并非越大越好-漫谈CPU与缓存

说到CPU，不得不说的就是CPU缓存，目前CPU的缓存已经成了衡量CPU性能的一个必要指标，那么CPU缓存到底对CPU性能的影响有多大呢？
我们知道，CPU执行指令时，会将执行结果放在一个叫“寄存器”的元件中，由于“寄存器”集成在CPU内部，与ALU等构成CPU的重要元件，因此寄存器中的指令很快被CPU所访问，但毕竟寄存器的容量太小，CPU所需的大量指令和数据还在内存（RAM）当中，所以CPU为了完成指令操作，需要频繁地向内存发送接收指令、数据。
由于内存的处理速度远远低于CPU，所以传统的系统瓶颈在这里就产生了，CPU在处理指令时往往花费很多时间在等待内存做准备工作。
为了解决这个问题，人们在CPU内集成了一个比内存快许多的“Cache”，这就是最早的“高速缓存”。
L1高速缓存是与CPU完全同步运行的存储器，也就是我们常说的一级缓存，如果CPU需要的数据和指令已经在高速缓存中了，那么CPU不必等待，直接就可以从一级缓存（L1）中取得数据，如果数据不在L1中，CPU再从二级缓存（L2）中提取数据，大大提高了系统的工作效率。
趣谈CPU缓存工作原理
没有CPU缓存前
我们可以形象地把CPU的运算单元想象成是一间坐落在城市中心的工厂，把内存看成是工厂设置在郊区的一间面积很大的仓库A。
工厂生产所需要的原材料每次都要花时间去远处的仓库A调运，而且到达仓库后，还要等待仓库准备好材料，中间浪费了不少时间。这就是CPU频率未变的情况下，CPU与内存的数据交换不同步的现象。
而突然有一天，由于资金短缺，仓库A从近郊区“搬到”了远郊区，这样原料和成品在工厂与仓库A之间的运输所花费的时间就更长了，工厂生产所需的原料供应不足，经常处于空运转的状态下。这就是说当CPU频率增加后，CPU与内存交换数据等待需时间会变得更长
增加L1 Cache
要解决CPU与内存交换数据不同步这个系统瓶颈问题，其中一个办法是在靠近工厂的市区设置一个小型的仓库B（L1 Cache）。
平时把生产最迫切需要、用得最多的原材料（指令和数据）从仓库A（内存）调配到仓库B（L1 Cache），这样工厂生产所需要的原材料就可以很快地调配过来，减少空运转的时间。当所需的原材料在仓库B中找不到（缓存未命中）时，仍然要到仓库A（内存）里调配，虽然无可避免地使工厂又进入空运转，或部分空运转（CPU等待若干个时钟周期），但这样毕竟使等待时间大大降低了。
小知识：缓存有一个“预读”功能，也就是可以通过一定的算法，猜测接下来所要的数据，并预先取入缓存。
再添L2 Cache
随着CPU的频率提高，与内存之间交换数据不同步的现象更明显了，可以理解为仓库A（内存）搬离郊区，迁到更远的地方了。解决这一问题的一个更好的办法就是在城市的边缘再设立一个比仓库B大的仓库C，也就是我们说的二级缓存。
它的作用是把郊区之外的仓库A（内存）中最迫切用的材料（指令）运到仓库C，而工厂如果在仓库B中找不到所需的材料，就可以到仓库C中找，而不必老远跑到仓库A那里找，节省了不少时间。
通常情况下，L2包括L1所有的数据，另外还有一些附加的数据。换言之，L1与L2、L2与内存之间是子母关系，所以CPU缓存的出现更有效地解决了CPU空等待所造成的资源浪费问题。
CPU缓存越大越好?
当然，CPU缓存并不是越大越好，因为缓存采用的是速度快、价格昂贵的静态RAM（SRAM），由于每个SRAM内存单元都是由4~6个晶体管构成，增加缓存会带来CPU集成晶体管个数大增，发热量也随之增大，给设计制造带来很大的难度。所以就算缓存容量做得很大，但如果设计不合理会造成缓存的延时，CPU的性能也未必得到提高。

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