Что такое локальный кэш
Русские Блоги
Введение в локальное / распределенное кеширование
Общий процесс интернет-приложений (веб-сайт / приложение) можно резюмировать, как показано на рисунке: 
Пользователь запрашивает из интерфейса (браузер / приложение) пересылку по сети, службы приложений в хранилище (базу данных или файловую систему), а затем возвращается к интерфейсу для представления контента.
Как показано на рисунке 1, использование кэширования может появляться в каждой ссылке от 1 до 4. Схема кэширования и использование каждой ссылки имеют свои особенности.
1. Характеристики кеша
Кэш является объектом модели данных и имеет некоторые из его характеристик.
1.1 Скорость попадания
1.2 Самый большой элемент (или самое большое пространство)
1.3 Клиринговая стратегия
Объем кеш-памяти ограничен.Когда пространство кеш-памяти заполнено, как обеспечить стабилизацию службы и эффективное увеличение частоты обращений?
Это обрабатывается стратегией очистки кеша.
Общие общие стратегии:
FIFO(first in first out)
Первые данные, которые попадают в кэш, будут очищены первыми, если места в кэше недостаточно (превышает максимальный предел элемента), чтобы освободить место для новых данных.
Алгоритм стратегии в основном сравнивает время создания элементов кеша. в Требования к эффективности данных Вы можете выбрать этот тип стратегии, чтобы отдать приоритет доступности последних данных.
LRU(least recently used)
Независимо от того, истекает ли срок его действия, в соответствии с меткой времени, когда элемент использовался в последний раз, очистите элемент с самой дальней используемой меткой времени, чтобы освободить место.
Алгоритм стратегии в основном сравнивает время, когда элемент последний раз использовался функцией get. в Сценарий горячих данных Более применимо, приоритет отдается обеспечению достоверности данных о точках доступа.
Кроме того, есть несколько простых стратегий, таких как:
2. Кэшировать медиа
От Аппаратная среда С точки зрения памяти и жесткого диска;
из технологии Можно разделить на память, файл жесткого диска, базу данных
3. Классификация кеша и сценарии приложений.
По степени связи между кешем и приложением он делится на локальный кеш с участием удаленный кеш (распределенный кеш) 。
Вы можете рассмотреть ситуацию с локальным кешем: высокая частота доступа, небольшой объем данных, чувствительная задержка приложения и низкая стоимость восстановления. Локальный кеш затрудняет поддержание согласованности, поэтому при проектировании кеша, если можно использовать распределенный кеш, используйте как можно больше распределенного.
3.1 Локальный кеш
3.1.1 Программирование напрямую реализует кеш
В отдельных сценариях нам нужна только простая функция кэширования данных, не обращая внимания на такие подробные функции, как дополнительные стратегии доступа и опустошения.Прямое программирование для достижения кэширования является наиболее удобным и эффективным.
Оценивается основная базовая информация о городе, обычно используемая в бизнесе O2O. Кэш-память получается за один раз с помощью статических переменных, что сокращает частое чтение статических переменных вводом-выводом для обеспечения совместного использования между классами, совместного использования внутри процессов, и производительность кеша в реальном времени немного хуже.
Чтобы решить проблему локально кэшированных данных в реальном времени, в настоящее время большое количество применений сочетается с механизмом автоматического обнаружения ZooKeeper для изменения кеша локальных статических переменных в реальном времени:
Компонент базовой конфигурации Meituan MtConfig использует аналогичный принцип, используя кэширование статических переменных в сочетании с унифицированным управлением ZooKeeper для автоматического динамического обновления кеша. 
Преимущество этого типа кеша заключается в том, что он может читать и писать непосредственно в области кучи, что является самым быстрым и удобным.
На недостаток также влияет размер кучи, объем кэшированных данных очень ограничен, а на время кеширования влияет сборщик мусора.
в основном отвечает требованиям к небольшому объему кеша данных в автономных сценариях, и в то же время не нужно быть слишком чувствительным к изменениям в кэшированных данных, таких как общее управление конфигурацией, основные статические данные и другие сценарии.
3.1.2 Ehcache
Основное определение Ehcache в основном включает:
диспетчер кеша: диспетчер кеша, ранее разрешался только синглтон, теперь это может быть несколько экземпляров
cache: В диспетчере кешей можно разместить несколько кешей для хранения сути данных. Все кеши реализуют интерфейс Ehcache. Это реальный экземпляр кеша.
