1.一文搞懂Cache基本原理
2.计算机组成原理之Cache原理
3.简要介绍Cache替换算法，算算法及几种不同替换算法。法源
4.简单概括Linux内核源码高速缓存原理（图例解析）
5.BlueStore源码分析之Cache
一文搞懂Cache基本原理
理解Cache基本原理，算算法需把握四个核心方面：局部性原理：包括空间局部性和时间局部性。法源空间局部性体现在数据访问的算算法重复性，如数组读写模式；时间局部性则关注循环内数据的法源迷你世界如何下载源码频繁访问。
Cache映射方式：涉及全相联、算算法直接映射和组相联映射。法源全相联映射实现灵活的算算法映射关系；直接映射则简单直接，但灵活性受限；组相联映射结合了二者优点，法源通过分组实现。算算法
替换算法：包括随机、法源FIFO、算算法LRU和LFU算法。法源LRU和LFU考虑了数据访问频率，算算法利用计数器实现对近期和近期最少使用的数据优先替换。
Cache写策略：主要解决如何保持Cache和主存数据一致性。写回法、全写法、写分配法和非写分配法各有适用场景，根据Cache命中与否和主存写入策略，强势黑马指标源码实现数据的一致性。
Cache通过在主存与CPU之间提供高速缓冲，显著提高了数据访问速度。结合局部性原理和合理的映射与替换策略，确保了系统的高效运行。在多级Cache架构中，缓存层的优化与协调，进一步提升了整体性能。
计算机组成原理之Cache原理
让我们深入理解计算机组成原理中的关键部分——Cache，它如何运用局部性原则，以及地址映射和替换算法在内存管理中的作用。Cache就像数据的高速缓存，通过字节和块的智能交换，加速了数据的访问速度。基于局部性原理的Cache
Cache的设计核心是基于程序的局部性，无论是读还是写操作，它都试图提前预测并存储最常访问的数据。读取时，首先快速搜索Cache，若未找到，tesseract中文识别源码就从主存获取数据并将其存入Cache以供后续快速访问。写操作则有写穿和写回两种策略，写穿意味着直接写入主存，而写回则是写入Cache后再回写到主存。地址映射的艺术
Cache地址映射涉及多个组件：Tag（用于唯一标识）、Index（指定位置）和Data（存储数据）。Cache的结构由行、Tag、Data、Valid（表示缓存是否有效）和Dirty（表示缓存是否需要写回）等部分构成。当数据被请求时，通过Tag比较，判断数据是否在Cache内，从而进行存取操作。 两种常见的映射方式：全相联映射如同万能钥匙，将主存块灵活映射到Cache的任意一行，而直接相联映射则将主存块分区，直接对应Cache的特定行。全相联示例中，0x1e的nginx源码管理教程访问可能会导致其他未命中的地址被写入空行，更新Cache状态；而直接相联映射则将主存地址转换为三维，确保精确命中。组相联与替换算法
在容量有限的Cache中，当满载时，就需要依靠替换算法来决定淘汰哪些行。组相联映射通过三维地址，巧妙地在容量和效率之间找到平衡。例如，当处理一系列数据访问，如, , , , 时，先进先出（FIFO）算法会根据访问顺序淘汰最旧的数据，而最不常用法则（LFU）则会优先淘汰被访问次数最少的行。最近最少使用（LRU）法则则是根据最近的访问历史进行替换，淘汰计数较大但最近未使用的行。简要介绍Cache替换算法，及几种不同替换算法。
Cache替换算法在提高缓存系统效率中起着至关重要的作用。不同的替换算法设计旨在提高缓存的命中率，从而优化数据访问速度。以下是成仙手机游戏源码几种常见的Cache替换算法：
1. LRU（Least Recently Used）算法：
此算法基于这样一个原则，即最长时间未被访问的数据块最不可能被频繁使用。因此，当需要替换Cache中的数据时，LRU算法会选择最久未使用的数据块移出Cache。
2. LFU（Least Frequently Used）算法：
与LRU算法不同，LFU算法倾向于替换那些被访问次数最少的数据块。这种方法假设频繁访问的数据块更有可能在未来被再次访问。
3. Pitkow/Recker算法：
这是一种考虑了时间因素的替换策略。如果Cache中的所有数据都是在同一天缓存的，那么算法会选择最大的数据块替换。如果Cache中包含不同日期的数据，则按照LRU算法进行替换。
4. Size算法：
这种算法简单地将最大的数据块替换出Cache。这种方法不考虑数据的访问频率或最近使用情况。
5. LRU-MIN算法：
