Cache中进行，不必再调用内存。...它直接和执行单元及动态跟踪引擎相连，通过动态跟踪引擎可以很快地找到所执行的指令，并且将指令的顺序存储在追踪缓存里，这样就减少了主执行循环的解码周期，提高了处理器的运算效率。...读取命中率 CPU在Cache中找到有用的数据被称为命中，当Cache中没有CPU所需的数据时（这时称为未命中），CPU才访问内存。...在一些高端领域的CPU（像Intel的Itanium）中，我们常听到L3 Cache，它是为读取L2 Cache后未命中的数据设计的—种Cache，在拥有L3 Cache的CPU中，只有约5%的数据需要从内存中调用...因此需要为每行设置一个计数器，LRU算法是把命中行的计数器清零，其他各行计数器加1。当需要替换时淘汰行计数器计数值最大的数据行出局。
排行榜实现：借助 SortedSet 进行热点数据的排序。例如：下单量最多的用户排行榜，最热门的帖子（回复最多）等。 布式锁实现：利用 Redis 的 setnx 命令进行。后面会有详细的实现介绍。...在缓存的时候给过期时间加上一个随机值，这样就会大幅度的减少缓存在同一时间过期。 首先强调的是缓存雪崩对底层系统的冲击非常可怕。但很遗憾的是目前并没有完美的解决方案。...请求优先从 L1 缓存获取数据，如果 L1缓存未命中则加锁，只有 1 个线程获取到锁,这个线程再从数据库中读取数据并将数据再更新到到 L1 缓存和 L2 缓存中，而其他线程依旧从 L2 缓存获取数据并返回...所以，当数据更新时，只能淘汰 L1 缓存，不能同时将 L1 和 L2 中的缓存同时淘汰。L2 缓存中可能会存在脏数据，需要业务能够容忍这种短时间的不一致。而且，这种方案可能会造成额外的缓存空间浪费。...由于缓存不命中，并且出于容错考虑，如果从数据库查不到数据则不写入缓存，这将导致这个不存在的数据每次请求都要到数据库去查询，失去了缓存的意义。
toplev 是一个计数工具，它使用 PMU 来计数事件。...toplev 的一个典型使用场景是，用户已经根据一个标>准工具（例如 perf, sysprof, pyprof）进行采样，了解 hot code 的分布，但是你想知道为什么这部分代码运行很慢。...选择正确的层次和多路复用 PMU 只有有限数量的计数器可以同时测量事件。任何多于一个层次的 toplev 运行，或者启动了额外的CPU 指标，则需要更多的计数器。...只要没有使用 PMU 的或者有问题的其他工作负载处于活动状态，则第一层次（-l1）和未启用额外指标的 toplev 不会进行多路复用。一开始的时候，不采用多路复用来进行分析通常是一个好主意。...可以看到它是 L1 Bound 和 Core Bound。 L1 Bound 可能是因为未优化的 gcc 代码倾向于将所有变量存储在堆栈上，没有进行全面的寄存器优化。
它直接和执行单元及动态跟踪引擎相连，通过动态跟踪引擎可以很快地找到所执行的指令，并且将指令的顺序存储在追踪缓存里，这样就减少了主执行循环的解码周期，提高了处理器的运算效率。 ...读取命中率 CPU在Cache中找到有用的数据被称为命中，当Cache中没有CPU所需的数据时（这时称为未命中），CPU才访问内存。...从理论上讲，在一颗拥有2级Cache的CPU中，读取L1 Cache的命中率为80%。也就是说CPU从L1 Cache中找到的有用数据占数据总量的80%，剩下的20%从L2 Cache读取。...在一些高端领域的CPU（像Intel的Itanium）中，我们常听到L3 Cache，它是为读取L2 Cache后未命中的数据设计的—种Cache，在拥有L3 Cache的CPU中，只有约5%的数据需要从内存中调用...因此需要为每行设置一个计数器，LRU算法是把命中行的计数器清零，其他各行计数器加1。当需要替换时淘汰行计数器计数值最大的数据行出局。
Write-through（直写模式）在数据更新时，同时写入缓存Cache和后端存储。此模式的优点是操作简单；缺点是因为数据修改需要同时写入存储，数据写入速度较慢。...Write-back（回写模式）在数据更新时只写入缓存Cache。只在数据被替换出缓存时，被修改的缓存数据才会被写到后端存储。...此模式的优点是数据写入速度快，因为不需要写存储；缺点是一旦更新后的数据未被写入存储时出现系统掉电的情况，数据将无法找回。...由于行的存储矩阵，因此对于每个缓存行加载，只有一个元素用于遍历。...每块也设置一个计数器，Cache每命中一次，命中块计数器清零，其他各块计数器增1。当需要替换时，将计数值最大的块换出。LRU算法相对合理，但实现起来比较复杂，系统开销较大。
