Как называется состояние при котором запрашиваемая информация отсутствует в кэш памяти

Обновлено: 15.01.2025

Меня зовут Виктор Пряжников, я работаю в SRV-команде Badoo. Наша команда занимается разработкой и поддержкой внутреннего API для наших клиентов со стороны сервера, и кэширование данных — это то, с чем мы сталкиваемся каждый день.

Существует мнение, что в программировании есть только две по-настоящему сложные задачи: придумывание названий и инвалидация кэша. Я не буду спорить с тем, что инвалидация — это сложно, но мне кажется, что кэширование — довольно хитрая вещь даже без учёта инвалидации. Есть много вещей, о которых следует подумать, прежде чем начинать использовать кэш. В этой статье я попробую сформулировать некоторые проблемы, с которыми можно столкнуться при работе с кэшем в большой системе.

Я расскажу о проблемах разделения кэшируемых данных между серверами, параллельных обновлениях данных, «холодном старте» и работе системы со сбоями. Также я опишу возможные способы решения этих проблем и приведу ссылки на материалы, где эти темы освещены более подробно. Я не буду рассказывать, что такое кэш в принципе и касаться деталей реализации конкретных систем.

При работе я исхожу из того, что рассматриваемая система состоит из приложения, базы данных и кэша для данных. Вместо базы данных может использоваться любой другой источник (например, какой-то микросервис или внешний API).

Деление данных между кэширующими серверами

Если вы хотите использовать кэширование в достаточно большой системе, нужно позаботиться о том, чтобы можно было поделить кэшируемые данные между доступными серверами. Это необходимо по нескольким причинам:

данных может быть очень много, и они физически не поместятся в память одного сервера;
данные могут запрашиваться очень часто, и один сервер не в состоянии обработать все эти запросы;
вы хотите сделать кэширование более надёжным. Если у вас только один кэширующий сервер, то при его падении вся система останется без кэша, что может резко увеличить нагрузку на базу данных.

Есть разные алгоритмы для реализации этого. Самый простой — вычисление номера сервера как остатка от целочисленного деления численного представления ключа (например, CRC32) на количество кэширующих серверов:

Такой алгоритм называется хешированием по модулю (англ. modulo hashing). CRC32 здесь использован в качестве примера. Вместо него можно взять любую другую хеширующую функцию, из результатов которой можно получить число, большее или равное количеству серверов, с более-менее равномерно распределённым результатом.

Этот способ легко понять и реализовать, он достаточно равномерно распределяет данные между серверами, но у него есть серьёзный недостаток: при изменении количества серверов (из-за технических проблем или при добавлении новых) значительная часть кэша теряется, поскольку для ключей меняется остаток от деления.

Я написал небольшой скрипт, который продемонстрирует эту проблему.

В нём генерируется 1 млн уникальных ключей, распределённых по пяти серверам с помощью хеширования по модулю и CRC32. Я эмулирую выход из строя одного из серверов и перераспределение данных по четырём оставшимся.

В результате этого «сбоя» примерно 80% ключей изменят своё местоположение, то есть окажутся недоступными для последующего чтения:

Total keys count: 1000000
Shards count range: 4, 5

ShardsBefore	ShardsAfter	LostKeysPercent	LostKeys
5	4	80.03%	800345

Самое неприятное тут то, что 80% — это далеко не предел. С увеличением количества серверов процент потери кэша будет расти и дальше. Единственное исключение — это кратные изменения (с двух до четырёх, с девяти до трёх и т. п.), при которых потери будут меньше обычного, но в любом случае не менее половины от имеющегося кэша:

Я выложил на GitHub скрипт, с помощью которого я собрал данные, а также ipynb-файл, рисующий данную таблицу, и файлы с данными.

Для решения этой проблемы есть другой алгоритм разбивки — согласованное хеширование (англ. consistent hashing). Основная идея этого механизма очень простая: здесь добавляется дополнительное отображение ключей на слоты, количество которых заметно превышает количество серверов (их могут быть тысячи и даже больше). Сами слоты, в свою очередь, каким-то образом распределяются по серверам.

При изменении количества серверов количество слотов не меняется, но меняется распределение слотов между этими серверами:

если один из серверов выходит из строя, то все слоты, которые к нему относились, распределяются между оставшимися;
если добавляется новый сервер, то ему передаётся часть слотов от уже имеющихся серверов.

На картинке начального разбиения все слоты одного сервера расположены подряд, но в реальности это не обязательное условие — они могут быть расположены как угодно.

Основное преимущество этого способа перед предыдущим заключается в том, что здесь каждому серверу соответствует не одно значение, а целый диапазон, и при изменении количества серверов между ними перераспределяется гораздо меньшая часть ключей ( k / N , где k — общее количество ключей, а N — количество серверов).

Если вернуться к сценарию, который я использовал для демонстрации недостатка хеширования по модулю, то при той же ситуации с падением одного из пяти серверов (с одинаковым весом) и перераспределением ключей с него между оставшимися мы потерям не 80% кэша, а только 20%. Если считать, что изначально все данные находятся в кэше и все они будут запрошены, то эта разница означает, что при согласованном хешировании мы получим в четыре раза меньше запросов к базе данных.

