Mechanical Sympathy 系列翻译---合并写(write combining )

 

此文乃是翻译。。

原文地址：http://mechanical-sympathy.blogspot.com/2011/07/write-combining.html

墙内地址：http://ifeve.com/write-combining/

 

                  合并写(write combining )

    现代CPU采用大量的技术来抵消内存访问延迟。 从DRAM存储中读取或者写入数据的时间CPU可以执行上百个指令。

    用来降低这种延迟的主要手段是使用多层次的SRAM缓存。此外，也有SMP系统采用消息传递协议来实现缓存之间的一致性。即便如此，现代CPU是如此之快，是缓存根本无法企及的。因此，为了进一步降低延迟一些鲜为人知的缓冲区（buffers ）也被使用。

    本文探讨“合并写存储缓冲区（write combining store buffers）”，以及我们如何编写代码可以有效地使用它们。

     CPU缓存是一个高效的非链式结构的hash map，每个桶（bucket）通常是64个字节。被称为之为一个“缓存行（cache line）”。缓存行（cache line）是内存传输的有效单元。例如，主存中地址A会映射到一个给定的缓存行C。

     如果CPU需要访问的地址hash之后并不在缓存行（cache line）中，那么缓存中对应位置的缓存行（cache line）会失效，以便让新的值可以取代该位置的现有值。例如，如果我们有两个地址，通过hash算法hash到同一缓存行，那么新的值会覆盖老的值。

当CPU执行存储指令（store）时，它会尝试将数据写到离CPU最近的L1缓存。如果这时出现缓存失效，CPU会访问下一级缓存。这时无论是英特尔还是许多其他厂商的CPU都会使用被称为“合并写（write combining）”的技术。

    当请求L2缓存行的所有权的时候，最典型的是将处理器的store buffers中某一项写入内存的期间， 在缓存子系统( cache sub-system)准备好接收、处理的数据的期间，CPU可以继续处理其他指令。当数据不在任何缓存层中缓存时，将获得最大的优势。

    当连串的写操作需要修改相同的缓存行时，会变得非常有趣。在修改提交到L2缓存之前，这连串的写操作会首先合并到缓冲区（buffer）。 这些64字节的缓冲（buffers ）维护在一个64位的区域中，每一个字节（byte）对应一个位（bit），当缓冲区被传输到外缓存后，标志缓存是否有效。

也许你要问如果程序要读取一些已被写入缓冲区（buffer）的数据，会发生什么事呢？我们的硬件会友好的处理，它们在读取缓存之前会先读取缓冲区。

    这一切对我们的程序意味着什么呢？

    如果我们可以在缓冲区被传输到外缓存之前能够填补这些缓冲区（buffers ），那么我们将大大提高传输总线的效率。如何才能做到这一点呢？大部分程序花费其大部分时间在循环的处理某项任务。

由于这些缓冲区的数量是有限的，并且它们根据CPU的型号有所不同。例如在Intel CPU，你只能保证在同一时间拿到4个。这意味着，在一个循环中，你不应该同时写超过4个截然不同的内存位置，否则你讲不能从合并写（write combining）的中受益。

 代码如下：  

 

public final class WriteCombining {

    private static final int    ITERATIONS = Integer.MAX_VALUE;
    private static final int    ITEMS      = 1 << 24;
    private static final int    MASK       = ITEMS - 1;

    private static final byte[] arrayA     = new byte[ITEMS];
    private static final byte[] arrayB     = new byte[ITEMS];
    private static final byte[] arrayC     = new byte[ITEMS];
    private static final byte[] arrayD     = new byte[ITEMS];
    private static final byte[] arrayE     = new byte[ITEMS];
    private static final byte[] arrayF     = new byte[ITEMS];

    public static void main(final String[] args) {
        for (int i = 1; i <= 3; i++) {
            out.println(i + " SingleLoop duration (ns) = " + runCaseOne());
            out.println(i + " SplitLoop duration (ns) = " + runCaseTwo());
        }
        int result = arrayA[1] + arrayB[2] + arrayC[3] + arrayD[4] + arrayE[5] + arrayF[6];
        out.println("result = " + result);
    }

    public static long runCaseOne() {
        long start = System.nanoTime();
        int i = ITERATIONS;

        while (--i != 0) {
            int slot = i & MASK;
            byte b = (byte) i;
            arrayA[slot] = b;
            arrayB[slot] = b;
            arrayC[slot] = b;
            arrayD[slot] = b;
            arrayE[slot] = b;
            arrayF[slot] = b;
        }
        return System.nanoTime() - start;
    }

    public static long runCaseTwo() {
        long start = System.nanoTime();
        int i = ITERATIONS;
        while (--i != 0) {
            int slot = i & MASK;
            byte b = (byte) i;
            arrayA[slot] = b;
            arrayB[slot] = b;
            arrayC[slot] = b;
        }
        i = ITERATIONS;
        while (--i != 0) {
            int slot = i & MASK;
            byte b = (byte) i;
            arrayD[slot] = b;
            arrayE[slot] = b;
            arrayF[slot] = b;
        }
        return System.nanoTime() - start;
    }
}

 

 

这个程序在我的Windows 7  64位英特尔酷睿i7860@2.8 GHz系统产生以下的输出： 

 

        1 SingleLoop duration (ns) = 14019753545
 	1 SplitLoop  duration (ns) = 8972368661
 	2 SingleLoop duration (ns) = 14162455066
 	2 SplitLoop  duration (ns) = 8887610558
 	3 SingleLoop duration (ns) = 13800914725
 	3 SplitLoop  duration (ns) = 7271752889

   

    上面的例子阐明：如果在一个循环中修改6个数组位置（对应6个内存地址），我们的程序运行时间明显长于拆分工作的方式，即是：先写前3个位置，后修改后3个位置的数据。

    通过拆分循环，我们可以让程序用更少的时间完成更多的工作！欢迎来到神奇的“合并写（write combining）”。通过使用CPU架构的知识，正确的填充这些缓冲区，我们可以利用底层硬件加速我们的程序。

    不要忘了超线程（hyper-threading），可能有2个逻辑线程在竞争同一个核的缓冲区。