В режиме диспетчера кеша несколько экземпляров кеша можно легко изолировать в одном приложении, независимо обслуживая потребности различных бизнес-сценариев, данные кеша физически изолированы и могут совместно использоваться и используется при необходимости.
element: Составная единица единичных данных кэша.
Система записи (SOR): компонент, который может извлекать реальные данные, которые могут быть реальной бизнес-логикой, вызовами внешнего интерфейса, базой данных, хранящей реальные данные и т. Д. Кэш считывается из SOR или записывается в SOR.
Основные особенности：
Быстрый, для крупномасштабных сценариев системы с высоким уровнем параллелизма, многопоточный механизм Ehcache имеет соответствующую оптимизацию и улучшение.
Простой, небольшой пакет jar, простая конфигурация может использоваться напрямую, без слишком многих других зависимостей служб в автономном сценарии
Поддержка различных стратегий кеширования, гибкость
Существует два уровня кеширования данных: память и диск. По сравнению с обычным кешем локальной памяти, с дисковым пространством для хранения, он сможет поддерживать больший объем требований к кэшированию данных.
Интерфейс мониторинга с кешем и диспетчером кеша, который может более легко и удобно отслеживать экземпляры кеша и управлять ими
Поддерживает несколько экземпляров диспетчера кеша и несколько областей кеша одного экземпляра
Параметр тайм-аута Ehcache в основном предназначен для установки общей стратегии тайм-аута для всего экземпляра кеша, но он не обрабатывает настройку тайм-аута для индивидуальности отдельного ключа лучше.
Поэтому при использовании следует учитывать, что сборщик мусора не может восстановить просроченные и недопустимые элементы кеша. Чем дольше время, тем больше кеш, тем больше используется память и тем выше вероятность утечки памяти.
Для получения дополнительных инструкций по Ehcache перейдите по ссылке.
3.1.3 Guava Cache
Автоматически загружать входной узел в структуру кеша
Когда кэшированные данные превышают установленное максимальное значение, используйте алгоритм LRU для удаления
У него есть механизм истечения срока для вычисления узла входа на основе последнего доступа или записи.
Кэшированный ключ инкапсулирован в справке WeakReference
Кэшированное значение инкапсулируется в ссылки WeakReference или SoftReference.
Вычислить статистику, такую как частота попаданий, частота отклонений, частота ошибок и другие статистические данные во время использования кеша
Архитектурный дизайн Guava Cache вдохновлен ConcurrentHashMap.
Как мы упоминали ранее, в простых сценариях вы можете закодировать небольшой объем данных с помощью хэш-карты для кеширования небольшого объема данных, но если результат может измениться со временем или в пространстве данных, вы хотите сохранить управляемо, необходимо реализовать эту структуру данных самостоятельно.
Guava Cache наследует идею ConcurrentHashMap и использует детализированные блокировки в нескольких сегментах для обеспечения безопасности потоков при поддержке сценариев с высоким уровнем параллелизма.
Кэш аналогичен Map, который представляет собой набор пар «ключ-значение». Разница в том, что он также должен обрабатывать логику алгоритма, такую как выселение, истечение срока действия и динамическая загрузка, а также требует некоторой дополнительная информация для выполнения этих операций. В связи с этим, согласно объектно-ориентированному мышлению, необходимо связывать методы и инкапсуляцию данных.
Общие сведения о локальном кэше службы приложений Azure
Локальный кэш не поддерживается в приложениях-функциях и контейнерных приложениях Службы приложений, например в Контейнерах Windows или в Службе приложений в Linux. Версия локального кэша, доступная для этих типов приложений — это кэш приложения.
Содержимое Службы приложений Azure хранится в Службе хранилища Azure; оно доступно в долгосрочном режиме в общей папке содержимого. Эта схема рассчитана на работу с различными приложениями и имеет следующие атрибуты:
Многие приложения используют все перечисленные возможности или одну из них, но некоторым приложениям требуется лишь высокопроизводительное хранилище с содержимым только для чтения, из которого они могут запускаться с высоким уровнем доступности. Эти приложения могут использовать экземпляр виртуальной машины определенного локального кэша.
Функция локального кэша службы приложений Azure позволяет получить представление содержимого от лица веб-роли. Это содержимое представляет собой кэш содержимого хранилища с записью и отменой, который асинхронно создается во время запуска сайта. Когда кэш готов, сайт переключается на работу с кэшированным содержимым. Приложения, работающие в локальном кэше, отличаются следующими преимуществами.
