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linux - 分析缓存驱逐

coder 2023-06-18 原文

我正在寻找一个 Linux 实用程序，它允许在我的程序中分析缓存驱逐。
具体来说，我有兴趣找出导致某些缓存行反复从 L2 缓存中逐出的原因。

有什么建议？

最佳答案

您有多种选择，其中一些是免费的。下面我将主要讨论分析 L2 未命中，不一定是 L2 驱逐，因为它们或多或少是相同的。线路被逐出 L2，因为正在引入另一条线路，而另一条线路通常由于 L2 未命中而被引入。
缓存研磨
首先，我会尝试 cachegrind .这基本上是在一种轻量级虚拟机下运行你的二进制文件，它允许它拦截所有内存访问，然后模拟它们对缓存的影响。它可以准确指出缓存未命中发生的位置、谁负责驱逐等。
请务必注意，cachegrind 实际上并没有告诉您硬件缓存发生了什么，而是告诉您在其缓存模型中发生了什么。由于 L1 和 L2 在 Intel x86 上足够简单，因此除非在异常情况下，cachegrind 模型应该是准确的。
Cachegrind 只能模拟两个缓存级别，但现代英特尔有 3 级或有时是 4 级。不过，如果您尝试评估 L2 未命中，这应该不是问题。默认情况下，cachegrind 将 L1 缓存设置为本地 L1 缓存的检测值，并将 LLC 设置为 LLC 的检测值。在您的情况下，您需要覆盖后一个决定以反射(reflect) L2 缓存，而不是 LLC。您可以找到 details in the manual ，但这对于最近的 Intel Broadwell 和更早版本应该是正确的:

--LL=262144,8,64
对于 Skylake 客户/Kaby Lake 和您想要的 friend :
--LL=262144,4,64
对于 Skylake-X 服务器，您需要查找新值，因为 L2 已更改。
这种方法的主要缺点是你不能 100% 确定缓存模型是现实的准确反射(reflect)(例如，它不模拟预取或虚拟物理分页之类的东西)。另一个缺点是在 cachegrind 下运行进程可能比在本地运行它慢一个数量级，但对于“生产”之外的调查，这可能不是问题。
性能
您可以使用默认的、包含的和免费的分析工具来准确了解实际硬件的实际情况:perf .
特别是，您可以使用 perf record结合 perf report或 perf annotate以确定您的程序中发生未命中的位置。你可以从这样的事情开始:
perf record -e mem_load_retired.l2_miss <your process>
这会定期记录 L2 未命中出现的位置。您可以使用 perf report 显示结果它可以让您以交互方式探索结果。还有很多其他选项，例如 --call-graph记录可能有用的完整调用图。perf record始终接近代码中发生某些事情的位置，但它无法帮助您确定发生未命中时正在访问的内存。这通常无关紧要:代码中的位置通常使正在访问的内存变得非常明显。然而，有时情况并非如此:您有一些可能访问大片内存区域的代码，并且您想知道地址以找出发生未命中的原因。
在这种情况下，您可以使用 perf mem ，它在代码中记录了未命中的位置和未命中的地址。这个工具不像其他工具那么完善，但源至少是可用的，所以你总是可以做一些改进。我详细介绍了这个选项 in another answer .
perf 的主要缺点是它不如 cachegrind 之类的东西直接使用。行为和可用事件取决于您的硬件和内核版本，有时堆栈跟踪之类的东西不起作用等。您必须相对熟悉命令行才能充分利用此工具。
VTune
此工具使用与 perf 相同的底层性能计数器，但使用基于 GUI 的探索，可能比 perf 更容易跳入。 .它需要更多的自上而下的方法:告诉您问题在哪里并允许您向下钻取，而 perf更多关于“这是原始数据，找出问题所在”。
它提供了特定的分析，如 Memory Access Analysis这可能适合您的问题。
主要缺点是这是付费产品，除非您qualify to use it for free .它可能比 perf 更容易使用但这仍然不是很容易，并且有很多魔法在发生，所以如果出现问题，可能很难调试。

1 在某些情况下，这可能不是真的。我能想到的主要问题是，如果预取到 L2 会导致大多数行在丢失之前到达。在这种情况下，L2 替换的数量可能会高于 L2 未命中的数量。这就是cachegrind将无法帮助您，但是 perf can:您可以将输入/替换的 L2 行数与 L2 未命中数进行比较，看看它们是否接近。如果不是，您将不得不使用其他计数器来查看预取是否是原因。

关于linux - 分析缓存驱逐，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/49242919/

linux分析codeperf的performancecaching

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