求cache的可以装多少数据

2024-08-30

计算机系统原理：cache容量计算

Cache容量计算例题: 假定主存地址位数为32位,按字节编址,主存和cache之间采用4-路组相联映射方式,主存块大小为4个字,每字32位,采用直写(Write Throght)方式和LRU替换策略,则能存放32K字数据的cache的总容量至少应有( )位. 得分/总分 A. 4672K B. 1168K C. 1184K D. 4736K 正确答案:C 解析: C.cache共有32K字/4字=8K行,因为采用4-路组相联,因而共有8K/4=2K组,组号占11位:每个主存块为4字=4×32位

Android-封装JSON数据（JSON对象/JSON数组）

Android-封装JSON数据(JSON对象/JSON数组),一般情况下不会在Android端封装JSON的数据,因为封装JSON的数据是在服务器端进行封装了,Android更多的工作是解析(JSON对象/JSON数组) 而且在服务端封装JSON会更加简单灵活: 例如:JsonTools.createJsonString("persons", list);/JsonTools.createJsonString("person", person); 而这篇博客是讲解

JS求多个数组的重复数据

今天朋友问了我这个问题:JS求多个数组的重复数据注: 1.更准确的说是只要多个数组中有两个以上的重复数据,那么这个数据就是我需要的 2.单个数组内的数据不存在重复值(当然如果有的话,你可以去重) 3.耗时问题,这一点很重要源代码: <!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8"> <title>获取多个数组中的重复数据</

Hive 窗口函数sum() over()求当前行和前面n条数据的和

前几天遇到一个这样的需求:销售总占比加起来超过75%的top分类.具体需求是这样的:商品一级分类标签下面有许多商品标签,例如运动户外一级标签,下面可能存在361°,CBA,Nike,Adidas...等这些商品标签.我们需要统计在一级标签下面占总销售比超过75%的商品标签有哪些,从而让我们了解一级品牌标签下面哪些商品比较收用户喜欢.有以下样例数据(amount_precnt为这类商品在一级标签当中销售占比). 按照我们的业务需求我们要得到男装->(优衣库,七匹狼) 箱包->(coach) 运动

Cache: a place for concealment and safekeeping.Cache: 一个隐藏并保存数据的场所

原文标题:Cache: a place for concealment and safekeeping 原文地址:http://duartes.org/gustavo/blog/ [注:本人水平有限,只好挑一些国外高手的精彩文章翻译一下.一来自己复习,二来与大家分享.] 本文简要的展示了现代Intel处理器的CPU cache是如何组织的.有关cache的讨论往往缺乏具体的实例,使得一些简单的概念变得扑朔迷离.也许是我可爱的小脑瓜有点迟钝吧,但不管怎样,至少下面讲述了故事的前一半,即Core 2

C语言之四则运算表达式求值(链栈)—支持浮点型数据，负数，整型数据运算

运算符间的优先级关系: 链栈结构体定义: 数据域使用字符串长度为20的字符数组(故需要注意判断读取的字符串是运算符还是数值) 可支持浮点型数据,负数, 整型数据的运算 float EvaluateExpression() 函数实现步骤: 1)初始化OPTR栈和OPND栈,将表达式起始符 “#” 压入OPTR栈. 2)扫描表达式,读入第一个字符串str,如果表达式没有扫描完毕至 "#" 或压入OPTR的栈顶元素不为 "#" 时,则循环执行以下操作: ——>使用

Android——Service装取数据

在Service里面装数据,从Activity里面用serviceConnection取数据 xml <?xml version="1.0" encoding="utf-8"?> <LinearLayout xmlns:android="http://schemas.android.com/apk/res/android" xmlns:tools="http://schemas.android.com/tools&qu

使用guava cache在本地缓存热点数据

某些热点数据在短时间内可能会被成千上万次访问,所以除了放在redis之外,还可以放在本地内存,也就是JVM的内存中. 我们可以使用google的guava cache组件实现本地缓存,之所以选择guava是因为它可以控制key和value的大小和超时时间,可以配置LRU策略且guava是线程安全的. 首先引入guava cache <dependency> <groupId>com.google.guava</groupId> <artifactId>gua

