1.前言

Cache在體系架構(gòu)中占據(jù)半邊山，讀者又多為軟件從業(yè)者、學(xué)者，個人在碰到項目瓶頸時，研讀一些ARM手冊，以及業(yè)內(nèi)技術(shù)論文，發(fā)現(xiàn)cache在架構(gòu)中發(fā)揮著被軟件工程師低估的能力，本文從其設(shè)計角度和軟件角度闡述一二；

2.Cache的設(shè)計思考

Cache的基礎(chǔ)資料很多，多是圍繞如下展開說明：cache line，組/全相連，VIVT/VIPT/PIPT等概念，一般初學(xué)者閱讀后也會云里霧里，cache技術(shù)也很少被直接關(guān)注到；

所以在linux初級開發(fā)者接觸cache時，腦海里會不自覺的思考：硬件行為，都是被ICer設(shè)計好的；所以他們也并沒有深究cache的層次結(jié)構(gòu)，也沒有繼續(xù)挖掘cache和驅(qū)動軟件的千絲萬縷的關(guān)系，腦海里想象的拓?fù)鋱D，大致是這樣：

認(rèn)為cache的設(shè)計就是cpu和memory之間單一的存在，從而忽略了那些ICer對cache的研究和優(yōu)化，直接影響就是軟件層面的優(yōu)化，以及軟件層面的疑難bug；這也是初學(xué)者進(jìn)階時的第一道阻礙；

那么在原廠工程師的腦海里，cache最基礎(chǔ)的樣子是這樣的：

它是現(xiàn)在處理器基本的形態(tài)，也是最簡單的形態(tài)，在ICer們的設(shè)計上，其內(nèi)在協(xié)議直接影響著指令的流轉(zhuǎn)：load，store等；其內(nèi)在存在的load buffer和store buffer影響著你的數(shù)據(jù)一致性，你的讀寫指令運(yùn)行速度，數(shù)據(jù)的共享屬性等等，極其簡單的實例：

一個load執(zhí)行，一個store執(zhí)行，哪個快？顯然prefetch最快，再深一層次思考：如果工程中，在多cpu和多thread都有數(shù)據(jù)訪問需求，但是CPU和memory直接又有cache這一層大buffer，硬件和軟件都做了什么，能夠保證實時或訪存速度？

硬件上，制定cache的各種參數(shù)時，在保證滿足設(shè)計需求時，ICer們也會做這種動作：即對cache的benchmark；比如cache size和直接映射、組相連帶來的收益：

L2 cache的benchmark：

各種參數(shù)的測試結(jié)果呈現(xiàn)就是市面上大家可以查到的某種處理器L1 cache，L2 cache，L3 cache，以及system cache的大小，所以在大家認(rèn)為很小size的cache，ICer以及架構(gòu)師們，甚至是學(xué)者，都在為其能夠發(fā)揮出更佳性能，更低功耗的能力，夜以繼日的做研究，做實驗；

進(jìn)一步思考：現(xiàn)在處理器設(shè)計越來越復(fù)雜，越來越強(qiáng)，比如NUMA，大小核等等，其呈現(xiàn)效果又如下簡單示例：

硬件層面帶來了考驗和升級，直接的影響給軟件層面也帶了考驗，比如：你的數(shù)據(jù)一致性問題，IP驅(qū)動設(shè)計等等，ARM的內(nèi)存模型又是弱一致性的，那么你設(shè)計的驅(qū)動，可能被動存在著潛在bug，所以進(jìn)一步帶來的是我們在工程問題上的思考。

1.Cache的工程思考

本人工作于ARM體系架構(gòu)之上，所以日常在查閱arm官方公開的文檔時，知道的愈多，疑問也愈多，思考的也愈多，但是借助linux這個開源社區(qū)，眾多疑惑也慢慢得到解答，特此在工作之余將一小部分所得分享于大家，比如：cache的多個讀寫策略在影響著指令行為，直接導(dǎo)致數(shù)據(jù)的行為不一，如何在工程中認(rèn)識它們？解決它們？

Cache的策略有如下：write-allocate，no write-allocate，read-allocate，read-through；

上述策略在驅(qū)動設(shè)計時，也是幾乎被忽略的存在，其發(fā)揮的作用就是data是否被緩存在cache中，還是 pass到內(nèi)存中，若兩者皆存在，那么你的DMA在搬運(yùn)數(shù)據(jù)前，有個動作就是sync，即刷新cache，保持?jǐn)?shù)據(jù)在cache與內(nèi)存中的一致性；

當(dāng)然在內(nèi)核驅(qū)動設(shè)計時，并不會指定使用哪個cache策略，因為kernel已經(jīng)在某些接口中，潛在的做了相關(guān)操作，譬如大家用的ioremap_xxx這類接口就是和cache聯(lián)系緊密；

可以思考：如果我不需要使用ioremap_xxx這類接口，還需要關(guān)注什么cache策略嗎？

思考后的結(jié)果：dirty數(shù)據(jù)帶來的不同步就是你解決不了問題的噩夢；

Dirty數(shù)據(jù)怎么處理？借助linux的驅(qū)動設(shè)計，可以給各位呈現(xiàn)出如下一個接口：

gic_flush_dcache_to_poc()；

POC（Pointof Coherency）:全局緩存一致性，即系統(tǒng)中所有可以發(fā)起內(nèi)存訪問的硬件單元的視角：CPU，DMA等；

所以雖然cache分為：L1 cache，L2 cache，L3cache，以及system cache，但是需要軟件設(shè)計者必須知道的是：你想干什么？是刷新部分master所感測到的數(shù)據(jù)，還是所有master都要關(guān)注到的數(shù)據(jù)變化，這就是cache帶來的可操作性；

即在不同cache層級的設(shè)計中，data的可觀測性是不一樣的，這也是為什么在我的腦海里，cache一直是多層級，多策略的，所以在驅(qū)動設(shè)計時，保證IP的視角看到的數(shù)據(jù)就是我設(shè)計的結(jié)果；

思考：如果只是CPU之間的data是可觀測的，有沒有什么指令作用域比POC更小的？

思考后的結(jié)果：POC視角太寬泛了，比POC作用域小的，即 POU：Pointof Unification；即處理器看到的視角，比如虛擬內(nèi)存和物理內(nèi)存映射的頁表數(shù)據(jù)：TLB，MMU；

進(jìn)一步思考：POC和POU又太大了，有沒有只操作我dword數(shù)據(jù)的？

因為ARM的內(nèi)存模型是弱一致性的，所以其在指令排序上有所行為，直接影響就是控制數(shù)據(jù)的亂序，內(nèi)存屏障指令運(yùn)勢而生：dmb，dsb，isb；（PS：宋寶華老師的分享文章有詳解）；

該內(nèi)存屏障指令宋老師有過介紹，不再贅述，需要關(guān)注的是：在使用上述指令時，也有作用域的區(qū)別；

Cache帶給處理器的是極致性能，帶給開發(fā)者是一個又一個的隱藏問題，所以剖析cache很有必要；

2.總結(jié)

本文因為篇幅問題，分享的是cache的冰山一角。cache又是體系架構(gòu)中的一角，體系架構(gòu)又是內(nèi)核技術(shù)的一角，我又是眾多讀者的一角。

文獻(xiàn)參考：論文《WhatEvery Programmer Should Know About Memory》。

審核編輯 ：李倩