如何提高cache miss
在C++代码中提升CPU缓存（Cache）命中率可以显著提高性能，特别是在处理大规模数据或需要频繁内存访问的场景中。以下是一些提升Cache命中率的策略：
1. 数据局部性（Locality of Reference）
- 时间局部性（Temporal Locality）：程序反复访问最近使用过的数据。例如，避免在大循环中反复分配和释放内存，尽量复用已经使用的数据。
- 空间局部性（Spatial Locality）：程序访问内存时，通常会倾向于访问附近的内存地址。可以通过以下方式提高空间局部性：
- 避免对大数组、向量等数据结构的随机访问，尽量按顺序访问。
- 将相关联的数据放在相邻的内存地址。
2. 优化数据结构的布局
- 结构体内的字段对齐：结构体内的数据成员应该按照其使用频率进行排列，把经常一起访问的成员放在相邻位置。例如：
struct Optimized { int frequentField; // 经常访问的字段 char lessFrequentField; // 不常访问的字段 }; - 紧凑结构体：将结构体中的数据紧凑排列，避免填充（padding）浪费空间。例如按从大到小的类型顺序排列以减少内存对齐填充的浪费。
内存对齐原则： 1. 上面小的内存和下面的大内存类型对齐 2. 结构体的总大小要是最大数据类型的整数倍大小
3. 减少缓存不命中（Cache Miss）
- 数组遍历优化：尽量按行优先（row-major order）访问多维数组。在C++中，二维数组在内存中按行存储，按列访问会导致缓存不命中。
// 错误的方式（按列访问） for (int col = 0; col < cols; ++col) { for (int row = 0; row < rows; ++row) { process(arr[row][col]); } } // 正确的方式（按行访问） for (int row = 0; row < rows; ++row) { for (int col = 0; col < cols; ++col) { process(arr[row][col]); } }
4. 分块处理（Blocking）
对于大规模矩阵运算等场景，分块处理可以有效提升Cache命中率。将数据分成较小的块，在每个块内完成处理，使得每次加载到缓存中的数据可以被反复利用。
const int blockSize = 64; // 根据缓存大小选定
for (int i = 0; i < n; i += blockSize) {
for (int j = 0; j < n; j += blockSize) {
for (int k = i; k < i + blockSize; ++k) {
for (int l = j; l < j + blockSize; ++l) {
// 执行操作
}
}
}
}
5. 预取数据（Prefetching）
如果能够预测未来访问的数据，可以提前预取到缓存中，减少访问内存的延迟。C++标准库中的std::vector已经很好地利用了预取机制，但在特定场景下，可以手动使用硬件预取指令（如__builtin_prefetch）。
for (int i = 0; i < n; ++i) {
__builtin_prefetch(&data[i + 16], 0, 1); // 预取未来需要的数据
process(data[i]);
}
6. 减少伪共享（False Sharing）
多线程程序中，如果多个线程同时访问不同的共享变量，但这些变量恰好位于同一个缓存行中，会导致伪共享，增加缓存同步开销。避免伪共享的一种方式是将共享数据的访问分离到不同的缓存行中。
struct alignas(64) SharedData {
int data1;
int data2;
};
其中alignas(64) 的意思就是结构体的成员按照64个字节进行对齐，原因是缓存行一般是32/64个字节，这样保证共享变量不会存在于一个缓存行内，导致访问冲突，造成数据伪共享，带来cache不命中。
7. 避免频繁的内存分配和释放
频繁的内存分配和释放可能导致内存分散，降低Cache的利用效率。可以通过使用内存池（memory pool）或std::vector、std::deque等容器来减少内存碎片，提高Cache利用率。
8. 使用Cache友好的算法
- 优先选择Cache友好的算法。例如矩阵乘法的分块算法或快速傅里叶变换（FFT）中的分治算法。
- 在算法设计时考虑数据的局部性和缓存大小。
结论
通过优化数据局部性、合理安排数据结构、减少缓存不命中和伪共享、分块处理、以及利用硬件预取等技术，可以显著提高C++代码的Cache命中率，从而提高程序的整体性能。在多线程环境下，还要特别关注伪共享问题，以避免性能瓶颈。
原文地址：https://blog.csdn.net/qq_31638535/article/details/142965695
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