Код, реализующий этот алгоритм, будет сложнее, чем код предыдущего, поэтому я не буду его приводить в статье. При желании его легко можно найти — на GitHub есть rendezvous hashing), но они гораздо менее распространены.

Вне зависимости от выбранного алгоритма выбор сервера на основе хеша ключа может работать плохо. Обычно в кэше находится не набор однотипных данных, а большое количество разнородных: кэшированные значения занимают разное место в памяти, запрашиваются с разной частотой, имеют разное время генерации, разную частоту обновлений и разное время жизни. При использовании хеширования вы не можете управлять тем, куда именно попадёт ключ, и в результате может получиться «перекос» как в объёме хранимых данных, так и в количестве запросов к ним, из-за чего поведение разных кэширующих серверов будет сильно различаться.

Чтобы решить эту проблему, необходимо «размазать» ключи так, чтобы разнородные данные были распределены между серверами более-менее однородно. Для этого для выбора сервера нужно использовать не ключ, а какой-то другой параметр, к которому нужно будет применить один из описанных подходов. Нельзя сказать, что это будет за параметр, поскольку это зависит от вашей модели данных.

В нашем случае почти все кэшируемые данные относятся к одному пользователю, поэтому мы используем User ID в качестве параметра шардирования данных в кэше. Благодаря этому у нас получается распределить данные более-менее равномерно. Кроме того, мы получаем бонус — возможность использования multi_get для загрузки сразу нескольких разных ключей с информацией о юзере (что мы используем в предзагрузке часто используемых данных для текущего пользователя). Если бы положение каждого ключа определялось динамически, то невозможно было бы использовать multi_get при таком сценарии, так как не было бы гарантии, что все запрашиваемые ключи относятся к одному серверу.

Параллельные запросы на обновление данных

Посмотрите на такой простой кусочек кода:

Что произойдёт при отсутствии запрашиваемых данных в кэше? Судя по коду, должен запуститься механизм, который достанет эти данные. Если код выполняется только в один поток, то всё будет хорошо: данные будут загружены, помещены в кэш и при следующем запросе взяты уже оттуда. А вот при работе в несколько параллельных потоков всё будет иначе: загрузка данных будет происходить не один раз, а несколько.

Выглядеть это будет примерно так:

На момент начала обработки запроса в процессе №2 данных в кэше ещё нет, но они уже читаются из базы данных в процессе №1. В этом примере проблема не такая существенная, ведь запроса всего два, но их может быть гораздо больше.

Количество параллельных загрузок зависит от количества параллельных пользователей и времени, которое требуется на загрузку необходимых данных.

Предположим, у вас есть какой-то функционал, использующий кэш с нагрузкой 200 запросов в секунду. Если на на загрузку данных нужно 50 мс, то за это время вы получите 50 / (1000 / 200) = 10 запросов.

То есть при отсутствии кэша один процесс начнёт загружать данные, и за время загрузки придут ещё девять запросов, которые не увидят данные в кэше и тоже станут их загружать.

Эта проблема называется cache stampede (русского аналога этого термина я не нашёл, дословно это можно перевести как «паническое бегство кэша», и картинка в начале статьи показывает пример этого действия в дикой природе), hit miss storm («шторм непопаданий в кэш») или dog-pile effect («эффект собачьей стаи»). Есть несколько способов её решения:

Блокировка перед началом выполнения операции пересчёта/ загрузки данных

Суть этого метода состоит в том, что при отсутствии данных в кэше процесс, который хочет их загрузить, должен захватить лок, который не даст сделать то же самое другим параллельно выполняющимся процессам. В случае memcached простейший способ блокировки — добавление ключа в тот же кэширующий сервер, в котором должны храниться сами закэшированные данные.

При этом варианте данные обновляются только в одном процессе, но нужно решить, что делать с процессами, которые попали в ситуацию с отсутствующим кэшем, но не смогли получить блокировку. Они могут отдавать ошибку или какое-то значение по умолчанию, ждать какое-то время, после чего пытаться получить данные ещё раз.

Кроме того, нужно тщательно выбирать время самой блокировки — его гарантированно должно хватить на то, чтобы загрузить данные из источника и положить в кэш. Если не хватит, то повторную загрузку данных может начать другой параллельный процесс. С другой стороны, если этот временной промежуток будет слишком большим и процесс, получивший блокировку, умрёт, не записав данные в кэш и не освободив блокировку, то другие процессы также не смогут получить эти данные до окончания времени блокировки.

Вынос обновлений в фон

Основная идея этого способа — разделение по разным процессам чтения данных из кэша и записи в него. В онлайн-процессах происходит только чтение данных из кэша, но не их загрузка, которая идёт только в отдельном фоновом процессе. Данный вариант делает невозможными параллельные обновления данных.

Этот способ требует дополнительных «расходов» на создание и мониторинг отдельного скрипта, пишущего данные в кэш, и синхронизации времени жизни записанного кэша и времени следующего запуска обновляющего его скрипта.

Этот вариант мы в Badoo используем, например, для счётчика общего количества пользователей, про который ещё пойдёт речь дальше.

Вероятностные методы обновления

Суть этих методов заключается в том, что данные в кэше обновляются не только при отсутствии, но и с какой-то вероятностью при их наличии. Это позволит обновлять их до того, как закэшированные данные «протухнут» и потребуются сразу всем процессам.