Как локальный кэш изменяет поведение службы приложений
Включение локального кэша в службе приложений
Локальный кэш не поддерживается в ценовых категориях F1 или D1.
Локальный кэш настраивается с помощью нескольких зарезервированных параметров приложения. Эти параметры приложения можно настроить следующими способами.
Настройка локального кэша на портале Azure
Включите локальный кэш для каждого веб-приложения с помощью этого параметра приложения: WEBSITE_LOCAL_CACHE_OPTION = Always
Настройка локального кэша с помощью Azure Resource Manager
Изменение размера локального кэша
Рекомендации по использованию локального кэша службы приложений
Вопросы и ответы
Можно ли использовать локальный кэш с моим приложением?
Да, если приложению требуется высокопроизводительное надежное хранилище содержимого, а также если это веб-приложение не сохраняет в хранилище важные данные во время работы, а его общий размер не превышает 2 ГБ. Чтобы узнать общий размер папок /site и /siteextensions, используйте расширение сайта Azure Web Apps Disk Usage.
Как узнать, переключился ли мой веб-сайт на использование локального кэша?
Новые изменения только что опубликованы, но они еще не отразились в моем приложении. Почему?
Если приложение использует локальный кэш, перезапустите сайт, чтобы применить последние изменения. Не хотите публиковать изменения на рабочем сайте? См. информацию о вариантах слотов в предыдущем разделе рекомендаций.
Параметр развертывания запуск из пакета несовместим с локальным кэшем.
Где находятся мои журналы?
Если вы используете локальный кэш, журналы и папки данных выглядят немного иначе. Однако структура вложенных папок остается прежней, за исключением того, что они размещаются во вложенной папке с именем в формате «уникальный идентификатор виртуальной машины + метка времени».
Локальный кэш включен, но мое приложение все равно перезапускается. Почему? Я подумал, что локальный кэш поможет снизить частоту перезапуска приложения.
Локальный кэш помогает предотвратить перезапуск приложений, которые используют хранилище. Но ваше приложение все равно может быть перезапущено во время планируемых обновлений инфраструктуры виртуальной машины. В целом при использовании локального кэша приложение перезапускается реже.
Исключается ли при использовании локального кэша копирование каких-либо каталогов на более быстрый локальный диск?
В рамках операции копирования содержимого хранилища исключаются любые папки с именем repository. Это помогает в ситуациях, когда содержимое узла может содержать репозиторий системы управления версиями, который может быть не нужен для ежедневных операций приложения.
Как освободить журналы локального кэша после операции управления сайтом?
Чтобы освободить журналы локального кэша, закройте и перезапустите приложение. Это действие очищает старый кэш.
Что такое кэш и зачем его чистить
Это старые данные, которые уже могут быть неактуальны
Когда не работает какой-то сайт или сервис, от техподдержки часто можно услышать «Почистите кэш и перезагрузите страницу». Иногда это помогает. Рассказываем, почему так происходит, что такое кэш, зачем он нужен и как его почистить.
⚠️ Минутка грамотности. По словарю РАН слово cache в русском пишется «кеш». Но по рекомендациям Гиляревского нужно писать «кэш». И нам нравится, как это произносится. Произнесите вместе с нами:
Что такое кэш
Кэш — это данные, которые компьютер уже получил и использовал один раз, а потом сохранил на будущее. Смысл кэша в том, чтобы в следующий раз взять данные не с далёкого и медленного сервера, а из собственного быстрого кэша. То же самое, что закупиться продуктами на неделю и потом ходить не в магазин, а в холодильник.
В случае с браузером это работает так:
Дальше происходит так:
4. Если вкладкой или браузером долго не пользовались, операционная система выгружает из оперативной памяти все страницы, чтобы освободить место для других программ.
5. Если переключиться назад на браузер, он моментально сходит в кэш, возьмёт оттуда загруженную страницу и покажет её на экране.
Получается, что если браузер будет брать из кэша только постоянные данные и скачивать с сервера только что-то новое, то страница будет загружаться гораздо быстрее. Выходит, главная задача браузера — понять, какой «срок годности» у данных в кэше и через какое время их надо запрашивать заново.
👉 Например, браузер может догадаться, что большая картинка на странице вряд ли будем меняться каждые несколько секунд, поэтому имеет смысл подержать её в кэше и не загружать с сервера при каждом посещении. Поэтому в кэше часто хранятся картинки, видеоролики, звуки и другие декоративные элементы страницы.
