使用profile和cachetune提高cache命中率
数据库性能调优中的瓶颈定位与解决方法
数据库性能调优中的瓶颈定位与解决方法在进行数据库性能调优时，识别和解决瓶颈是一个至关重要的步骤。
数据库瓶颈会导致性能下降，影响应用程序的响应时间，降低用户体验。
本文将介绍数据库性能调优中常见的瓶颈，并提供相应的解决方法，帮助您更好地优化数据库性能。
一、磁盘IO瓶颈磁盘IO瓶颈是数据库性能调优中经常遇到的问题。
它指的是当数据库需要大量的读写操作时，磁盘无法以足够高的速度响应请求，导致性能下降。
下面是一些解决磁盘IO瓶颈的方法：1. 使用RAID技术：RAID可以将多个磁盘组合成一个逻辑磁盘，从而提高数据的读写速度和容错能力。
常见的RAID级别有RAID 0、RAID 1、RAID 5等，根据应用需求选择合适的RAID级别。
2. 使用SSD磁盘：相比于传统的机械磁盘，固态硬盘（SSD）具有更快的读写速度和更低的延迟。
将数据库的存储设备替换为SSD磁盘可以显著提高数据库的性能。
3. 使用分区和索引：通过将数据分成较小的块并使用索引进行访问，可以减少对磁盘的IO操作，提高数据库的查询和更新性能。
二、查询优化瓶颈查询是数据库最常见的操作，但是不正确的查询方式和缺乏优化可能导致性能下降。
以下是一些解决查询优化瓶颈的方法：1. 使用合适的索引：索引可以加快查询速度，但是过多或者过少的索引都会对数据库性能产生负面影响。
根据实际查询需求和数据分布情况，选择合适的索引来优化查询性能。
2. 避免全表扫描：全表扫描是指没有使用索引，而是对整个表进行扫描的查询操作。
全表扫描通常会导致性能下降，尽量避免全表扫描，使用索引来加速查询。
3. 使用合适的算法：对于一些复杂的查询，选择适当的算法可以提高查询性能。
例如，对于大数据集合的连接操作，可以考虑使用哈希连接或者排序合并连接来加快查询速度。
三、内存不足瓶颈数据库的内存不足可能导致瓶颈，因为内存是数据库缓存和执行查询所需的关键资源。
以下是一些解决内存不足瓶颈的方法：1. 增加内存容量：将更多的内存分配给数据库，可以提高缓存的效果，降低磁盘IO的需求，从而提高查询和更新操作的性能。
缓存命中率提升与淘汰策略
缓存命中率提升与淘汰策略缓存命中率提升与淘汰策略在计算机科学领域，缓存是一种提高计算机性能的常用技术。
缓存是一个存储器子系统，用于临时存储经常访问的数据，以提供更快的访问速度。
缓存的命中率是衡量缓存效果的一个重要指标，即缓存中所存储的数据与应用程序所需数据之间的匹配程度。
提高缓存命中率不仅可以提高计算机系统的性能，还可以减少对主存储器的访问次数，从而降低系统的能耗。
要提高缓存命中率，我们需要采取一些策略。
首先，合理设置缓存的大小是至关重要的。
如果缓存太小，可能无法容纳所有的热点数据，导致命中率下降。
相反，如果缓存太大，可能会导致空间浪费。
因此，根据实际应用场景和数据访问模式，选择合适的缓存大小是非常重要的。
其次，淘汰策略也对缓存命中率起着重要的影响。
淘汰策略是指当缓存已满时，选择哪些数据替换出缓存以腾出空间给新的数据。
常见的淘汰策略包括最近最少使用（LRU）、最近最常使用（LFU）和随机淘汰等。
LRU是一种基于时间局部性原理的淘汰策略，它认为最近使用的数据更有可能再次被使用。
LFU则是一种基于频率局部性原理的淘汰策略，它认为频繁使用的数据更有可能再次被使用。
而随机淘汰策略则是一种不考虑数据使用情况的淘汰策略，它将缓存中的数据随机替换出去。
在实际应用中，选择适合的淘汰策略是非常重要的。
如果数据的访问模式比较稳定，那么LRU可能是一个不错的选择。
它能够较好地利用时间局部性原理，将最近使用的数据保持在缓存中，从而提高命中率。
但是，如果数据的访问模式比较突发或者难以预测，那么LFU可能是更合适的选择。
它能够较好地利用频率局部性原理，将频繁使用的数据保持在缓存中，从而提高命中率。
除了缓存大小和淘汰策略外，还有其他一些技术手段可以提高缓存命中率。
例如，使用多级缓存可以进一步提高命中率。
多级缓存将缓存分为多个层次，每个层次的缓存大小和淘汰策略可以根据实际需求进行优化。
此外，使用预取技术和预取算法也可以提高缓存命中率。
多核cpu cache替换算法
多核cpu cache替换算法多核CPU Cache替换算法是指在多核处理器中，当缓存容量已满时，如何选择和替换缓存中的数据，以便为新数据腾出空间。
以下是几种常见的多核CPU Cache替换算法：1. 随机替换算法（Random Replacement）：随机选择一个缓存块进行替换。
优点是实现简单，但缺点是可能会导致缓存命中率下降。
2. 先进先出算法（FIFO Replacement）：将最早进入缓存的块进行替换。
优点是实现简单，但缺点是可能会导致缓存命中率下降，尤其是当缓存已经存在热点数据时。
3. 最近最少使用算法（LRU Replacement）：将最近最少使用的块进行替换。
优点是可以提高缓存命中率，但缺点是需要额外的存储空间来记录每个缓存块的访问时间。
4. 基于时间的替换算法（Time-Based Replacement）：将最长时间未被访问的块进行替换。
优点是可以提高缓存命中率，但缺点是需要额外的存储空间来记录每个缓存块的访问时间。
