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一、前言
不同存储技术的拜访工夫差别很大，从 计算机层次结构 可知，通常状况下，从高层往底层走，存储设备变得更慢、更便宜同时体积也会更大，CPU 和内存之间的速度存在着微小的差别，此时就会想到计算机科学界中一句驰名的话： 计算机科学的任何一个问题，都能够通过减少一个中间层来解决。
二、引入缓存层
为了解决速度不匹配问题，能够通过引入一个缓存中间层来解决问题，然而也会引入一些新的问题。古代计算机系统中，从硬件到操作系统、再到一些应用程序，绝大部分的设计都用到了驰名的 局部性原理，局部性通常有如下两种不同的模式：
工夫局部性：在一个具备良好的工夫局部性的程序当中，被援用过一次的内存地位，在未来一个不久的工夫内很可能会被再次援用到。
空间局部性：在一个具备良好的空间局部性的程序当中，一个内存地位被援用了一次，那么在不久的工夫内很可能会援用左近的地位。
有下面这个 局部性 原理为理论指导，为了解决二者速度不匹配问题就能够在 CPU 和内存之间加一个缓存层，于是就有了如下的构造：
三、何时更新缓存
在 CPU 中引入缓存中间层后，尽管能够解决和内存速度不统一的问题，然而同时也面临着一个问题：当 CPU 更新了其缓存中的数据之后，要什么时候去写入到内存中呢？，比拟容易想到的一个解决方案就是，CPU 更新了缓存的数据之后就立刻更新到内存中，也就是说当 CPU 更新了缓存的数据之后就会从上到下更新，直到内存为止，英文称之为 write through，这种形式的长处是比较简单，然而毛病也很显著，因为每次都须要拜访内存，所以速度会比较慢。还有一种办法就是，当 CPU 更新了缓存之后并不马上更新到内存中去，在 适当的时候 再执行写入内存的操作，因为有很多的缓存只是存储一些两头后果，没必要每次都更新到内存中去，英文称之为write back，这种形式的长处是 CPU 执行更新的效率比拟高，毛病就是实现起来会比较复杂。
下面说的 在适当的时候写入内存，如果是单核 CPU 的话，能够在缓存要被新进入的数据取代时，才更新内存，然而在多核 CPU 的状况下就比较复杂了，因为 CPU 的运算速度超过了 1 级缓存的数据 I\O 能力，CPU 厂商又引入了多级的缓存构造，比方常见的 L1、L2、L3 三级缓存构造，L1 和 L2 为 CPU 外围独有，L3 为 CPU 共享缓存。
如果当初别离有两个线程运行在两个不同的核 Core 1 和 Core 2 上，内存中 i 的值为 1，这两个别离运行在两个不同核上的线程要对 i 进行加 1 操作，如果不加一些限度，两个外围同时从内存中读取 i 的值，而后进行加 1 操作后再别离写入内存中，可能会呈现互相笼罩的状况，解决的办法置信大家都能想得到，第一种是只有有一个外围批改了缓存的数据之后，就立刻把内存和其它外围更新。第二种是当一个外围批改了缓存的数据之后，就把其它同样复制了该数据的 CPU 外围生效掉这些数据，等到适合的机会再更新，通常是下一次读取该缓存的时候发现曾经有效，才从内存中加载最新的值。
四、缓存一致性协定
不难看出第一种须要频繁拜访内存更新数据，执行效率比拟低，而第二种会把更新数据推延到最初一刻才会更新，读取内存，效率高（相似于 懒加载 ）。 缓存一致性协定(MESI) 就是应用第二种计划，该协定次要是保障缓存外部数据的统一，不让零碎数据凌乱。MESI 是指 4 种状态的首字母。每个缓存存储数据单元（Cache line）有 4 种不同的状态，用 2 个 bit 示意，状态和对应的形容如下：
| 状态 | 形容 | 监听工作 |
|---|---|---|
