本文主要内容如下，基本涉及了cache的概念，工作原理，以及保持一致性的入门内容。
1 为什么需要Cache
1.1 为什么需要Cache
我们首先从一张图来开始讲为什么需要cache.
上图是CPU性能和Memory存储器访问性能的发展。我们可以看到，随着工艺和设计的演进，CPU计算性能其实发生了翻天覆地的变化，但是DRAM存储性能的发展没有那么快。
所以造成了一个问题，存储限制了计算的发展。容量与速度不可兼得。
如何解决这个问题呢？可以从计算访问数据的规律入手。
我们随便贴段代码
可以看到，由于大量循环的存在，我们访问的数据其实在内存中的位置是相近的。换句专业点的话说，我们访问的数据有局部性。
我们只需要将这些数据放入一个小而快的存储中，这样就可以快速访问相关数据了。
总结起来，Cache是为了给CPU提供高速存储访问，利用数据局部性而设计的小存储单元。
1.2 实际系统中的Cache
我们展示一下实际系统中的cache。
数据访问时先找寄存器，寄存器里没有找L1 Cache, L1 Cache里没有找L2 Cache依次类推，最后找到硬盘中。
同时，我们可以看到，速度与存储容量的折衷关系。容量越小，访问速度越快！
其中，一个概念需要搞清楚。
CPU和Cache是word传输的，而Cache到主存是以块传输的。一块大约64Byte.
现有SOC中的Cache一般组成如下。
1.3 Cache的分类
Cache按照不同标准分类可以分为若干类。
- 按照数据类型划分：I-Cache与D-Cache。其中I-Cache负责放置指令，D-Cache负责方式数据。两者最大的不同是D-Cache里的数据可以写回，I-Cache是只读的。
- 按照大小划分：分为small cache和large cache。没路组（后文组相连介绍）<4KB叫small cache, 多用于L1 Cache, 大于4KB叫large cache。多用于L2及其他cache.
- 按照位置划分：Inner Cache和Outer Cache。一般独属于CPU微架构的叫Inner cache, 例如上图的L1 L2 CACHE。不属于CPU微架构的叫outer cache.
- 按照数据关系划分：Inclusive/exclusive Cache: 下级Cache包含上级的数据叫inclusive cache。不包含叫exclusive cache。举个例子，L3 Cache里有L2 Cache的数据，则L2 Cache叫exclusive cache。
2 Cache的工作原理
要讲清楚Cache的工作原理，需要回答4个问题：
- 数据如何放置
- 数据如何查询
- 数据如何被替换
- 如果发生了写操作，cache如何处理
2.1 数据如何放置
这个问题也好解决。我们举个简单的栗子来说明问题。
假设我们主存中有32个块，而我们的cache一共有8个cache行( 一个cache行放一行数据）。
假设我们要把主存中的块12放到cache里。那么应该放到cache里什么位置呢？
三种方法：
- 全相连（Fully associative）。可以放在cache的任何位置。
- 直接映射（Direct mapped）。只允许放在cache的某一行。比如12 mod 8
- 组相连（set associative）。可以放在cache的某几行。例如2路组相连，一共有4组，所以可以放在0,1位置中的一个。
不同的放置方式主要影响有两点：
- 组相连组数越大，比较电路就越大，但Cache利用率更高，cache miss发生的概率小。
- 组相连数目变小，cache经常发生替换，但是比较电路比较小。
这也好理解，内存中的块在cache中可放置的位置多，自然找起来就麻烦。
2.2 如何在Cache中找数据
其实找数据就是一个比对过程。如下图所示。我们地址都以Byte为单位的。但主存于cache之间的数据交换单位都是块（block，现代cache一般一个block大约64Byte)。所以地址对最后几位是block offset。由于我们采用了组相连，则还有几个比特代表的是存储到了哪个组。
组内放着若干数据。我们需要比较Tag, 如果组内有Tag出现，则说明我们访问的数据在缓存中，可以开心的使用了。
比如举个2路组相连的例子。如下图所示。T表示Tag。直接比较Tag，就能得知是不是命中了。如果命中了，则根据index(组号）将对应的块取出来即可。
如上图所示。用index选出位于组相连的哪个组。然后并行的比较Tag, 判断最后是不是在cache中。上图是2路组相连，也就是说两组并行比较。
那如果不在缓存中呢？这就涉及到另一个问题。
不在缓存中如何替换cache？
2.3 如何替换Cache中的数据
cache中的数据如何被替换的？这个就比较简单直接。
- 随机替换。如果发生cache miss里随机替换掉一块。
- Least recently used. LRU。最近使用的块最后替换。
- First in, first out (FIFO), 先进先出。
实际上第一个不怎么使用，LRU和FIFO根据实际情况选择即可。
cache在什么时候数据会被替换内？也有几种策略。
- 不在本cache替换。如果cache miss了，直接转发访问地址到主存，取到的数据不会写到cache.