Для корректной работы такого механизма нужно, чтобы в начале срока жизни закэшированных данных вероятность пересчёта была небольшой, но постепенно увеличивалась. Добиться этого можно с помощью алгоритма XFetch, который использует экспоненциальное распределение. Его реализация выглядит примерно так:

В данном примере $ttl — это время жизни значения в кэше, $delta — время, которое потребовалось для генерации кэшируемого значения, $expiry — время, до которого значение в кэше будет валидным, $beta — параметр настройки алгоритма, изменяя который, можно влиять на вероятность пересчёта (чем он больше, тем более вероятен пересчёт при каждом запросе). Подробное описание этого алгоритма можно прочитать в white paper «Optimal Probabilistic Cache Stampede Prevention», ссылку на который вы найдёте в конце этого раздела.

Нужно понимать, что при использовании подобных вероятностных механизмов вы не исключаете параллельные обновления, а только снижаете их вероятность. Чтобы исключить их, можно «скрестить» несколько способов сразу (например, добавив блокировку перед обновлением).

«Холодный» старт и «прогревание» кэша

Нужно отметить, что проблема массового обновления данных из-за их отсутствия в кэше может быть вызвана не только большим количеством обновлений одного и того же ключа, но и большим количеством одновременных обновлений разных ключей. Например, такое может произойти, когда вы выкатываете новый «популярный» функционал с применением кэширования и фиксированным сроком жизни кэша.

В этом случае сразу после выкатки данные начнут загружаться (первое проявление проблемы), после чего попадут в кэш — и какое-то время всё будет хорошо, а после истечения срока жизни кэша все данные снова начнут загружаться и создавать повышенную нагрузку на базу данных.

От такой проблемы нельзя полностью избавиться, но можно «размазать» загрузки данных по времени, исключив тем самым резкое количество параллельных запросов к базе. Добиться этого можно несколькими способами:

плавным включением нового функционала. Для этого необходим механизм, который позволит это сделать. Простейший вариант реализации — выкатывать новый функционал включённым на небольшую часть пользователей и постепенно её увеличивать. При таком сценарии не должно быть сразу большого вала обновлений, так как сначала функционал будет доступен только части пользователей, а по мере её увеличения кэш уже будет «прогрет».
разным временем жизни разных элементов набора данных. Данный механизм можно использовать, только если система в состоянии выдержать пик, который наступит при выкатке всего функционала. Его особенность заключается в том, что при записи данных в кэш у каждого элемента будет своё время жизни, и благодаря этому вал обновлений сгладится гораздо быстрее за счёт распределения последующих обновления во времени. Простейший способ реализовать такой механизм — умножить время жизни кэша на какой-то случайный множитель:

Если по какой-то причине не хочется использовать случайное число, можно заменить его псевдослучайным значением, полученным с помощью хеш-функции на базе каких-нибудь данных (например, User ID).

Пример

Я написал небольшой скрипт, который эмулирует ситуацию «непрогретого» кэша.
В нём я воспроизвожу ситуацию, при которой пользователь при запросе загружает данные о себе (если их нет в кэше). Конечно, пример синтетический, но даже на нём можно увидеть разницу в поведении системы.

Вот как выглядит график количества hit miss-ов в ситуации с фиксированным (fixed_cache_misses_count) и различным (random_cache_misses_count) сроками жизни кэша:

Видно, что в начале работы в обоих случаях пики нагрузки очень заметны, но при использовании псевдослучайного времени жизни они сглаживаются гораздо быстрее.

«Горячие» ключи

Данные в кэше разнородные, некоторые из них могут запрашиваться очень часто. В этом случае проблемы могут создавать даже не параллельные обновления, а само количество чтений. Примером подобного ключа у нас является счётчик общего количества пользователей:

Этот счётчик — один из самых популярных ключей, и при использовании обычного подхода все запросы к нему будут идти на один сервер (поскольку это всего один ключ, а не множество однотипных), поведение которого может измениться и замедлить работу с другими ключами, хранящимися там же.

Чтобы решить эту проблему, нужно писать данные не в один кэширующий сервер, а сразу в несколько. В этом случае мы кратно снизим количество чтений этого ключа, но усложним его обновления и код выбора сервера — ведь нам нужно будет использовать отдельный механизм.

Мы в Badoo решаем эту проблему тем, что пишем данные во все кэширующие серверы сразу. Благодаря этому при чтении мы можем использовать общий механизм выбора сервера — в коде можно использовать обычный механизм шардирования по User ID, и при чтении не нужно ничего знать про специфику этого «горячего» ключа. В нашем случае это работает, поскольку у нас сравнительно немного серверов (примерно десять на площадку).

Если бы кэширующих серверов было намного больше, то этот способ мог бы быть не самым удобным — просто нет смысла дублировать сотни раз одни и те же данные. В таком случае можно было бы дублировать ключ не на все серверы, а только на их часть, но такой вариант требует чуть больше усилий.

Если вы используете определение сервера по ключу кэша, то можно добавить к нему ограниченное количество псевдослучайных значений (сделав из total_users_count что-то вроде t otal_users_count_1 , total_users_count_2 и т. д.). Подобный подход используется, например, в Etsy.

