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回到最初的问题，CPU是怎样访问内存的？简单的答案是，CPU执行一条访存指令，把读写请求发往内存管理单元。内存管理单元进行虚实转换，把命令发往总线。总线把命令传递给内存控制器，内存控制器再次翻译地址，对相应内存颗粒进行存取。之后，读取的数据或者写入确认按照原路返回。再复杂些，当中插入多级缓存，在每一层缓存都未命中的情况下，访问才会最终达到内存颗粒。 知道了完整的路径，那我们开始研究每一步中的硬件到底是怎么样的，读写指令到底是怎样在其中传输的。要了解硬件，首先要说下处理器。处理器的基本结构并不复杂，一般分为取指令，译码，发射，执行，写回五个步骤。而我们说的访存，指的是访问数据，不是指令抓取。访问数据的指令在前三步没有什么特殊，在第四步，它会被发送到存取单元，等待完成。当指令在存取单元里的时候，产生了一些有趣的问题。 第一个问题，对于读指令，当处理器在等待数据从缓存或者内存返回的时候，它到底是什么状态？是等在那不动呢，还是继续执行别的指令？一般来说，如果是乱序执行的处理器，那么可以执行后面的指令，如果是顺序执行，那么会进入停顿状态，直到读取的数据返回。当然，这也不是绝对的。在举反例之前，我们先要弄清什么是乱序执行。乱序执行是说，对于一串给定的指令，为了提高效率，处理器会找出非真正数据依赖的指令，让他们并行执行。但是，指令执行结果在写回到寄存器的时候，必须是顺序的。也就是说，哪怕是先被执行的指令，它的运算结果也是按照指令次序写回到最终的寄存器的。这个和很多程序员理解的乱序执行是有区别的。我发现有些人在调试软件问题的时候，会觉得使用了一个乱序的处理器，那么可能会使得后面的代码先被执行，从而让调试无法进行。他们搞混了两个个概念，就是访存次序和指令完成次序。对于普通的运算指令，他们仅仅在处理器内部执行，所以你看到的是写回次序。而对于访存指令，指令会产生读请求，并发送到处理器外部，你看到的次序是访存次序。对于乱序处理器，可能同时存在多个请求，而其次序，是打乱的，不按原指令顺序的。但是此时，这些被发送到外部的读请求，并没有拿到返回结果，指令也没有完成。所以，这并不违反乱序执行顺序完成的原则。如果有前后两条读指令，没有数据相关性，哪怕是后面那条读的数据先被返回，它的结果也不能先写回到最终的寄存器，而是必须等到前一条完成后才可以。 对于顺序执行的处理器，同样是两条读指令，一般必须等到前一条指令完成，才能执行第二条，所以在处理器外部看到的是按次序的访问。不过也有例外，比如读写同时存在的时候，由于读和写指令实际上走的是两条路径，所以可能会看到同时存在。这个问题在引入更详细的硬件结构之后再展开。 还有，顺序处理器上，哪怕是两条读指令，也有可能同时存在两个外部请求。比如Cortex-A7，对于连续的读指令，在前一条读未命中一级缓存，到下一级缓存或者内存抓取数据的时候，第二条读指令可以被执行。所以说，乱序和顺序并不直接影响指令执行次序。他们的区别在于，乱序需要额外的缓冲和逻辑块（称为重排序缓冲, re-order buffer）来计算和存储指令间的相关性以及执行状态。而顺序处理器没有重排序缓冲，或者非常简单。这些额外的面积可不小，据我所看到的，可以占到处理器核心的40%。它们所带来的更高的并行度，性能提升却未必有40%。因为我们写的单线程程序，由于存在很多数据相关，造成指令的并行是有限的，再大的重排序缓冲也解决不了真正的数据相关。所以对于功耗敏感的处理器还是使用顺序执行。 还有一点需要注意，顺序执行的处理器，在指令抓取，解码和发射阶段，两条或者多条指令，是可以同时进行的。比如，无依赖关系的读指令和运算指令，可以被同时发射到不同的执行单元，同时开始执行。但是完成还是按顺序的。 但是，在有些ARM处理器上，比如Cortex-A53，向量或者加解密指令是可以乱序完成的，这类运算的结果之间并没有数据依赖性。