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深入理解cache对写好代码至关重要

嵌入式Linux 2020-10-31

以下文章来源于Linux阅码场 ,作者宋宝华

深入理解cache对写好代码至关重要

Linux阅码场

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深入理解cache对写好代码至关重要

There are only two hard things in Computer Science: cache invalidation and naming things.

-- Phil Karlton

全文目录

CACHE基础

CACHE的组织

      TAG,INDEX

      VIVT,VIPT,PIPT

      Cache别名问题

CACHE一致性

      icache、dcache同步

      多CPU核cache同步

      CPU与设备cache同步

意识到CACHE的编程

      perf中的cache统计

      cache的false sharing

      cache miss与低IPC关系

对cache的掌握,对于Linux工程师(其他的非Linux工程师也一样)写出高效能代码,以及优化Linux系统的性能是至关重要的。简单来说,cache快,内存慢,硬盘更慢。在一个典型的现代CPU中比较接近改进的哈佛结构,cache的排布大概是这样的:

深入理解cache对写好代码至关重要

L1速度>  L2速度> L3速度> RAM

L1容量<  L2容量< L3容量< RAM

现代CPU,通常L1 cache的指令和数据是分离的。这样可以实现2条高速公路并行访问,CPU可以同时load指令和数据。当然,cache也不一定是一个core独享,现代很多CPU的典型分布是这样的,比如多个core共享一个L3。比如这台的Linux里面运行lstopo命令:

深入理解cache对写好代码至关重要

人们也常常称呼L2cache为MLC(MiddleLevel Cache),L3cache为LLC(Last LevelCache)。这些Cache究竟有多块呢?我们来看看Intel的数据,具体配置:Intel i7-4770 (Haswell), 3.4 GHz (Turbo Boostoff), 22 nm. RAM: 32 GB (PC3-12800 cl11 cr2)

访问延迟:

数据来源:https://www.7-cpu.com/cpu/Haswell.html

由此我们可以知道,我们应该尽可能追求cache的命中率高,以避免延迟,最好是低级cache的命中率越高越好。

现代的cache基本按照这个模式来组织:SET、WAY、TAG、INDEX,这几个概念是理解Cache的关键。随便打开一个数据手册,就可以看到这样的字眼:

翻译成中文就是4路(way)组(set)相联,VIPT表现为(behave as)PIPT --这尼玛什么鬼?,cacheline的长度是64字节。

下面我们来想象一个16KB大小的cache,假设是4路组相联,cacheline的长度是64字节。Cacheline的概念比较简单,cache的整个替换是以行为单位的,一行64个字节里面读了任何一个字节,其实整个64字节就进入了cache。

比如下面两段程序,前者的计算量是后者的8倍:

但是它的执行时间,则远远不到后者的8倍:

16KB的cache是4way的话,每个set包括4*64B,则整个cache分为16KB/64B/4 = 64set,也即2的6次方。当CPU从cache里面读数据的时候,它会用地址位的BIT6-BIT11来寻址set,BIT0-BIT5是cacheline内的offset。

比如CPU访问地址

0 000000 XXXXXX

或者

1 000000 XXXXXX

YYYY 000000 XXXXXX

由于它们红色的6位都相同,所以他们全部都会找到第0个set的cacheline。第0个set里面有4个way,之后硬件会用地址的高位如0,1,YYYY作为tag,去检索这4个way的tag是否与地址的高位相同,而且cacheline是否有效,如果tag匹配且cacheline有效,则cache命中。

所以地址YYYYYY000000XXXXXX全部都是找第0个set,YYYYYY000001XXXXXX全部都是找第1个set,YYYYYY111111XXXXXX全部都是找第63个set。每个set中的4个way,都有可能命中。

中间红色的位就是INDEX,前面YYYY这些位就是TAG。具体的实现可以是用虚拟地址或者物理地址的相应位做TAG或者INDEX。如果用虚拟地址做TAG,我们叫VT;如果用物理地址做TAG,我们叫PT;如果用虚拟地址做INDEX,我们叫VI;如果用物理地址做TAG,我们叫PT。工程中碰到的cache可能有这么些组合:

VIVT、VIPT、PIPT。

VIVT的硬件实现开销最低,但是软件维护成本高;PIPT的硬件实现开销最高,但是软件维护成本最低;VIPT介于二者之间,但是有些硬件是VIPT,但是behave as PIPT,这样对软件而言,维护成本与PIPT一样。