| M 批改 (Modified) | 该 Cache line 无效，数据被批改了，和内存中的数据不统一，数据只存在于本 Cache 中 | Cache line 必须时刻监听所有试图读该缓存行绝对就主存的操作，这种操作必须在缓存将该缓存行写回主存并将状态变成 S（共享）状态之前被提早执行 |
| E 独享、互斥 (Exclusive) | 该 Cache line 无效，数据和内存中的数据统一，数据只存在于本 Cache 中 | Cache line 必须监听其它缓存读主存中该缓存行的操作，一旦有这种操作，该缓存行须要变成 S（共享）状态 |
| S 共享 (Shared) | 该 Cache line 无效，数据和内存中的数据统一，数据存在于很多 Cache 中 | Cache line 必须监听其它缓存使该缓存行有效或者独享该缓存行的申请，并将该 Cache line 变成有效 |
| I 有效 (Invalid) | 该 Cache line 有效 | 无监听工作 |
上面看看基于 缓存一致性协定 是如何进行读取和写入操作的，假如当初有一个双核的 CPU，为了形容不便，简化一下只看其逻辑构造：
单核读取步骤：Core 0 收回一条从内存中读取 a 的指令，从内存通过 BUS 读取 a 到 Core 0 的缓存中，因为此时数据只在 Core 0 的缓存中，所以将 Cache line 批改为 E 状态（独享），该过程用示意图示意如下：
双核读取步骤：首先 Core 0 收回一条从内存中读取 a 的指令，从内存通过 BUS 读取 a 到 Core 0 的缓存中，而后将 Cache line 置为 E 状态，此时 Core 1 收回一条指令，也是要从内存中读取 a，当 Core 1 试图从内存读取 a 的时候，Core 0 检测到了产生地址抵触（其它缓存读主存中该缓存行的操作），而后 Core 0 对相干数据做出响应，a 存储于这两个外围 Core 0 和 Core 1 的缓存行中，而后设置其状态为 S 状态（共享），该过程示意图如下：
假如此时 Core 0 外围须要对 a 进行批改了，首先 Core 0 会将其缓存的 a 设置为 M（批改）状态，而后告诉其它缓存了 a 的其它核 CPU（比方这里的 Core 1）将外部缓存的 a 的状态置为 I（有效）状态，最初才对 a 进行赋值操作。该过程如下所示：
仔细的敌人们可能曾经留神到了，上图中内存中 a 的值（值为 1）并不等于 Core 0 外围中缓存的最新值（值为 2），那么要什么时候才会把该值更新到内存中去呢？就是当 Core 1 须要读取 a 的值的时候，此时会告诉 Core 0 将 a 的批改后的最新值同步到内存（Memory）中去，在这个同步的过程中 Core 0 中缓存的 a 的状态会置为 E（独享）状态，同步实现后将 Core 0 和 Core 1 中缓存的 a 置为 S（共享）状态，示意图形容该过程如下所示：
至此，变量 a 在 CPU 的两个核 Core 0 和 Core 1 中回到了 S（共享）状态了，以上只是简略的形容了一下大略的过程，实际上这些都是在 CPU 的硬件层面下来保障的，而且操作比较复杂。
五、总结
当初很多一些实现缓存性能的应用程序都是基于这些思维设计的，缓存把数据库中的数据进行缓存到速度更快的内存中，能够放慢咱们应用程序的响应速度，比方咱们应用常见的 Redis 数据库可能是采纳上面这些策略：① 首先应用程序从缓存中查问数据，如果有就间接应用该数据进行相应操作后返回，如果没有则查询数据库，更新缓存并且返回。② 当咱们须要更新数据时，先更新数据库，而后再让缓存生效，这样下次就会先查询数据库再回填到缓存中去，能够发现，实际上底层的一些思维都是相通的，不同的只是对于特定的场景可能须要减少一些额定的束缚。基础知识才是技术这颗大树的根，咱们先把根栽好了，剩下的那些枝和叶都是比拟容易失去的货色了。