Если вы используете явные указания параметра шардирования, то просто передавайте туда разные псевдослучайные значения.

Главная проблема с обоими способами — убедиться, что разные значения действительно попадают на разные кэширующие серверы.

Сбои в работе

Система не может быть надёжной на 100%, поэтому нужно предусмотреть, как она будет вести себя при сбоях. Сбои могут быть как в работе самого кэша, так и в работе базы данных.

При сбоях в работе базы данных и отсутствии кэша мы можем попасть в ситуацию cache stampede, про которую я тоже уже рассказывал раньше. Выйти из неё можно уже описанными способами, а можно записать в кэш заведомо некорректное значение с небольшим сроком жизни. В этом случае система сможет определить, что источник недоступен, и на какое-то время перестанет пытаться запрашивать данные.

Для многих пользователей основополагающими критериями выбора процессора являются его тактовая частота и количество вычислительных ядер. А вот параметры кэш-памяти многие просматривают поверхностно, а то и вовсе не уделяют им должного внимания. А зря!

В данном материале поговорим об устройстве и назначении сверхбыстрой памяти процессора, а также ее влиянии на общую скорость работы персонального компьютера.

Предпосылки создания кэш-памяти

Любому пользователю, мало-мальски знакомому с компьютером, известно, что в составе ПК работает сразу несколько типов памяти. Это медленная постоянная память (классические жесткие диски или более быстрые SSD-накопители), быстрая оперативная память и сверхбыстрая кэш-память самого процессора. Оперативная память энергозависимая, поэтому каждый раз, когда вы выключаете или перезагружаете компьютер, все хранящиеся в ней данные очищаются, в отличие от постоянной памяти, в которой данные сохраняются до тех пор, пока это нужно пользователю. Именно в постоянную память записаны все программы и файлы, необходимые как для работы компьютера, так и для комфортной работы за ним.

Каждый раз при запуске программы из постоянной памяти, ее наиболее часто используемые данные или вся программа целиком «подгружаются» в оперативную память. Это делается для ускорения обработки данных процессором. Считывать и обрабатывать данные из оперативной памяти процессор будет значительно быстрей, а, следовательно, и система будет работать значительно быстрее в сравнении с тем, если бы массивы данных поступали напрямую из не очень быстрых (по меркам процессорных вычислений) накопителей.

Если бы не было «оперативки», то процесс считывания напрямую с накопителя занимал бы непозволительно огромное, по меркам вычислительной мощности процессора, время.

Но вот незадача, какой бы быстрой ни была оперативная память, процессор всегда работает быстрее. Процессор — это настолько сверхмощный «калькулятор», что произвести самые сложные вычисления для него — это даже не доля секунды, а миллионные доли секунды.

Производительность процессора в любом компьютере всегда ограничена скоростью считывания из оперативной памяти.

Процессоры развиваются так же быстро, как память, поэтому несоответствие в их производительности и скорости сохраняется. Производство полупроводниковых изделий постоянно совершенствуется, поэтому на пластину процессора, которая сохраняет те же размеры, что и 10 лет назад, теперь можно поместить намного больше транзисторов. Как следствие, вычислительная мощность за это время увеличилась. Впрочем, не все производители используют новые технологии для увеличения именно вычислительной мощности. К примеру, производители оперативной памяти ставят во главу угла увеличение ее емкости: ведь потребитель намного больше ценит объем, нежели ее быстродействие. Когда на компьютере запущена программа и процессор обращается к ОЗУ, то с момента запроса до получения данных из оперативной памяти проходит несколько циклов процессора. А это неправильно — вычислительная мощность процессора простаивает, и относительно медленная «оперативка» тормозит его работу.

Такое положение дел, конечно же, мало кого устраивает. Одним из вариантов решения проблемы могло бы стать размещение блока сверхбыстрой памяти непосредственно на теле кристалла процессора и, как следствие, его слаженная работа с вычислительным ядром. Но проблема, мешающая реализации этой идеи, кроется не в уровне технологий, а в экономической плоскости. Такой подход увеличит размеры готового процессора и существенно повысит его итоговую стоимость.

Объяснить простому пользователю, голосующему своими кровными сбережениями, что такой процессор самый быстрый и самый лучший, но за него придется отдать значительно больше денег — довольно проблематично. К тому же существует множество стандартов, направленных на унификацию оборудования, которым следуют производители «железа». В общем, поместить оперативную память прямо на кристалл процессора не представляется возможным по ряду объективных причин.

Как работает кэш-память

Как стало понятно из постановки задачи, данные должны поступать в процессор достаточно быстро. По меркам человека — это миг, но для вычислительного ядра — достаточно большой промежуток времени, и его нужно как можно эффективнее минимизировать. Вот здесь на выручку и приходит технология, которая называется кэш-памятью. Кэш-память — это сверхбыстрая память, которую располагают прямо на кристалле процессора. Извлечение данных из этой памяти не занимает столько времени, сколько бы потребовалось для извлечения того же объема из оперативной памяти, следовательно, процессор молниеносно получает все необходимые данные и может тут же их обрабатывать.

Кэш-память — это, по сути, та же оперативная память, только более быстрая и дорогая. Она имеет небольшой объем и является одним из компонентов современного процессора.

