ARM64体系结构与编程之cache必修课（中）

迈不过友情╰ 2022-12-24 06:59 129阅读 0赞

> 第三季视频课程ARM64体系结构与编程之cache基础知识（1）

### 为什么系统软件人员要深入了解cache？ ###

在一个系统中，cache无处不在，对于一个系统编程人员来说，你无法躲藏。下图是一个经典的ARM64系统的架构图，由Corte-A72和Cortex-53组成了大小核架构，每个CPU核心都有L1 cache，每个cluster里共享一个L2 cache，另外还有Mali GPU和DMA外设。

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对于系统软件人员，下面几个常常疑惑的问题：

1.  cache的内部组织架构是怎么样的？能否画出一个cache的layout图？什么是set，way？
2.  直接映射，全关联和组相联之间有什么区别？优缺点是啥?
3.  重名问题是怎么发生的?
4.  同名问题是怎么发生的？
5.  VIPT会不会发生重名问题？
6.  什么是inner shareability 和outer shareability？怎么区分？
7.  什么是PoU？什么是PoC？
8.  什么是cache一致性？业界解决cache一致性都有哪些方法？
9.  MESI状态转换图，我看不懂。
10. 什么cache伪共享？怎么发生的，如何避免?
11. DMA和cache为啥会有cache一致性问题？
12. 网卡通过DMA收数据和发数据，应该怎么操作cache？
13. 对于self-modifying code，怎么保证data cache和指令cache的一致性问题？

所以，Cache这个玩意，对我们系统编程人员来说，非常重要。Cache没有理解好，或者没有完全搞透了，对系统编程影响很大，有时候我们在编程的时候，一行代码小小的改动可能会影响整个系统的性能，所以，我是建议系统程序员有必要把cache这玩意好好系统的学一学。

笨系列文章主要源自第三季《arm64体系结构与编程》视频课程，大概会有上下两篇：

上篇：介绍cache相关的背景知识，例如什么是cache，cache的layout结构图，cache的层级，VIPT/PIPT/VIVT，cache的重名和同名问题，cache的策略等。

*中篇：主要介绍ARM特有的inner share和outer share的概念，以及神马是PoU和PoC，还有cache指令的格式。为什么会有cache一致性问题？arm公司对cache一致性问题的解决方案的演进。cache一致性问题业界常用的解决方案。*

下篇：主要介绍MESI协议，怎么去看MESI协议状态图，DMA和cache之间的cache一致性问题，self-modifying code导致的I-cache和D-cache的一致性问题，cache伪共享等问题。

### inner share和outer share ###

Inner 和outer shareability是arm提出来的概念。很重要的一点，大家先要知道，也就是只有normal memory的内存属性的内存才能设置inner 和outer shareability，device memory是不能设置shareability的。

怎么去区分inner share还是outer share呢，arm手册里讲了，不同的SOC设计有不同的区分方法，不过有一个通用的规则：inner share通常是CPU IP集成的caches，包括CPU IP集成的L1 data cache和L2 cache，而outer share是通过总线连接到cache，比如外接的L3 cache等。

下面这个图，比较直观。这个图，虚线分成了两部分，左边都是inner share，右边都是outershare。左边表示是CPU IP集成的cache，上面的cores集成了L1和L2cache，而下面的core集成了L1 cache，那虚线框出来的都是inner share。我们再来看虚线左边，通过总线外接了L2 cache或者L3 cache，这边都是outer share。

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在armv8.6手册里，在B2.7.1章里有一段话对inner share和outer share描述。

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在这里的example B2-1里，举了一个例子，说在一个在一个2 cluster的系统：

1.  每一个cluster里，数据cache和unified cache都是inner shareable
2.  两个cluster之间变成了outer shareable  
    这个系统里，每一个cluster都是一个不同的inner share，但是整个系统是一个outer share。

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在Programmer guide第11.3章里，也有一段话描述inner和outer，说的比较接地气。

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### PoU和PoC的区别 ###

下面来介绍一下arm定义的两个重要的概念，一个是POC，PoC的英文全称为Point of Coherency ，一个是PoU，英文全称为Point of Unification。

神马是PoU？

PoU: 表示一个CPU中的指令cache，数据cache还有MMU，TLB等看到的是同一份的内存拷贝。

1.  PoU for a PE，是说保证PE看到的I/D cache和MMU是同一份拷贝。大多数情况下，PoU是站在单核系统的角度来观察的。
2.  PoU for inner share，意思是说在inner share里面的所有CPU核心都能看到相同的一份拷贝。