这点请千万注意。 再来看看写指令。写和读有个很大的不同，就是写指令不必等待数据写到缓存或者内存，就可以完成了。写出去的数据会到一个叫做store buffer的缓冲，它位于一级缓存之前，只要它没满，处理器就可以直接往下走，不必停止并等待。所以，对于连续的写指令，无论顺序还是乱序执行处理器，都可能看到多个写请求同时挂在处理器总线上。同时，由于处理器不必像读指令那样等待结果，就可以在单位时间内送出更多写请求，所以我们可以看到写带宽通常是大于读带宽的。 以上所说的读写访问都是在开启缓存的情况，关闭的情况以后讨论。 对于同时存在的多个请求，有一个名词来定义它，叫做outstanding transaction，简称OT。它和延迟一起，构成了我们对访存性能的描述。延迟这个概念，在不同领域有不同的定义。在网络上，网络延迟表示单个数据包从本地出发，经过交换和路由，到达对端，然后返回，当中所花的总时间。在处理器上，我们也可以说读写的延迟是指令发出，经过缓存，总线，内存控制器，内存颗粒，然后原路返回所花费的时间。但是，更多的时候，我们说的访存延迟是大量读写指令被执行后，统计出来的平均访问时间。这里面的区别是，当OT=1的时候，总延时是简单累加。当OT>1，由于同时存在两个访存并行，总时间通常少于累加时间，并且可以少很多。这时候得到的平均延迟，也被称作访存延迟，并且用得更普遍。再精确一些，由于多级流水线的存在，假设流水线每一个阶段都是一个时钟周期，那访问一级缓存的平均延迟其实就是一个周期.而对于后面的二级，三级缓存和内存，就读指令来说，延迟就是从指令被发射（注意，不是从取指）到最终数据返回的时间，因为处理器在执行阶段等待，流水线起不了作用。如果OT=2， 那么时间可能缩短将近一半。OT>1的好处在这里就体现出来了。当然，这也是有代价的，存储未完成的读请求的状态需要额外的缓冲，而处理器可能也需要支持乱序执行，造成面积和功耗进一步上升。对于写指令，只要store buffer没满，还是一个时钟周期。当然，如果流水线上某个节拍大于一个时钟周期，那平均的延时就会取决于这个最慢的时间。在读取二级，三级缓存和内存的时候，我们可以把等待返回看作一个节拍，那么就能很自然的理解此时的延迟了。由此，我们可以得到每一级缓存的延迟和访存延迟。 上图画了读写指令经过的单元。我把流程简单描述下： 当写指令从存取单元LSU出发，它首先经过一个小的store queue，然后进入store buffer。之后，写指令就可以完成了，处理器不必等待。Store buffer通常由几个8-16字节的槽位组成，它会对自己收到的每项数据进行地址检查，如果可以合并就合并，然后发送请求到右边的一级缓存，要求分配一行缓存，来存放数据，直到收到响应，这称作写分配write allocate。当然，等待的过程可以继续合并同缓存行数据。如果数据是Non-Cacheable的，那么它会计算一个等待时间，然后把数据合并，发送到总线接口单元BIU里面的写缓冲Write buffer。 而写缓冲在把数据发到二级缓存之前，会经过监听控制单元，把四个核的缓存做一致性。过程和总线描述的类似，就不多讲了。 当读指令从存取单元LSU出发，无论是否Cacheable的，都会经过一级缓存。如果命中，那么直接返回数据，读指令完成。如果未命中，那么Non-Cacheable的请求直接被送到Read Buffer。如果是Cacheable的，那么一级缓存需要分配一个缓存行，并且把原来的数据写出到替换缓冲eviction buffer，同时发起一个缓存行填充，发送到Linefill Buffer。eviction buffer会把它的写出请求送到BIU里面的Write buffer，和Store Buffer送过来的数据一起，发到下一级接口。然后这些请求又经过监听控制单元做一致性检测后，发到二级缓存。当然有可能读取的数据存在于别的处理器一级缓存，那么就直接从那里抓取。 