Cache写策略（Cache一致性问题与骚操作）

写命中

写直达(Write Through)

信息会被同时写到cache的块和主存中。这样做虽然比较慢，但缺少代价小，不需要把整个块都写回主存。也不会发生一致性问题。

对于写直达，多出来%10向主存写入的存储指令使得其比其单纯向Cache写入的速度慢上将近10倍。这种速度不一致的问题，不管是在硬件结构还是软件，有着一条“不管怎么样，先试试这样行不行”的办法：并行加缓冲。

Write Buffer

我们使用写缓冲(Write Buffer)来解决这个问题，CPU写入Cache的同时会写入Write Buffer。缓冲中的内容什么时候写入主存交给存控(Memory Controller)来控制，CPU将省下的时间去处理其他事情。

Write Buffer是一个FIFO队列，一般只有4字节。

然而当写操作频繁的时候，这点容量就不够用了，容易饱和发生阻塞，就相当于没加一样...

解决的办法可以是再加一级Cache，变成二级缓存。什么，你问为什么不把两级Cache和一起，搞那么多干什么？这个二级当然是慢一点的便宜货，咱们弄这些东西，不就是因为越快东西越贵，买不起嘛土豪！

对于缓冲的问题，还有个关于合并写对程序效率的影响，具体可以参考这篇博文。

第二种办法就是改变策略使用写回，也就是下面介绍的方法。

写回(Write Back)

信息仅仅写到Cache中的块。当其被替换时，信息才会被写回到主存中。虚拟存储器系统通常采用写回策略，因为写到磁盘的延迟代价太大。

写回的速度要更快一些，因为不必每次写操作都访问主存。但这样我们如何保证一致性问题呢？我们可以给每行添加一个脏位(dirty bit)，这样我们替换这块Cache时就可以根据脏位来判断是否需要写回主存。如果没有被“弄脏过”，那么就不需要写回主存。

不过对于同一块Cache中的变量X，他不是太喜欢这个机制。因为它的邻居Y老是被修改，导致X这个只被读取的变量老得往内存跑，它不想跟Y待在一起了，太累人了。

聆听了X的心声，我们有什么办法可以帮助它吗？办法当然是有的，让Y这个烦人的家伙单独待着就行。下面分别运行两个程序，排除首次装入的影响(其实写一块也行，对齐的技巧源自Disruptor)

public class Padding {

    private static class X {
        public long p1,p2,p3,p4,p5,p6,p7;//cache padding
        public volatile long x=0L;
        public long p9,p10,p11,p12,p13,p14,p15;
        //8*8刚好占满Cache一行，p9...p15只是为了确保x单独在一行中，不与其他频繁修改的变量在一起
    }
    public static X[] arrX=new X[2];
    static {
        arrX[0]=new X();
        arrX[1]=new X();
    }
    public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
        Thread thread1=new Thread(()->{
            for(long i=0;i<100_000_000L;i++)
                arrX[0].x=i;
        });

        Thread thread2=new Thread(()->{
            for(long i=0;i<100_000_000L;i++)
                arrX[0].x=i;
        });
        final long start=System.nanoTime();
        thread1.start();
        thread2.start();
        thread1.join();
        thread2.join();
        System.out.println((System.nanoTime()-start)/1_000_000);
    }
}

package mytask;

public class NoPadding {
    private static class X {
        public volatile long x=0L;
    }

    public static X[] arrX=new X[2];
    static {
        arrX[0]=new X();
        arrX[1]=new X();
    }

    public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
        Thread thread1=new Thread(()->{
            for(long i=0;i<100_000_000L;i++)
                arrX[0].x=i;
        });

        Thread thread2=new Thread(()->{
            for(long i=0;i<100_000_000L;i++)
                arrX[0].x=i;
        });
        final long start=System.nanoTime();
        thread1.start();
        thread2.start();
        thread1.join();
        thread2.join();
        System.out.println((System.nanoTime()-start)/1_000_000);
    }
}

写不命中

对于写不命中，有两者方法：写分配与非写分配。前者利用空间局部性，每次都从主存中读取一个块装入Cache更新相应单元。后者则是直接写主存单元，不将主存块装入Cache。

来源：oschina

链接：https://my.oschina.net/u/4356138/blog/4335438

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Disruptor