一、cpu缓存结构
CPU速度远高于内存（即如果只考虑CPU和内存因素，程序的性能常常受到内存访问速度的限制，内存访问和运行），为了协调CPU和内存在速度上的差异，在CPU中增加了高速缓存。和计算机存储金字塔结构类似，高速缓存也可以按照金字塔结构，从下到上越接近CPU速度越快，同时容量也越小。现在大部分的处理器都有二级或者三级缓存，从下到上依次为 L3 cache, L2 cache, L1 cache. 缓存又可以分为指令缓存和数据缓存，指令缓存用来缓存程序的代码，数据缓存用来缓存程序的数据。
单核CPU只含有一套L1，L2，L3缓存；如果CPU含有多个核心，即多核CPU，则每个核心都含有一套L1（甚至和L2）缓存，而共享L3（或者和L2）缓存。多CPU，每个CPU都相互独立，拥有自己的缓存，CPU之间无法共享缓存。 下图为一个单CPU双核的缓存结构。
缓存行 cache line
缓存行时缓存和内存交换数据的最小单位，一般为64字节。即每次缓存和内存之间进行数据交换的时候，都是以字节对齐的连续64字节的内存块整个进行。
缓存访问
没有缓存的结构中，CPU执行进程的时候，使用虚拟地址，虚拟地址通过MMU翻译为物理地址，映射到内存中；在有缓存的结构中，CPU访问数据先查找缓存中是否存在该数据，这可以通过数据在进程中的虚拟地址去到缓存中查找，也可以通过该数据在内存中的物理地址去到缓存中查找。
因此，缓存中的数据既可以通过数据在进程空间中的虚拟地址检索，也可以通过数据的实际内存物理地址来检索。如果通过进程空间中的虚拟地址，那么多个不同进程可能含有相同的虚拟地址，因此实际中还需要在缓存行中添加 ASID（address space identifier) the hardware version of a process ID，这样CPU在运行不同进程的时候，就可以通过 虚拟地址+ASID 在cache中进行查找；
如果缓存通过物理地址来检索，那么需要MMU介于CPU和cache中间来进行地址的翻译，这样就降低了cache查找的速率，因此一般 L1 cache不能通过物理地址检索，而是通过虚拟地址，由CPU直接访问。而L2，L3 cache可以通过物理内存地址检索。
TLB 快表
MMU进行虚拟地址到物理地址的映射，通过页表将虚拟地址翻译为物理地址。TLB位于MMU内部，不需要经过页表就可以将虚拟地址转换为物理地址，速度更快。
每一个TLB寄存器的每个条目包含一个页面的信息：有效位，虚页面号，修改位，保护码，和页面所在的物理页面号，它们和页面表中的表项一一对应。
MMU在翻译的时候，先查看虚拟地址的虚拟页面号是否存在TLB（并行的查找）中，如果存在，且没有违背读写权限限制，则直接给出TLB中的物理页面号；若在TLB中不存在，则进行常规的页表的查找，然后从TLB中淘汰一个条目，并更新为刚刚查找的页面。
多线程场景下的缓存
在单线程模式下，一块内存只对应一个cpu核心的缓存，且只被一个线程访问。缓存独占，不会出现访问冲突等问题。
在多线程模式下，一个CPU，且CPU单核，进程中的多个线程会同时访问进程中的共享数据，CPU将某块内存加载到缓存后，不同线程在访问相同的物理地址的时候，都会映射到相同的缓存位置，这样即使发生线程的切换，缓存仍然不会失效。但由于任何时刻只能有一个线程在执行，因此不会出现缓存访问冲突。当然，由于CPU内部寄存器的存在，会有多线程下的 A++ 非原子性语句导致的问题。
（
A++ ==>
reg = (&A);
reg ++;
(&A) = reg;
在发生线程切换的时候，线程使用的内部寄存器会被作为现场进行保存。
）
多线程模式下，一个CPU，且CPU有多核，每个核都至少有一个L1 cache。多个线程访问进程中的某个共享内存，且这多个线程分别在不同的核心上执行，则每个核心都会在各自的caehe中保留一份共享内存的缓冲。由于多核可以做到真并行，可能会出现多个线程同时写各自的cache，
因此CPU有“缓存一致性”原则，即每个处理器（核）都会通过嗅探在总线上传播的数据来检查自己的缓存值是不是过期了，当处理器发现自己缓存行对应的内存地址被修改，就会将当前处理器（核）。因此，我们经常看到在多核多线程的场景下，在声明变量时候使用volatile，volatile变量要求在更新了缓存之后立即写入到系统内存，而非volatile变量，则是CPU修改缓存，缓存在适当的识货（不知道什么时候）将缓存数据写入内存。写入内存的操作会出发其他处理器（核）将自己已经缓存的那块正在被写入的内存失效，并在下次需要使用到该内存的时候重新从内存读取。
False Sharing（伪共享）
由于缓存按照最小单位缓存行进行和内存交互，缓存行一般为64字节。内存中的连续64字节会被加载到一个缓存行中。当多线程修改互相独立的变量时，如果这些变量共享同一个缓存行，就会无意中影响彼此的性能，这就是伪共享。
如上图所示，X和Y被放在同一缓存行中，当core1 修改x的时候，为了线程间可见性，需要锁定缓存行；此时core2中的缓存行也跟着失效；同样，core2中修改y时候，也需要锁定缓存行，core1中的缓存行也跟着失效。影响效率。