5. 基于频率的替换算法（Frequency-Based Replacement）：将最不经常使用的块进行替换。
优点是可以提高缓存命中率，但缺点是需要额外的存储空间来记录每个缓存块的访问频率。
6. 基于大小置换算法（Size-Based Replacement）：将最小/最大的块进行替换。
优点是可以提高缓存命中率，但缺点是需要额外的存储空间来记录每个缓存块的大小。
7. 基于局部性替换算法（Spatial/Temporal Replacement）：将与当前访问模式最不匹配的块进行替换。
优点是可以提高缓存命中率，但缺点是需要额外的存储空间来记录每个缓存块的访问模式。
8. 基于关联性替换算法（Associative Replacement）：将与当前访问最不相关的块进行替换。
优点是可以提高缓存命中率，但缺点是需要额外的存储空间来记录每个缓存块的相关性。
以上这些多核CPU Cache替换算法都有各自的优缺点，选择哪种算法取决于具体的系统和应用场景。
cpu cache无效的方法
CPU缓存无效是指将CPU缓存中的数据与内存中的数据不一致，可能会导致程序错误和数据不准确。
为了解决CPU缓存无效的问题，可以采取以下方法：1. 内存屏障（Memory Barrier）：内存屏障是一种特殊的指令，用于确保CPU缓存中的数据与内存中的数据一致。
内存屏障可以分为读屏障、写屏障和全屏障。
通过插入适当的内存屏障指令，可以强制CPU刷新缓存并与内存同步。
2. 缓存刷新（Cache Flushing）：缓存刷新是一种将CPU缓存中的数据刷新到内存的操作。
可以使用特定的指令或者系统调用来执行缓存刷新操作。
在需要保证数据一致性的时候，可以在关键代码段前后执行缓存刷新操作。
3. 写入内存（Write to Memory）：在对共享数据进行修改后，可以将数据直接写入内存，而不是仅仅修改CPU缓存中的数据。
这样可以确保其他CPU核心或者设备可以读取到最新的数据。
4. 使用原子操作（Atomic Operations）：原子操作是一种不可中断的操作，可以确保对共享数据的读取和写入是原子性的。
原子操作可以避免多线程同时访问共享数据时的竞态条件和数据不一致问题。
5. 使用同步机制（Synchronization）：使用同步机制，如互斥锁、信号量、条件变量等，可以保证多线程访问共享数据的顺序和一致性。
同步机制可以防止多线程同时访问和修改共享数据，从而避免CPU缓存无效的问题。
6. 使用缓存一致性协议（Cache Coherence Protocol）：缓存一致性协议是一种硬件级别的机制，用于确保多个CPU核心或者多个设备之间的缓存一致性。
通过使用缓存一致性协议，可以自动处理CPU缓存无效的问题，无需手动干预。
在编写程序时，应该注意避免出现CPU缓存无效的情况，尽量使用同步机制和原子操作来保证数据的一致性。
如果确实需要处理CPU缓存无效的问题，可以根据具体的硬件和平台，选择合适的方法来解决。
同时，也可以借助工具和调试器来检测和解决CPU缓存无效的问题。
提高缓存命中的方法
提高缓存命中的方法在网络应用中，缓存是提高性能的重要手段，缓存命中率是衡量缓存性能的关键指标之一。
缓存命中率越高，意味着缓存利用率越高，网络应用的响应速度也越快。
下面将介绍一些提高缓存命中率的方法。
1. 合理设置缓存过期时间缓存过期时间是指缓存数据在缓存中存储的时间，过期后需要重新从源服务器获取数据。
合理设置缓存过期时间可以避免缓存数据过期而造成的无效请求，从而提高缓存命中率。
通常情况下，缓存过期时间应该根据数据的更新频率来设置，频繁更新的数据可以设置较短的过期时间，而不经常更新的数据可以设置较长的过期时间。
2. 选择合适的缓存策略缓存策略是指缓存数据的存储和替换策略。
常见的缓存策略有先进先出（FIFO）、最近最少使用（LRU）、最不常用（LFU）等。
选择合适的缓存策略可以提高缓存命中率。
如对于热点数据可以采用LRU策略，而对于长尾数据可以采用LFU策略。
3. 使用CDN加速CDN（Content Delivery Network）是指内容分发网络，可以将网络资源缓存到离用户较近的节点上，从而提高用户访问速度。
使用CDN可以减少请求源服务器的次数，提高缓存命中率。
同时，CDN还可以提供更快的网络连接和更高的带宽，从而进一步提高网络性能。
4. 使用缓存预热技术缓存预热是指在用户请求到来之前，将热点数据提前加载到缓存中。
使用缓存预热技术可以避免用户请求到来时缓存为空而造成的缓存未命中，从而提高缓存命中率。
缓存预热的方式可以通过定时任务、手动触发等方式实现。
5. 使用分布式缓存分布式缓存是指将缓存数据分布到多个节点上，从而提高缓存的容量和性能。
使用分布式缓存可以避免单点故障和容量限制，从而提高缓存命中率。
同时，分布式缓存还可以提供更快的数据访问速度和更高的并发处理能力。
总结提高缓存命中率是提高网络应用性能的重要手段之一。
通过合理设置缓存过期时间、选择合适的缓存策略、使用CDN加速、使用缓存预热技术和使用分布式缓存等方法可以提高缓存命中率，进而提高网络应用性能。
heap profiler使用
heap profiler使用Heap Profiler（堆分析器）是一种用于分析和优化程序内存使用的工具。