在VIVT的情况下,CPU发出的虚拟地址,不需要经过MMU的转化,直接就可以去查cache。

而在VIPT和PIPT的场景下,都涉及到虚拟地址转换为物理地址后,再去比对cache的过程。VIPT如下:

PIPT如下:

从图上看起来,VIVT的硬件实现效率很高,不需要经过MMU就可以去查cache了。不过,对软件来说,这是个灾难。因为VIVT有严重的歧义和别名问题。

歧义:一个虚拟地址先后指向两个(或者多个)物理地址

别名:两个(或者多个)虚拟地址同时指向一个物理地址

这里我们重点看别名问题。比如2个虚拟地址对应同一个物理地址,基于VIVT的逻辑,无论是INDEX还是TAG,2个虚拟地址都是可能不一样的(尽管他们的物理地址一样,但是物理地址在cache比对中完全不掺和),这样它们完全可能在2个cacheline同时命中。

由于2个虚拟地址指向1个物理地址,这样CPU写过第一个虚拟地址后,写入cacheline1。CPU读第2个虚拟地址,读到的是过时的cacheline2,这样就出现了不一致。所以,为了避免这种情况,软件必须写完虚拟地址1后,对虚拟地址1对应的cache执行clean,对虚拟地址2对应的cache执行invalidate。

而PIPT完全没有这样的问题,因为无论多少虚拟地址对应一个物理地址,由于物理地址一样,我们是基于物理地址去寻找和比对cache的,所以不可能出现这种别名问题。

那么VIPT有没有可能出现别名呢?答案是有可能,也有可能不能。如果VI恰好对于PI,就不可能,这个时候,VIPT对软件而言就是PIPT了:

VI=PI

PT=PT

那么什么时候VI会等于PI呢?这个时候我们来回忆下虚拟地址往物理地址的转换过程,它是以页为单位的。假设一页是4K,那么地址的低12位虚拟地址和物理地址是完全一样的。回忆我们前面的地址:

YYYYY000000XXXXXX

其中红色的000000是INDEX。在我们的例子中,红色的6位和后面的XXXXXX(cache内部偏移)加起来正好12位,所以这个000000经过虚实转换后,其实还是000000的,这个时候VI=PI,VIPT没有别名问题。

我们原先假设的cache是:16KB大小的cache,假设是4路组相联,cacheline的长度是64字节,这样我们正好需要红色的6位来作为INDEX。但是如果我们把cache的大小增加为32KB,这样我们需要  32KB/4/64B=128=2^7,也即7位来做INDEX。

YYYY0000000XXXXXX

这样VI就可能不等于PI了,因为红色的最高位超过了2^12的范围,完全可能出现如下2个虚拟地址,指向同一个物理地址:

这样就出现了别名问题,我们在工程里,可能可以通过一些办法避免这种别名问题,比如软件在建立虚实转换的时候,把虚实转换往2^13而不是2^12对齐,让物理地址的低13位而不是低12位与物理地址相同,这样强行绕开别名问题,下图中,2个虚拟地址指向了同一个物理地址,但是它们的INDEX是相同的,这样VI=PI,就绕开了别名问题。这通常是PAGE COLOURING技术中的一种技巧。

如果这种PAGE COLOURING的限制对软件仍然不可接受,而我们又想享受VIPT的INDEX不需要经过MMU虚实转换的快捷?有没有什么硬件技术来解决VIPT别名问题呢?确实是存在的,现代CPU很多都是把L1 CACHE做成VIPT,但是表现地(behave as)像PIPT。这是怎么做到的呢?

这要求VIPT的cache,硬件上具备alias detection的能力。比如,硬件知道YYYY0000000XXXXXX既有可能出现在第0000000,又可能出现在1000000这2个set,然后硬件自动去比对这2个set里面是否出现映射到相同物理地址的cacheline,并从硬件上解决好别名同步,那么软件就完全不用操心了。

下面我们记住一个简单的规则:

对于VIPT,如果cache的size除以WAY数,小于等于1个page的大小,则天然VI=PI,无别名问题;

对于VIPT,如果cache的size除以WAY数,大于1个page的大小,则天然VI≠PI,有别名问题;这个时候又分成2种情况: