概述 现代多核CPU的cache模型基本都跟下图1所示一样,L1 L2 cache是每个核独占的,只有L3是共享的,当多个cpu读.写同一个变量时,就需要在多个cpu的cache之间同步数据,跟分布式系统一样,必然涉及到一致性的问题,只不过两者之间共享内容的方式不一样而已,一个通过共享内存来共享内容,另一个通过网络消息传递来共享内容.就像wiki所提及的: Interestingly enough, a shared-memory multiprocessor system really is

ARM Linux 内核 panic 之cache 一致性 ——Cortex-A9多核cache和TLB一致性广播 Cortex-A9的多喝CPU可以接收和执行一致性广播操作,当其使能并处于SMP模式时.本文以内核的panic为例,在给出内核panic后的真正原因后,讨论Cortex-A9多核的cache和TLB的一致性广播,实际使用中应该怎么设置. 1 多核启动android失败 内核版本:3.0.15           CPU:Freescale Imx6Q(Cortex-A9四核) 芯片

一. 引子 在多线程环境中,经常会有一些计数操作,用来统计线上服务的一些qps.平均延时.error等.为了完成这些统计,可以实现一个多线程环境下的计数器类库,方便记录和查看用户程序中的各类数值.在实现这个计数器类库时,可以利用thread local存储来避免cache bouncing,从而提高效率.注意,这种实现方式的本质是把写时的竞争转移到了读:读得合并所有写过的线程中的数据,而不可避免地变慢了.当你读写都很频繁并得基于数值做一些逻辑判断时,你不应该用前述的实现方式.那么,cache b

CPU的缓存一致性协议MESI 在多核CPU中,内存中的数据会在多个核心中存在数据副本,某一个核心发生修改操作,就产生了数据不一致的问题,而一致性协议正是用于保证多个CPU cache之间缓存共享数据的一致性. cache的写操作 write through 写通 每次CPU修改cache中的内容会立即更新到内存,也就意味着每次CPU写共享数据,会导致总线事务,因此这种方式常常会引起总线事务的竞争,虽然后高的一致性但是效率非常低. write back 写回 每次CPU修改了cache中的数据,

Cache一致性协议 在说伪共享问题之前,有必要聊一聊什么是Cache一致性协议 局部性原理 时间局部性:如果一个信息项正在被访问,那么在近期它很可能还会被再次访问 比如循环.方法的反复调用等 空间局部性:如果一个存储器的位置被引用,那么将来他附近的位置也会被引用 比如顺序结构.数组 Cache的作用 CPU在摩尔定律的指导下以每18个月翻一番的速度在发展,然而内存和硬盘的发展速度远远不及CPU.为了解决这个问题,CPU厂商在CPU中内置了少量的高速缓存Cache,以解决访存速度和CPU运算速度

多核CPU运行模式主要有以下三种: •非对称多处理(Asymmetric multiprocessing,AMP)——每个CPU内核运行一个独立的操作系统或同一操作系统的独立实例(instantiation). •对称多处理(Symmetric multiprocessing,SMP)——一个操作系统的实例可以同时管理所有CPU内核,且应用并不绑定某一个内核. •混合多处理(Bound multiprocessing,BMP)——一个操作系统的实例可以同时管理所有CPU内核,但每个应用被锁定于某

DMA和cache一致性问题 Cache原理 CPU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.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,就可避开内存直接从缓存中调用,从而加快读取速度. 只要Cache

PCI设备对可Cache的存储器空间进行DMA读写的操作的过程较为复杂,有关Cache一致性的话题可以独立成书.而不同的处理器系统使用的Cache Memory的层次结构和访问机制有较大的差异,这部分内容也是现代处理器系统设计的重中之重. 本节仅介绍在Cache Memory系统中与PCI设备进行DMA操作相关的,一些最为基础的概念.在多数处理器系统中,使用了以下概念描述Cache一致性的实现过程. 1 Cache一致性协议 多数SMP处理器系统使用了MESI协议处理多个处理器之间的Cache一

引言 在这篇文章中我会主要介绍CPU相关的一些重要概念和技术.如果你想更好地了解操作系统,那就从本文开始吧. 中央处理器(Central processing unit) 在我们了解其它概念之前,我们应该首先了解一下什么是CPU,它是做什么的,它的主要组件以及相应的作用都是什么? 简单点说,CPU其实就是计算机内部的一个电子电路.根据一些具体的指令它可以执行基本的运算,逻辑,控制和IO操作等.CPU的主要组件包括: 算术逻辑单元(ALU is short for 'arithmetic logi

