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cache性能分析

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3.cacheGrind:分析CPU的cache命中率和损失率用于代码优化 。Cache的工作原理是基于程序访问的局部性(通俗地说就是把经常使用的数据放在一个高速cache)中，缓存是如何工作的？2.callgrind:查看程序代码的运行时间和调用过程，以及分析Program性能 。

1、cpu上的缓存和内存 。。。原理是一样的 。它们都临时存储数据 。前者太小太贵 。以KB计算，内存不一样 。以MB计算，一个是U的，一个是系统的 。1分钟告诉你双通道内存是干什么用的，内存其实是影响CPU速度的 。没事的 。你是小白 。Cache是CPU中的高速缓存，memory是解释内存的名词:CPU cache的缓存大小也是CPU的重要指标之一，缓存的结构和大小对CPU的速度影响很大 。CPU中缓存的运行频率极高，一般与处理器同频运行，工作效率远大于系统内存和硬盘 。

但是由于CPU芯片面积和成本的因素 ， 缓存很小 。概念L1Cache是CPU的第一层缓存，分为数据缓存和指令缓存 。内置L1缓存的容量和结构对CPU的影响很大性能 。然而，高速缓冲存储器都是由静态RAM构成的，并且结构复杂 。在CPU芯片面积不能太大的情况下，L1级缓存的容量不能做得太大 。

Valgrind可以在2、C有哪些 性能 分析工具Linux下使用 。Valgrind包括以下工具:1 .memcheck:检查程序中的内存问题，如泄漏、边界、非法指针等 。2.callgrind:查看程序代码的运行时间和调用过程，以及分析Program性能 。3.cacheGrind:分析CPU的cache命中率和损失率用于代码优化 。4.helgrind:用于检查多线程程序的竞争条件 。

3、Cache的工作原理是什么?【cache性能分析】cpu工作速度很高，但是内存访问速度比较低，会造成CPU等待 ， 降低处理速度，浪费CPU的容量 。cache用于缓存CPU和内存 。Cache的工作原理是基于程序访问的局部性(通俗地说就是把经常使用的数据放在一个高速cache)中 。分析

因此，对这些地址的访问自然倾向于集中在时间上 。这种数据分布的集中倾向没有指令明显，但是数组的存储访问和工作单元的选择可以使内存地址相对集中 。这种频繁访问本地内存地址而很少访问这个范围之外的地址的现象叫做程序访问局部性 。根据程序局部性原理，可以在主存和CPU通用寄存器之间设置一个容量相对较小的高速存储器，将正在执行的指令地址附近的一些指令或数据从主存转移到这个存储器中，供CPU使用一段时间 。

4、系统 性能 分析思路从系统层面来说，用户的响应时间由两部分组成，即服务器响应时间和网络时间 。用户响应时间(RT:ResponseTime)服务器响应时间 网络时间一般来说，系统提供了很多有用的信息分析 tools，可以从下面的块分析:了解系统处理器，信息如逻辑处理器 ， 处理器型号，主频 ， cache size，是否支持超线程技术等 。当可用内存太少时，系统进程会被阻塞，应用程序会变得非常慢，有时会失去响应 。严重时甚至可能触发系统的OOM(内存溢出)，导致应用被系统杀死 。在更严重的情况下，可能会导致系统重启 。
5、Python 性能提升神器!lru_ cache的介绍和讲解我们常说的“缓存”这个词，更类似于将硬盘上的数据存储在内存中，以提高读取速度 。例如 ， redis经常用于缓存数据，Python的cache (lru_ cache)是一种缓存装饰器 ， 它装饰在被执行的函数上，缓存其执行的结果 ， 在下一次请求时，如果被请求函数的参数没有改变，则直接返回缓存的结果而不执行函数 。那么它和redis有什么区别呢 。

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