计算机组成原理_Cache的替换算法
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Cache的替换算法
（1）全相联映射下，若Cache已满，则在所有Cache块中选取一个Cache块进行替换
（2）直接映射下，若Cache已满，则从Cache对应要调入的主存块位置进行替换
（3）组相联映射下，当Cache内的分组满后，才需要进行替换
1. 随机算法（RAND）
随机算法（Random）顾名思义就是随机地选择Cache块进行替换
如下图：
- 橙色：代表Cache有空块可直接使用，则调入主存块到空闲Cache块中
- 红色：代表该主存块在Cache中未命中，则替换该Cache块
- 绿色：代表该主存块在Cache中命中，直接访问该Cache块即可
分析：没有考虑到局部性原理，运气不好的话刚调入的Cache块有会被马上替换出来
2. 先进先出（FIFO）
先进先出算法（First In First Out）顾名思义就是替换最先被使用的Cache块
如下图：
- 橙色：代表Cache有空块可直接使用，则调入主存块到空闲Cache块中
- 红色：代表该主存块在Cache中未命中，【则替换最先被使用的Cache块】
- 绿色：代表该主存块在Cache中命中，直接访问该Cache块即可
分析：同样没有考虑到局部性原理，如果最先被使用的先被调出，而后又频繁使用1234块，就会发生【抖动现象】
抖动：频繁调入调出Cache块，造成性能的下降==
如下图的极端情况，在下图中的访问主存块顺序下，可能一下都没命中
（有没有觉得很像你在电脑word写了半天论文，却因为切到QQ回了一条消息而导致word卡死，论文没了）
3. 近期最少使用（LRU）
近期最少使用算法（Least Recently Used）：
每个Cache都设置一个【计数器】，代表每个Cache块有多久没被访问，当Cache满的时候替换【计数器】最大的Cache块
如下图：
- 橙色：代表Cache有空块可直接使用，【则调入主存块到空闲Cache块中并设置计数器为0，其余非空闲块计数器+1】
- 红色：代表该主存块在Cache中未命中，【则替换计数器最大的Cache块，并清零该计数器，其他非空闲块计数器+1】
- 绿色：代表该主存块在Cache中命中，【则比该Cache块计数器低的均+1，并清零该Cache块计数器】
分析：该算法比较好的利用了局部性原理（近期被访问的主存块可能在不就还会被访问到），因此该算法很不错
但是如果频繁被访问的主存块数 > Cache的块数，则可能还会发生抖动现象
4. 最近不经常使用（LFU）
最近不经常使用算法（Least Frequently Used）：
每个Cache都设置一个【计数器】，用于记录每个Cache块被访问的次数，当Cache满的时候替换【计数器】最小的Cache块如下图：
- 橙色：代表Cache有空块可直接使用，【则调入主存块到空闲Cache块中并设置计数器为0】
- 红色：代表该主存块在Cache中未命中，【则选择计数器最小的Cache块替换，若计数器同样小，则可以采用其他策略（RAND、FIFO、按顺序）进行替换，并重置计数器为0】
- 绿色：代表该主存块在Cache中命中，【则命中的Cache块计数器+1】
分析：没有很好的利用局部性原理，因为已知经常用到的主存块在未来不一定要用到，其命中率相比LRU较低，且CPU访问主存的次数极高，代表计数器将会占用较多的空间
LRU和LFU比较：LRU会替换最近最少访问的Cache块，而LFU会替换访问次数最小的Cache块
虽然算法不一样，但从说明上这么一看似乎LRU也可以理解成LFU，最近最少访问不就等于访问次数最小吗？
但是假设我们先频繁访问了某程序的主存数据A【主存块号为1、2、3、4】，将其全部装入Cache，如果未来需要频繁访问程序的主存数据B【97、98、99】
（1）对LFU算法而言，就会出现频繁调入调出计数器最小的【Cache块（1）】，即抖动现象
（2）但对于LRU算法的影响较小，LRU算法能更快的把数据A的Cache块全部替换成数据B的主存块