计算机二级-C语言-对结构体数据进行求平均值。对结构体数据进行比较处理。

//函数fun的功能是:计算形参x所指数组中N个数的平均值(规定所有数均为正数),作为函数返回,并将大于平均值的数放在形参y所指数组中,在主函数中输出. //重难点:对结构体数据进行求平均值. #include <stdlib.h> #include <stdio.h> #define N 10 double fun(double x[],double *y) { int i,j; double av; /**********found**********/ av=0; /****

ORACLE数据缓冲区DB cache

DB CACHE是以数据块为单位组织的缓冲区,数据库刚刚启动的时候,DB CACHE中几乎没有用户数据的缓冲,当会话访问数据库中的表或索引时,首先会检查DB CACHE中是否存在该数据,如果不存在,就会从数据文件中读取该数据块到DB CACHE中,然后再从DB CACHE中读取该数据. 定位DB CACHE中的数据块是通过散列算法实现的,有一个哈希链结构,缓冲区中正在使用的数据块都在上面. 如果要查找数据块,散列运算算出数据块所在链的链头,从链头的双向链表结构扫描下去,即可找到数据块. 这每一个

项目架构开发：数据访问层之Cache

数据访问层简单介绍数据访问层,提供整个项目的数据访问与持久化功能.在分层系统中所有有关数据访问.检索.持久化的任务,最终都将在这一层完成. 来看一个比较经典的数据访问层结构图大概可以看出如下信息 1.有缓存.日志.异常处理.数据CRUD.查询及数据事务等功能 2.无缝对接如EF.ADO.NET.NH.Dapper等数据访问技术 3.对外只开放接口层,隐藏具体实现,这样就可以解耦业务层与数据访问层今天斗胆通过一个简单实例来实践一下,如有不妥的地方,欢迎指正创建接口层,定义可以提供的一些服务

（转）CPU Cache与内存对齐

转自:http://blog.csdn.net/zhang_shuai_2011/article/details/38119657 原文如下: 一. CacheCache一般来说,需要关心以下几个方面1)Cache hierarchyCache的层次,一般有L1, L2, L3 (L是level的意思)的cache.通常来说L1,L2是集成在CPU里面的(可以称之为On-chip cache),而L3是放在CPU外面(可以称之为Off-chip cache).当然这个不是绝对的,不同CPU的做

Linux中Buffer和Cache的区别

1. Cache:缓存区,是高速缓存,是位于CPU和主内存之间的容量较小但速度很快的存储器,因为CPU的速度远远高于主内存的速度,CPU从内存中读取数据需等待很长的时间,而 Cache保存着CPU刚用过的数据或循环使用的部分数据,这时从Cache中读取数据会更快,减少了CPU等待的时间,提高了系统的性能. Cache并不是缓存文件的,而是缓存块的(块是I/O读写最小的单元):Cache一般会用在I/O请求上,如果多个进程要访问某个文件,可以把此文件读入Cache中,这样下一个进程获取CPU控制

java列表数据基本操作

列表数据组基本的增删改查 package cn.edu.fhj.day002; import java.util.ArrayList; public class ArrList { // 定义一个主函数 public static void main(String[] args) { // 创建一个用来装整数数据的arraylist对象 // ArrayList<Integer> xx = new ArrayList<Integer>(); ArrayList<Integer

为毛GPU Cache不能移动顶点？

这篇文章属于典型的剥洋葱文,由表及里,逐步引入新的知识点,挖掘最本质的原因.这篇文的逻辑是先假设再证明,按照这个思路去阅读会比较轻松. Maya里的GPU Cache导入的几何体为什么不能编辑顶点?这可以算是一个高频问题了,这个问题可以转换为:GPU Cache导入的几何体为什么不能编辑Mesh(不仅不能编辑顶点,为它添加bevel一类的节点也不可以)?实际上这个问题在Maya的帮助文档中是有明确答案的. 我们来看看官方是如何解释的: GPU caches are Alembic-based f