👉 Для сравнения: браузер понимает, что ответ сервера на конкретный запрос пользователя кэшировать не надо — ведь ответы могут очень быстро меняться. Поэтому ответы от сервера браузер не кэширует.
Какая проблема с кэшем
На первый взгляд кажется, что кэш — это прекрасно: данные уже загружены, к ним можно быстро обратиться и достать оттуда всё, что нужно, без запроса к серверу на другом конце планеты.
Но представьте такую ситуацию: вы заходите в интернет-магазин обуви, в котором покупали уже много раз, но товары почему-то не добавляются в корзину. Или добавляются, но кнопка «Оплатить» не работает. Чаще всего причина в том, что браузер делает так:
Решение — почистить кэш
Когда мы чистим кэш, оттуда удаляются все данные, которые браузер сохранил «на всякий случай». Это значит, что при обновлении страницы браузер заглянет в кэш, увидит, что там пусто и запросит все данные с сервера заново. Они, конечно, тоже сразу отправятся в кэш, но в следующий раз вы уже будете знать, что делать.
Чтобы очистить кэш в Сафари, достаточно нажать ⌥+⌘+E, а в Хроме — нажать Ctrl+Shift+Backspace (⇧+⌘+Backspace) и выбрать время, в пределах которого нужно очистить кэш:
Зачем нужен кэш, если из-за него всё ломается?
На самом деле всё ломается не из-за кэша, а из-за неправильных настроек сервера, которые отдают страницу. Потому что именно сервер должен сказать браузеру: «Вот это можно кэшировать, а вон то лучше не кэшируй, мало ли что».
Часто разработчики недокручивают эти настройки, и браузер не получает нужных инструкций, поэтому кэширует всё подряд. И тогда приходится вмешиваться, чистить кэш и восстанавливать работоспособность.
Что такое кэш в процессоре и зачем он нужен
Содержание
Содержание
Для многих пользователей основополагающими критериями выбора процессора являются его тактовая частота и количество вычислительных ядер. А вот параметры кэш-памяти многие просматривают поверхностно, а то и вовсе не уделяют им должного внимания. А зря!
В данном материале поговорим об устройстве и назначении сверхбыстрой памяти процессора, а также ее влиянии на общую скорость работы персонального компьютера.
Предпосылки создания кэш-памяти
Любому пользователю, мало-мальски знакомому с компьютером, известно, что в составе ПК работает сразу несколько типов памяти. Это медленная постоянная память (классические жесткие диски или более быстрые SSD-накопители), быстрая оперативная память и сверхбыстрая кэш-память самого процессора. Оперативная память энергозависимая, поэтому каждый раз, когда вы выключаете или перезагружаете компьютер, все хранящиеся в ней данные очищаются, в отличие от постоянной памяти, в которой данные сохраняются до тех пор, пока это нужно пользователю. Именно в постоянную память записаны все программы и файлы, необходимые как для работы компьютера, так и для комфортной работы за ним.
Каждый раз при запуске программы из постоянной памяти, ее наиболее часто используемые данные или вся программа целиком «подгружаются» в оперативную память. Это делается для ускорения обработки данных процессором. Считывать и обрабатывать данные из оперативной памяти процессор будет значительно быстрей, а, следовательно, и система будет работать значительно быстрее в сравнении с тем, если бы массивы данных поступали напрямую из не очень быстрых (по меркам процессорных вычислений) накопителей.
Если бы не было «оперативки», то процесс считывания напрямую с накопителя занимал бы непозволительно огромное, по меркам вычислительной мощности процессора, время.
Но вот незадача, какой бы быстрой ни была оперативная память, процессор всегда работает быстрее. Процессор — это настолько сверхмощный «калькулятор», что произвести самые сложные вычисления для него — это даже не доля секунды, а миллионные доли секунды.
Производительность процессора в любом компьютере всегда ограничена скоростью считывания из оперативной памяти.
Процессоры развиваются так же быстро, как память, поэтому несоответствие в их производительности и скорости сохраняется. Производство полупроводниковых изделий постоянно совершенствуется, поэтому на пластину процессора, которая сохраняет те же размеры, что и 10 лет назад, теперь можно поместить намного больше транзисторов. Как следствие, вычислительная мощность за это время увеличилась. Впрочем, не все производители используют новые технологии для увеличения именно вычислительной мощности. К примеру, производители оперативной памяти ставят во главу угла увеличение ее емкости: ведь потребитель намного больше ценит объем, нежели ее быстродействие. Когда на компьютере запущена программа и процессор обращается к ОЗУ, то с момента запроса до получения данных из оперативной памяти проходит несколько циклов процессора. А это неправильно — вычислительная мощность процессора простаивает, и относительно медленная «оперативка» тормозит его работу.
