Cache 总结

        这一文，让我们分析一下，《浅谈 Cache》 一文中的奇怪现象，其实现在来看也并不奇怪了。
        在什么情况下 r1 和 r2 都为 0 呢？
        仔细看代码，你会发现，两个线程分别被运行在不同的 CPU 核上，并且在线程开始的阶段还使用了一个随机数，是为了让两个线程能尽量同时运行。
        假设 CPU0 运行：
        x = 1;
        r1 = y;
        CPU1 运行:
        y = 1;
        r2 = x;
        如果下面的情况发生：
        x 在 CPU1 的 Cache 中。 y 在 CPU0 的 Cache 中。
        1. CPU0 执行 x = 1, cache miss, 发送 "read invalidate" 消息，并把 x 的值 1 存入 Store Buffer， 开始执行 r1 = y, Cache 命中，r1 为 0;
        2. CPU1 执行 y = 1，cache miss, 发送 "read invalidate" 消息，并把 y 的值 1 存入 Store Buffer, 开始执行 r2 = x，Cache 命中，r2 为 0;
        3. CPU0 和 CPU1 各自收到了对方的消息，并作出回应，x 和 y 的值均应用到 Cache 中，且都为 1;
        主函数收到信号，比较 r1 和 r2 的值，奇迹发生了。
        如果你知道我讲的这些细节，就会发现，其实这并不是奇怪了。那么如果解决这个问题呢？
        其实答案就很简单了，要么让两个线程运行在同一个核心上，要么在两个语句之间加上内存屏障，经验证，问题解决了。
        题外篇：
        在不同 CPU 架构下，对内存的乱序访问其实是不同的，一般的内存乱序分为以下四种:
        LoadStore, LoadLoad, StoreStore, StoreLoad。并且 X86 下只会出现 StoreLoad 乱序，也就是上面的例子，我的 CPU 是 X86 的，所以出现了这种情况，由此可知，其实 X86 内存乱序访问的还不算太厉害。
        简单解释一下，x = 1，为 Store, 读取 y 的过程为 Load，所以 Load 指令在 X86 下允许在 Store 还未更新到 Cache 中之前被执行。
        走出一个误区，内存乱序访问与 CPU 乱序执行（Out of Order，即 OOO）不同。
早期的处理器为有序处理器（In-order processors），有序处理器处理指令通常有以下几步：
        1. 指令获取

        2. 如果指令的输入操作对象（input operands）可用（例如已经在寄存器中了），则将此指令分发到适当的功能单元中。如果一个或者多个操作对象不可用（通常是由于需要从内存中获取），则处理器会等待直到它们可用；

        3. 指令被适当的功能单元执行

        4. 功能单元将结果写回寄存器堆（Register file，一个 CPU 中的一组寄存器）
 
        相比之下，乱序处理器（Out-of-order processors）处理指令通常有以下几步：
        1. 指令获取
        2. 指令被分发到指令队列
        3. 指令在指令队列中等待，直到输入操作对象可用（一旦输入操作对象可用，指令就可以离开队列，即便更早的指令未被执行）
        4. 指令被分配到适当的功能单元并执行
        5. 执行结果被放入队列（而不立即写入寄存器堆）
        只有所有更早请求执行的指令的执行结果被写入寄存器堆后，指令执行的结果才被写入寄存器堆（执行结果重排序，让执行看起来是有序的）
        从上面的执行过程可以看出，乱序执行相比有序执行能够避免等待不可用的操作对象（有序执行的第二步）从而提高了效率。现代的机器上，处理器运行的速度比内存快很多，有序处理器花在等待可用数据的时间里已经可以处理大量指令了。
        现在思考一下乱序处理器处理指令的过程，我们能得到几个结论：
        对于单个 CPU 指令获取是有序的（通过队列实现）
        对于单个 CPU 指令执行结果也是有序返回寄存器堆的（通过队列实现）
        由此可知，在单 CPU 上，不考虑编译器优化导致乱序的前提下，多线程执行不存在内存乱序访问的问题
        CPU 虽然是乱序执行，但是是顺序流出结果，在我们看来，乱序执行对我们来讲是透明的，我们看到的结果和指令顺序是一样的。