如何使用DSP的cache(转)

C6747在执行一块算法的执行时间在114ms左右,需求要20ms以下.6000属于分层存储器体系架构,内部RAM跟CPU不同频运行,只有cache使能才跟CPU同频.可能是cache没打开.下面转载一遍文章.非常感谢原创. 处理器中的cache是存放于处理器四周的高速存储器,它可以用来保存运算处理时的一些共有的指令,从而加速运算的速度. 在本文中,将比较cache存储器和系统中的普通的存储器,随后将先容cache的一些基本理论和基本术语,以及在高速处理器结构中cache的重要性.以TI

cache与buffer

Cache 缓存区,是高速缓存,是位于CPU和主内存之间的容量较小但速度很快的存储器,因为CPU的速度远远高于主内存的速度,CPU从内存中读取数据需等待很长的时间,而 Cache保存着CPU刚用过的数据或循环使用的部分数据,这时从Cache中读取数据会更快,减少了CPU等待的时间,提高了系统的性能. Cache并不是缓存文件的,而是缓存块的(块是I/O读写最小的单元):Cache一般会用在I/O请求上,如果多个进程要访问某个文件,可以把此文件读入Cache中,这样下一个进程获取CPU控制权并访

cache和buffer区别探讨

一. 1.Buffer(缓冲区)是系统两端处理速度平衡(从长时间尺度上看)时使用的.它的引入是为了减小短期内突发I/O的影响,起到流量整形的作用.比如生产者——消费者问题,他们产生和消耗资源的速度大体接近,加一个buffer可以抵消掉资源刚产生/消耗时的突然变化.2.Cache(缓存)则是系统两端处理速度不匹配时的一种折衷策略.因为CPU和memory之间的速度差异越来越大,所以人们充分利用数据的局部性(locality)特征,通过使用存储系统分级(memory hierarchy)的策略来减小

7.2 高速缓冲存储器-Cache

高速缓冲存储器:Cache.Cache的功能是提高CPU数据的输入和输出的速率.CPU的速度与主存的速度之间有巨大的差异.主存的存取时间.存取速度要比CPU的速度要慢了很多倍.为了调和它们之间的巨大速度差,改善整个系统的性能,那么我们就提出/采用了Cache.Cache是一种存取速度非常快的一种存储器. Cache之所以能够改善性能,它的依据是程序的局部性原理.这个原理我们在操作系统部分已经提到了,这个原理也就是说系统在80%的时间或者是更多的时间在使用程序当中20%甚至是更少的一个比例的一个数

[转] Cache 和 Buffer的区别

程序员开发过程中经常会遇到“缓存”.“缓冲”等相似概念,之前没有特别关注,现在停下来做一下总结,才能更好地前行. 先来下枯燥的概念: 1.Cache:缓存区,是高速缓存,是位于CPU和主内存之间的容量较小但速度很快的存储器,因为CPU的速度远远高于主内存的速度,CPU从内存中读取数据需等待很长的时间,而 Cache保存着CPU刚用过的数据或循环使用的部分数据,这时从Cache中读取数据会更快,减少了CPU等待的时间,提高了系统的性能.Cache并不是缓存文件的,而是缓存块的(块是I/O读写最小

Java数据类型之Cache模式

1.关于Java数据类型基本数据类型基本数据类型有8种,每种基本数据类型都有对应的引用类型. 类型描述长度可表示数据包装类型 boolean 布尔型 1 true.false Boolean byte 字节型 1 2-7~27-1 Byte char 字符型 2 2-15~215-1 Character short 短整型 2 2-15~215-1 Short int 整型 4 2-31~231-1 Integer float 浮点型 4 2-31~231-1 Float long

求cache的可以装多少数据

热门专题