Такое положение дел, конечно же, мало кого устраивает. Одним из вариантов решения проблемы могло бы стать размещение блока сверхбыстрой памяти непосредственно на теле кристалла процессора и, как следствие, его слаженная работа с вычислительным ядром. Но проблема, мешающая реализации этой идеи, кроется не в уровне технологий, а в экономической плоскости. Такой подход увеличит размеры готового процессора и существенно повысит его итоговую стоимость.
Объяснить простому пользователю, голосующему своими кровными сбережениями, что такой процессор самый быстрый и самый лучший, но за него придется отдать значительно больше денег — довольно проблематично. К тому же существует множество стандартов, направленных на унификацию оборудования, которым следуют производители «железа». В общем, поместить оперативную память прямо на кристалл процессора не представляется возможным по ряду объективных причин.
Как работает кэш-память
Как стало понятно из постановки задачи, данные должны поступать в процессор достаточно быстро. По меркам человека — это миг, но для вычислительного ядра — достаточно большой промежуток времени, и его нужно как можно эффективнее минимизировать. Вот здесь на выручку и приходит технология, которая называется кэш-памятью. Кэш-память — это сверхбыстрая память, которую располагают прямо на кристалле процессора. Извлечение данных из этой памяти не занимает столько времени, сколько бы потребовалось для извлечения того же объема из оперативной памяти, следовательно, процессор молниеносно получает все необходимые данные и может тут же их обрабатывать.
Кэш-память — это, по сути, та же оперативная память, только более быстрая и дорогая. Она имеет небольшой объем и является одним из компонентов современного процессора.
На этом преимущества технологии кэширования не заканчиваются. Помимо своего основного параметра — скорости доступа к ячейкам кэш-памяти, т. е. своей аппаратной составляющей, кэш-память имеет еще и множество других крутых функций. Таких, к примеру, как предугадывание, какие именно данные и команды понадобятся пользователю в дальнейшей работе и заблаговременная загрузка их в свои ячейки. Но не стоит путать это со спекулятивным исполнением, в котором часть команд выполняется рандомно, дабы исключить простаивание вычислительных мощностей процессора.
Спекулятивное исполнение — метод оптимизации работы процессора, когда последний выполняет команды, которые могут и не понадобиться в дальнейшем. Использование метода в современных процессорах довольно существенно повышает их производительность.
Речь идет именно об анализе потока данных и предугадывании команд, которые могут понадобиться в скором будущем (попадании в кэш). Это так называемый идеальный кэш, способный предсказать ближайшие команды и заблаговременно выгрузить их из ОЗУ в ячейки сверхбыстрой памяти. В идеале их надо выбирать таким образом, чтобы конечный результат имел нулевой процент «промахов».
Но как процессор это делает? Процессор что, следит за пользователем? В некоторой степени да. Он выгружает данные из оперативной памяти в кэш-память для того, чтобы иметь к ним мгновенный доступ, и делает это на основе предыдущих данных, которые ранее были помещены в кэш в этом сеансе работы. Существует несколько способов, увеличивающих число «попаданий» (угадываний), а точнее, уменьшающих число «промахов». Это временная и пространственная локальность — два главных принципа кэш-памяти, благодаря которым процессор выбирает, какие данные нужно поместить из оперативной памяти в кэш.
Временная локальность
Процессор смотрит, какие данные недавно содержались в его кэше, и снова помещает их в кэш. Все просто: высока вероятность того, что выполняя какие-либо задачи, пользователь, скорее всего, повторит эти же действия. Процессор подгружает в ячейки сверхбыстрой памяти наиболее часто выполняемые задачи и сопутствующие команды, чтобы иметь к ним прямой доступ и мгновенно обрабатывать запросы.
Пространственная локальность
Принцип пространственной локальности несколько сложней. Когда пользователь выполняет какие-то действия, процессор помещает в кэш не только данные, которые находятся по одному адресу, но еще и данные, которые находятся в соседних адресах. Логика проста — если пользователь работает с какой-то программой, то ему, возможно, понадобятся не только те команды, которые уже использовались, но и сопутствующие «слова», которые располагаются рядом.
