分级原因

从需求上讲，我们需要存储器速度快、体积小、空间大、能耗低、散热好、断电数据不丢失。但在现实中，往往无法把所有需求都实现。
有一下原因：

1. 如果一个存储器的体积小，那它存储空间就会受到制约。
2. 如果一个存储器电子元件密度很大，那散热就会有问题。因为电子元件都会产生热能，所以电子元件非常集中的 CPU，就需要单独的风扇或者水冷帮助电子元件降温。
3. 如果一个存储器离 CPU 较远，那么在传输过程中必然会有延迟，因此传输速度也会下降。
   既然不能用一块存储器来解决所有问题，那就必须把需求分级。

   分级策略

一种可行的方案，就是根据数据的使用频率使用不同的存储器：高频使用的数据，读写越快越好，因此用最贵的材料，放到离 CPU 最近的位置；使用频率越低的数据，放到离 CPU 越远的位置，用越便宜的材料。
具体来说，通常把存储器分成这么几个级别：

1. 寄存器；
2. L1-Cache；
3. L2-Cache；
4. L3-Cahce；
5. 内存；
6. 硬盘/SSD。

寄存器（Register）

寄存器紧挨着 CPU 的控制单元和逻辑计算单元，它所使用的材料速度也是最快的。就像前面讲到的，存储器的速度越快、能耗越高、产热越大，而且花费也是最贵的，因此数量不能很多。

寄存器的数量通常在几十到几百之间，每个寄存器可以用来存储一定字节（byte）的数据。比如：

• 32 位 CPU 中大多数寄存器可以存储 4 个字节；

• 64 位 CPU 中大多数寄存器可以存储 8 个字节。

寄存机的访问速度非常快，一般要求在半个 CPU 时钟周期内完成读写。比如一条要在 4 个周期内完成的指令，除了读写寄存器，还需要解码指令、控制指令执行和计算。如果寄存器的速度太慢，那 4 个周期就可能无法完成这条指令了。

L1-Cache

L1- 缓存在 CPU 中，相比寄存器，虽然它的位置距离 CPU 核心更远，但造价更低。通常 L1-Cache 大小在几十 Kb 到几百 Kb 不等，读写速度在 2~4 个 CPU 时钟周期。

L2-Cache

L2- 缓存也在 CPU 中，位置比 L1- 缓存距离 CPU 核心更远。它的大小比 L1-Cache 更大，具体大小要看 CPU 型号，有 2M 的，也有更小或者更大的，速度在 10~20 个 CPU 周期。

L3-Cache

L3- 缓存同样在 CPU 中，位置比 L2- 缓存距离 CPU 核心更远。大小通常比 L2-Cache 更大，读写速度在 20~60 个 CPU 周期。L3 缓存大小也是看型号的，比如 i9 CPU 有 512KB L1 Cache；有 2MB L2 Cache； 有16MB L3 Cache。

内存

内存的主要材料是半导体硅，是插在主板上工作的。因为它的位置距离 CPU 有一段距离，所以需要用总线和 CPU 连接。因为内存有了独立的空间，所以体积更大，造价也比上面提到的存储器低得多。现在有的个人电脑上的内存是 16G，但有些服务器的内存可以到几个 T。内存速度大概在 200~300 个 CPU 周期之间。

SSD 和硬盘

SSD 也叫固态硬盘，结构和内存类似，但是它的优点在于断电后数据还在。内存、寄存器、缓存断电后数据就消失了。内存的读写速度比 SSD 大概快 10~1000 倍。以前还有一种物理读写的磁盘，也叫作硬盘，它的速度比内存慢 100W 倍左右。因为它的速度太慢，现在已经逐渐被 SSD 替代。

当 CPU 需要内存中某个数据的时候，如果寄存器中有这个数据，以直接使用；如果寄存器中没有这个数据，就要先查询 L1 缓存；L1 中没有，再查询 L2 缓存；L2 中没有再查询 L3 缓存；L3 中没有，再去内存中拿。

缓存条目结构

CPU 想访问一个内存地址，那么如何检查这个数据是否在 L1- 缓存中？缓存中的数据结构和算法是怎样的？

无论是缓存，还是内存，它们都是一个线性存储器，也就是数据一个挨着一个的存储。如果把内存想象成一个只有 1 列的表格，那么缓存就是一个多列的表格，这个表格中的每一行叫作一个缓存条目。

方案 1

缓存本质上是一个 Key-Value 的存储，它的 Key 是内存地址，值是缓存时刻内存地址中的值。一种简单的方案，一个缓存条目设计 2 列：

• 内存的地址；

• 缓存的值。

CPU 读取到一个内存地址，就增加一个条目。当要查询一个内存地址的数据在不在 L1- 缓存中的时候，可以遍历每个条目，看条目中的内存地址是否和查询的内存地址相同。如果相同，就取出条目中缓存的值。