所以，PoU有两个观察点，一个是poc for a PE，PE就是cpu core，另外一个是POU for inner share。关于pou的描述，在armv8.6手册的第D4.4.7章里有详细的描述。

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其中它里面举了一个例子，说self-modifing code在pou for inner里，使用下面两条简单的指令就能保证data cache和指令cache的一致性。如果不是pou for inner，要保证data cache和指令cache的一致性，需要额外的memory barrier的指令。

神马是PoC？

PoC：系统中所有的观察者例如DSP, GPU,CPU, DMA等都能看到同一份内存拷贝。

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我们来这个图，左边那个图，就是一个单一的一个master，master可以是CPU，gpu，dma等有能力访问内存的设备。那么在单一的master系统里，这些指令cache，数据cache，TLB等都可以看成是POU，因为在这个单一的master眼里，他们都是同一份拷贝。我们来看一下右边这个图，这个图里有两个master。那么在masterA和master B眼里，他们要看到同一份拷贝的话，需要masterA和masterB进行cache一致性，这个观察角度就是POC。

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PoC和PoU的区别

我们来看一下pou和poc的区别，最大的一个区别就是poc是系统一个概念，和系统配置相关，它包含了系统所有有能力访问内存的设备，包括cpu，gpu，dma等，这些都称为observer，观察者。  
而pou是个局部的概念。还有一点大家需要注意，系统配置的不同可能会影响pou的范围，我们举个例子，在Cortex-A53可以配置L2 cache和没有L2 cache，可能会影响PoU的范围，为什么会这样，因为我们支持pou有一个重要的观察点，就是pou for inner share，而inner share的划分和 这个cache是不是 CPU IP集成有关。

比如下面这个图，左边，没有集成L2 cache，那么这时候POU等于了POC，而且也没有其他的master。右边那个图，CORE里集成了L2 cache，那么core，L1 cache和L2 cache构成了POU for inner，而master a和master b和系统内存构成了poc。

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### Cache维护指令 ###

接下来，我们来看cache维护。前面我们讲了一大通，关于cache的背景知识，接下来介绍的cache的维护，这里说的维护是指的手工维护，也就是软件干预cache的行为。

Armv8里定义的Cache的管理的操作有三种：

1.  无效（Invalidate）整个高速缓存或者某个高速缓存行。高速缓存上的数据会被丢弃。
2.  清除（Clean）整个高速缓存或者某个高速缓存行。相应的高速缓存行会被标记为脏，数据会写回到下一级高速缓存中或者主存储器中。
3.  清零（Zero）操作。在某些情况下，对高速缓存进行清零操作起到一个预取和加速的功效，比如当程序需要使用一大块临时内存，在初始化阶段对这个内存进行清零操作，这时高速缓存控制器会主动把这些零数据写入高速缓存行中。若程序主动使用高速缓存的清零操作，那么将大大减少系统内部总线的带宽。

对高速缓存的操作可以指定不同的范围。

1.  整块高速缓存。
2.  某个虚拟地址。
3.  特定的高速缓存行或者组和路。

另外在ARMv8架构中最多可以支持7级的高速缓存，L1～L7高速缓存。当对一个高速缓存行进行操作时，我们需要知道高速缓存操作的范围。ARMv8架构中从处理器到所有内存的角度分成如下几个视角。

1.  PoC（Point of Coherency，全局缓存一致性角度）
2.  PoU（Point of  Unification，处理器缓存一致性角度）

### Cache指令格式 ###

下面来讲一下cache的指令格式，armv8里提供了两条cache相关的指令，一条是指令cache的管理指令，就叫做IC，其实就是instruction cache的简称。另外一条是data cache的管理指令，叫做DCC，其实就是data cache的简称。

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指令的有两部分组成，一个是operation，另外一个是xt，表示参数。Operation可以4个部分，分别是function，就是你要操作的功能是啥，我们前面讲了cache管理的三大功能，一个是invalidate，第二个是clean，第三个zero，第一个和第二个可以合起来，就是clean & invalidate，就是我先把cache flush回内存，然后我再无效它。第二部分是，类型type，VA表示要操作的地址，sw表示路和组，all表示整个cache。第三部分是point，就是我们说的管理cache的观察点，或者说范围，是POU还是POC，POU和POC的范围是不一样的，我们前面讲过。第4部分是IS，表示是否包括inner shareable。这里POU和inner share可以合在一起的。  
最后一个参数，可以传递一些参数，比如你需要传递地址给这条指令。

下面这个表就是 armv8里支持的cache管理指令，我这里简单给大家翻译了。

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大家可以去看armv8.6手册的D4.4.8章的D4-3这个表，这是最权威的。