goroutine 非常的轻量，初始分配只有 2KB，当栈空间不够用时，会自动扩容。同时，自身存储了执行 stack 信息，用于在调度时能恢复上下文信息。...8. map 为什么是不安全的？ map 在扩缩容时，需要进行数据迁移，迁移的过程并没有采用锁机制防止并发操作，而是会对某个标识位标记为 1，表示此时正在迁移数据。...9. map 的 key 为什么得是可比较类型的？ map 的 key、value 是存在 buckets 数组里的，每个 bucket 又可以容纳 8 个 key 和 8 个 value。...当要插入一个新的 key - value 时，会对 key 进行 hash 运算得到一个 hash 值，然后根据 hash 值 的低几位(取几位取决于桶的数量，比如一开始桶的数量是 5，则取低 5 位)...在命中某个 bucket 后，又会根据 hash 值的高 8 位来决定是 8 个 key 里的哪个位置。
在集群上运行任何性能基准测试工具时，关键的决定始终是应该使用什么数据集大小进行性能测试，并且在这里我们演示了为什么在运行HBase性能时选择“合适的”数据集大小非常重要在您的集群上进行测试。...如果存在数据块，则可以直接从缓存中服务客户请求，这算作缓存命中。但是，如果该块当前不在区域服务器进程本地，则将其计为缓存未命中，必须从HDFS存储中的HFile中读取该块。...下表显示了在区域服务器上40G L1缓存命中率达到99％时看到的结果： 运作方式 数字行动 通量 平均延迟 95延迟 99等待时间 （每秒操作数） （多发性硬化症） （多发性硬化症） （多发性硬化症...这表明从堆上块高速缓存命中的高速缓存在大约2 ms内返回读取，并且高速缓存未命中以及从HDFS获取记录可能需要大约100 ms的时间。...建议 在运行YCSB基准测试时，数据集的大小会对性能结果产生重大影响，因此适当调整测试的大小非常重要。
6.11 MIPS MIPS：每秒数百万条指令 7. cache 命中率：命中/访问 未命中：1 - 命中率 未命中时从较低存储级别复制块 7.1 直接映射缓存 （块地址）%（＃缓存中的块）...如果VM需要计时器中断，VMM模拟虚拟计时器，发生物理计时器中断时为VM模拟中断 11.3 指令集支持 特权指令仅(Privileged Instruction)在系统模式/内核模式/特权超级用户模式下可用...如果在用户模式下执行，则陷阱(Trap)到系统。...在扫描过程中，链接器维护一个可重定位目标文件集合E、一个未解析（即已引用但尚未定义）的符号集合U、一个已定义的符号集合D 缺点： 存储时磁盘空间存在大量冗余 运行时内存空间存在大量冗余 库更新导致所有程序需要显示重新链接...清除阶段：在堆中每个块上反复循环，释放它所遇到的所有未标记的已分配块。
7.2 Snoop Control Unit SCP用户维护A53的核间L1数据一致性。...在复位时将GICCDISABLE拉高，可以将GIC CPU接口关闭。...12.2 PMU functional description Event interface从各种外部单元接收事件，Counters对各种事件进行计数。...这些事件只有在事件优化中实践一次，估计才能有具体感受。在此做个记录，知道PMU可以统计那些事件。 12.10 Interrupts PMU产生中断然后通过触发nPMUIRQ输出。...cache命中率的测试《ARMv7 PMU(Performance Monitor Unit) 驱动（cache 命中率）》 DS-5基于PMU进行调优 发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https
为什么要使用智能指针： 智能指针的作用是管理一个指针，因为存在以下这种情况：申请的空间在函数结束时忘记释放，造成内存泄漏。...只有引用计数为0时，智能指针才会自动释放引用的内存资源。对shared_ptr进行初始化时不能将一个普通指针直接赋值给智能指针，因为一个是指针，一个是类。...4）vector在中间节点进行插入删除会导致内存拷贝，list不会。 5）vector一次性分配好内存，不够时才进行2倍扩容；list每次插入新节点都会进行内存申请。...即未初始化的全局变量编译器会初始化为0 动态区域： heap（堆）：当进程未调用malloc时是没有堆段的，只有调用malloc时采用分配一个堆，并且在程序运行过程中可以动态增加堆大小(移动break指针...如果内存池只有一个node的空间，直接返回给用户。 z. 若果如果连一个node都没有，再次向操作系统请求分配内存。 ①分配成功，再次进行b过程。 ②分配失败，循环各个自由链表，寻找空间。 I.