它可以帮助开发人员找到内存泄漏和内存使用不当的问题，并提供解决方案。
本文将介绍Heap Profiler的基本原理和使用方法。
一、Heap Profiler的基本原理Heap Profiler通过监视程序运行时的堆内存分配和释放情况，来收集内存使用的统计信息。
它会记录每个内存块的大小、地址和分配/释放操作的时间戳。
借助这些信息，Heap Profiler可以生成详细的内存分配情况报告，帮助开发人员发现内存泄漏、内存使用不当和内存碎片化等问题。
二、Heap Profiler的使用方法1. 引入Heap Profiler库：首先，在需要分析的程序中引入Heap Profiler的库文件。
根据不同的编程语言和开发环境，可能需要进行相应的配置和设置。
2. 启动Heap Profiler：在程序运行前或运行过程中，通过调用Heap Profiler的API来启动它。
启动Heap Profiler后，它将开始监视程序的堆内存分配和释放情况。
3. 运行程序：运行程序，让Heap Profiler记录内存分配和释放的操作。
可以模拟真实场景下的程序运行，以获得更准确的分析结果。
4. 生成报告：当程序运行结束或达到一定条件时，可以通过Heap Profiler提供的API来生成内存分配报告。
报告中包含了各个内存块的大小、地址、分配/释放操作的时间戳等信息。
5. 分析报告：根据生成的报告，开发人员可以分析内存分配情况，找出内存泄漏和内存使用不当的问题。
报告中通常会标注出内存泄漏的位置和造成内存泄漏的原因，方便开发人员进行调试和修复。
6. 优化程序：根据分析结果，开发人员可以对程序进行优化，减少内存泄漏和内存使用不当的情况。
比如，释放不再使用的内存块、使用合适的数据结构等。
三、Heap Profiler的优势和适用场景1. 发现内存泄漏：Heap Profiler可以帮助开发人员发现程序中的内存泄漏问题，指出造成内存泄漏的原因和位置。
分析影响cache命中率的因素
分析影响cache命中率的因素摘要：存储器是计算机的核心部件之一。
由于CPU和主存在速度上的存在着巨大差异，现代计算机都在CPU和主存之间设置一个高速、小容量的缓冲存储器cache。
而它完全是是由硬件实现，所以它不但对应用程序员透明，而且对系统程序员也是透明的。
Cache对于提高整个计算机系统的性能有着重要的意义，几乎是一个不可缺少的部件。
关键字：cache容量；失效率；块大小；相联度；替换策略。
一、概述存储器是计算机的核心部件之一。
其性能直接关系到整个计算机系统性能的高低。
如何以合理的价格，设计容量和速度都满足计算机系统要求的存储器系统，始终是计算机系统结构设计的中关键的问题之一。
计算机软件设计者和计算机用户对于存储器容量的需求是没有止境的，他们希望容量越大越好，而且要求速度快、价格低。
仅用单一的存储器是很难达到这一需求目标的。
较好的方法是采用存储层次，用多种存储器构成存储器的层次结构。
其中“cache-主存”和“主存-辅存”层次是常见的两种层次结构，几乎所有现代的计算机都同时具有这两种层次。
我们都知道，程序在执行前，需先调入主存。
在这里主要讨论的是“cache-主存”层次。
“cache-主存”是在为了弥补主存速度的不足，这个层次的工作一般来说，完全是由硬件实现，所以它不但对应用程序员透明，而且对系统程序员也是透明的。
如前所述，为了弥补CPU和主存在速度上的巨大差异，现代计算机都在CPU和主存之间设置一个高速、小容量的缓冲存储器cache。
Cache对于提高整个计算机系统的性能有着重要的意义，几乎是一个不可缺少的部件。
Cache是按块进行管理的。
Cache和主存均被分割成大小相同的块。
信息以块为单位调入cache。
相应的，CPU的访存地址被分割成两部分：块地址和块内位移。
在这里的cache专指CPU和主存之间的cache。
对Cache的性能分析可以从三个方面进行：降低失效率、减少失效开销、减少Cache命中时间。
如何评估缓存的命中率和命中效果？
如何评估缓存的命中率和命中效果？一、了解缓存的基本原理及其作用缓存是计算机系统中的一种高速存储器，用于临时保存经常访问的数据，从而提高系统的读取速度和响应时间。
在评估缓存的命中率和命中效果之前，我们需要对缓存的基本原理及其在系统中的作用有所了解。
二、评估缓存的命中率缓存的命中率是评估缓存效果的重要指标之一，它反映了缓存中所保存数据被程序访问的情况。
评估缓存的命中率可以通过以下几个步骤进行：1. 收集访存轨迹数据：通过记录程序的内存访问情况，包括读取和写入操作，可以获得程序的访存轨迹数据。
2. 模拟缓存访问过程：根据收集到的访存轨迹数据，可以将其用于模拟缓存的访问过程，并统计缓存中的命中次数。
3. 计算命中率：通过统计缓存中的命中次数和总的访存次数，可以计算出缓存的命中率。
命中率越高，说明缓存的效果越好。
评估缓存的命中效果缓存的命中效果反映了缓存在提高系统性能方面的效果。
除了命中率以外，还可以从以下几个方面来评估缓存的命中效果：1. 响应时间：缓存的命中率越高，系统的响应时间就越短。
可以通过比较使用缓存和不使用缓存的情况下，系统的响应时间来评估缓存的命中效果。