На этом преимущества технологии кэширования не заканчиваются. Помимо своего основного параметра — скорости доступа к ячейкам кэш-памяти, т. е. своей аппаратной составляющей, кэш-память имеет еще и множество других крутых функций. Таких, к примеру, как предугадывание, какие именно данные и команды понадобятся пользователю в дальнейшей работе и заблаговременная загрузка их в свои ячейки. Но не стоит путать это со спекулятивным исполнением, в котором часть команд выполняется рандомно, дабы исключить простаивание вычислительных мощностей процессора.

Спекулятивное исполнение — метод оптимизации работы процессора, когда последний выполняет команды, которые могут и не понадобиться в дальнейшем. Использование метода в современных процессорах довольно существенно повышает их производительность.

Речь идет именно об анализе потока данных и предугадывании команд, которые могут понадобиться в скором будущем (попадании в кэш). Это так называемый идеальный кэш, способный предсказать ближайшие команды и заблаговременно выгрузить их из ОЗУ в ячейки сверхбыстрой памяти. В идеале их надо выбирать таким образом, чтобы конечный результат имел нулевой процент «промахов».

Но как процессор это делает? Процессор что, следит за пользователем? В некоторой степени да. Он выгружает данные из оперативной памяти в кэш-память для того, чтобы иметь к ним мгновенный доступ, и делает это на основе предыдущих данных, которые ранее были помещены в кэш в этом сеансе работы. Существует несколько способов, увеличивающих число «попаданий» (угадываний), а точнее, уменьшающих число «промахов». Это временная и пространственная локальность — два главных принципа кэш-памяти, благодаря которым процессор выбирает, какие данные нужно поместить из оперативной памяти в кэш.

Временная локальность

Процессор смотрит, какие данные недавно содержались в его кэше, и снова помещает их в кэш. Все просто: высока вероятность того, что выполняя какие-либо задачи, пользователь, скорее всего, повторит эти же действия. Процессор подгружает в ячейки сверхбыстрой памяти наиболее часто выполняемые задачи и сопутствующие команды, чтобы иметь к ним прямой доступ и мгновенно обрабатывать запросы.

Пространственная локальность

Принцип пространственной локальности несколько сложней. Когда пользователь выполняет какие-то действия, процессор помещает в кэш не только данные, которые находятся по одному адресу, но еще и данные, которые находятся в соседних адресах. Логика проста — если пользователь работает с какой-то программой, то ему, возможно, понадобятся не только те команды, которые уже использовались, но и сопутствующие «слова», которые располагаются рядом.

Набор таких адресов называется строкой (блоком) кэша, а количество считанных данных — длиной кэша.

При пространственной локации процессор сначала ищет данные, загруженные в кэш, и, если их там не находит, то обращается к оперативной памяти.

Иерархия кэш-памяти

Любой современный процессор имеет в своей структуре несколько уровней кэш-памяти. В спецификации процессора они обозначаются как L1, L2, L3 и т. д.

Если провести аналогию между устройством кэш-памяти процессора и рабочим местом, скажем столяра или представителя любой другой профессии, то можно увидеть интересную закономерность. Наиболее востребованный в работе инструмент находится под рукой, а тот, что используется реже, расположен дальше от рабочей зоны.

Так же организована и работа быстрых ячеек кэша. Ячейки памяти первого уровня (L1) располагаются на кристалле в непосредственной близости от вычислительного ядра. Эта память — самая быстрая, но и самая малая по объему. В нее помещаются наиболее востребованные данные и команды. Для передачи данных оттуда потребуется всего около 5 тактовых циклов. Как правило, кэш-память первого уровня состоит из двух блоков, каждый из которых имеет размер 32 КБ. Один из них — кэш данных первого уровня, второй — кэш инструкций первого уровня. Они отвечают за работу с блоками данных и молниеносное обращение к командам.

Кэш второго и третьего уровня больше по объему, но за счет того, что L2 и L3 удалены от вычислительного ядра, при обращении к ним будут более длительные временные интервалы. Более наглядно устройство кэш-памяти проиллюстрировано в следующем видео.

Кэш L2, который также содержит команды и данные, занимает уже до 512 КБ, чтобы обеспечить необходимый объем данных кэшу нижнего уровня. Но на обработку запросов уходит в два раза больше времени. Кэш третьего уровня имеет размеры уже от 2 до 32 МБ (и постоянно увеличивается вслед за развитием технологий), но и его скорость заметно ниже. Она превышает 30 тактовых циклов.

Процессор запрашивает команды и данные, обрабатывая их, что называется, параллельными курсами. За счет этого и достигается потрясающая скорость работы. В качестве примера рассмотрим процессоры Intel. Принцип работы таков: в кэше хранятся данные и их адрес (тэг кэша). Сначала процессор ищет их в L1. Если информация не найдена (возник промах кэша), то в L1 будет создан новый тэг, а поиск данных продолжится на других уровнях. Для того, чтобы освободить место под новый тэг, информация, не используемая в данный момент, переносится на уровень L2. В результате данные постоянно перемещаются с одного уровня на другой.

