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如何测量JavaScript引擎中的CPU缓存和预取未命中？

测量JavaScript引擎中的CPU缓存和预取未命中可以通过以下几种方法：

性能分析工具：使用性能分析工具可以帮助我们测量CPU缓存和预取未命中。例如，Chrome浏览器提供了开发者工具中的Performance面板，可以记录和分析JavaScript代码的执行性能。通过查看Performance面板中的CPU Profiler和Memory面板，我们可以获取关于CPU缓存和预取未命中的相关信息。
循环测试：由于CPU缓存和预取未命中通常与内存访问模式有关，我们可以通过编写循环测试来测量不同内存访问模式下的性能差异。通过在循环中访问不同的内存位置，我们可以观察到CPU缓存和预取未命中的影响。可以使用性能分析工具或者自定义的计时器来测量循环执行的时间，从而比较不同内存访问模式的性能差异。
编程技巧：在编写JavaScript代码时，我们可以采用一些编程技巧来减少CPU缓存和预取未命中的影响。例如，可以尽量避免频繁的随机内存访问，而是优先使用连续的内存访问。此外，可以尽量减少不必要的内存访问，避免频繁的读写操作。

总结起来，测量JavaScript引擎中的CPU缓存和预取未命中可以通过性能分析工具、循环测试和编程技巧来实现。这些方法可以帮助开发者了解代码在CPU缓存和预取方面的性能表现，并优化代码以提高性能。

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【连载】如何掌握openGauss数据库核心技术？秘诀二：拿捏执行器技术（2）

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宋宝华：深入理解cache对写好代码至关重要

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在前几期，我们搞懂了计算机内存子系统如何与高速缓存配合使用，以避免速度较低的DRAM成为制约CPU运算速度的瓶颈。...Xeon Scalable 3代处理器中，通过对分支的预测，以及硬件预取的优化，已经将L1和L2的缓存命中率各提升到了80%。...由于只有L1缓存不命中 (Cache miss)的情况下，才会去L2缓存中查找数据，而L2缓存的命中率也为80%，实际上，只有在1-(1-80%)*(1=80%) = 4%的情况下，才会出现去L3缓存中查找的情况...也就是说，大部分情况下，在程序正常运行时，缓存不命中的情况是很少见的，除非在程序中故意违反缓存友好的编程规范。但是，在实践中，还有一类情况，一定会导致缓存不命中。这是什么情况呢？...如图，CPU2对内存地址0x80053020进行了写操作，导致了其他CPU缓存中，映射到这一地址的缓存行标记被设定为dirty。

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从JavaScript发起同步多行Rowhammer攻击

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但是从实际经验看，没有应用程序能让CPU消耗更高的能量，所以这么测量最大功耗也没什么错。当然，作为整体的芯片功耗，还得包括各种加速器和接口，尤其是会被用到的模块。...因为给定一个地址，我们并不知道它是不是在另一组处理器的缓存内，所以无论如何都需要额外的监听动作。当未命中的时候，这个监听动作就是多余的，因为我们还是得从内存去抓数据。...一个办法就是，无论结果是命中还是未命中，都让总线先去内存抓数据。等到数据抓回来，我们也已经知道监听的结果，再决定把哪边的数据送回去。这个办法的缺点，功耗增大，因为无论如何都要去读内存。...但是实际的访存并没有上图那么理想，因为哪怕是连续的读，由于缓存中存在替换eviction和硬件预取，最终送出的连续地址序列会插入扰动，而如果取消缓存直接访存，可能又没法利用到硬件的预取机制和额外的OT资源...如果全都未命中，那么这个预取效果就会打不少折扣。并且，同时不宜预取过多数据，因为取进来的是一个缓存行，如果取得过多，会把本来有用的局部数据替换出去。按照经验同时一般不要超过4条预取。

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使用 CCIX进行高速缓存一致性主机到FPGA接口的评估

此缓存中的未命中成为远程内存访问，通过 CCIX 转发到 HA 以检索数据。反过来，HA 确保了 FPGA 端 SC 与主机端缓存的一致性。...但是为了检查 ATS 的成本，我们现在构建了两个访问场景，如图 3 所示：在第一个场景中（使用 ATS），我们强制在 SC 和 ATC 中未命中，因此总是会产生 ATS 开销。...在第二个（noATS）中，我们允许 ATC 命中，但仍然强制 SC 未命中，以便实际发生 CCIX 事务。...为了展示两个 SoC 的最佳情况基线性能，我们评估了保证所有访问都在设备上缓存中命中的情况，在图 5 中称为本地数据，并测量这些命中的延迟。为了比较，我们还展示了覆盖缓存未命中的数据远程案例。...另一方面，由于更多的缓存未命中，设备访问延迟从 674 ns 增长到 741 ns。对于更大的内存范围，访问时间将再次保持几乎恒定。

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译文：5个增强Node.js应用程序增强功能

它基于高性能V8引擎来编译和执行JavaScript代码。作为开发人员，你可能希望完全利用Node.js能力来构建高度可扩展的应用程序。...在gRPC中，数据通过协议缓冲区交换。与XML和JSON相比，协议缓冲区轻巧、更快、高效。它的有效载荷更少。在引擎盖下，它执行结构化数据的序列化。...然而，我们可以使用引擎盖下的Node.jscluster模块在可用的CPU上生成任务。Node.js可以运行子进程并共享服务器端口，同时仍然能够与父节点进程通信。...在将数据返回给用户之前，输出将保存在缓存中。如果在缓存内存中找到请求的数据，则称为缓存命中。结果将从缓存存储返回，复杂的数据查询不需要再次处理。...重要的是要始终检查缓存命中率，并相应地完善缓存策略。缓存层不是无限的。因此，需要有效的缓存管理。例如： •在一段时间后使缓存无效。 •移除缓存以确保缓存命中率保持高。 •低于某些使用阈值的缓存无效。

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【积微成著】性能测试调优实战与探索（存储模型优化+调用链路分析）

导读在性能测试与调优实战中，深入理解存储模型及其优化对于提升系统性能至关重要。本文将走进存储模型优化的深层次探索，分析如何通过精细化调整存储结构来提升数据处理速度。...以上，在性能测试的场景决策，架构分析、流量分析、压测实施和剖解调优等主要环节中，引发对于系统能力底盘夯实和测试策略改进的诸多思考。...缓存预热及保温的必要性：缓存命中率，与预热机制和保温策略紧密相关。必要性：常规大促节奏，起售期会触发首次缓存初始化，促销品类与日常销售品类的重合度，决定了首次缓存击穿的概率。...大促开门红至11.11 缓存命中率趋势系统整体可平稳承载流量，同时缓存命中率曲线，有一定的提升空间预热思路：如何尽可能保持在大促等特定时段的缓存有效性，提升缓存命中率（降低击穿概率），可通过前置的多维度分析调研...以上数据证明，通过在开门红以及11.11大促等关键促销节点前，将集采期及前一促销期的SKU可用库存数据，进行缓存预热，有助于提升预占请求的缓存命中率。

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