2. 整体性能提升：缓存的命中效果直接影响系统的整体性能提升。
通过使用缓存，可以减少对主存的访问次数，从而降低访存延迟，提高系统的整体性能。
3. 节省能源：使用缓存可以降低对主存的访问次数，减少系统的能耗。
缓存的命中效果越好，节省的能源也越多。
综上所述，评估缓存的命中率和命中效果是衡量缓存性能的重要指标。
只有通过深入了解缓存的原理，并采取科学有效的评估方法，才能提高系统的性能和效率。
希望本文所介绍的评估方法能为读者提供一定的参考，以便更好地评估和优化系统的缓存设计。
在性能调优中最常用的10种技术,提升系统性能
在性能调优中最常用的10种技术，提升系统性能在今天的数字化时代中，计算机已经成为了人们生活中不可或缺的一部分。
我们可以使用计算机完成大量的工作，然而，随着计算机使用的频率越来越高，人们也开始对计算机的性能提出了更高的需求。
计算机的性能一旦低于预期值，那么不仅会对用户的使用体验造成巨大的影响，还会导致业务系统不能按时正确地运行，严重的还会影响到公司的业务发展。
为了保证计算机的性能满足需求，性能调优技术已经成为不可或缺的一部分。
在性能调优中，有很多种技术，下面将介绍性能调优中最常用的10种技术，以提升系统性能为目标。
1. 合理配置硬件资源首先要保证计算机硬件资源是满足应用要求的。
如果计算机的硬件配置过低，那么无论如何都无法保证其性能。
另外，在硬件配置相对合理的情况下，还需要根据应用的特点，合理分配硬件资源，如内存、磁盘和CPU等。
2. 强制缓存机制缓存机制是提高系统性能的一个非常重要的技术，可以将一些数据缓存在内存中，以便更快地访问这些数据。
不过，有些数据如果长时间不变化，就可以被强制缓存，直到过期时间。
这样做可以减少网络请求量，提高系统的性能。
3. 消息队列应用消息队列可以将请求按顺序分发给不同的处理器，并在处理完毕后返回结果，这样处理过程都在异步中完成，从而降低了请求数和响应时间。
这种技术通常用于后台和高负载应用系统。
4. 防止过多的数据库访问当我们访问数据库的时候，通常会使用SQL语句，查询结果也是通过SQL 语句来获取的。
如果过多地访问数据库，那么就会造成系统对数据库资源的浪费，导致系统性能下降。
为了避免这种情况的发生，可以尽量避免频繁地访问数据库，而采用缓存机制和内存读写操作等方法来优化数据库操作。
5. 合理配置并发线程数现在的系统通常都是多线程，这种设备可以同时处理多个请求，从而提高系统的吞吐量。
但是如果线程数太多，也会给系统带来一定的压力，而线程数过少又会影响系统的并发能力。
因此，要合理配置并发线程数，以达到最优效果。
LruCache：提高DSP系统性能的高效缓存机制
缓存机制
目录
CONTENTS
01
DSP系统中的LruCache缓存机制
02
引入LruCache提高美团DSP系统性 能
DSP系统中的LruCache缓存机制
引入LruCache的原因
1. LruCache是一种高效的缓存机制，可降低DSP系统中的平均响应时 间。 2. 美团平台引入LruCache，以提高DSP系统的性能。 3. LruCache + 键值存储数据库的机制将远端数据变为本地缓存数据， 提高数据获取速度。 4. LruCache通过清退机制，维持服务内存占用在安全区间，保证系统 稳定运行。
幻灯片3
1. 幻灯片3：产品特性与优势 2. 幻灯片3：市场定位与目标客户 3. 幻灯片3：竞争分析与差异化策略 4. 幻灯片3：营销策略与推广方案
幻灯片4
幻灯片4： 1. 主题：探讨人工智能在医疗领域的应用 2. 内容：介绍AI辅助诊断、智能手术、药物研发等方面的实际案例 3. 结论：人工智能技术为医疗行业带来显著的效率提升和质量改善 4. 展望：未来AI将会在更多领域发挥巨大作用，助力医疗行业的创新与 发展
1. 比较实验：引入HashLruCache前后Top999耗时对比 2. 数据收集：记录HashLruCache使用前后的请求耗时 3. 实验结果：展示两组数据的对比图表 4. 趋势分析：分析Top999耗时变化趋势 5. 结论：评估HashLruCache对性能的改善效果
HashLruCache分片数量耗时对比图
应用演进
1. 引入LruCache。 2. LruCache增加时效清退机制。 3. HashLruCache满足高QPS应用场景。 4. 零拷贝机制。 5. 不断优化系统性能。
Cache命中率分析工具的使用(附源代码)
题目：安装一种Cache命中率分析工具，并现场安装、演示。
一、什么是CPU-CacheCPU缓存（Cache Memory）是位于CPU与内存之间的临时存储器，它的容量比内存小的多但是交换速度却比内存要快得多。
高速缓存的出现主要是为了解决CPU运算速度与内存读写速度不匹配的矛盾，因为CPU运算速度要比内存读写速度快很多，这样会使CPU花费很长时间等待数据到来或把数据写入内存。
在缓存中的数据是内存中的一小部分，但这一小部分是短时间内CPU即将访问的，当CPU调用大量数据时，就可先缓存中调用，从而加快读取速度。
CPU包含多个核心，每个核心又有独自的一级缓存（细分成代码缓存和数据缓存）和二级缓存，各个核心之间共享三级缓存，并统一通过总线与内存进行交互。