Также при хранении одних и тех же данных могут задействоваться различные уровни кэша, например, L1 и L3. Это так называемые инклюзивные кэши. Использование лишнего объема памяти окупается скоростью поиска. Если процессор не нашел данные на нижнем уровне, ему не придется искать их на верхних уровнях кэша. В этом случае задействованы кэши-жертвы. Это полностью ассоциативный кэш, который используется для хранения блоков, вытесненных из кэша при замене. Он предназначен для уменьшения количества промахов. Например, кэши-жертвы L3 будут хранить информацию из L2. В то же время данные, которые хранятся в L2, остаются только там, что помогает сэкономить место в памяти, однако усложняет поиск данных: системе приходится искать необходимый тэг в L3, который заметно больше по размеру.

В некоторых политиках записи информация хранится в кэше и основной системной памяти. Современные процессоры работают следующим образом: когда данные пишутся в кэш, происходит задержка перед тем, как эта информация будет записана в системную память. Во время задержки данные остаются в кэше, после чего их «вытесняет» в ОЗУ.

Итак, кэш-память процессора — очень важный параметр современного процессора. От количества уровней кэша и объема ячеек сверхбыстрой памяти на каждом из уровней, во многом зависит скорость и производительность системы. Особенно хорошо это ощущается в компьютерах, ориентированных на гейминг или сложные вычисления.

При обращение процессором на прямую к оперативной памяти, ОП не успевает обслуживать поступающие заявки, процессору в этом случае приходится простаивать. Поэтому необходимо какими-либо методами согласовать быстродействие процессора и ОП. Сделать это можно 2 способами:

1. Построить ОП на более быстродействующей элементной базе (дорогостоящий)

2. Использовать специальное структурное решение при организации уровней подсистемы памяти, а именно включений между процессором и ОП быстродействующий КЭШ.

Отличительными особенностями КЭШ являются:

1. Малый объем (от 8кбайт)

2. Быстродействие сравнимое с быстродействием процессора.

КЭШ – это тайник, недоступно для программ, так как не может быть адресовано машинными командами.

Суть заключается в следующем, когда процессору понадобилась информация, сначала он обращается к КЭШ памяти, если информация там есть (такое событие называется КЭШ попаданием), то нужное слово извлекается из КЭШ и передается процессору. Если нет (КЭШ промах), то идет обращение к оперативной памяти, информация помещается в КЭШ затем передается процессору.

Пусть ОП состоит из 2 n адресуемых слов, можно представить ОП под совокупность блоков фиксированной длинны по «к» слов в каждом. Тогда емкость оперативной памяти можно записать следующим выражением M= 2 n / k.

КЭШ память состоит из C строк по «к» слов в каждой. Причем емкость КЭШ во много раз меньше емкости ОП.

В процессе выполнения задачи, некоторое подмножество блоков в ОП находятся строго в КЭШ. Каждая строка в КЭШ снабжается ТЭГом, является служебной областью, как правило ТЭГ содержит старшие разряды поля адресов памяти. ТЭГ нужен для установления соответствия между ОП и КЭШ.

Структурная организация КЭШ

Важной отличительной особенностью КЭШ является то, что две операции передачи слова и загрузка блока в ОП могут происходить одновременно. КЭШ соединен с процессором линиями: адрес, данные, управление. Линии данные и адрес подключены к соответствующим буфером. Эти буферы имеют выход на системную магистраль, через которую они могут обмениваться с ОП информацией. Если происходит событие КЭШ попадания, то буферы адреса и данных блокируется.

Если происходит КЭШ попадание, то буферы адреса и данных блокируются, весь процесс обращения ведется без участия ОП.

Если происходит событие КЭШ промах, то затребованный процессором адрес выставляется в буфер адреса , передается на системную магистраль, затем происходит поиск в ОП, блок информации копируется в буфер данных, затем передается в КЭШ, затем ЦП.

Кэш (англ. cache [1] , произносится kæʃ кЭш) — промежуточный буфер с быстрым доступом, содержащий копию той информации, которая хранится в памяти с менее быстрым доступом, но с наибольшей вероятностью может быть оттуда запрошена. Доступ к данным в кэше идёт быстрее, чем выборка исходных данных из медленной памяти или их перевычисление, что делает среднее время доступа короче.

Содержание

История

Впервые слово «кэш» в компьютерном контексте было использовано в 1967 году во время подготовки статьи для публикации в журнале «IBM Systems Journal». Статья касалась усовершенствования памяти в разрабатываемой модели 85 из серии IBM System/360. Редактор журнала Лайл Джонсон попросил придумать более описательный термин, нежели «высокоскоростной буфер», но из-за отсутствия идей сам предложил слово «кэш». Статья была опубликована в начале 1968 года, авторы были премированы [2]

Функционирование

Кэш — это память с большей скоростью доступа, предназначенная для ускорения обращения к данным, содержащимся постоянно в памяти с меньшей скоростью доступа (далее «основная память»). Кэширование применяется ЦПУ, жёсткими дисками, браузерами и веб-серверами.

Кэш состоит из набора записей. Каждая запись ассоциирована с элементом данных или блоком данных (небольшой части данных), которая является копией элемента данных в основной памяти. Каждая запись имеет идентификатор, определяющий соответствие между элементами данных в кэше и их копиями в основной памяти.