旨在减少因替换而产生的数据块数量。它首先寻找大小至少与待缓存数据块相同的Cache条目，并按照LRU规则替换。如果找不到足够大的条目，它则从大小至少为待缓存数据块一半的条目中选择。
6. LRU-Threshold算法：
类似于LRU算法，但它设定了一个阈值，大于这个阈值的数据块不能被缓存。这有助于控制Cache的大小，防止其无限增长。
这些替换算法各有优劣，它们的选择和应用取决于特定系统的需求和性能目标。
简单概括Linux内核源码高速缓存原理（图例解析）
高速缓存(cache)概念和原理涉及在处理器附近增加一个小容量快速存储器(cache)，基于SRAM，由硬件自动管理。其基本思想为将频繁访问的数据块存储在cache中，CPU首先在cache中查找想访问的数据，而不是直接访问主存，以期数据存放在cache中。
Cache的基本概念包括块（block），CPU从内存中读取数据到Cache的时候是以块（CPU Line）为单位进行的，这一块块的数据被称为CPU Line，是CPU从内存读取数据到Cache的单位。
在访问某个不在cache中的block b时，从内存中取出block b并将block b放置在cache中。放置策略决定block b将被放置在哪里，而替换策略则决定哪个block将被替换。
Cache层次结构中，Intel Core i7提供一个例子。cache包含dCache（数据缓存）和iCache（指令缓存），解决关键问题包括判断数据在cache中的位置，数据查找(Data Identification)，地址映射(Address Mapping)，替换策略(Placement Policy)，以及保证cache与memory一致性的问题，即写入策略(Write Policy)。
主存与Cache的地址映射通过某种方法或规则将主存块定位到cache。映射方法包括直接(mapped)、全相联(fully-associated)、一对多映射等。直接映射优点是地址变换速度快，一对一映射，替换算法简单，但缺点是容易冲突，cache利用率低，命中率低。全相联映射的优点是提高命中率，缺点是硬件开销增加，相应替换算法复杂。组相联映射是一种特例，优点是提高cache利用率，缺点是替换算法复杂。
cache的容量决定了映射方式的选取。小容量cache采用组相联或全相联映射，大容量cache采用直接映射方式，查找速度快，但命中率相对较低。cache的访问速度取决于映射方式，要求高的场合采用直接映射，要求低的场合采用组相联或全相联映射。
Cache伪共享问题发生在多核心CPU中，两个不同线程同时访问和修改同一cache line中的不同变量时，会导致cache失效。解决伪共享的方法是避免数据正好位于同一cache line，或者使用特定宏定义如__cacheline_aligned_in_smp。Java并发框架Disruptor通过字节填充+继承的方式，避免伪共享，RingBuffer类中的RingBufferPad类和RingBufferFields类设计确保了cache line的连续性和稳定性，从而避免了伪共享问题。
BlueStore源码分析之Cache
BlueStore通过DIO和Libaio直接操作裸设备，放弃了PageCache，为优化读取性能，它自定义了Cache管理。核心内容包括元数据和数据的Cache，以及两种Cache策略，即LRU和2Q，2Q是默认选择。
2Q算法在BlueStore中主要负责缓存元数据（Onode）和数据（Buffer），为提高性能，Cache被进一步划分为多个片，HDD默认5片，SSD则默认8片。
BlueStore的元数据管理复杂，主要分为Collection和Onode两种类型。Collection存储在内存中，Onode则对应对象，便于对PG的操作。启动时，会初始化Collection，将其信息持久化到RocksDB，并为PG分配Cache。
由于每个BlueStore承载的Collection数量有限（Ceph建议每个OSD为个PG），Collection结构设计为常驻内存，而海量的Onode则仅尽可能地缓存在内存中。
对象的数据通过BufferSpace进行管理，写入和读取完成后，会根据特定标记决定是否缓存。同时，内存池机制监控和管理元数据和数据，一旦内存使用超出限制，会执行trim操作，丢弃部分缓存。
深入了解BlueStore的Cache机制，可以参考以下资源：
