CSDN|如何写出让 CPU 跑得更快的代码？
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作者｜小林coding
代码都是由 CPU 跑起来的 ， 我们代码写的好与坏就决定了 CPU 的执行效率 ， 特别是在编写计算密集型的程序 ， 更要注重 CPU 的执行效率 ， 否则将会大大影响系统性能 。
CPU 内部嵌入了 CPU Cache（高速缓存） ， 它的存储容量很小 ， 但是离 CPU 核心很近 ， 所以缓存的读写速度是极快的 ， 那么如果 CPU 运算时 ， 直接从 CPU Cache 读取数据 ， 而不是从内存的话 ， 运算速度就会很快 。
但是 ， 大多数人不知道 CPU Cache 的运行机制 ， 以至于不知道如何才能够写出能够配合 CPU Cache 工作机制的代码 ， 一旦你掌握了它 ， 你写代码的时候 ， 就有新的优化思路了 。
那么 ， 接下来我们就来看看 ， CPU Cache 到底是什么样的 ， 是如何工作的呢 ， 又该写出让 CPU 执行更快的代码呢？
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CPU Cache 有多快
你可能会好奇为什么有了内存 ， 还需要 CPU Cache？根据摩尔定律 ， CPU 的访问速度每 18 个月就会翻倍 ， 相当于每年增长 60% 左右 ， 内存的速度当然也会不断增长 ， 但是增长的速度远小于 CPU ， 平均每年只增长 7% 左右 。 于是 ， CPU 与内存的访问性能的差距不断拉大 。到现在 ， 一次内存访问所需时间是 200~300 多个时钟周期 ， 这意味着 CPU 和内存的访问速度已经相差 200~300 多倍了 。为了弥补 CPU 与内存两者之间的性能差异 ， 就在 CPU 内部引入了 CPU Cache ， 也称高速缓存 。CPU Cache 通常分为大小不等的三级缓存 ， 分别是 L1 Cache、L2 Cache 和 L3 Cache 。由于 CPU Cache 所使用的材料是 SRAM ， 价格比内存使用的 DRAM 高出很多 ， 在当今每生产 1 MB 大小的 CPU Cache 需要 7 美金的成本 ， 而内存只需要 0.015 美金的成本 ， 成本方面相差了 466 倍 ， 所以 CPU Cache 不像内存那样动辄以 GB 计算 ， 它的大小是以 KB 或 MB 来计算的 。在 Linux 系统中 ， 我们可以使用下图的方式来查看各级 CPU Cache 的大小 ， 比如我这手上这台服务器 ， 离 CPU 核心最近的 L1 Cache 是 32KB ， 其次是 L2 Cache 是 256KB ， 最大的 L3 Cache 则是 3MB 。
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其中 ， L1 Cache 通常会分为「数据缓存」和「指令缓存」 ， 这意味着数据和指令在 L1 Cache 这一层是分开缓存的 ， 上图中的 index0 也就是数据缓存 ， 而 index1 则是指令缓存 ， 它两的大小通常是一样的 。另外 ， 你也会注意到 ， L3 Cache 比 L1 Cache 和 L2 Cache 大很多 ， 这是因为 L1 Cache 和 L2 Cache 都是每个 CPU 核心独有的 ， 而 L3 Cache 是多个 CPU 核心共享的 。程序执行时 ， 会先将内存中的数据加载到共享的 L3 Cache 中 ， 再加载到每个核心独有的 L2 Cache ， 最后进入到最快的 L1 Cache ， 之后才会被 CPU 读取 。 它们之间的层级关系 ， 如下图：
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越靠近 CPU 核心的缓存其访问速度越快 ， CPU 访问 L1 Cache 只需要 2~4 个时钟周期 ， 访问 L2 Cache 大约 10~20 个时钟周期 ， 访问 L3 Cache 大约 20~60 个时钟周期 ， 而访问内存速度大概在 200~300 个 时钟周期之间 。 如下表格：
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所以 ， CPU 从 L1 Cache 读取数据的速度 ， 相比从内存读取的速度 ， 会快 100 多倍 。
CPU Cache 的数据结构和读取过程是什么样的？CPU Cache 的数据是从内存中读取过来的 ， 它是以一小块一小块读取数据的 ， 而不是按照单个数组元素来读取数据的 ， 在 CPU Cache 中的 ， 这样一小块一小块的数据 ， 称为 Cache Line（缓存块） 。
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