Набор таких адресов называется строкой (блоком) кэша, а количество считанных данных — длиной кэша.
При пространственной локации процессор сначала ищет данные, загруженные в кэш, и, если их там не находит, то обращается к оперативной памяти.
Иерархия кэш-памяти
Любой современный процессор имеет в своей структуре несколько уровней кэш-памяти. В спецификации процессора они обозначаются как L1, L2, L3 и т. д.
Если провести аналогию между устройством кэш-памяти процессора и рабочим местом, скажем столяра или представителя любой другой профессии, то можно увидеть интересную закономерность. Наиболее востребованный в работе инструмент находится под рукой, а тот, что используется реже, расположен дальше от рабочей зоны.
Так же организована и работа быстрых ячеек кэша. Ячейки памяти первого уровня (L1) располагаются на кристалле в непосредственной близости от вычислительного ядра. Эта память — самая быстрая, но и самая малая по объему. В нее помещаются наиболее востребованные данные и команды. Для передачи данных оттуда потребуется всего около 5 тактовых циклов. Как правило, кэш-память первого уровня состоит из двух блоков, каждый из которых имеет размер 32 КБ. Один из них — кэш данных первого уровня, второй — кэш инструкций первого уровня. Они отвечают за работу с блоками данных и молниеносное обращение к командам.
Кэш второго и третьего уровня больше по объему, но за счет того, что L2 и L3 удалены от вычислительного ядра, при обращении к ним будут более длительные временные интервалы. Более наглядно устройство кэш-памяти проиллюстрировано в следующем видео.
Кэш L2, который также содержит команды и данные, занимает уже до 512 КБ, чтобы обеспечить необходимый объем данных кэшу нижнего уровня. Но на обработку запросов уходит в два раза больше времени. Кэш третьего уровня имеет размеры уже от 2 до 32 МБ (и постоянно увеличивается вслед за развитием технологий), но и его скорость заметно ниже. Она превышает 30 тактовых циклов.
Процессор запрашивает команды и данные, обрабатывая их, что называется, параллельными курсами. За счет этого и достигается потрясающая скорость работы. В качестве примера рассмотрим процессоры Intel. Принцип работы таков: в кэше хранятся данные и их адрес (тэг кэша). Сначала процессор ищет их в L1. Если информация не найдена (возник промах кэша), то в L1 будет создан новый тэг, а поиск данных продолжится на других уровнях. Для того, чтобы освободить место под новый тэг, информация, не используемая в данный момент, переносится на уровень L2. В результате данные постоянно перемещаются с одного уровня на другой.
С кэшем связан термин «сет ассоциативности». В L1 блок данных привязан к строкам кэша в определенном сете (блоке кэша). Так, например, 8-way (8 уровень ассоциативности) означает, что один блок может быть привязан к 8 строкам кэша. Чем выше уровень, тем выше шанс на попадание кэша (процессор нашел требуемую информацию). Есть и недостатки. Главные — усложнение процесса и соответствующее снижение производительности.
Также при хранении одних и тех же данных могут задействоваться различные уровни кэша, например, L1 и L3. Это так называемые инклюзивные кэши. Использование лишнего объема памяти окупается скоростью поиска. Если процессор не нашел данные на нижнем уровне, ему не придется искать их на верхних уровнях кэша. В этом случае задействованы кэши-жертвы. Это полностью ассоциативный кэш, который используется для хранения блоков, вытесненных из кэша при замене. Он предназначен для уменьшения количества промахов. Например, кэши-жертвы L3 будут хранить информацию из L2. В то же время данные, которые хранятся в L2, остаются только там, что помогает сэкономить место в памяти, однако усложняет поиск данных: системе приходится искать необходимый тэг в L3, который заметно больше по размеру.
В некоторых политиках записи информация хранится в кэше и основной системной памяти. Современные процессоры работают следующим образом: когда данные пишутся в кэш, происходит задержка перед тем, как эта информация будет записана в системную память. Во время задержки данные остаются в кэше, после чего их «вытесняет» в ОЗУ.
Итак, кэш-память процессора — очень важный параметр современного процессора. От количества уровней кэша и объема ячеек сверхбыстрой памяти на каждом из уровней, во многом зависит скорость и производительность системы. Особенно хорошо это ощущается в компьютерах, ориентированных на гейминг или сложные вычисления.