我正在用纯 Java 微调一个数值算法，该算法对每核处理器缓存的大小非常敏感：当工作数据集适合 L1 缓存时，它的运行速度明显更快。
显然，我可以通过一些基准测试为我的本地机器微调它。但理想情况下，我希望能够根据正在使用的处理器的 L1 缓存大小自动调整工作集的大小。
本机代码不是一个选项：用 Java 编写这个算法的全部目的是让它独立于平台！
在纯Java中是否有可靠确定每核缓存大小的好方法？
【问题讨论】：
标签： java performance cpu-cache
如果使用一组参数时它的运行速度明显快于另一组参数，那么我会根据注意到的差异来调整它。在开始进行大量计算之前（我假设是这种情况，否则您不会关心），运行具有各种不同大小的内部数据存储的较小集合。 （我假设算法可以像这样在数值上进行调整。）
这样一来，差异来自 L1 缓存大小、L1 + L2 缓存大小或完全是其他什么都无关紧要 - 您将选择最适合当前情况的内容。
您需要注意 JIT 预热期，就像在正常的基准测试中一样，但我认为这是创建通用优化方法的好方法，即使它最终碰巧最重视 L1 缓存。
您可能会将其作为单独的安装时工作，将结果写入配置文件，以便在后续运行时避免额外的工作。 （您可能需要一种重新运行调整步骤的方法，以防处理器发生变化或其他情况。）
【讨论】：
visualvm 和 Windows Vista 采用相同的策略，举两个随机例子。
public class CacheLine {
public static void main(String[] args) {
CacheLine cacheLine = new CacheLine();
cacheLine.startTesting();
}
private void startTesting() {
byte[] array = new byte[128 * 1024];
for (int testIndex = 0; testIndex < 10; testIndex++) {
testMethod(array);
System.out.println("--------- // ---------");
}
}
private void testMethod(byte[] array) {
for (int len = 8192; len <= array.length; len += 8192) {
long t0 = System.nanoTime();
for (int i = 0; i < 10000; i++) {
for (int k = 0; k < len; k += 64) {
array[k] = 1;
}
}
long dT = System.nanoTime() - t0;
System.out.println("len: " + len/1024 + " dT: " + dT + " dT/stepCount: " + (dT) / len);
}
}
}
此代码可帮助您确定 L1 数据缓存大小。 您可以在此处详细了解它。 https://medium.com/@behzodbekqodirov/threading-in-java-194b7db6c1de#.kzt4w8eul
【讨论】：