二、关于Cache Line整个Cache被分成多个Line，每个Line通常是32byte或64byte，Cache Line是Cache和内存交换数据的最小单位，每个Cache Line包含三个部分Valid：当前缓存是否有效Tag：对应的内存地址Block：缓存数据三、Cache命中率分析工具选择1、Linux平台：Valgrind分析工具；2、Windows平台如下：java的Jprofiler；C++的VisualStudio2010及以后的版本中自带profile工具；Application Verifier；intel vtune等。
四、选用Valgrind分析工具在Linux-Ubuntu14.04环境下实验1.Valgrind分析工具的常用命令功能：memcheck：检查程序中的内存问题，如泄漏、越界、非法指针等。
callgrind：检测程序代码的运行时间和调用过程，以及分析程序性能。
cachegrind：分析CPU的cache命中率、丢失率，用于进行代码优化。
helgrind：用于检查多线程程序的竞态条件。
massif：堆栈分析器，指示程序中使用了多少堆内存等信息。
多核cache亲和性
多核cache亲和性综述概述利用亲和性这种特性可以降低进程转移带来的性能损失，提高cache命中率，同时利用该特性可以充分利用片上所有的cache来加速串行程序的执行。
但要利用该特性需要操作系统调度程序的支持，同时要求有一定的硬件的支持。
经过研究，cache亲和性对单核多处理器的性能提升不大，但对于多核多处理器能带来很大的性能提升。
该文主要介绍了亲和性的定义，亲和性对性能的影响，最后怎样利用操作系统及硬件支持来充分利用该特性。
引言芯片多处理器（CMP）的已成为当今高性能的多处理器主要形式之一。
对影响性能的关键因素之一便是高速缓存的利用率。
传统的对于高速缓存，每个核心是有自己的私有L1高速缓存，并在同一芯片上所有核心共享的较大二级缓存。
为了提高缓存利用率，我们需要考虑在缓存中的数据重用，在所有核心上共享缓存缓存访问的争夺，和私有缓存间的连贯性缺失率。
亲和性定义：亲和性指进程在给定的cpu或cpu核上运行尽量长的时间而不被转移到别的处理器的倾向性。
在Linux里，内核进程调度器天生就具有软亲和性（soft affinity）的特性，这意味着进程通常不会在处理器或者内核之间频繁迁移。
这种情况是我们希望的，因为进程迁移的频率低意味着产生的负载小，具有更好的性能表现。
在对称多处理(SMP)上，操作系统的进程调度程序必须决定每个CPU上要运行哪些进程。
这带来两项挑战：调度程序必须充分利用所有处理器，避免当一个进程已就绪等待运行，却有一个CPU核心闲置一旁，这显然会降低效率。
然而一个进程一旦被安排在某个CPU核心上运行，进程调度程序也会将它安排在相同的CPU核心上运行。
这会使性能更好，因为将一个进程从一个处理器迁移到另一个处理器是要付出性能代价的。
一般进程会在相同的核或CPU上运行，只会在负载极不均衡的情况下从一个核移往另一个核。
这样可以最小化缓存区迁移效应，同时保证系统中处理器负载均衡。
亲和性程序性能的影响多核处理器的处理器与处理器之间的cache亲和力是通过观察缓存方面积累了一定的进程的状态，即数据或指令后才进行考察的。
计算机系统结构复习试题及答案(非计算)
一．名词解释计算机系统结构：传统机器程序员所看到的计算机属性，即概念性结构与功能特性。
在计算机技术中，把这种本来存在的事物或属性，但从某种角度看又好像不存在的概念称为透明性。
系列机：由同一厂家生产的具有相同系统结构、但具有不同组成和实现的一系列不同型号的计算机。
同构型多处理机系统：由多个同类型或至少担负同等功能的处理机组成，它们同时处理同一作业中能并行执行的多个任务。
堆栈型机器：CPU 中存储操作数的单元是堆栈的机器。
累加器型机器：CPU 中存储操作数的单元是累加器的机器。
通用寄存器型机器：CPU 中存储操作数的单元是通用寄存器的机器。
数据相关：考虑两条指令i 和j，i 在j 的前面，如果下述条件之一成立，则称指令j 与指令 i 数据相关：（1）指令j 使用指令i 产生的结果；（2）指令j 与指令k 数据相关，而指令k 又与指令i 数据相关。
定向：用来解决写后读冲突的。
在发生写后读相关的情况下，在计算结果尚未出来之前，后面等待使用该结果的指令并不见得是马上就要用该结果。
如果能够将该计算结果从其产生的地方直接送到其它指令需要它的地方，那么就可以避免停顿。
向量处理机：指令级并行：简称ILP。
是指指令之间存在的一种并行性，利用它，计算机可以并行执行两条或两条以上的指令。
指令的动态调度：是指在保持数据流和异常行为的情况下，通过硬件对指令执行顺序进行重新安排，以提高流水线的利用率且减少停顿现象。
是由硬件在程序实际运行时实施的。
指令的静态调度：是指依靠编译器对代码进行静态调度，以减少相关和冲突。
它不是在程序执行的过程中、而是在编译期间进行代码调度和优化的。
失效率：CPU 访存时，在一级存储器中找不到所需信息的概率。
失效开销：CPU 向二级存储器发出访问请求到把这个数据调入一级存储器所需的时间。
强制性失效：当第一次访问一个块时，该块不在Cache 中，需要从下一级存储器中调入Cache，这就是强制性失效。
