数据库管理-第226期 内存至超线程（20240805）

数据库管理-第226期 内存至超线程（20240805）

作者：胖头鱼的鱼缸（尹海文）
Oracle ACE Pro: Database（Oracle与MySQL）
PostgreSQL ACE Partner
10年数据库行业经验，现主要从事数据库服务工作
拥有OCM 11g/12c/19c、MySQL 8.0 OCP、Exadata、CDP等认证
墨天轮MVP、年度墨力之星，ITPUB认证专家、专家百人团成员，OCM讲师，PolarDB开源社区技术顾问，HaloDB外聘技术顾问，OceanBase观察团成员，青学会MOP技术社区（青年数据库学习互助会）技术顾问
圈内拥有“总监”、“保安”、“国产数据库最大敌人”等称号，非著名社恐（社交恐怖分子）
公众号：胖头鱼的鱼缸；CSDN：胖头鱼的鱼缸（尹海文）；墨天轮：胖头鱼的鱼缸；ITPUB：yhw1809。
除授权转载并标明出处外，均为“非法”抄袭

8月第一篇技术文章，离上一篇又隔了好几天，上周末在公众号写了篇骂人的，最终发现，还是写技术文章舒服一点。
上周吕海波老师写了一篇《详解超线程：一点也不逻辑的逻辑CPU》（https://mp.weixin.qq.com/s/-oZossf4tatoAehIo_Ldug），我想班门弄斧一下，深入一点点。

1 CPU内缓存结构

以我笔记本上的AMD Ryzen 9 6900HX（8核心16线程）为例，通过CPU-Z我们可以看到CPU内部是存在3级缓存结构的，称为L1、L2、L3缓存：

• L1缓存：L1缓存被分为数据缓存（8x32KB，256KB）和指令缓存（8x32KB，256KB），总计0.5MB，这一部分是每个物理核心独享的。L1缓存是最快且容量最小的存储级别，是CPU首先寻找数据的位置。当所需数据存在于L1缓存时，即缓存命中，CPU 便会从L1缓存中直接读取数据进入核心操作或操作完成后写入数据。
• L2缓存：L1缓存被分为（8x512KB），总计4MB，这一部分是每个物理核心独享的。当缓存未命中，即所需数据不在L1缓存中时，CPU 转而检查L2缓存。L2缓存容量更大，但速度稍慢。
• L3 缓存：L3缓存为16路总计16MB，这一部分是所有物理核心共享的。如果L2缓存也未命中，CPU会接着检查L3缓存。L3缓存是所有缓存级别中容量最大但响应速度最慢的。

2 缓存与内存

即便有了上一节中对CPU内部三级缓存的概述，但是仍然对其没有直观的感受。
首先我们要知道一点，CPU物理核心都是需要对数据进行操作的，为了提升CPU物理核心的使用效率，CPU物理核心就需要更快的获得数据，那么我们来看看为啥即便是有了大容量的内存，还需要在CPU内部构建多级缓存，这里看看AIDA64的内存与缓存的测试结果：

这里可以看到内存无论是延迟还是带宽与CPU内部缓存都是有着巨大的差距的，就更别说即便是PCIe4.0 NVMe SSD与内存之间的差异了。这样的设计就是让常用的数据和指令尽可能缓存在贴近CPU物理核心的地方，以提升CPU物理核心处理数据的效率。这里可以画一张从磁盘到CPU的数据传输路径：

虽然从磁盘到缓存的带宽和延迟有着巨大的差异，但是容量确实反着来的，全量数据才磁盘，内存中有部分数据，缓存则是很小一部分数据。这么设计的缘由其实是将数据以不同容量“预读”在不同带宽、延迟的内存/缓存之中，当高速小容量的缓存需要交换数据时可以更好的从低速大容量的缓存/内存中“预载”的数据中更快的交互数据。越是与磁盘数据交互多的场景，这种设计效果越好，这也是数据库要尽可能充分利用内存资源的重要原因之一。

3 单核单线程

这里就要看一下CPU物理核心在单核单线程下的工作原理了，这里要重申一点，一个物理核心在同一个时间点只能处理一件事情。那么物理核心处理一次请求的流程大致如下：

这里就可以看到请求1来的时候会讲对应数据缓存，CPU物理核心去读取，操作完成后返回给缓存并反馈给请求发起方，待缓存清理后请求2才能执行对应的操作。那么在缓存进行数据交互的时候CPU物理核心就会处于空闲状态，即便缓存速度很快，也会浪费大量CPU资源（这里可以看看CPU频率和时间的比值）。

4 超线程

那么超线程技术实现了些什么？其实就是将缓存交换的时间给节省出来，简单来说就是在CPU物理核心在做数据操作的时候，有另一路缓存在提前缓存数据：

这样CPU就会减少甚至消除等待缓存交换数据的过程，从而提升CPU物理核心的利用效率，从另一个角度提升了CPU物理核心处理并发的能力。从一些资料查看，可以带来至少30%以上的性能提升。并且这是通过CPU物理层面实现的。

5 超线程的利弊

超线程的优势肯定是提高CPU物理核心利用效率，从而从整体层面提高CPU处理并发的效率，但是要实现这一功能，CPU需要增加一些简单的物理线路来实现，会增加晶体管数量、核心面积以及发热量。
另一方面如果是以前面图片为例，请求1和请求2可能分属两个不同的进程，可能会增加同一进程响应延迟，但是对于碎片化较多的操作请求（比如数据库），那么超线程技术还是可以带来很客观的性能提升。但是在比如游戏的场景中，往往更看重核心频率且都是线性处理，那么超线程可能会带来一些反作用（这也看游戏的多核心优化做的如何）。

总结

本期简单介绍了一下内存、缓存以及超线程之间的关系与原理。
老规矩，知道写了些啥。