存一致性的简明知识指南》是一本关于计算机内存一致性和缓存一致性的PDF文件。该文件提供了对这两个概念的基本介绍和详细解释。
计算机系统通常包含多个处理器和多级缓存,这些处理器同时访问共享的内存。内存一致性和缓存一致性是确保多个处理器对共享内存的访问保持正确顺序性的关键问题。
内存一致性是指在多处理器系统中,对共享内存的读写操作必须按照一定的顺序进行,以确保不会出现不一致的结果。这涉及到处理器之间的交互和数据的同步。
缓存一致性是指处理器的缓存与主存之间的数据一致性。当处理器对内存的写操作时,这些写操作可能首先被缓存,然后再写入主存。其他处理器可能会从缓存中读取数据,因此需要保证缓存中的数据与主存中的数据保持一致。
《关于内存一致性和缓存一致性的简明知识指南》详细解释了各种内存一致性模型和缓存一致性协议,并介绍了如何在设计和实现多处理器系统时考虑这些问题。它还提供了一些示例,帮助读者更好地理解内存一致性和缓存一致性的概念。
该知识指南还讨论了一些解决内存一致性和缓存一致性问题的技术,如屏障指令、缓存一致性协议和一致性模型的优缺点等。读者可以通过阅读这本PDF文件深入了解内存一致性和缓存一致性相关的概念和技术,从而更好地理解和优化多处理器系统的性能。
相关问题
a primer on memory consistency and cache coherence
内存一致性和缓存一致性入门
内存一致性和缓存一致性是计算机系统中的两个重要概念。内存一致性指的是多个处理器或核心访问同一块内存时,保证它们看到的数据是一致的。缓存一致性指的是多个处理器或核心访问同一块内存时,保证它们的缓存中的数据是一致的。
为了实现内存一致性和缓存一致性,计算机系统采用了一些技术,如缓存一致性协议、MESI协议等。这些技术可以保证多个处理器或核心之间的数据一致性,从而避免了数据冲突和错误。
在实际应用中,内存一致性和缓存一致性对于多核处理器和分布式系统的性能和正确性都非常重要。因此,了解内存一致性和缓存一致性的基本原理和实现方法是非常必要的。
cache笔记
### 缓存相关的笔记和资料
以下是关于缓存的相关笔记和参考资料,涵盖了理论基础、实际应用以及具体技术实现:
#### 1. **缓存一致性协议**
缓存一致性协议是分布式系统中的重要概念之一。为了深入了解其实现细节,《A primer on memory consistency and cache coherence》一书提供了详尽的内容[^1]。该书第6至8章专门讨论了缓存一致性的原理及其在不同架构下的实现方式。
#### 2. **Intel Core i7 的缓存层次结构**
对于硬件层面的缓存设计,Intel Core i7 处理器提供了一个典型的例子。其缓存体系由 L1、L2 和 L3 组成,其中:
- L1 数据缓存大小为 32 KB,采用 8 路组相联的方式,访问延迟约为 4 周期;
- L2 统一缓存容量为 256 KB,同样支持 8 路组相联,延迟大约为 10 周期;
- L3 是共享统一缓存,容量高达 8 MB,具有 16 路组相联特性,但由于跨核心通信的原因,延迟范围较大(约 40 至 75 周期)。此外,所有级别的缓存均基于固定的 block size —— 64 字节[^2]。
这些参数不仅展示了现代 CPU 如何通过分层存储优化性能,还揭示了如何权衡速度与成本的设计理念。
#### 3. **PostgreSQL 中的缓冲区管理**
在数据库领域,`pg_buffercache` 插件允许开发者实时监控 PostgreSQL 的共享缓冲区状态。此工具能够帮助分析哪些表页正在被频繁加载到内存中,并进一步指导索引调整或其他调优操作[^3]。需要注意的是,由于缓冲区资源全局共享,因此可能会存在某些页面并不隶属于当前查询所涉及的具体数据库实例的情况。
#### 4. **Java 应用中的缓存实践**
从软件开发的角度来看,JetCache 是一种流行的 Java 缓存解决方案。它可以通过简单的 API 集成到 Spring Boot 项目当中,从而显著提高读取密集型业务场景下的响应效率。下面是一个典型的应用案例演示[^4]:
```java
@RestController
@RequestMapping("user3")
public class User3Controller {
@Autowired
private JetcacheConfig jetcacheConfig;
@Autowired
private Cache<Long, Object> userCache;
@GetMapping("get")
public User get(Long id){
if(userCache.get(id) != null){
return (User) userCache.get(id);
}
User user = new User();
user.setId(id);
user.setName("用户both" + id);
user.setAge(23);
user.setSex(1);
userCache.put(id, user);
System.out.println("第一次获取数据,未走缓存:" + id);
return user;
}
@PostMapping("updateUser")
public Boolean updateUser(@RequestBody User user){
// 更新逻辑省略...
userCache.put(user.getId(), user);
return true;
}
@PostMapping("deleteUser")
public Boolean deleteUser(Long id){
// 删除逻辑省略...
userCache.remove(id);
return true;
}
}
```
以上代码片段清晰地展现了如何利用本地缓存减少对后端服务的压力,同时保持数据的一致性和新鲜度。
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