10月28日笔记

直接映射cache：每个主存地址仅仅对应到cache中的一个块，因此我们只需要检查cache中的一个位置来判断该数据是否在cache中，块block是cache和主存之间的传输单位

被映射的高速缓存索引可以由存储器地址的低2位来决定，例如存储器地址低2位为00的数据映射到cache索引为0的位置

当有多个存储器地址的数据可以选择的时候，哪一个数据应该被放置在cache里？当需要一字节，控制器会找到对应的块，整块load进来

在cache中，通过标记tag来记录地址信息，由此来判断cache中的数据块来源于哪一个存储器地址

将多个存储地址映射到同一个cache索引，如何分辨是哪一个地址的数据在里面？当块大小大于1字节的时候，将存储器地址分成3部分，从高到低，分别标签位（用来检测数据是否是所需要的数据）、索引位（用来在cache中选择块）、块内字节偏移位（用于在块内选择所需要的字节），这三部分都采用无符号整数来表示

cache的字节数由高度×宽度来表示，高度定义为cache中块的数量，宽度定义为每个块的字节数

hit rate、miss rate、miss penalty、hit time

7.3 访问与缺失

写直达：同时更新cache和主存

写回：dirty位

块大小的选择是一个权衡的设计过程，通常来说，使用较大的块可以减少缺失率，因为利用了空间局部性原理，对于连续数组的访问有比较好的效果

缺失率不是唯一的性能指标，同时还要考虑缺失代价，当块大小增加的时候，缺失代价会增加，块越大，需要花费越多的时间去填满它，大的块也不总是有利的，当保持cache的大小不变，增加块的大小，一开始缺失率会由于空间局部性而快速下降，然而过了某一点之后，缺失率会上升，这是因为块大小和cache大小相比太大，块的数量就会很少

乒乓效应，缺失代价随着块大小的增加而不断增加，当保持cache大小不变，增加块的大小，缺失率会先下降，然后再上升，一开始下降的原因是利用了空间局部性原理，随后缺失率上升的原因是块的数量变少，影响了对时间局部性的利用

平均存储访问时间是一个比缺失率更加重要的指标

随着块大小的增加，平均访存时间会先减小，这是由于一开始缺失率下降的速度大于缺失代价增长的速度，但是最终随着块大小不断增加，平均访存时间会快速上升，因为缺失代价和缺失率都上升了

cache缺失类型：cache缺失3C模型中，1、强制缺失，出现在程序第一次开始启动的时候，这类缺失不能轻易被避免，主存中每个块都会发生一次强制缺失，又称为冷启动缺失；2、冲突缺失，当两个不同的主存地址映射到同一个cache地址时，会发生这类缺失，解决方法：1、增加cache大小，没有解决根本问题，2、cache每个索引对应的块数

全相联cache，一共只有一组，一组包含多个块，主存地址中标签域和偏移都和之前一致，由于只有一组，因此不需要索引域，每一个块都可以放在cache中任何一个位置，但是也必须通过cache中每个块的标签来判断数据是否在cache里面

优点：1、数据可以放置在cache中任何位置，因此不存在冲突缺失；缺点在于，对于每个块的标签域都需要一个硬件比较器，如果块大小为4字节，cache大小为64K字节，则需要16384个比较器，这样的设计硬件开销很大，现实中一般不采用这种设计方案

最后一种缺失我们称为容量缺失，这类缺失产生的原因是因为cache的容量有限，如果增加cache的容量，就不会产生这类缺失

首先考虑无限容量的全相联cache，发生的缺失均为强制缺失；其次考虑有限容量的全相联cache，其中除了强制缺失以外，都是容量缺失，最后考虑有限容量的有限关联度的cache，其中除了前两种缺失以外，其余都是冲突缺失