- 在读MISS时替换。如果读的时候cache里没有该数据，则从主存读取该数据后写入cache。
- 在写MISS时替换。如果写的时候cache里没有该数据，则将本数据调入cache再写。
2.4 如果发生了写操作怎么办
Cache毕竟是个临时缓存。如果发生了写操作，会造成cache和主存中的数据不一致。如何保证写数据操作正确呢？也有三种策略。
- 通写：直接把数据写回cache的同时写回主存。极其影响写速度。
- 回写：先把数据写回cache, 然后当cache的数据被替换时再写回主存。
- 通写队列：通写与回写的结合。先写回一个队列，然后慢慢往主存储写。如果多次写同一个数据，直接写这个队列。避免频繁写主存。
3 Cache一致性
Cache一致性是Cache中遇到的比较坑的一个问题。什么原因需要cache处理一致性呢？
主要是多核系统中，假如core 0读了主存储的数据，写了数据。core 1也读了主从的数据。这个时候core 1并不知道数据已经被改动了，也就是说，core 1 cache中的数据过时了，会产生错误。
Cache一致性的保证就是让多核访问不出错。
Cache一致性主要有两种策略。
策略一：基于监听的一致性策略
这种策略是所有cache均监听各cache的写操作，如果一个cache中的数据被写了，有两种处理办法。
写更新协议：某个cache发生写了，就索性把所有cache都给更新了。
写失效协议：某个cache发生写了，就把其他cache中的该数据块置为无效。
策略1由于监听起来成本比较大，所以只应用于极简单的系统中。
策略二：基于目录的一致性策略
这种策略是在主存处维护一张表。记录各数据块都被写到了哪些cache, 从而更新相应的状态。一般来讲这种策略采用的比较多。又分为下面几个常用的策略。
- SI: 对于一个数据块来讲，有share和invalid两种状态。如果是share状态，直接通知其他cache, 将对应的块置为无效。
- MSI：对于一个数据块来讲，有share和invalid，modified三种状态。其中modified状态表表示该数据只属于这个cache, 被修改过了。当这个数据被逐出cache时更新主存。这么做的好处是避免了大量的主从写入。同时，如果是invalid时写该数据，就要保证其他所有cache里该数据的标志位不为M，负责要先写回主存储。
- MESI：对于一个数据来讲，有4个状态。modified, invalid, shared, exclusive。其中exclusive状态用于标识该数据与其他cache不依赖。要写的时候直接将该cache状态改成M即可。
我们着重讲讲MESI。图中黑线：CPU的访问。红线：总线的访问，其他cache的访问。
当前状态时I状态时，如果发生处理器读操作prrd
- 如果其他cache里有这份数据，如果其他cache里是M态，先 把M态写回主存再读。否则直接读。最终状态变为S。
- 其他cache里没这个数据，直接变到E状态。
当前状态为S态
- 如果发生了处理器读操作，仍然在S态。
- 如果发生了处理器写操作，则跳转到M状态。
- 如果其他cache发生了写操作，跳到I态。
当前状态E态
- 发生了处理器读操作还是E。
- 发生了处理器写操作变成M。
- 如果其他cache发生了读操作，变到S状态。
当前状态M态
- 发生了读操作依旧是M态。
- 发生了写操作依旧是M态。
- 如果其他cache发生了读操作，则将数据写回主存储，变换到S态。