Linux CPUInfo 中 L1 Cache 的解读
一、先搞清 L1 Cache 的含义
- **L1 Cache（一级缓存）**是离 CPU 核心最近、速度最快的缓存，通常分为两块：
- L1d（Data Cache）：存放数据。
- L1i（Instruction Cache）：存放指令。
- 在现代处理器中，每个核心通常拥有独立的 L1d/L1i；更大的 L2/L3 多为核间共享。L1 容量最小但命中率对性能影响极大，原因在于程序访问内存具有时间局部性与空间局部性。
二、在 Linux 下如何查看 L1 Cache
- 使用 lscpu（最直观，直接给出 L1d/L1i/L2/L3）：
- 示例输出片段：
- L1d cache: 32K
- L1i cache: 32K
- L2 cache: 256K
- L3 cache: 15360K
- 查看 /proc/cpuinfo：
- 常见字段是 cache size（很多处理器只在这里显示“总缓存”或最高级别缓存，未必单独列出 L1d/L1i）。
- 注意：不同架构/微码可能只显示 L3 或不显示 L1 细分项，这是正常现象。
- 查看 /sys/devices/system/cpu/cpu0/cache/（最细粒度，能看到每个缓存层级与属性）：
- 例如：coherency_line_size（缓存行大小）、number_of_sets、ways_of_associativity 等。
- 其他补充命令：
- getconf -a | grep CACHE（查看系统级缓存相关配置）
- dmidecode -t cache（从 DMI/SMBIOS 读取缓存描述，部分平台可见）。
三、读懂 L1 Cache 的关键指标
- 容量（Size）：以 KB/MB 计。常见组合如 32K+32K（L1d+L1i）、64K+64K 等，表示数据与指令分别有独立的 L1。
- 缓存行大小（Cache Line）：一次从下一级内存载入的最小单位，主流为 64 Bytes。这解释了“按行对齐/合并访问”的重要性。
- 相联度（Ways of associativity）与组数（Number of sets）：反映命中策略与冲突率。例如看到 8-way、64 sets 等字段，可据此估算总容量与映射方式（容量 = 行大小 × 路数 × 组数）。
- 共享属性：L1 通常为每核私有；L3 多为多核/多插槽共享。这会影响并行线程对缓存的争用与命中率。
四、一个可操作的判读流程
- 步骤 1：用 lscpu 先看是否有 L1d/L1i 的明确数值（如 32K/32K）。
- 步骤 2：若 /proc/cpuinfo 的 cache size 很大（如 12MB），那通常是 L3 或“总缓存”的展示，不要误当作 L1。
- 步骤 3：进入 /sys/devices/system/cpu/cpu0/cache/，逐个 index 查看：
- 用 level 判断层级（0/1/2/3 等），用 type 判断是 Data/Instruction/Unified。
- 读取 coherency_line_size、number_of_sets、ways_of_associativity，理解其容量与映射。
- 步骤 4：结合核心/线程拓扑（lscpu 的 CPU(s)、Core(s) per socket、Thread(s) per core）判断 每核 L1 与 共享 L3 的关系，解释多线程/多进程下的缓存争用与性能差异。
五、常见误区与提示
- L1d 与 L1i 是分开的：性能优化时既要考虑数据访问的局部性，也要考虑指令解码的局部性；把它们合并相加去和其他架构比较没有意义。
- 不要将 L3 或“总缓存”当作 L1：很多系统的 /proc/cpuinfo 只显示较大的那一级缓存（常见为 L3），需用 lscpu 或 /sys 细看层级。
- Intel NetBurst 的特例：其 L1i 被“执行跟踪缓存（Execution Trace Cache）”替代，容量以 12K μOps 计，不能与字节单位的 L1d 直接相加比较。
- 缓存行与对齐：主流 64B 行大小意味着结构体/数组应尽量按 64B 边界对齐，减少伪共享（false sharing）与缓存颠簸（cache thrashing），提升命中率与并行性能。