过程并不复杂，但程序员关心的是这个过程的瓶颈在哪，对读写性能影响如何。我们已经解释过，对于写，由于它可以立刻完成，所以它的瓶颈并不来自于存取单元；对于读，由于处理器会等待，所以我们需要找到读取路径每一步能发出多少OT，每个OT的数据长度是多少。 拿Cortex-A7来举例，它有2x32字节linefill buffer，支持有条件的miss-under-miss（相邻读指令必须在3时钟周期内），也就是OT最多等于2，而它的数据缓存行长度是64字节，所以每个OT都是半个缓存行长度。对于Cacheable的读来说，我还关心两个数据，就是eviction buffer和Write buffer，它们总是伴随着line fill。在A7中，存在一个64字节的eviction buffer和一个Write buffer。有了这些条件，那么我就可以说，对于连续的读指令，我能做到的OT就是2，而linefill的速度和eviction,write buffer的速度一致，因为2x32=64字节。 那这个结论是不是正确？写个小程序测试下就知道。我们可以关掉二级缓存，保留一级缓存，然后用以下指令去读取一个较大的内存区域。所有的地址都是缓存行对齐，对齐的意义我就不说了，不对齐，甚至越过缓存行边界，会把一个操作变成两个，肯定会慢。伪代码如下： loop load R0, addr+0 load R0, addr+4 load R0, addr+8 load R0, addr+12 addr=addr+16 这里通过读取指令不断地去读数据。通过处理器自带的性能计数器看了下一级缓存的未命中率，6%多一点。这恰恰是4/64字节的比率。说明对于一个新的缓存行，第一个四字节总是未命中，而后面15个四字节总是命中。当然，具体的延迟和带宽还和总线，内存控制器有关，这里只能通过命中率简单验证下。 对于有的处理器，是严格顺序执行的，没有A7那样的miss-under-miss机制，所以OT=1。我在Cortex-R5上做同样的实验，它的缓存行长度是32字节，2xLinefill buffer是32字节。测试得到的命中率是12%多点。也完全符合估算。 但是为什么R5要设计两个32字节长度的Linefill buffer？既然它的OT=1，多出来的一个岂不是没用？实际上它是可以被用到的，而方法就是使用预取指令PLD。预取指令的特点就是，它被执行后，处理器同样不必等待，而这个读请求会被同样发送到一级缓存。等到下次有读指令来真正读取同样的缓存行，那么就可能发现数据已经在那了。它的地址必须是缓存行对齐。这样，读也可像写那样把第二个 Linefill buffer给用上了。 我们把它用到前面的例子里： loop PLD addr+32 load R0, addr+0;...;load R0, addr+28; load R0, addr+32;...;load R0, addr+60; addr=addr+64 PLD预先读取第二行读指令的地址。测试发现，此时的未命中率还是6%。这也符合估算，因为第二排的读指令总是命中，第一排的未命中率4/32，平均下就是6%。而测试带宽提升了80%多。单单看OT=2，它应该提升100%，但实际不可能那么理想化，80%也可以理解。 还有一种机制使得OT可以更大，那就是缓存的硬件预取。当程序访问连续的或者有规律的地址时，缓存会自动检测出这种规律，并且预先去把数据取来。这种方法同样不占用处理器时间，但是也会占用linefill buffer，eviction buffer和write buffer。所以，如果这个规律找的不好，那么反而会降低效率。 读看完了，那写呢？Cacheable的写，如果未命中缓存，就会引发write allocate，继而造成Linefill和eviction，也就是读操作。这点可能很多程序员没想到。当存在连续地址的写时，就会伴随着一连串的缓存行读操作。有些时候，这些读是没有意义的。