堆区⬆️ 用new/malloc申请的内存，同时需要适用delete/free来释放采用链式储存结构 .bss区 未初始化的全局变量和静态变量以及 初始化为 0 的 全局变量和静态变量编译时就已经分配了空间....data区 已初始化的全局变量和静态变量编译时就已经分配了空间 .text 1、只读存储区 -- 常量，const全局变量2、文本区 -- 程序代码，机器代码 0-4k保护区 #include<...注意事项： 不要将this指针作为返回值 要避免循环引用 不要再函数实参中创建shared_ptr，在调用函数之前先定义以及初始化它 不要用一个原始指针初始化多个shared_ptr 希望多个指针管理同一个资源就使用...它模拟执行CPU中的L1, D1和L2 cache， 因此它能很精确的指出代码中的cache未命中。...它可以打印出cache未命中的次数，内存引用和发生cache未命中的每一行 代码，每一个函数，每一个模块和整个程序的摘要。 若要求更细致的信息，它可以打印出每一行机器码的未命中次数。
存储器金字塔 1.2 为什么在 CPU 和内存之间增加高速缓存？...1.3 CPU 的三级缓存结构 在 CPU Cache 的概念刚出现时，CPU 和内存之间只有一个缓存，随着芯片集成密度的提高，现代的 CPU Cache 已经普遍采用 L1/L2/L3 多级缓存的结构来改善性能...当缓存未命中时，缓存系统会向更底层的层次搜索。...理解 CPU 三级缓存的设计思想 2.1 为什么 L1 要将指令缓存和数据缓存分开？...总结 1、为了弥补 CPU 和内存的速度差和减少 CPU 与 I/O 设备争抢访存，计算机在 CPU 和内存之间增加高速缓存，一般存在 L1/L2/L3 多级缓存的结构； 2、对于基于 Cache 的存储系统
上图中，当 MMU 访问的虚拟地址对应到页表中 VP 2 时，地址翻译硬件发现该地址在页表当中有效位为 1，即被缓存在 DRAM 当中（称为页命中），则使用页表当中 PTE 所对应的物理内存地址，来访问数据...当缺页异常处理程序返回时，原进程会重新启动导致缺页异常的指令，该指令会将导致缺页的虚拟地址重发送到地址翻译硬件，这时就会进行页命中的相关流程了。...如果这个虚拟地址在物理内存中存在，那么就叫做页命中。如果这个虚拟地址在物理内存中不存在，那么 MMU 将产生一个缺页错误。...如果在 PTE 在 Cache 中未命中，就需要从内存中获取 PTE。这部分由于 Cache Miss 造成的开销是巨大的。...只有一级页表才需要存放在主存/TLB，虚拟内存系统可以在需要时创建、调入或调出二级页表；且常用的二级页表才需要缓存在主存/TLB。 如果一个一级页表是空的，那么二级页表也不会存在。
如果你正在多次对一块数据做相同的运算，那么在执行运算的时候把它加载到离CPU很近的地方就有意义了（比如一个循环计数－你不想每次循环都跑到主内存去取这个数据来增长它吧）。 ?...所以如果你在做一些很频繁的事，你要确保数据在L1缓存中。..., 约1ns 寄存器 1 cycle 如果你的目标是让端到端的延迟只有 10毫秒，而其中花80纳秒去主存拿一些未命中数据的过程将占很重的一块。...缓存行 现在需要注意一件有趣的事情，数据在缓存中不是以独立的项来存储的，如不是一个单独的变量，也不是一个单独的指针。...因为每次线程对缓存行进行写操作时，每个内核都要把另一个内核上的缓存块无效掉并重新读取里面的数据。你基本上是遇到两个线程之间的写冲突了，尽管它们写入的是不同的变量。
用牺牲存储空间和微小的计算代价，来换取数据的快速操作 1.2性能优良的事件驱动模式 redis6.x之前，一直在说单线程如何如之何的好。 那么，具体单线程体现在哪里，又是怎么完成数据读写工作的呢？...$ 除了增删改查还有哪些维护性操作[1] 命中率统计，在读取一个键之后，服务器会根据键是否存在来更新服务器的键空间命中次数或键空间不命中次数。...惰性删除，如果服务器在读取一个键时发现该键已经过期，那么服务器会先删除这个过期键，然后才执行余下的其他操作。...Coder的技术之路认为，一是因为aof刷盘，是在文件事件处理过程当中的，具体位置是在结束一个事件循环之前，调用追加函数进行，所以，使用请求命令来存储更方便；二是如果遇到追加过程中命令被破坏，也可以通过...除了主从切换的sentinel方案，还有Cluster集群模式来保障redis的高可用，用来解决主从复制的存储浪费问题。