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### 为什么要cache一致性 ###

为什么要有cache一致性？或者说cache一致性这个问题是怎么产生的。要了解这个问题，我们需要从单核cpu进化到多核处理器这个过程开始说起。以arm为例，在cortex-a8其实都是单核处理器，到了cortex-a9之后，就有了多核处理器，不过准确来讲在ARM11的时候也有多核，不过那时候的多核还不是很成熟。在多核处理器里，每个核心都有自己L1 cache，多核之间可能共享一个L2的cache等等。以这个图为例，core0有自己的L1 cache，core1有自己的L1 cahe，然后才是内存。那么当core0 先访问一个地址，然后把这个地址的数据加载到它自己的cache里，那么这时候如果core1 也想要这个数据，它应该怎么办呢？它是应该也从内存中去读，还是去问core0 要数据呢？所以，这种情况下，就产生了cache一致性问题。

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cache一致性关注的是同一个数据在多个高速缓存和内存中的一致性问题，解决高速缓存一致性的方法主要是总线监听协议，例如MESI协议等。所以我们这节课，很重要一点是和大家去介绍MESI协议。

我们做系统软件的，为啥要去关注cache一致性呢？虽然刚才提到的MESI协议对软件是透明的，也就是说完全是硬件实现的，但是在有些场景下，需要软件手工来干预。下面举几个例子。

1.  驱动中使用DMA（数据cache和内存不一致），这个例子很常见，特别是写驱动的同学。当你的驱动力有DMA的时候，你需要特别小心。比如设备内部一般都有FIFO，你需要把设备的FIFO数据写入到内存中的DMA buffer时候，你应该怎么操作你的cache。反过来，当你需要把内存的DMA buffer数据搬移通过DMA来搬移到设备的FIFO的时候，你该怎么处理你的cache？
2.  Self-modifying code（数据cache的数据可能比指令cache新）。
3.  修改了页表（TLB里保存的数据可能过时）。

### ARM的cache一致性的演进路线 ###

我们来看一下ARM的cache一致性的演变。这张图比较有意思。

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1.  在2006年的时候，cortex-a8处理器横空出世，不过cortex-a8是一个单核的设计，单核处理器只有一个CPU，没有多核之间的cache不一致的问题，不过会有DMA和cache的一致性问题。
2.  到了cortex-a9的时候，就有了多核设计（MPcore）了。多核设计的就需要在核与核之间通过硬件来保证cache的一致性问题，通常的做法是实现MESI类似的协议。
3.  到了A15的时候，就出现了大小核的架构，大小核架构，相当于有两个cluster，每个cluster里有多个核心。cluster里的多个核心，我们就需要用mesi协议来保证一致性，那cluster与cluster之间呢？那么这时候就需要一个AMBA coherency extensions这样的缓存一致性的控制器来解决这个问题了。这个就是系统级别的cache一致性问题。Arm公司在这方面做了不少工作，有现成的IP可以使用，比如CCI-400，CCI-500等。

在单核CPU里，我们刚才提到，因为系统只有一个CPU，那么他也只有一个L1 cache和L2 cache，不会有第二个CPU来访问cache，所以，单核处理器，没有cache一致性问题，大家注意，这里说的cache一致性问题指的是 多核之间的cache一致性问题，它依然有DMA和cpu之间的cache一致性问题。还有一点，大家需要注意，在单核处理器系统里，cache管理指令，它的作用范围仅仅限于单核。

我们来看一下多核处理器的情况，比如cortex-a9的MP core，这种情况，硬件上就支持了多核的cache一致性，硬件上实现了MESI指令的协议，在arm 的手册里，一般称为Snoop Control Unit的硬件单元，这个SCU的单元实现了MESI的协议。还有一点，在多核处理器系统里，cache的管理指令，它会发广播消息到其他的CPU核心里，这一点和单核处理器不一样。

下面三个图，第一个是单核处理器的情况，它只有一个cpu核心，和单一的cache，没有多核cache一致性问题。第二个图，是一个双核的处理器，每个核心内部有自己的cache，那么就需要一个硬件单元来完成这两个cache的一致性问题，通常就是我们说的SCU的硬件单元了。第三个图，要复杂一些，它由两个cluster组成，每个cluster有两个核心。我们来看一个cluster，它有一个缓冲一致性的硬件单元来保证core与core直接的一致性。那么在最下面有一个缓存一致性总线，或者缓存一致性控制器来保证这两个cluster之间的cache一致性问题。

