关于linux:实际测试内存在顺序IO和随机IO时的访问延时差异

在《内存随机也比程序拜访慢，带你深刻了解内存IO过程》一文中，咱们了解了内存IO的外部实现过程，晓得了内存的随机IO比程序IO要慢，并对延迟时间进行了大略的估算。那么咱们明天来用代码的形式来工夫一下，看看在咱们的我的项目工程中，内存拜访的在不同的拜访场景下延时到底是个什么体现。

先测程序状况

测试原理就是定义一个指定大小的double（8字节）数组，而后以指定的步长去循环。这外面的变量有两个。外围代码如下：

void init_data(double *data, int n){  
    int i;  
    for (i = 0; i < n; i++)    {  
        data[i] = i;    
    }  
}  
 
void seque_access(int elems, int stride) {    
    int i;  
    double result = 0.0;   
    volatile double sink;   
 
    for (i = 0; i < elems; i += stride) {  
        result += data[i];    
    }  
    sink = result;  
}

在这个外围代码的根底上，咱们有两个可调节变量：

• 一是数组大小，数组越小，高速缓存命中率越高，均匀延时就会越低。
• 二是循环步长，步长越小，程序性越好，同样也会减少缓存命中率，均匀延时也低。

咱们再测试的过程中采取的方法是，固定其中一个变量，而后动静调节另外一个变量来查看成果。

另外阐明一下，这个代码测试中思考的几个额定的开销的解决状况。
1.加法开销：因为加法指令简略，一个CPU周期就可实现，CPU周期比内存周期要快，所以暂且疏忽它。
2.耗时统计：这波及到高开销的零碎调用，本试验通过跑1000次取一次耗时的形式来升高影响。

场景一： 固定数组大小2K，调节步长

数组足够小的时候，L1 cache全副都能装的下。内存IO产生较少，大部分都是高效的缓存IO，所以我这里看到的内存延时只有1ns左右，这其实只是虚拟地址转换+L1拜访的延时。
　

场景二： 固定步长为8，数组从32K到64M

当数组越来越大，Cache装不下，导致穿透高速缓存，到内存理论IO的次数就会变多，均匀耗时就减少
　

场景三： 步长为32，数组从32K到64M

和场景二相比，步长变大当前，局部性变差，穿透的内存IO进一步减少。尽管数据量一样大，然而均匀耗时就会持续有所上涨。不过尽管穿透减少，但因为拜访地址依然绝对比拟间断，所以即便产生内存IO也绝大部分都是行地址不变的程序IO状况。所以耗时在9ns左右，和之前估算大抵相符！
　

另外留神一个细节，就是随着数组从64M到32M变动的过程中。耗时有几个显著的降落点，别离是8M，256K和32K。这是因为本机的CPU的L1大小是32K，L2是256K，L3是12M。在数据集32K的时候，L1全能装的下，所有根本都是高速缓存IO。256K的时候、8M的时候，尽管L1命中率降落，然而L2、L3访问速度依然比真正的内存IO快。然而超过12M当前越多，真正的内存IO就越来越多了。

再测随机IO状况

在程序的试验场景里，数组的下标拜访都是比拟有法则地递增。在随机IO的测试中，咱们要彻底打乱这个法则，提前随机好一个下标数组，试验时不停地拜访数组的各个随机地位。

void init_data(double *data, int n){  
    int i;  
    for (i = 0; i < n; i++)    {  
        data[i] = i;    
    }  
}  
 
void random_access(int* random_index_arr, int count) { 
    int i;
    double result = 0.0; 
    volatile double sink; 
 
    for (i = 0; i < count; i++) {
        result += data[*(random_index_arr+i)];  
    }
    sink = result; 
}

这理论比下面的试验多了一次内存IO，但因为对random\_index\_arr的拜访时程序的，而且该数组也比拟小。咱们假如它全副能命中高速缓存，所以暂且疏忽它的影响。

随机试验场景： 数组从32K到64M

这次的数组拜访就没有步长的概念了，全副打乱，随机拜访。当数据集比拟小的时候、L1、L2、L3还能抗一抗。但当减少到16M、64M当前，穿透到内存的IO状况会变多，穿透过来当前极大可能行地址也会变。在64M的数据集中，内存的延时居然降落到了38.4ns，和咱们估算的也基本一致。

论断

有了试验数据的佐证，进一步证实了上一文《深刻了解内存IO的理论过程！》的论断。内存也存在随机拜访比程序拜访慢的多的状况，大略是4:1的关系。所以不要感觉内存很快，就用起来太随性了!

开发内功修炼之内存篇专辑：

• 1.带你深刻了解内存对齐最底层原理
• 2.内存随机也比程序拜访慢，带你深刻了解内存IO过程
• 3.从DDR到DDR4，内存外围频率其实基本上就没太大的提高
• 4.理论测试内存在程序IO和随机IO时的拜访延时差别
• 5.揭穿内存厂家“谎话”，实测内存带宽实在体现
• 6.NUMA架构下的内存拜访提早区别！
• 7.PHP7内存性能优化的思维精华
• 8.一次内存性能晋升的我的项目实际
• 9.挑战Redis单实例内存最大极限，“遭逢”NUMA陷阱！

我的公众号是「开发内功修炼」，在这里我不是单纯介绍技术实践，也不只介绍实践经验。而是把实践与实际联合起来，用实际加深对实践的了解、用实践进步你的技术实际能力。欢送你来关注我的公众号，也请分享给你的好友~~~