比如在memset函数中，可以直接把数据写到下一级缓存或者内存，不需要额外的读。于是，大部分的ARM处理器都实现了一个机制，当探测到连续地址的写，就不让store buffer把数据发往一级缓存，而是直接到write buffer。并且，这个时候，更容易合并，形成突发写，提高效率。在Cortex-A7上它被称作Read allocate模式，意思是取消了write allocate。而在有的处理器上被称作streaming模式。很多跑分测试都会触发这个模式，因此能在跑分上更有优势。 但是，进入了streaming模式并不意味着内存控制器收到的地址都是连续的。想象一下，我们在测memcpy的时候，首先要从源地址读数据，发出去的是连续地址，并且是基于缓存行的。过了一段时间后，缓存都被用完，那么eviction出现了，并且它是随机或者伪随机的，写出去的地址并无规律。这就打断了原本的连续的读地址。再看写，在把数据写到目的地址时，如果连续的写地址被发现，那么它就不会触发额外的linefill和eviction。这是好事。可是，直接写到下一级缓存或者内存的数据，很有可能并不是完整的缓存发突发写，应为store buffer也是在不断和write buffer交互的，而write buffer还要同时接受eviction buffer的请求。其结果就是写被分成几个小段。这些小块的写地址，eviction的写地址，混合着读地址，让总线和内存控制器增加了负担。它们必须采用合适的算法和参数，才能合并这些数据，更快的写到内存颗粒。 然而事情还没有完。我们刚才提到，streaming模式是被触发的，同样的，它也可以退出。退出条件一般是发现存在非缓存行突发的写。这个可能受write buffer的响应时间影响。退出后，write allocate就又恢复了，从而读写地址更加不连续，内存控制器更加难以优化，延时进一步增加，反馈到处理器，就更难保持在streaming模式。 再进一步，streaming模式其实存在一个问题，那就是它把数据写到了下一级缓存或者内存，万一这个数据马上就会被使用呢？那岂不是还得去抓取？针对这个问题，在ARM v8指令集中(适用于A53/57/72)，又引入了新的一条缓存操作指令DCZVA，可以把整行缓存设成0，并且不引发write allocate。为什么？因为整行数据都被要改了，而不是某个字段被改，那就没有必要去把原来的值读出来，所以只需要allocate，不需要读取，但它还是会引发eviction。类似的，我们也可以在使用某块缓存前把它们整体清除并无效化，clean&invalidate，这样就不会有eviction。不过如果测试数据块足够大，这样只是相当于提前做了eviction，并不能消除，让写集中在某段。使之后的读更连续。 以上都是针对一级缓存。二级缓存的控制力度就小些，代码上无法影响，只能通过设置寄存器，打开二级缓存预取或者设置预取偏移。我在ARM的二级缓存控制器PL301上看到的，如果偏移设置的好，抓到的数据正好被用上，可以在代码和一级缓存优化完成的基础上，读带宽再提升150%。在新的处理器上，同时可以有多路的预取，探测多组访存模板，进一步提高效率。并且，每一级缓存后面挂的OT数目肯定大于上一级，它包含了各类读写和缓存操作，利用好这些OT，就能提高性能。 对于Non-Cacheable的写，它会被store buffer直接送到write buffer进行合并，然后到下一级缓存。对于Non-Cacheable的读，我们说过它会先到缓存看看是不是命中，未命中的话直接到read buffer，合并后发往下一级缓存。它通常不占用linefill buffer，因为它通常是4到8字节，不需要使用缓存行大小的缓冲。 我们有时候也可以利用Non-Cacheable的读通道，和Cacheable的读操作并行，提高效率。它的原理就是同时利用linefill buffer和read buffer。