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### 系统cache一致性问题 ###

我们来看一下系统级别的cache一致性问题。因为现在的arm系统越来越复杂了，从多核发展到多族，例如大小核架构等。比如下面这个图，这是一个典型的大小核架构，小核由A53来担当，大核由A72来担当，两个A53核心构成了一个cluster，这个cluster里，每个a53的cpu都有各自独立的L1 cache，然后一起共享一个L2 cache，然后通过一个ACE的硬件单元连接到缓存一致性总线里，ACE其实就是AXI coherent extensions的简称，这个是AMBA 4协议中定义的。我们再来看大核这边，它同样也是2个核心，每个核心都有一个L1 cache，也是共享一个L2 cache，同样也是通过ACE接口连接到缓存一致性总线上。那么除了CPU之外，系统还有GPU，比如arm公司的mali GPU，还有一些带有DMA的外设等，这些设备他们都有独立访问内存的能力，比如GPU还自己带有cache，那么他们也必须通过ACE接口来连接到这个缓存一致性总线上。这个缓存一致性总线，就是用来实现系统级别的cache一致性的。关于系统级别的cache一致性，我们后面还会讲到。

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### cache一致性的解决方案 ###

我们来简单看一下cache一致性的解决办法，我们来讲业界常用的三种方法。

cache一致性，需要保证系统中所有的CPU，所有的bus master从，例如GPU，DMA等，他们观察到的内存是一致的。举个例子，外设都用DMA，如果你的软件通过CPU来产生了一些数据，然后想通过DMA来搬移这些数据到外设。如果CPU和DMA看到的数据不一致，比如说CPU产生的数据还在cache里，而DMA却从内存中直接去搬移数据，那么DMA就会看到一个旧的数据，那就产生了数据的不一致性。因为这个时候，最新的数据是在CPU这一侧的cache里，因为这个场景下，CPU是生产者，它来负责产生数据。

一般情况下系统的cache一致性有三种方案。

第一种方案：关闭cache

第一个方案：关闭cache。这是最简单的办法，不过，它会严重影响性能。比刚才那个例子为例，CPU产生数据，然后把数据会先放到一个DMA buffer里，如果采用关闭cache的方式，那么CPU在产生数据的过程中，CPU不能利用cache，这会严重影响性能，因为CPU要频繁的访问DDR，这样导致性能下降和功耗增加。

第二种方案：软件管理cache一致性

第二个方案：软件管理cache一致性。这是最常用的方式，软件需要在合适的时候去clean or flush dirty cache，或者invalidate old data。这种方式需要编写驱动的工程师，特别小心。  
优点：硬件RTL实现简单  
缺点：

1.  软件复杂度增加。软件需要手动clean/flush cache或者invalidate cache
2.  增加调试难度。因为the cache cleaning and invalidation的动作必须在合适的timing里完成，如果你处理不正确的话，那么你的DMA可能传输了错误的数据，这个是很难去debug的。因为你只是在某个偶然的时间点传输了错误的数据，又不是系统crash，所以，那个调试难度相对的大，你需要一帧一帧数据抓出来对比，还不一定会想到是cache没有flush或者invalidate的问题，你不一定能想到。造成数据corruption破坏的bug，是最难定位的。
3.  降低性能，和增加功耗。可能有的小伙伴不明白，为啥软件去管理cache容易增加减低性能和和增加功耗。因为我们支持flush cache这个动作，你是需要时间的，就是把dirty的cache回写到内存里。在糟糕的情况下，你可能需要把整个cache都flush。也就是你增加了访问内存的次数，这样就降低了性能和增加了功耗。频繁去flush cache，其实不是一个好的习惯，大大影响了性能。

第三种方案：硬件管理cache一致性

第三个方案：硬件管理cache一致性。对软件是透明的。  
对于多核之间的cache一致性，通常的做法就是在多核里实现一个MESI协议，实现一种snoop的控制单元。  
对于系统级别的cache一致性需要需要实现一种coherent bus protocol。在2011年，arm在AMBA 4协议里，提出了AXI Coherency Extensions（简称ACE）来实现这个。ACE接口用来实现cluster之间的cache一致性，ACE lite接口用来实现IO设备的cache一致性，比如DMA，GPU等。

### 下集精彩内容 ###

我们会在下集中，重点和大家介绍MESI协议状态图，教大家如何去看MESI状态图，我们还会介绍看懂MESI状态图对我们实际工作有什么用呢？下面几个案例就是最好的说明了：

1.  cache伪共享
2.  DMA和cache的一致性问题
3.  self-modifying code问题

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