容量失效：如果程序在执行时，所需要的块不能全部调入Cache 中，则当某些块被替换后又重新被访问，就会产生失效，这种失效就称作容量失效。
高速缓存存储器的优化方案与配置建议(八)
高速缓存存储器的优化方案与配置建议在计算机系统中，高速缓存存储器（Cache）起着至关重要的作用。
它是位于处理器和主存之间的一层内存层次结构，用于存储最近被处理器访问过的数据和指令。
通过将数据和指令缓存到高速缓存中，可以大大加快数据访问速度，提高系统的整体性能。
然而，高速缓存的优化和合理的配置是一个复杂的问题，下面我将提出一些优化方案和配置建议。
一、缓存大小与命中率的关系高速缓存的大小对于系统性能有着重要的影响。
一般来说，缓存的大小越大，命中率（Cache Hit Rate）越高，系统性能越好。
但是，增大缓存的大小也会增加成本和能耗。
因此，在确定缓存大小时需要平衡性能需求和成本控制。
一种常见的做法是根据应用程序的访存特征和预算限制，通过实验和分析来确定合适的缓存大小。
二、高速缓存的替换策略当高速缓存已经满了，但需要缓存新的数据和指令时，就需要进行替换操作。
常见的替换策略有最近最少使用（LRU）、先进先出（FIFO）和随机替换（Random Replacement）等。
在实际应用中，选择合适的替换策略对于提高缓存的命中率至关重要。
最近最少使用是一种比较常用的替换策略。
它根据数据和指令的历史使用情况，将最近最少被使用的数据和指令替换出去。
这种策略可以很好地利用程序的局部性原理，提高缓存的命中率。
三、高速缓存的关联度与访问延迟的折衷高速缓存的关联度（Associativity）指的是数据和指令在缓存中的存储位置的选择空间。
一般有直接映射、全关联和组关联等不同的关联度选择方式。
不同的关联度选择方式对于缓存的性能和实现难度有不同的影响。
直接映射缓存是最简单的形式，它将数据和指令按照某种映射函数映射到缓存的某一块。
这种方式的优点是实现简单，但缺点是容易产生冲突，导致较低的缓存命中率。
全关联缓存是最理想的方式，但也是最昂贵的。
组关联缓存则是直接映射和全关联之间的折中选择，通过将缓存划分为多个组，每个组包含多个块，可以在一定程度上提高命中率。
一级缓存命中条件
一级缓存命中条件一级缓存（也称为L1缓存）是位于CPU内部的小型、高速的缓存，用于存储最常用的数据和指令，以提高处理器的访问速度。
一级缓存命中是指处理器在访问一级缓存时找到所需的数据或指令的情况。
一级缓存的命中条件可以归纳为以下几个方面：1.地址匹配：当处理器发出一个地址请求时，一级缓存会将这个地址与缓存中已存储的地址进行比较。
如果地址匹配成功，即请求的数据或指令已经存在于缓存中，则发生一级缓存命中。
2.数据有效性：除了地址匹配外，一级缓存还会检查缓存中的数据是否有效。
当处理器请求一个地址时，缓存会同时提供存储在缓存中的数据的有效性标志。
如果数据有效，则发生一级缓存命中。
3.时间限制：一级缓存通常设计为非常快速的存储，可以在一个时钟周期内完成访问。
所以，一级缓存命中的时间限制也是一个重要的因素。
如果处理器在规定的时间内从一级缓存中获取到所需的数据或指令，则发生一级缓存命中。
4.缓存策略：一级缓存通常采用的是比较简单的缓存策略，例如直接映射、组相联映射等。
在一级缓存命中的条件中，缓存策略的设计也起到了重要的作用。
合理的缓存策略可以提高一级缓存的命中率，从而提高处理器访问速度。
需要注意的是，一级缓存命中并不意味着处理器就不会去访问下一级缓存或主存。
当一级缓存未命中时，处理器会根据缓存的层次结构逐级向上访问，直到找到所需的数据或指令。
因此，合理的层次结构设计和缓存层次之间的数据和指令传递机制也对命中条件有着重要的影响。
总之，一级缓存命中的条件主要包括地址匹配、数据有效性、时间限制和缓存策略等因素。
通过优化这些条件，可以提高一级缓存的命中率，从而提高处理器的访问速度和系统性能。
降低cache失效率的方法
降低cache失效率的方法一、背景Cache失效率指的是在缓存命中率一定的情况下，由于缓存中存在无效访问所导致的无效访问次数占总无效访问次数的比率。
降低cache失效率是提高系统性能的关键之一，因为它可以减少无效访问对系统资源的浪费，提高系统的响应速度和效率。
本文将介绍几种降低cache失效率的方法。
二、方法1. 合理设计缓存策略缓存策略是缓存管理的核心，它决定了缓存中存储的数据和淘汰机制。
在设计缓存策略时，应该充分考虑系统特性和业务需求，根据实际情况选择合适的缓存策略。
例如，可以采用LRU（Least Recently Used）策略，当缓存空间不足时，优先淘汰最近最少使用的数据。
2. 动态调整缓存大小随着系统的运行和业务的变化，缓存大小也需要进行动态调整。
可以通过监控系统性能指标，如响应时间、CPU使用率等，来实时调整缓存大小。
当缓存空间不足时，可以增加缓存空间；当缓存空间过多时，可以考虑淘汰一些无效数据。
3. 优化数据访问模式数据访问模式对cache失效率有很大影响。
可以通过分析数据访问日志和性能监控数据，找出数据访问的热点和规律，优化数据访问模式，减少无效访问的发生。
例如，可以采用数据库分区、分库分表等技术，降低数据访问的复杂性和难度。
