資料來源:http://www.cnblogs.com/techyc/p/3607085.html
CPU，一般认为写C/C++的才需要了解，写高级语言的(Java/C#/pathon...)并不需要了解那么底层的东西。我一开始也是这么想的，但直到碰到LMAX的Disruptor，以及马丁的博文，才发现写Java的，更加不能忽视CPU。经过一段时间的阅读，希望总结一下自己的阅读后的感悟。本文主要谈谈CPU缓存对Java编程的影响，不涉及具体CPU缓存的机制和实现。
现代CPU的缓存结构一般分三层，L1，L2和L3。如下图所示：
级别越小的缓存，越接近CPU， 意味着速度越快且容量越少。
L1是最接近CPU的，它容量最小，速度最快，每个核上都有一个L1 Cache(准确地说每个核上有两个L1 Cache， 一个存数据 L1d Cache， 一个存指令 L1i Cache)；
L2 Cache 更大一些，例如256K，速度要慢一些，一般情况下每个核上都有一个独立的L2 Cache；
L3 Cache是三级缓存中最大的一级，例如12MB，同时也是最慢的一级，在同一个CPU插槽之间的核共享一个L3 Cache。
当CPU运作时，它首先去L1寻找它所需要的数据，然后去L2，然后去L3。如果三级缓存都没找到它需要的数据，则从内存里获取数据。寻找的路径越长，耗时越长。所以如果要非常频繁的获取某些数据，保证这些数据在L1缓存里。这样速度将非常快。下表表示了CPU到各缓存和内存之间的大概速度：
从CPU到 大约需要的CPU周期 大约需要的时间(单位ns)
寄存器 1 cycle
L1 Cache ~3-4 cycles ~0.5-1 ns
L2 Cache ~10-20 cycles ~3-7 ns
L3 Cache ~40-45 cycles ~15 ns
跨槽传输 ~20 ns
内存 ~120-240 cycles ~60-120ns
寄存器 1 cycle
L1 Cache ~3-4 cycles ~0.5-1 ns
L2 Cache ~10-20 cycles ~3-7 ns
L3 Cache ~40-45 cycles ~15 ns
跨槽传输 ~20 ns
内存 ~120-240 cycles ~60-120ns
利用CPU-Z可以查看CPU缓存的信息：
在linux下可以使用下列命令查看：
有了上面对CPU的大概了解，我们来看看缓存行(Cache line)。缓存，是由缓存行组成的。一般一行缓存行有64字节(由上图"64-byte line size"可知)。所以使用缓存时，并不是一个一个字节使用，而是一行缓存行、一行缓存行这样使用；换句话说，CPU存取缓存都是按照一行，为最小单位操作的。
这意味着，如果没有好好利用缓存行的话，程序可能会遇到性能的问题。可看下面的程序：
1 public class L1CacheMiss { 2 private static final int RUNS = 10; 3 private static final int DIMENSION_1 = 1024 * 1024; 4 private static final int DIMENSION_2 = 6; 5 6 private static long[][] longs; 7 8 public static void main(String[] args) throws Exception { 9 Thread.sleep(10000); 10 longs = new long[DIMENSION_1][]; 11 for (int i = 0; i < DIMENSION_1; i++) { 12 longs[i] = new long[DIMENSION_2]; 13 for (int j = 0; j < DIMENSION_2; j++) { 14 longs[i][j] = 0L; 15 } 16 } 17 System.out.println("starting...."); 18 19 long sum = 0L; 20 for (int r = 0; r < RUNS; r++) { 21 22 final long start = System.nanoTime(); 23 24 //slow 25 // for (int j = 0; j < DIMENSION_2; j++) { 26 // for (int i = 0; i < DIMENSION_1; i++) { 27 // sum += longs[i][j]; 28 // } 29 // } 30 31 //fast 32 for (int i = 0; i < DIMENSION_1; i++) { 33 for (int j = 0; j < DIMENSION_2; j++) { 34 sum += longs[i][j]; 35 } 36 } 37 38 System.out.println((System.nanoTime() - start)); 39 } 40 41 } 42 }
以我所使用的Xeon E3 CPU和64位操作系统和64位JVM为例，如这里所说，假设编译器采用行主序存储数组。
64位系统，Java数组对象头固定占16字节（未证实），而long类型占8个字节。所以16+8*6=64字节，刚好等于一条缓存行的长度：
如32-36行代码所示，每次开始内循环时，从内存抓取的数据块实际上覆盖了longs[i][0]到longs[i][5]的全部数据（刚好64字节）。因此，内循环时所有的数据都在L1缓存可以命中，遍历将非常快。
假如，将32-36行代码注释而用25-29行代码代替，那么将会造成大量的缓存失效。因为每次从内存抓取的都是同行不同列的数据块（如longs[i][0]到longs[i][5]的全部数据），但循环下一个的目标，却是同列不同行（如longs[0][0]下一个是longs[1][0]，造成了longs[0][1]-longs[0][5]无法重复利用）。运行时间的差距如下图，单位是微秒(us)：
最后，我们都希望需要的数据都在L1缓存里，但事实上经常事与愿违，所以缓存失效 (Cache Miss)是常有的事，也是我们需要避免的事。
一般来说，缓存失效有三种情况：
1. 第一次访问数据, 在cache中根本不存在这条数据, 所以cache miss, 可以通过prefetch解决。
2. cache冲突, 需要通过补齐来解决（伪共享的产生）。
3. cache满, 一般情况下我们需要减少操作的数据大小, 尽量按数据的物理顺序访问数据。
参考：
