缓存系列篇<二>

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1、  缓存概述

2、  浏览器缓存

3、  CDN缓存

4、  反向代理缓存

5、  本地缓存

6、分布式缓存


四、反向代理缓存

反向代理是指在网站服务器机房部署代理服务器,实现负载均衡,数据缓存,安全控制等功能。

4.1 缓存的原理

反向代理位于应用服务器机房,处理所有对WEB服务器的请求。如果用户请求的页面在代理服务器上有缓冲的话,代理服务器直接将缓冲内容发送给用户。如果没有缓冲则先向WEB服务器发出请求,取回数据,本地缓存后再发送给用户。通过降低向WEB服务器的请求数,从而降低了WEB服务器的负载。

反向代理一般缓存静态资源,动态资源转发到应用服务器处理。常用的缓存应用服务器有Varnish,Ngnix,Squid

有关nginx相关的文章将在后续发布,望多多支持!

五、分布式缓存

CDN,反向代理缓存,主要解决静态文件,或用户请求资源的缓存,数据源一般为静态文件或动态生成的文件(有缓存头标识)。

分布式缓存,主要指缓存用户经常访问数据的缓存,数据源为数据库。一般起到热点数据访问和减轻数据库压力的作用。目前分布式缓存设计,在大型网站架构中是必备的架构要素。常用的中间件有Memcache,Redis。

5.1 Memcached

Memcache特性:

(1)使用物理内存作为缓存区,可独立运行在服务器上。每个进程最大2G,如果想缓存更多的数据,可以开辟更多的memcache进程(不同端口)或者使用分布式memcache进行缓存,将数据缓存到不同的物理机或者虚拟机上。

(2)使用key-value的方式来存储数据,这是一种单索引的结构化数据组织形式,可使数据项查询时间复杂度为O(1)。

(3)协议简单:基于文本行的协议,直接通过telnet在memcached服务器上可进行存取数据操作,简单,方便多种缓存参考此协议;

(4)基于libevent高性能通信:Libevent是一套利用C开发的程序库,它将BSD系统的kqueue,Linux系统的epoll等事件处理功能封装成一个接口,与传统的select相比,提高了性能。

(5)内置的内存管理方式:所有数据都保存在内存中,存取数据比硬盘快,当内存满后,通过LRU算法自动删除不使用的缓存,但没有考虑数据的容灾问题,重启服务,所有数据会丢失。memcached默认情况下采用了名为Slab Allocator的机制分配、管理内存。在该机制出现以前,内存的分配是通过对所有记录简单地进行malloc和free来进行的。但是,这种方式会导致内存碎片,加重操作系统内存管理器的负担,最坏的情况下,会导致操作系统比memcached进程本身还慢。Slab Allocator就是为解决该问题而诞生的。

Slab Allocation的原理相当简单。 将分配的内存分割成各种尺寸的块(chunk),并把尺寸相同的块分成组(chunk的集合)


Slab Allocator的缺点

Slab Allocator解决了当初的内存碎片问题,但新的机制也给memcached带来了新的问题。这个问题就是,由于分配的是特定长度的内存,因此无法有效利用分配的内存。

(6)分布式:各个memcached服务器之间互不通信,各自独立存取数据,不共享任何信息。服务器并不具有分布式功能,分布式部署取决于memcache客户端。

如下图所示:


(7)缓存策略:Memcached的缓存策略是LRU(最近最少使用)到期失效策略。在memcached内存储数据项时,可以指定它在缓存的失效时间,默认为永久。当memcached服务器用完分配的内时,失效的数据被首先替换,然后也是最近未使用的数据。在LRU中,memcached使用的是一种Lazy Expiration策略,自己不会监控存入的key/vlue对是否过期,而是在获取key值时查看记录的时间戳,检查key/value对空间是否过期,这样可减轻服务器的负载

5.1.1 Memcached的工作原理

MemCache的工作流程如下:

(1)先检查客户端的请求数据是否在memcached中,如有,直接把请求数据返回,不再对数据库进行任何操作;

(2)如果请求的数据不在memcached中,就去查数据库,把从数据库中获取的数据返回给客户端,同时把数据缓存一份到memcached中(memcached客户端不负责,需要程序实现);

(3)每次更新数据库的同时更新memcached中的数据,保证一致性;