此时必须保证处理器有足够的OT，不停顿。 简而言之，访存的软件优化的原则就是，保持对齐，找出更多可利用的OT，访存和预取混用，保持更连续的访问地址，缩短每一环节的延迟。 最后解释一下缓存延迟的产生原因。程序员可能不知道的是，不同大小的缓存，他们能达到的时钟频率是不一样的。ARM的一级缓存，16纳米工艺下，大小在32-64K字节，可以跑在1-2Ghz左右，和处理器同频。处理器频率再快，那么访问缓存就需要2-3个处理器周期了。而二级缓存更慢，256K字节的，能有800Mhz就很好了。这是由于缓存越大，需要查找的目录index越大，扇出fanout和电容越大，自然就越慢。还有，通常处理器宣传时候所说的访问缓存延迟，存在一个前提，就是使用虚拟地址索引VIPT。这样就不需要查找一级Tlb表，直接得到索引地址。如果使用物理地址索引PIPT，在查找一级tlb进行虚实转换时，需要额外时间不说，如果产生未命中，那就要到二级甚至软件页表去找。那显然太慢了。那为什么不全使用VIPT呢？因为VIPT会产生一个问题，多个虚地址会映射到一个实地址，从而使得缓存多个表项对应一个实地址。存在写操作时，多条表项就会引起一致性错误。而指令缓存通常由于是只读的，不存在这个问题。所以指令缓存大多使用VIPT。随着处理器频率越来越高，数据缓存也只能使用VIPT。为了解决前面提到的问题，ARM在新的处理器里面加了额外的逻辑来检测重复的表项。 啰嗦了那么多，该说下真正系统里的访存延迟到底如何了。直接上图： 上图的配置中，DDR4跑在3.2Gbps，总线800Mhz，内存控制器800Mhz，处理器2.25Ghz。关掉缓存，用读指令测试。延迟包括出和进两个方向，69.8纳秒，这是在总是命中一个内存物理页的情况下的最优结果，随机的地址访问需要把17.5纳秒再乘以2到3。关于物理页的解释请参看内存一章。 在内存上花的时间是控制器+物理层+接口，总共38.9纳秒。百分比55%。如果是访问随机地址，那么会超过70纳秒，占70%。在总线和异步桥上花的时间是20纳秒，8个总线时钟周期，28%。处理器11.1纳秒，占16%，20个处理器时钟周期。 所以，即使是在3.2Gbps的DDR4上，大部分时间还都是在内存，显然优化可以从它上面入手。在处理器中的时间只有一小部分。但从另外一个方面，处理器控制着linefill，eviction的次数，地址的连续性，以及预取的效率，虽然它自己所占时间最少，但也是优化的重点。 在ARM的路线图上，还出现了一项并不算新的技术，称作stashing。它来自于网络处理器，原理是外设控制器（PCIe，网卡）向处理器发送请求，把某个数据放到缓存，过程和监听snooping很类似。在某些领域，这项技术能够引起质的变化。举个例子，intel至强处理器，配合它的网络转发库DPDK，可以做到平均80个处理器周期接受从PCIe网卡来的包，解析包头后送还回去。80周期是个什么概念？看过了上面的访存延迟图后你应该有所了解，处理器访问下内存都需要200-300周期。而这个数据从PCIe口DMA到内存，然后处理器抓取它进行处理后，又经过DMA从PCIe口出去，整个过程肯定大于访存时间。80周期的平均时间说明它肯定被提前送到了缓存。 但传进来的数据很多，只有PCIe或者网卡控制器才知道哪个是包头，才能精确的推送数据，不然缓存会被无用的数据淹没。这个过程做好了，可以让软件处理以太网或者存储单元的速度超过硬件加速器。事实上，在freescale的网络处理器上，有了硬件加速器的帮助，处理包的平均延迟需要200处理器周期，已经慢于至强了。 还有，在ARM新的面向网络和服务器的核心上，会出现一核两线程的设计。处理包的任务天然适合多线程，而一核两线程可以更有效的利用硬件资源，再加上stashing，如虎添翼。
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