缓存的基本原理

本文深入探讨缓存的工作原理,包括时间局部性和空间局部性的概念,并通过实例说明如何优化缓存性能,确保数据高效访问。

缓存的基本原理

缓存工作的原则,就是“引用的局部性”,这可以分为时间局部性和空间局部性。空间局部性是指CPU在某一时刻需要,那么很可能下一步就需要其附近的数据;时间局部性是指当某个数据被访问过一次之后,过不了多久时间就会被再一次访问。对于应用程序而言,不管是指令流还是数据流都会出现引用的局部性现象。

举个简单的例子,比如在播放DVD影片的时候,DVD数据由一系列字节组成,这个时候CPU会依次从头处理到尾地调用DVD数据,如果CPU这次读取DVD数据为130秒,那么下次读取的时候就会从131秒开始,因此这种情况下有序排列的数据都是依次被读入CPU进行处理。从数据上来看,对于Word一类的应用程序通常都有着较好的空间局部性。用户在使用中不会一次打开78个文档,不会在其中某一个文档中打上几个词就换另一个。大多数用户都是打开一两个文档,然后就是长时间对它们进行处理而不会做其他事情。这样在内存中的数据都会集中在一个区域中,也就可以被CPU集中处理。

从程序代码上来考虑,设计者通常也会尽量避免出现程序的跳跃和分支,让CPU可以不中断地处理大块连续数据。游戏、模拟和多媒体处理程序通常都是这方面的代表,以小段代码连续处理大块数据。不过在办公运用程序中,情况就不一样了。改动字体,改变格式,保存文档,都需要程序代码不同部分起作用,而用到的指令通常都不会在一个连续的区域中。于是CPU就不得不在内存中不断跳来跳去寻找需要的代码。这也就意味着对于办公程序而言,需要较大的缓存来读入大多数经常使用的代码,把它们放在一个连续的区域中。如果缓存不够,就需要缓存中的数据,而如果缓存足够大的话,所有的代码都可以放入,也就可以获得最高的效率。同理,高端的数据应用以及游戏应用则需要更高容量的缓存。

原文

http://baike.baidu.com/view/907.htm

考虑可再生能源出力不确定性的商业园区用户需求响应策略(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“考虑可再生能源出力不确定性的商业园区用户需求响应策略”展开,结合Matlab代码实现,研究在可再生能源(如风电、光伏)出力具有不确定性的背景下,商业园区如何制定有效的需求响应策略以优化能源调度和提升系统经济性。文中可能涉及不确定性建模(如场景生成与缩减)、优化模型构建(如随机规划、鲁棒优化)以及需求响应机制设计(如价格型、激励型),并通过Matlab仿真验证所提策略的有效性。此外,文档还列举了大量相关的电力系统、综合能源系统优化调度案例与代码资源,涵盖微电网调度、储能配置、负荷预测等多个方向,形成一个完整的科研支持体系。; 适合人群:具备一定电力系统、优化理论和Matlab编程基础的研究生、科研人员及从事能源系统规划与运行的工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习如何建模可再生能源的不确定性并应用于需求响应优化;②掌握使用Matlab进行商业园区能源系统仿真与优化调度的方法;③复现论文结果或开展相关课题研究,提升科研效率与创新能力。; 阅读建议:建议结合文中提供的Matlab代码实例,逐步理解模型构建与求解过程,重点关注不确定性处理方法与需求响应机制的设计逻辑,同时可参考文档中列出的其他资源进行扩展学习与交叉验证。
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