CPU高速缓存行与内存关系 及并发MESI 协议

最新推荐文章于 2025-05-30 22:47:38 发布
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分类专栏： 后台 文章标签： cpu 缓存 java 后端
原文链接：https://www.cnblogs.com/jokerjason/p/9584402.html
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一. CPU高速缓存行与内存关系及响应时间差距

二. CPU Cache和Cache Line

三. CPU Cache与Memory关系图

四.  多核CPU多级缓存一致性协议MESI

五.  CPU Cache 是如何存放数据的

见：https://www.cnblogs.com/jokerjason/p/9584402.html

Linux C/C++并发编程实战（2）缓存一致性协议（MESI）
二进制君
06-12 998
在多处理器系统中，每个处理器都有自己的高速缓存，而它们又共享同一主内存 （MainMemory）。基于高速缓存的存储交互很好地解决了处理器与内存的速度矛盾，但是也引入了新的问题：缓存一致性（CacheCoherence）。当多个处理器的运算任务都涉及同一块主内存区域时，将可能导致各自的缓存数据不一致的情况，如果真的发生这种情况，那同步回到主内存时以谁的缓存数据为准呢？为了解决一致性的问题，需要各个处理器访问缓存时都遵循一些协议，在读写时要根据协议来进行操作，这类协议有MSI、 MESI（IllinoisPr
CPU结构、高速缓存、总线锁、缓存锁、缓存一致性协议、StoreBuffer、指令重排序、内存屏障
haoranhaoshi的博客
09-14 2602
CPU结构 任务管理器CPU部分右下中会展示高速缓存（L1、L2、L3）： 总线锁 总线层面解决数据一致性问题。 缓存锁 解决高速缓存中数据一致性问题（简称：缓存一致性问题）。避免多核CPU的线程中，复制的主内存数据不能及时同步。一个CPU内核的高速缓存中的数据更新，会让其他CPU内存的高速缓存中相同数据的缓存失效。然后此CPU内核的高速缓存中的数据同步到主内存，其他CPU内核的高速缓存中相同数据从主内存重新复制。 缓存一致性协议： MSI、MESI、MOSI... MES...
【并发编程原理】一、缓存行以及MESI协议
ABIGJUN的博客
03-01 312
1. 缓存行的概念 1.1 CPU的缓存机制 我们都知道在现代计算机的架构中，CPU负责执行命令，主存负责存储运行时所需的数据。由于CPU执行命令的效率要远高于主存对数据的读写效率。所以如果让CPU直接从主存中读写数据，会造成CPU因为等待主存完成数据读写而大量空转。 为了解决这个问题，现代CPU引入了多级缓存机制（L1,L2,L3…）。我们以写数据举例，在此机制下，CPU不再直接往主存里写数据，而是往离它最近且读写性能最强的L1缓存里写数据。随后再由其他的控制单元负责将这些数据一级一级的转存，直到最后写进
缓存行 及 内存补齐 padding
z69183787的专栏
09-19 1968
缓存系统中是以缓存行（cache line）为单位存储的。缓存行是2的整数幂个连续字节，一般为32-256个字节。最常见的缓存行大小是64个字节。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。缓存行上的写竞争是运行在SMP系统中并行线程实现可伸缩性最重要的限制因素。有人将伪共享描述成无声的性能杀手，因为从代码中很难看清楚是否会出现伪共享。 为了让可伸缩性与线程数呈线性关系，就必须确保不会有两个线程往同一个变量或缓存行中写。两个线程写同一个变量可以在代码
缓存和内存的区别
11-21 8906
许多人认为，“缓存”是内存的一部分 许多技术文章都是这样教授的 但是还是有很多人不知道缓存在什么地方，缓存是做什么用的 其实，缓存是CPU的一部分，它存在于CPU中 CPU存取数据的速度非常的快，一秒钟能够存取、处理十亿条指令和数据（术语：CPU主频1G），而内存就慢很多，快的内存能够达到几十兆就不错了，可见两者的速度差异是多么的大 缓存是为了解决CPU速度和内存速度的
内存 和 高速缓冲
HelloJave的博客
10-15 2049
  ROM是只读内存（Read-Only Memory）的简称，是一种只能读出事先所存数据的固态半导体存储器。其特性是一旦储存资料就无法再将之改变或删除。通常用在不需经常变更资料的电子或电脑系统中，资料并且不会因为电源关闭而消失。 RAM（随机存取存储器）RAM -random access memory 随机存储器。存储单元的内容可按需随意取出或存入，且存取的速度与存储单元的位置无关的存储...
CPU多核并发和一致性MESI协议
qq_17842663的博客
06-18 532
的引入，导致 存储缓存写入缓存行和执行失效队列的时机需要十分合适才能尽可能释放CPU的处理能力，实际上CPU并不知道什么时候会执行，因此将这个任务留给了写程序的人，这就是我们常说的。是对方CPU还有没有将值的状态修改为无效，就读取返回。我们知道处理器的处理速度很快，内存处理速度远远赶不上处理器的处理速度，为了解决CPU处理速度和内存处理速度不对等的问题，我们引入了CPU Cache。内存屏障：是CPU或编译器对内存随机访问的操作的一个同步点，使得此点之前的所有读写操作都执行后才可以开始执行之后的操作。
并发研究之CPU缓存一致性协议(MESI)1
08-03
在计算机科学领域，CPU缓存一致性是多处理器系统中至关重要的概念，特别是在现代多核心处理器的设计中。CPU高速缓存的存在是为了缓解CPU运算速度与内存访问速度之间存在的差距，因为CPU的发展速度远超内存和硬盘。...
计算机系统09 - 缓存一致性与MESI协议
qq_43350524的博客
03-17 686
缓存一致性与MESI协议
Redis 中如何保证缓存与数据库的数据一致性？
篱笆院的狗的博客
05-29 611
本文总结了Redis缓存与数据库数据一致性的保障策略，包括Cache Aside、Write Through、Write Behind等模式，以及Binlog监听和分布式锁方案。针对不同业务场景（强一致性/最终一致性/高并发写）给出具体选型建议，强调权衡一致性、性能和复杂度。关键实现细节涵盖延迟双删、重试机制和监控告警，并提供代码示例。最后指出分布式系统中完全强一致性难以实现，通常需通过异步机制确保最终一致性。
C语言中清空缓存区到底写到哪里比较好
fredricen的专栏
05-27 609
这篇文章讨论了C语言中scanf函数处理输入缓冲区时可能出现的问题。重点分析了%c格式符的特殊性：它会读取缓冲区中的空格、回车等字符，而%d则会跳过这些分隔符。文章通过一个报警程序示例展示了该问题导致循环异常执行的现象，并提出了两种解决方案：1)使用额外变量接收无用字符；2)清空输入缓冲区。最后指出方法二更为通用，但实现位置需要特别注意。文章还提到了使用getchar循环清空缓冲区的具体实现方式。
redis缓存工具类【当缓存未命中时，自动调用数据加载函数从数据库获取数据并存入Redis】
weixin_42759398的博客
05-29 329
本文介绍了一个基于Spring Boot和Redis的缓存服务实现方案。通过自定义CacheService类提供通用缓存获取方法，结合RedisTemplate实现数据缓存功能。当缓存未命中时，自动调用数据加载函数从数据库获取数据并存入Redis。配置类RedisTemplateConfig设置了键值序列化方式，并初始化了Redis消息监听容器。实际应用示例展示了如何通过注解方式查询轮播图数据，实现"缓存优先"的访问模式，显著提升系统性能。这套方案具有通用性强、使用简便的特点，适用于各类
实时同步缓存，与阶段性同步缓存——补充理解《补充》
m0_73941339的博客
05-27 884
实时同步缓存数据库一变，缓存马上删，下次访问必须从数据库拿新数据，再存回缓存（保证数据 “即时准”，适合订单状态、库存这些秒变的数据）。就像外卖 APP 里的订单状态：商家每动一步（接单、配送、完成），APP 马上更新（背后就是 DBMS 改了，Redis 缓存失效，重新存新状态），用户永远看最新的，还不卡。
京东热点缓存探测系统JDhotkey架构剖析
最新发布
weixin_58611042的博客
05-30 363
收集各应用实例上报的信息，使用滑动窗口算法计算 Key 的热度。当 Key 的热度达到设定值时，推送热 Key 信息至所有应用实例。所以计划采用2个HashMap加一个atomicLong，如奇数时写入map0，为1写入map1，上传后会清空该map。为了防止阻塞IKeyCollector使用两个ConcurrentHashMap切换，实现轮流提供读写、暂存key的操作。上报时譬如采用定时器，，监听有新key推送事件，收到来自于worker的新增key。，key的访问次数积攒起来，等待每半秒发送一次。
网站缓存入门与实战：浏览器与Nginx/Apache服务器端缓存，让网站速度起飞！(2025)
Clownseven的博客
05-28 772
还在为网站加载慢、用户体验差而苦恼？是时候祭出“缓存”这个性能优化大杀器了！Hostol为你深度解析浏览器缓存与Nginx/Apache服务器端页面缓存的核心原理，并提供一看就懂的实战配置指南，让你的网站速度瞬间起飞，用户访问如丝般顺滑！
【运维自动化-标准运维】如何实现在不同步骤间传递参数
腾讯蓝鲸智云官方博客
05-27 606
使用场景就是在脚本里使用标准运维的标记符号"<SOPS_VAR></SOPS_VAR>"，将要传递的数据以key/value对的形式包含在标记符号中，并使用echo/print等打印到作业平台的日志中，shell和Python都可以。如果多个步骤都需要使用到步骤传参（如步骤一的输出要给步骤二作为输入，步骤二的输出又需要给步骤三作为输入），那么输出参数里的KEY可以命名为log_outputs_xxx，避免重名。也可以点击作业平台执行任务详情链接查看执行结果。
【SpringCache 提供的一套基于注解的缓存抽象机制】
qq_41984644的博客
05-30 573
Spring 提供的一套基于注解的缓存抽象机制
当 Redis 作为缓存使用时，如何保证缓存数据与数据库（或其他服务的数据源）之间的一致性？
专注于技术分享
05-30 717
当 Redis 作为缓存使用时，保证缓存数据与数据库（或其他数据源）之间的一致性是一个核心挑战。通常，我们追求的是“最终一致性”，而不是“强一致性”，因为强一致性往往会牺牲性能和可用性，这与使用缓存的初衷相悖。选择哪种策略取决于业务场景对一致性、性能、复杂度的具体要求。通常，一个组合策略（例如，Cache Aside + TTL + MQ/CDC 异步失效）能提供较好的平衡。这是最核心的部分，主要处理数据更新时如何让缓存失效或更新。
AugmentFree：解除 AugmentCode 限制的终极方案 如何快速清理vscode和AugmentCode缓存—windows端
专注技术分享
05-29 944
AugmentFree1.0是一款专为VS Code开发者设计的免费开源工具包，主要解决AugmentCode免费试用限制问题。该工具提供数据库清理和遥测ID修改两大核心功能，支持跨平台操作（Windows/macOS/Linux），并包含自动备份机制确保安全。通过移除VS Code数据库中与Augment相关的条目及生成随机遥测ID，帮助用户突破试用次数限制，同时提升隐私保护。其附属项目"风车augmentFreeV1.0"进一步扩展功能，提供Python环境配置、用户管理、安全认证等
缓存常见问题：缓存穿透、缓存雪崩以及缓存击穿
qq_45855825的博客
05-29 778
redis缓存常见问题及解决方法
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