本文主要介绍缓存的局部性原理以及性能分析

局部性原理

空间局部性：在最近的未来，要使用的信息（指令和数据），很可能与现在正在使用的信息在存储空间上是邻近的或者是连续的时间局部性：在最近的未来，要使用的信息，很可能是现在正在使用的信息

上图是假设CPU从主存的存取数据的时间是1000ns，而CPU内部执行加法运算只需要5ns，那么可以得出图示的执行时间就是(取数据时间+存数据时间+加法运算时间)*次数= (1000+1000+5)*1000 = 2005us 如果引入高速缓存的来当作媒介，即 在主存和CPU中间加入了高速缓存cache，那么CPU与cache之间的存取时间也是5ns，以每次从主存中拿10个int值到cache中为例，则需要的总时间=(向主存中取数据时间+向cache取数据+加法时间+向cache存数据时间)*次数=(1000+5+5+5)*10 = 115us，由此可以看出性能提高了一个数量级 在实际的操作中与评估中，计算机不可能只进行类似的简单的运算，因此引入了下面的洗呢性能分析模型

性能分析

相关概念

命中率：CPU要访问的信息已经在cache中的比例。设一个程序执行期间，cache的总命中次数为N_c，访问主存的总次数是N_m，则H=N_c/N_c +N_m缺失率：M = 1-H平均访问时间：设t_c为命中cache的访问时间，t_m为未命中时的访问时间，则系统的平均访问时间=命中率访问cache时间+缺失率访问主存时间，即：T_a = Ht_c+Mt_m

下面是一个性能分析的例题