4. 增加缓存一致性机制缓存一致性机制可以保证多个缓存之间的数据同步和一致性，减少由于数据不一致导致的无效访问。
可以通过实现缓存协议和接口，实现缓存之间的数据同步和更新，确保数据的一致性。
5. 定期清理无效数据定期清理无效数据是降低cache失效率的重要手段之一。
可以通过分析系统日志和性能监控数据，找出哪些数据已经失效或者不再需要，及时清理缓存中的无效数据。
同时，也可以采用一些算法和技术，如哈希表、排序等，快速淘汰无效数据。
三、实践案例某电商网站为了降低cache失效率，采取了以上几种方法，取得了不错的效果。
具体实践如下：1. 合理设计缓存策略：该电商网站采用了LRU策略，结合数据库分区技术，当某个分区的缓存空间不足时，优先淘汰最近最少使用的数据。
.net memory profiler使用方法
.NET Memory Profiler 是一种用于分析和优化.NET 应用程序内存使用的工具。
以下是使用.NET Memory Profiler 的基本步骤：
1. 下载和安装：首先，你需要从官方网站或者其他可靠的源下载.NET Memory Profiler。
安装后，你就可以将它添加到你的工具箱中了。
2. 选择采样模式：在开始分析之前，你需要选择一种采样模式。
这取决于你的应用程序类型和运行环境。
一般来说，你可能会选择全速运行你的应用程序，同时定期收集堆内存快照。
3. 开始分析：启动 .NET Memory Profiler，选择要分析的应用程序，然后开始分析。
这通常涉及到启动应用程序，然后让它运行一段时间，以便收集足够的内存使用数据。
4. 分析结果：分析完成后，你可以在.NET Memory Profiler 中查看结果。
结果通常包括各种图表和详细报告，帮助你理解应用程序的内存使用情况。
5. 优化：根据分析结果，你可以找出可能存在的问题，例如内存泄漏或者不必要的对象创建。
然后，你可以根据这些信息优化你的代码，以改善应用程序的内存使用情况。
6. 重复：在优化代码并部署到生产环境后，你可能需要再次使用.NET Memory Profiler 来确认你的更改是否有效。
请注意，虽然.NET Memory Profiler 是一种强大的工具，但它并
不能解决所有的内存问题。
在某些情况下，你可能需要更深入地理解你的代码和运行环境，或者可能需要使用其他工具来找到问题的根源。
使用profile和cachetune提高cache命中率
使用profile和cachetune提高cache命中率
使用profile和cachetune提高cache命中率
以前调试时发现CCS在不用版本下编译的.out文件大小完全不同，更有甚者在CCS3.1下可以顺利编译的程序CCS2.2竟然报错，仔细检查发现有部分指令CCS2.2不支持，所以我更推荐高版本的CCS。
今天把编码平台移植到CCS3.3后编码速度有所下降，估计是
cache命中率的影响。
所以调整了一个下午的cache命中率，调整过程如下
1、首先开启profile，在CCS的主菜单中选择profile选项，点击setup，出现如下界面，我比较懒，通常选择所有选项，这样就不用详细区分每一项的含义了。
2、选择profile->view，出现下面的界面，这个里面显示了当前程序的stall cycle和L1P、l1D 的命中率，这个数据指导了cache调整的大方向。
3、开启cachetune软件，在profile->tuning->cachetune中，调出cachetune界面
4、设置合适的断点，在需要进行剖析的函数入口和出口处设置断点。
5、运行程序，在程序入口断点处点击图一中的小闹钟图形，开启profile功能，出口处再点
击一个那个小闹钟，关闭profile，可以看到profile的结果，根据这个结果选择是否进入cachetune环节。
6、由于程序命中率比较低，所以进入cachetune界面，首先通过上方的放大缩小将cachetune 界面调整到一个方便观看的尺度。
红色表达miss，绿色是hit，将鼠标放大红色的部分上，鼠标会出现一个变形，点击可以进入miss的函数，按照cachetune的提示调整程序，减少miss。
关于如何提高缓存命中率（redis）
关于如何提⾼缓存命中率（redis）⼀、缓存命中率的介绍命中：可以直接通过缓存获取到需要的数据。
不命中：⽆法直接通过缓存获取到想要的数据，需要再次查询数据库或者执⾏其它的操作。
原因可能是由于缓存中根本不存在，或者缓存已经过期。
通常来讲，缓存的命中率越⾼则表⽰使⽤缓存的收益越⾼，应⽤的性能越好（响应时间越短、吞吐量越⾼），抗并发的能⼒越强。
由此可见，在⾼并发的互联⽹系统中，缓存的命中率是⾄关重要的指标。
⼆、如何监控缓存命中率 redis提供了INFO这个命令，能够随时监控服务器的状态，只⽤telnet到对应服务器的端⼝，执⾏命令即可127.0.0.1> info 在输出的信息⾥⾯有这⼏项和缓存的状态⽐较有关系：keyspace_hits:14414110keyspace_misses:3228654used_memory:433264648expired_keys:1333536evicted_keys:1547380 通过计算hits和miss，我们可以得到缓存的命中率：14414110 / (14414110 + 3228654) = 81% ，⼀个缓存失效机制，和过期时间设计良好的系统，命中率可以做到95%以上三、提⾼缓存命中率的⽅法 从架构师的⾓度，需要应⽤尽可能的通过缓存直接获取数据，并避免缓存失效。