多个单核CPU: 成本更高,因为每个CPU都需要一定的线路电路支持,这样对主板上布局布线极为不便.并且当运行多线程任务时,多线程间通信协同合作也是一个问题.依赖总线的传输,速度较慢,且每一个线程因为运行在不同的CPU上.导致不同线程间各开一个Cache,会造成资源的浪费,同时如果线程间协作就会有冗余数据的产生,更加大了内存的开销. 单个多核CPU: 可以很好地规避基本上多个单核CPU提到的所有缺点.它不需要考虑硬件上的开销以及复杂性问题,同时也可以很好地解决多线程间协同工作的问题,减少内存的开销

转自:https://www.cnblogs.com/hoys/archive/2012/02/17/2355914.html 来源:http://xmxohy.blog.163.com/blog/static/53469584201082734630713/ 先理解cache的作用CPU在访问内存时,首先判断所要访问的内容是否在Cache中,如果在,就称为“命中(hit)”,此时CPU直接从Cache中调用该内容:否则,就 称为“ 不命中”,CPU只好去内存中调用所需的子程序或指令了.CPU不

python GIL 全局锁,多核cpu下的多线程性能究竟如何?GIL全称Global Interpreter Lock GIL是什么? 首先需要明确的一点是GIL并不是Python的特性,它是在实现Python解析器(CPython)时所引入的一个概念.就好比C++是一套语言(语法)标准,但是可以用不同的编译器来编译成可执行代码.有名的编译器例如GCC,INTEL C++,Visual C++等.Python也一样,同样一段代码可以通过CPython,PyPy,Psyco等不同的Python执

原文链接:http://blog.csdn.net/muxiqingyang/article/details/6615199 Cache一致性协议之MESI 处理器上有一套完整的协议,来保证Cache一致性.比较经典的Cache一致性协议当属MESI协议,奔腾处理器有使用它,很多其他的处理器都是使用它的变种. 单核Cache中每个Cache line有2个标志:dirty和valid标志,它们很好的描述了Cache和Memory(内存)之间的数据关系(数据是否有效,数据是否被修改),而在多核处理

ARM Linux 内核 panic 之cache 一致性 ——cci-400 cache一致互联 CCI-400 集合了互联和一致性功能,有 2 个 ACE slave 接口和 3 个 ACE-Lite slave 接口,有 3 个 AXI master 接口.2 个 ACE slave 接口可以相互 snoop 对方,ACE-Lite slave 接口可以 snoop 这 2 个 ACE slave 接口.本文首先介绍cci-400相关结构,然后以内核的panic为引子,最后给出导致内核pa

http://blog.csdn.net/muxiqingyang/article/details/6615199 Cache一致性协议之MESI 处理器上有一套完整的协议,来保证Cache一致性.比较经典的Cache一致性协议当属MESI协议,奔腾处理器有使用它,很多其他的处理器都是使用它的变种. 单核Cache中每个Cache line有2个标志:dirty和valid标志,它们很好的描述了Cache和Memory(内存)之间的数据关系(数据是否有效,数据是否被修改),而在多核处理器中,多个

SMP Primer for Android 1.In this document Theory Memory consistency models Processor consistency CPU cache behavior Observability ARM’s weak ordering Data memory barriers Store/store and load/load Load/store and store/load Barrier instructions Addres

看了上一篇文章.你可能非常想知道,为什么程序的执行结果会是这样.如今,就让我们来走进 CPU 的世界. 在 SMP(对称多处理器)时代,多个 CPU 一起工作.使运算能力进一步提升,那么CPU 是怎样协调好内存訪问的呢? +--------------+ +--------------+ | CPU0 | | CPU1 | +--------------+ +--------------+ ^ | ^ | | | | | | V | V | +--------+ | +--------+ |<-

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转自:http://book.51cto.com/art/201004/197196.htm SISD.MIMD.SIMD.MISD计算机的体系结构 1. 计算平台介绍 Flynn于1972年提出了计算平台的Flynn分类法,主要根据指令流和数据流来分类,共分为四种类型的计算平台,如下图所示: 单指令流单数据流机器(SISD) SISD机器是一种传统的串行计算机,它的硬件不支持任何形式的并行计算,所有的指令都是串行执行.并且在某个时钟周期内,CPU只能处理一个数据流.因此这种机器被称作单指令流单

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. 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.