这个方法需要遍历缓存中的每个条目，因此计算速度会非常慢，在最坏情况下，算法需要检查所有的条目，所以这不是一个可行的方案。

方案 2

其实很多优秀的方案，往往是从最笨的方案改造而来的。现在已经拥有了一个方案，但是这个方案无法快速确定一个内存地址缓存在哪一行。因此想要找到一个更好的方法，让看到一个内存地址，就能够快速知道它在哪一行。

这里，可以用一个数学的方法。比如有 1000 个内存地址，但只有 10 个缓存条目。内存地址的编号是 0、1、2、3，...，999，缓存条目的编号是 0~9。思考一个内存编号，比如 701，然后用数学方法把它映射到一个缓存条目，比如 701 整除 10，得到缓存条目 1。

用这种方法，每次拿到一个内存地址，都可以快速确定它的缓存条目；然后再比较缓存条目中的第一列内存地址和查询的内存地址是否相同，就可以确定内存地址有没有被缓存。

这里用到了一种类似哈希表的方法：地址 % 10，其实就构成了一个简单的哈希函数。

指令的预读

接下来讨论下指令预读的问题。

CPU 顺序执行内存中的指令，CPU 执行指令的速度是非常快的，一般是 2-6 个 CPU 时钟周期；内存的读写速度其实是非常慢的，大概有 200-300 个时钟周期。

这产生了一个非常麻烦的问题：CPU 其实是不能从内存中一条条读取指令再执行的，如果是这样做，那每执行一条指令就需要 200~300 个时钟周期了。

一个解决办法就是 CPU 把内存中的指令预读几十条或者上百条到读写速度较快的 L1- 缓存中，因为 L1- 缓存的读写速度只有 2~4 个时钟周期，是可以跟上 CPU 的执行速度的。

这里又产生了另一个问题：如果数据和指令都存储在 L1- 缓存中，如果数据缓存覆盖了指令缓存，就会产生非常严重的后果。因此，L1- 缓存通常会分成两个区域，一个是指令区，一个是数据区。

与此同时，又出现了一个问题，L1- 缓存分成了指令区和数据区，那么 L2/L3 需不需要这样分呢？其实，是不需要的。因为 L2 和 L3，不需要协助处理指令预读的问题。

缓存的命中率

接下来，还有一个重要的问题需要解决。就是 L1/L2/L3 加起来，缓存的命中率有多少？

所谓命中就是指在缓存中找到需要的数据。和命中相反的是穿透，也叫 miss，就是一次读取操作没有从缓存中找到对应的数据。

据统计，L1 缓存的命中率在 80% 左右，L1/L2/L3 加起来的命中率在 95% 左右。因此，CPU 缓存的设计还是相当合理的。只有 5% 的内存读取会穿透到内存，95% 都能读取到缓存。 这也是为什么程序语言逐渐取消了让程序员操作寄存器的语法，因为缓存保证了很高的命中率，多余的优化意义不大，而且很容易出错。

缓存置换问题

最后的一个问题，比如现在 L1- 缓存条目已经存满了，接下来 CPU 又读了内存，需要把一个新的条目存到 L1- 缓存中，既然有一个新的条目要进来，那就有一个旧的条目要出去。所以，这个时候就需要用一个算法去计算哪个条目应该被置换出去。这个问题叫作缓存置换问题。（后续讨论）

总结

本文介绍了存储器分级策略，讨论了 L1/L2/L3 缓存的工作原理。是所有缓存知识的源头。所有缓存系统的设计，都是存储资源的分级。在设计缓存的时候，除了要关心整体架构外，还需要注意细节，比如：

条目怎么设计？
算法怎么设计？
命中率怎么统计？
缓存怎么置换等？

问题一：SSD、内存和 L1 Cache 相比速度差多少倍？

答： 因为内存比 SSD 快 10-1000 倍，L1 Cache 比内存快 100 倍左右。因此 L1 Cache 比 SSD 快了 1000~100000 倍。所以你有没有发现 SSD 的潜力很大，好的 SSD 已经接近内存了，只不过造价还略高。

这个问题说明，不同的存储器之间性能差距很大，构造存储器分级很有意义，分级的目的是要构造缓存体系。

问题二：假设有一个二维数组，总共有 1M 个条目，如果要遍历这个二维数组，应该逐行遍历还是逐列遍历？
答：“先列后行”遍历发生的页面交换次数要比“先行后列”多，且cache命中率相对较低。例如对于int b[128][1024];假设内存页大小为4096字节，该数组每行正好占据一个内存页的空间，若按先行后列遍历，外层循环每走一行，内层走过1024个元素正好一页，没发生页面调度，遍历完整个数组页面调度次数最多为128次；若按先列后行，则每遍历一个元素，都发生一次页面调度，因为列上每个元素位于同行内（不同页），遍历整个数组页面调度次数可能达到1024*128次；实际中由于物理内存足够，调度次数会减少很多.