这也是⽐较考验架构师能⼒的，需要在业务需求，缓存粒度，缓存策略，技术选型等各个⽅⾯去通盘考虑并做权衡。
尽可能的聚焦在⾼频访问且时效性要求不⾼的热点业务上（如字典数据、session、token），通过缓存预加载（预热）、合理调整缓存有效期的时间（避免同时失效）、增加存储容量、调整缓存粒度、更新缓存等⼿段来提⾼命中率。
对于时效性很⾼（或缓存空间有限），内容跨度很⼤（或访问很随机），并且访问量不⾼的应⽤来说缓存命中率可能长期很低，可能预热后的缓存还没来得被访问就已经过期了。
如何提高CPUCache性能ByE课网
如何提⾼CPUCache性能ByE课⽹CPU CacheII-William Gu在本期的⽂章⾥，作者从Cache性能出发，帮助⼤家进⼀步了解CPU Cache这⼀设计实现。
通常⽐较合适⽤来评价Cache性能的参数指标为平均访问时间，其定义如下：平均访问时间=命中时间+缺失率x缺失代价由以上公式，可以从三个⽅⾯进⾏改进：降低缺失率减⼩缺失代价减⼩命中时间1.1 三种类型的缺失(3C)强制缺失(Compulsory miss)：当第⼀次访问⼀个块时，该块不在cache中，需要从下⼀级存储器中调⼊Cache优化⽅法：增加块⼤⼩，预取容量缺失(Capacity miss)：程序运⾏时所需的块不能全部调⼊Cache中，当某些块被替换后，若被重新访问就会发⽣容量缺失优化⽅法：增加缓存容量冲突缺失(Conflict miss)：在组相联或直接映射的Cache中，若太多的块映射到同⼀组中，则会出现该组中某个块被别的块所代替(即使别的组或块有空闲位置)，然后⼜被重新访问。
优化⽅法：提⾼相联度(理想情况:全相联)1.2 基本的Cache优化⽅法：降低缺失率——较⼤的块，较⼤的缓存，较⾼的关联度降低缺失代价——多级缓存，为读取操作设设定⾼于写⼊操作的优先级缩短在缓存中命中的时间——在索引缓存时避免地址转换1.2.1 增加块的⼤⼩以降低缺失率当Cache的容量⼀定时，块的⼤⼩对命中率的影响⾮常⼤。
下图表⽰随着Cache块由⼩到⼤的变化，命中率H上升和下降的规律。
命中率随着块⼤⼩的变化曲线1.2.2 提⾼相联度相联度越⾼，Cache的空间利⽤率就越⾼，块冲突概率就越低，因⽽Cache的缺失率就会降低。
但是提⾼相联度可能会增加命中时间。
缺失率与相联度的关系1.2.3 增加Cache容量增加Cache容量是降低容量缺失最明显的⽅法。
Cache容量越⼤，命中率也就越⾼，但是可能延长命中时间，增加成本和功耗。
1.2.4 采⽤多级缓存降低缺失代价若采⽤两级Cache，L2的平均访问时间为：平均访问时间=命中时间L1+缺失率L1x(命中时间L2+缺失率L2x缺失代价L2)局部缺失率=该级Cache的缺失次数/到达该级Cache的访问次数全局缺失率=该级Cache的缺失次数/CPU发出的访问总次数全局缺失率L2=缺失率L1x缺失率L2对于第⼆级Cache可以总结为：在第⼆级Cache⽐第⼀级Cache⼤得多的情况下，两级Cache的全局缺失率和容量与第⼆级Cache相同的单级Cache的缺失率⾮常接近；局部缺失率不是衡量第⼆级Cache的⼀个好指标，在评价第⼆级Cache应⽤全局缺失率。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
使用profile和cachetune提高cache命中率
以前调试时发现CCS在不用版本下编译的.out文件大小完全不同，更有甚者在CCS3.1下可以顺利编译的程序CCS2.2竟然报错，仔细检查发现有部分指令CCS2.2不支持，所以我更推荐高版本的CCS。
今天把编码平台移植到CCS3.3后编码速度有所下降，估计是cache命中率的影响。
所以调整了一个下午的cache命中率，调整过程如下
1、首先开启profile，在CCS的主菜单中选择profile选项，点击setup，出现如下界面，我比较懒，通常选择所有选项，这样就不用详细区分每一项的含义了。
2、选择profile->view，出现下面的界面，这个里面显示了当前程序的stall cycle和L1P、l1D 的命中率，这个数据指导了cache调整的大方向。
3、开启cachetune软件，在profile->tuning->cachetune中，调出cachetune界面
4、设置合适的断点，在需要进行剖析的函数入口和出口处设置断点。
5、运行程序，在程序入口断点处点击图一中的小闹钟图形，开启profile功能，出口处再点
击一个那个小闹钟，关闭profile，可以看到profile的结果，根据这个结果选择是否进入cachetune环节。
6、由于程序命中率比较低，所以进入cachetune界面，首先通过上方的放大缩小将cachetune 界面调整到一个方便观看的尺度。
红色表达miss，绿色是hit，将鼠标放大红色的部分上，鼠标会出现一个变形，点击可以进入miss的函数，按照cachetune的提示调整程序，减少miss。