程序或硬件检测到的错误 包括：访问不存在的指令、用户权限下非法的指令、在相应的SR位被禁止时执行协处理器的指令、整数溢出、地址对齐出错、用户态访问内核态地址空间等。...所以，对于TLB未命中异常处理程序（也就是TLB重填异常处理程序）来说，如果读取TLB表（像Linux内核，一般将映射表保存在kseg2段地址空间中）时，发生页表地址读取异常时，程序会再次返回到异常程序入口点...但是EPC寄存器的值仍然指向最初造成TLB未命中的指令处。 这样的话，通用异常程序修复kseg2中的页表未命中问题（也就是将页表的地址合法化），然后，就返回到用户程序。...比如，内核态（大多数异常处理程序工作在该模式下）不会发生特权违反异常，程序可以避免寻址错误和TLB未命中异常。尤其是处理高优先级的异常时，这样的原则很重要。...此处的计数器xcptcount最好位于kseg0中，这样在读写它时就不会得到TLB未命中异常。
当CPU发出某个地址后，使用地址中的高位与Cache中的tag位进行比较，如果相同，则称为”命中”；否则，”未命中”。...虚拟地址的问题在于，它们不是唯一的：运行在不同地址空间的应用程序可以共享某段物理内存而存储不同的数据。每当我们在不同地址空间进行上下文切换时，都需要重新初始化整个Cache。...CPU大概有50%-65%的时间在等待Cache重填。 而系统等待Cache重填的时间取决于两个因素： 平均指令的Cache未命中率： Cache未命中数除以执行的指令数。...我们为什么把Cache的未命中率定义为平均指令的Cache未命中率，而不是平均CPU访问内存的未命中数。那是因为Cache未命中率的影响因素有很多，有一些甚至无法预料。...在分析之前，我们先把Cache未命中数按照产生的原因进行分类： 第一次访问 必然都是cache-miss。 替换 不可避免，在程序的运行过程中，需要不断地从Cache中替换、重填数据。
环不仅是一个基于竞争的信道——需要精确的测量能力来克服噪声——而且它只能看到由于空间粗粒度事件（如私有缓存未命中）引起的竞争。事实上在调查开始时，不清楚是否有可能通过这个信道泄露敏感信息。...确保监控集的地址缓存在 LLC 中，而不是私有缓存中。7.使用时间戳计数器 (rdtsc) 对来自监控集地址的负载进行计时，并记录测量的延迟。这些加载将在私有缓存中丢失并在 LLC 中命中。...然后，将结果与禁用发送方的基线进行比较。当接收方测量的平均负载延迟大于基线时，存在争用。上图显示了第一个实验的结果，此时发送方总是在 LLC 中命中。...在之前观察到数据/确认环争用与在 LLC 中命中的发送方的情况下，争用的存在支持了未命中流 3（slice→core, acknowledge）的存在。...第一个观察结果是，当击键发生时，观察到一种非常明显的环争用模式。在输入“To be, or not to be”独白的前 100 个字符时运行攻击，在所有按键事件上观察到这种模式，零误报和零漏报。
LFU的局限性：在 LFU 中只要数据访问模式的概率分布随时间保持不变时，其命中率就能变得非常高。...在现有算法的局限性下，会导致缓存数据的命中率或多或少的受损，而命中略又是缓存的重要指标。...Caffeine 因使用 Window TinyLfu 回收策略，提供了一个近乎最佳的命中率。 当数据的访问模式不随时间变化的时候，LFU的策略能够带来最佳的缓存命中率。...TinyLFU维护了近期访问记录的频率信息，作为一个过滤器，当新记录来时，只有满足TinyLFU要求的记录才可以被插入缓存。...如下图所示: 如果需要记录一个值，那我们需要通过多种Hash算法对其进行处理hash，然后在对应的hash算法的记录中+1，为什么需要多种hash算法呢？
LFU的局限性 ：在 LFU 中只要数据访问模式的概率分布随时间保持不变时，其命中率就能变得非常高。...在现有算法的局限性下，会导致缓存数据的命中率或多或少的受损，而命中略又是缓存的重要指标。...Caffeine 因使用 Window TinyLfu 回收策略，提供了一个 近乎最佳的命中率 。 当数据的访问模式不随时间变化的时候，LFU的策略能够带来最佳的缓存命中率。...TinyLFU维护了近期访问记录的频率信息，作为一个过滤器，当新记录来时，只有满足TinyLFU要求的记录才可以被插入缓存。...如下图所示: 202111271504460601.png 如果需要记录一个值，那我们需要通过多种Hash算法对其进行处理hash，然后在对应的hash算法的记录中+1，为什么需要多种hash算法呢？
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