Когда клиент кэша (ЦПУ, веб-браузер, операционная система) обращается к данным, прежде всего исследуется кэш. Если в кэше найдена запись с идентификатором, совпадающим с идентификатором затребованного элемента данных, то используются элементы данных в кэше. Такой случай называется попаданием кэша. Если в кэше не найдено записей, содержащих затребованный элемент данных, то он читается из основной памяти в кэш, и становятся доступным для последующих обращений. Такой случай называется промахом кэша. Процент обращений к кэшу, когда в нём найден результат, называется уровнем попаданий или коэффициентом попаданий в кэш.

Например, веб-браузер проверяет локальный кэш на диске на наличие локальной копии веб-страницы, соответствующей запрошенному URL. В этом примере URL — это идентификатор, а содержимое веб-страницы — это элементы данных.

Если кэш ограничен в объёме, то при промахе может быть принято решение отбросить некоторую запись для освобождения пространства. Для выбора отбрасываемой записи используются разные алгоритмы вытеснения.

При модификации элементов данных в кэше выполняется их обновление в основной памяти. Задержка во времени между модификацией данных в кэше и обновлением основной памяти управляется так называемой политикой записи.

В кэше с немедленной записью каждое изменение вызывает синхронное обновление данных в основной памяти.

В кэше с отложенной записью (или обратной записью) обновление происходит в случае вытеснения элемента данных, периодически или по запросу клиента. Для отслеживания модифицированных элементов данных записи кэша хранят признак модификации (изменённый или «грязный»). Промах в кэше с отложенной записью может потребовать два обращения к основной памяти: первое для записи заменяемых данных из кэша, второе для чтения необходимого элемента данных.

В случае, если данные в основной памяти могут быть изменены независимо от кэша, то запись кэша может стать неактуальной. Протоколы взаимодействия между кэшами, которые сохраняют согласованность данных, называют протоколами когерентности кэша.

Кэш центрального процессора

Ряд моделей центральных процессоров (ЦП) обладают собственным кэшем, для того чтобы минимизировать доступ к оперативной памяти (ОЗУ), которая медленнее, чем регистры. Кэш-память может давать значительный выигрыш в производительности, в случае когда тактовая частота ОЗУ значительно меньше тактовой частоты ЦП. Тактовая частота для кэш-памяти обычно ненамного меньше частоты ЦП.

Уровни кэша

Кэш центрального процессора разделён на несколько уровней. Для универсальных процессоров — до 3. Кэш-память уровня N+1 как правило больше по размеру и медленнее по скорости обращения и передаче данных, чем кэш-память уровня N.

Самой быстрой памятью является кэш первого уровня — L1-cache. По сути, она является неотъемлемой частью процессора, поскольку расположена на одном с ним кристалле и входит в состав функциональных блоков. Состоит из кэша команд и кэша данных. Некоторые процессоры без L1 кэша не могут функционировать. На других его можно отключить, но тогда значительно падает производительность процессора. L1 кэш работает на частоте процессора, и, в общем случае, обращение к нему может производиться каждый такт (зачастую является возможным выполнять даже несколько чтений/записей одновременно). Латентность доступа обычно равна 2−4 тактам ядра. Объём обычно невелик — не более 128 Кбайт.

Вторым по быстродействию является L2-cache — кэш второго уровня. Обычно он расположен либо на кристалле, как и L1, либо в непосредственной близости от ядра, например, в процессорном картридже (только в слотовых процессорах). В старых процессорах — набор микросхем на системной плате. Объём L2 кэша от 128 Кбайт до 1−12 Мбайт. В современных многоядерных процессорах кэш второго уровня, находясь на том же кристалле, является памятью раздельного пользования — при общем объёме кэша в 8 Мбайт на каждое ядро приходится по 2 Мбайта. Обычно латентность L2 кэша, расположенного на кристалле ядра, составляет от 8 до 20 тактов ядра. В отличие от L1 кэша, его отключение может не повлиять на производительность системы. Однако, в задачах, связанных с многочисленными обращениями к ограниченной области памяти, например, СУБД, производительность может упасть в десятки раз.

Кэш третьего уровня наименее быстродействующий и обычно расположен отдельно от ядра ЦП, но он может быть очень внушительного размера — более 32 Мбайт. L3 кэш медленнее предыдущих кэшей, но всё равно значительно быстрее, чем оперативная память. В многопроцессорных системах находится в общем пользовании.

Отключение кэша второго и третьего уровней обычно используется в математических задачах, например, при обсчёте полигонов, когда объём данных меньше размера кэша. В этом случае, можно сразу записать все данные в кэш, а затем производить их обработку.

Ассоциативность кэша

Одна из фундаментальных характеристик кэш-памяти — уровень ассоциативности — отображает её логическую сегментацию. Дело в том, что последовательный перебор всех строк кэша в поисках необходимых данных потребовал бы десятков тактов и свёл бы на нет весь выигрыш от использования встроенной в ЦП памяти. Поэтому ячейки ОЗУ жёстко привязываются к строкам кэш-памяти (в каждой строке могут быть данные из фиксированного набора адресов), что значительно сокращает время поиска. С каждой ячейкой ОЗУ может быть связано более одной строки кэш-памяти: например, n -канальная ассоциативность (англ. n -way set associative ) обозначает, что информация по некоторому адресу оперативной памяти может храниться в n местах кэш-памяти.