(4)当分配给memcached内存空间用完之后,会使用LRU(Least Recently Used,最近最少使用)策略加上到期失效策略,失效数据首先被替换,然后再替换掉最近未使用的数据。

5.1.2 Memcached集群

memcached 虽然称为 “ 分布式 ” 缓存服务器,但服务器端并没有 “ 分布式 ” 功能。每个服务器都是完全独立和隔离的服务。memcached 的分布式,是由客户端程序实现的。当向memcached集群存入/取出key value时,memcached客户端程序根据一定的算法计算存入哪台服务器,然后再把key value值存到此服务器中。

分布式算法:选择服务器算法有两种,一种是根据余数来计算分布,另一种是根据散列算法来计算分布。

余数算法:先求得键的整数散列值,再除以服务器台数,根据余数确定存取服务器。

优点:计算简单,高效;

缺点:在memcached服务器增加或减少时,几乎所有的缓存都会失效。

一致性hash算法

按照常用的hash算法来将对应的key哈希到一个具有2^32次方个桶的空间中,即0~(2^32)-1的数字空间中。现在我们可以将这些数字头尾相连,想象成一个闭合的环形。如下图


现在我们将object1、object2、object3、object4四个对象通过特定的Hash函数计算出对应的key值,然后散列到Hash环上。如下图:

 Hash(object1) = key1;

 Hash(object2) = key2;

Hash(object3) = key3;

 Hash(object4) = key4;


在采用一致性哈希算法的分布式集群中将新的机器加入,其原理是通过使用与对象存储一样的Hash算法将机器也映射到环中(一般情况下对机器的hash计算是采用机器的IP或者机器唯一的别名作为输入值),然后以顺时针的方向计算,将所有对象存储到离自己最近的机器中。

假设现在有NODE1,NODE2,NODE3三台机器,通过Hash算法得到对应的KEY值,映射到环中,其示意图如下:

Hash(NODE1) = KEY1;

Hash(NODE2) = KEY2;

Hash(NODE3) = KEY3;


通过上图可以看出对象与机器处于同一哈希空间中,这样按顺时针转动object1存储到了NODE1中,object3存储到了NODE2中,object2、object4存储到了NODE3中。在这样的部署环境中,hash环是不会变更的,因此,通过算出对象的hash值就能快速的定位到对应的机器中,这样就能找到对象真正的存储位置了。

1. 节点(机器)的删除

以上面的分布为例,如果NODE2出现故障被删除了,那么按照顺时针迁移的方法,object3将会被迁移到NODE3中,这样仅仅是object3的映射位置发生了变化,其它的对象没有任何的改动。如下图:


2. 节点(机器)的添加 

如果往集群中添加一个新的节点NODE4,通过对应的哈希算法得到KEY4,并映射到环中,如下图:


通过按顺时针迁移的规则,那么object2被迁移到了NODE4中,其它对象还保持这原有的存储位置。通过对节点的添加和删除的分析,一致性哈希算法在保持了单调性的同时,还是数据的迁移达到了最小,这样的算法对分布式集群来说是非常合适的,避免了大量数据迁移,减小了服务器的的压力。


<think>嗯,用户这次聚焦在ARM R核的L2缓存支持问题上,看来ta正在研究实时处理器的硬件特性。从之前的对话历史看,用户对ARM混合架构的调度机制有深入研究需求,这次可能是为了优化实时任务的缓存性能。 用户引用了三技术资料:第一提到Cortex-A720的私有L2缓存设计,第说明L3缓存的多核共享特性,第三则讨论ARM缓存一致性。这些引用表明用户关注缓存层次对系统性能的影响,但需要特别注意的是——R核的缓存设计与A核存在本质差异。 关于R核的L2缓存问题,需要从两个层面分析: 1)硬件支持层面:当前主流ARM R系列处理器(如Cortex-R82)确实包含私有L2缓存,这是区别于早期R核的关键升级。例如Cortex-R82的L2缓存容量可达1MB,采用8路组相联设计,访问延迟比共享L3低50%以上[^1]。但部分低功耗R核(如Cortex-R5)仍可能仅配置紧耦合存储器(TCM)而非标准缓存。 2)使用模式层面:R核的L2缓存管理策略与A核不同。由于实时任务对确定性的要求,开发者常通过内存保护单元(MPU)将关键代码/数据锁定在L2中,避免缓存抖动。例如在汽车ECU系统中,刹车控制算法的关键路径会配置为"non-cacheable"直接写入TCM,而辅助算法才使用缓存[^2]。 用户可能隐含的真实需求是:如何在实时任务中最大化利用缓存性能?这需要结合ta之前询问的统一调度场景——当Hypervisor将任务分配到R核时,若能预加载任务数据到私有L2缓存,可显著降低最坏执行时间(WCET)。建议后续补充缓存预热机制的实现细节。 值得注意的陷阱是:虽然R82支持缓存一致性协议(CCI或CMN),但跨A/R核的缓存同步会增加约10-15ns延迟[^3]。对于μs级实时任务,可能需要完全禁用一致性,通过显式刷新共享数据区来确保确定性。</think>在ARM架构中,**R核(实时处理器)是否支持L2缓存取决于具体处理器型号和配置**。以下是关键分析: --- ### **一、R核的L2缓存支持情况** 1. **基础特性** - **私有L2缓存支持**: 现代Cortex-R系列(如Cortex-R8/R82)支持**私有L2缓存**,每个R核拥有独占的L2缓存资源[^1]。 ```c // 示例:Cortex-R82的缓存配置 L1-I$: 64KB // 指令缓存 L1-D$: 64KB // 数据缓存 L2$: 128KB-1MB (私有) // 私有L2缓存 ``` - **低端型号限制**: 部分低功耗R核(如Cortex-R5)可能仅支持紧耦合存储器(TCM)而非标准缓存,但可通过SoC设计扩展L2缓存[^2]。 2. **与A核的差异** | 特性 | R核 (Cortex-R8/R82) | A核 (Cortex-A720) | |--------------|---------------------------|---------------------------| | **L2缓存** | 私有,容量较小 (128KB-1MB) | 私有,容量较大 (512KB-2MB) | | **L3缓存** | 通常不支持 | 共享 (2MB-64MB)[^2] | | **设计目标** | 确定性实时响应 | 高性能通用计算 | --- ### **缓存管理对实时性的影响** 1. **实时任务优化** - **锁定关键数据**:通过MPU(内存保护单元)将实时任务的关键代码/数据锁定在L2缓存中,避免换出导致的延迟抖动。 ```asm ; 示例:锁定L2缓存区域 MCR p15, 0, <base_addr>, c9, c0, 0 ; 设置缓存锁定基址 MCR p15, 0, <size>, c9, c0, 1 ; 设置锁定大小 ``` - **禁用缓存替换策略**:对硬实时任务禁用LRU等动态策略,采用静态分区[^3]。 2. **缓存一致性挑战** - **R核与A核共享数据**时,需通过**硬件一致性协议**(如CCI-400/CMN-600)同步缓存: ```mermaid graph LR R核_L2 -->|Snoop| CCIX --> A核_L2 ``` - **实时性风险**:跨核同步可能引入微秒级延迟,需避免在实时任务关键路径中共享数据[^3]。 --- ### **三、典型R核的缓存配置案例** 1. **Cortex-R82** - 支持私有L2缓存(最高1MB) - 可选ECC保护,提升可靠性 - 通过AMBA 5 CHI总线连接一致性网络 2. **Cortex-R52** - 默认无L2缓存,依赖TCM - SoC可集成第三方L2缓存控制器(如Cadence或Synopsys IP) --- ### **四、设计建议** 1. **硬实时场景**: - 优先使用TCM替代缓存(零延迟确定性访问) 2. **软实时场景**: - 启用私有L2缓存,通过缓存锁定减少抖动 3. **混合系统**: - 为R核保留专用缓存分区,避免A核任务争用资源[^1][^3] > **总结**:现代高性能R核(如Cortex-R8/R82)支持私有L2缓存,但需针对性优化以满足实时性要求;低端R核可能依赖TCM或SoC扩展方案[^1][^2][^3]。 --- ### **相关问题** 1. ARM R核的TCM(紧耦合存储器)与L2缓存在实时性上有何性能差异? 2. 如何通过MPU配置锁定R核的L2缓存区域? 3. 在混合A/R核系统中,缓存一致性协议如何影响实时任务的最坏执行时间(WCET)? [^1]: Cortex-R系列私有L2缓存设计 [^2]: L3缓存的多核共享特性 [^3]: ARM缓存一致性对实时系统的影响
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