При одинаковом объеме кэша схема с большей ассоциативностью будет наименее быстрой, но наиболее эффективной.

Кэширование внешних накопителей

Многие периферийные устройства хранения данных используют кэш для ускорения работы, в частности, жёсткие диски используют кэш-память от 1 до 32 Мбайт (модели с поддержкой

Применение кэширования внешних накопителей обусловлено следующими факторами:

скорость доступа процессора к оперативной памяти во много раз больше, чем к памяти внешних накопителей;
некоторые блоки памяти внешних накопителей используются несколькими процессами одновременно и имеет смысл прочитать блок один раз, затем хранить одну копию блока в оперативной памяти для всех процессов;
доступ к некоторым блокам оперативной памяти происходит гораздо чаще, чем к другим, поэтому использование кэширования для таких блоков в целом увеличивает производительность системы;
для некоторых блоков памяти внешних накопителей не требуется непосредственной записи после модификации, и использование кэша для таких блоков оптимизирует использование ввода-вывода.

Кэширование, выполняемое операционной системой

Кэш оперативной памяти состоит из следующих элементов:

набор страниц оперативной памяти, разделённых на буферы, равные по длине блоку данных соответствующего устройства внешней памяти;
набор заголовков буферов, описывающих состояние соответствующего буфера; , содержащей соответствие номера блока заголовку;
списки свободных буферов.

Алгоритм работы кэша с отложенной записью

Изначально все заголовки буферов помещаются в список свободных буферов. Если процесс намеревается прочитать или модифицировать блок, то он выполняет следующий алгоритм:

пытается найти в хеш-таблице заголовок буфера с заданным номером;
в случае, если полученный буфер занят, ждёт его освобождения;
в случае, если буфер не найден в хеш-таблице, берёт первый буфер из хвоста списка свободных;
в случае, если список свободных буферов пуст, то выполняется алгоритм вытеснения (см. ниже);
в случае, если полученный буфер помечен как «грязный», выполняет асинхронную запись содержимого буфера во внешнюю память.
удаляет буфер из хеш-таблицы, если он был помещён в неё;
помещает буфер в хеш-таблицу с новым номером.

Процесс читает данные в полученный буфер и освобождает его. В случае модификации процесс перед освобождением помечает буфер как «грязный». При освобождении буфер помещается в голову списка свободных буферов.

если процесс прочитал некоторый блок в буфер, то велика вероятность, что другой процесс при чтении этого блока найдёт буфер в оперативной памяти;
запись данных во внешнюю память выполняется только тогда, когда не хватает «чистых» буферов, либо по запросу.

Алгоритм вытеснения

Если список свободных буферов пуст, то выполняется алгоритм вытеснения буфера. Алгоритм вытеснения существенно влияет на производительность кэша. Существуют следующие алгоритмы:

LRU (Least Recently Used) — вытесняется буфер, неиспользованный дольше всех;
MRU (Most Recently Used) — вытесняется последний использованный буфер;
LFU (Least Frequently Used) — вытесняется буфер, использованный реже всех;
ARC (англ.) (Adaptive Replacement Cache) — алгоритм вытеснения, комбинирующий LRU и LFU, запатентованный

Программное кэширование

Политика записи при кэшировании

При чтении данных кэш-память даёт однозначный выигрыш в производительности. При записи данных выигрыш можно получить только ценой снижения надёжности. Поэтому в различных приложениях может быть выбрана та или иная политика записи кэш-памяти..

Существуют две основные политики записи кэш-памяти — сквозная запись (write-through) и отложенная запись (write-back).

сквозная запись подразумевает, что при изменении содержимого ячейки памяти, запись происходит синхронно и в кэш и в основную память.

отложенная запись подразумевает, что можно отложить момент записи данных в основную память, а записать их только в кэш. При этом данные будут выгружены в оперативную память только в случае обращения к ним какого либо другого устройства (другой ЦП, контроллер DMA) либо нехватки места в кэше для размещения других данных. Производительность, по сравнению со сквозной записью, повышается, но это может поставить под угрозу целостность данных в основной памяти, поскольку программный или аппаратный сбой может привести к тому, что данные так и не будут переписаны из кэша в основную память. Кроме того, в случае кэширования оперативной памяти, когда используются два и более процессоров, нужно обеспечивать согласованность данных в разных кэшах.

Кэширование интернет-страниц

В процессе передачи информации по сети может использоваться кэширование интернет-страниц — процесс сохранения часто запрашиваемых документов на (промежуточных) прокси-серверах или машине пользователя, с целью предотвращения их постоянной загрузки с сервера-источника и уменьшения трафика. Таким образом, информация перемещается ближе к пользователю. Управление кэшированием осуществляется при помощи CMS конкретного сайта для снижения нагрузки на сервер при большой посещаемости. Кэширование может производится как в память, так и в файловый кэш (кэш на файлах).

Кэширование результатов работы

Многие программы записывают куда-либо промежуточные или вспомогательные результаты работы, чтобы не вычислять их каждый раз, когда они понадобятся. Это ускоряет работу, но требует дополнительной памяти (оперативной или дисковой). Примером такого кэширования является индексирование баз данных.

Читайте также: