降低Cache未命中率、减少Cache未命中开销和减少Cache命中时间的方法各有哪些？

降低Cache未命中率、减少Cache未命中开销和减少Cache命中时间的方法如下：

1. 提高Cache容量：增加Cache大小可以减少Cache未命中率，从而提高系统性能。

2. 提高Cache块大小：增加Cache块大小可以减少Cache未命中率，因为更多的数据可以存储在每个Cache块中，从而减少了数据被替换的机会。

3. 提高Cache关联度：增加Cache的关联度可以减少Cache未命中率和未命中开销，因为更多的数据可以存储在Cache中。

4. 使用多级Cache：多级Cache可以减少Cache未命中率和未命中开销，因为更多的数据可以存储在Cache中。

5. 使用预取技术：预取技术可以在程序访问数据之前将数据预先加载到Cache中，从而减少Cache未命中率和未命中开销。

6. 使用写回技术：写回技术可以减少Cache未命中率和未命中开销，因为数据只有在被修改时才会写入主存储器，从而减少了写操作对Cache的影响。

7. 使用Cache替换策略：合适的Cache替换策略可以减少Cache未命中率和未命中开销，因为它可以优化数据的存储和替换。

8. 使用Cache划分技术：Cache划分技术可以减少Cache命中时间，因为它可以使Cache更快地访问数据。

相关问题

假设对指令Cache的访问占全部访问的75%，而对数据Cache的访问 占全部访问的25%。Cache的命中时间为1个时钟周期，失效开销为50 个时钟周期，在统一Cache中一次load或store操作访问Cache的命中时 间都要增加一个时钟周期，32KB的指令Cache的失效率为0.39%，32KB 的数据Cache的失效率为4.82%，64KB的统一Cache的失效率为1.35%。 又假设采用写直达策略，且有一个写缓冲器，并且忽略写缓冲器引起 的等待。试问指令Cache和数据Cache容量均为32KB的分离Cache和容 量为64KB的统一Cache相比，哪种Cache的失效率更低？两种情况下平 均访存时间各是多少？

对于指令Cache和数据Cache容量均为32KB的分离Cache，可以根据失效率计算平均访存时间：

指令Cache的失效率为0.39%，因此命中率为99.61%。对于指令Cache的访问，有75%的访问会命中Cache，因此指令访问的平均访存时间为：

(命中时间 + 命中时增加的时间) * 命中率 + (失效开销 + 命中时增加的时间) * (1 - 命中率) = (1 + 1) * 0.7561 + (50 + 1) * 0.2439 = 13.91个时钟周期

数据Cache的失效率为4.82%，因此命中率为95.18%。对于数据Cache的访问，有25%的访问会命中Cache，因此数据访问的平均访存时间为：

(命中时间 + 命中时增加的时间) * 命中率 + (失效开销 + 命中时增加的时间) * (1 - 命中率) = (1 + 1) * 0.2518 + (50 + 1) * 0.7482 = 13.66个时钟周期

因此，分离Cache的平均访存时间为13.91个时钟周期（指令Cache）和13.66个时钟周期（数据Cache）。

对于容量为64KB的统一Cache，可以同样计算平均访存时间：

统一Cache的失效率为1.35%，因此命中率为98.65%。对于访问统一Cache的操作，有100%的操作会经过统一Cache，因此平均访存时间为：

(命中时间 + 命中时增加的时间) * 命中率 + (失效开销 + 命中时增加的时间) * (1 - 命中率) = (1 + 1) * 0.9865 + (50 + 1) * 0.0135 = 3.12个时钟周期

因此，容量为64KB的统一Cache的平均访存时间为3.12个时钟周期。

综上所述，容量为64KB的统一Cache的失效率更低，且平均访存时间更短。

怎么在ehcache配置类中开始计算命中率功能

### 回答1：
在 ehcache 的配置类中开启命中率计算功能，你需要在配置类中指定相应的属性。

首先，在配置类中定义一个 `Cache` 对象，并指定其属性：

CacheConfiguration cacheConfiguration = new CacheConfiguration()
        .name("myCache")
        .maxEntriesLocalHeap(10000)
        .eternal(false)
        .timeToIdleSeconds(3600)
        .timeToLiveSeconds(10800)
        .diskExpiryThreadIntervalSeconds(3600)
        .memoryStoreEvictionPolicy(MemoryStoreEvictionPolicy.LRU)
        .persistence(new PersistenceConfiguration().strategy(Strategy.LOCALTEMPSWAP));

然后，在配置类中创建一个 `CacheManager` 对象，并使用前面定义的 `CacheConfiguration` 对象创建一个新的缓存：

CacheManager cacheManager = CacheManager.create();
Cache cache = new Cache(cacheConfiguration);
cacheManager.addCache(cache);

最后，你可以使用 `cache.getStatistics()` 方法来获取缓存的统计信息，包括命中率。

例如，你可以使用以下代码来获取命中率：

float hitRate = cache.getStatistics().getCacheHitRate();

你也可以在配置类中指定是否开启缓存统计功能，例如：

cacheConfiguration.enableStatistics(true);

请注意，开启缓存统计功能会增加系统的开销，因此在生产环境中应该谨慎使用。

### 回答2：
在ehcache配置类中启用命中率功能可以通过以下步骤完成：

1. 在ehcache.xml配置文件中添加一个名为"statistics"的元素，如下所示：

<cache name="myCache" maxEntriesLocalHeap="100" statistics="true">
    ...
</cache>

2. 在ehcache配置类中创建一个CacheManager实例，并在方法configure中配置缓存属性，如下所示：

@Configuration
@EnableCaching
public class EhcacheConfig extends CachingConfigurerSupport {

    @Bean
    @Override
    public CacheManager cacheManager() {
        EhCacheCacheManager cacheManager = new EhCacheCacheManager();
        cacheManager.setCacheManager(ehCacheManagerFactoryBean().getObject());
        return cacheManager;
    }

    @Bean
    public EhCacheManagerFactoryBean ehCacheManagerFactoryBean() {
        EhCacheManagerFactoryBean cacheManagerFactoryBean = new EhCacheManagerFactoryBean();
        cacheManagerFactoryBean.setConfigLocation(new ClassPathResource("ehcache.xml"));
        cacheManagerFactoryBean.setShared(true);
        return cacheManagerFactoryBean;
    }

    @Override
    public KeyGenerator keyGenerator() {
        return new SimpleKeyGenerator();
    }

}

3. 在需要进行命中率统计的方法上，使用@Cacheable注解，如下所示：

@Service
public class MyService {

    @Cacheable("myCache")
    public String getData(String key) {
        // 从数据库或其他数据源获取数据的逻辑
        ...
    }

}

4. 在应用程序中运行时，ehcache会自动统计每个缓存的命中率，并将统计数据打印到控制台。你也可以选择使用MBean查看缓存的命中率。

通过以上配置，你可以在ehcache配置类中启用命中率统计功能，并使用@Cacheable注解进行缓存操作。在应用程序运行期间，你可以监控缓存的命中率，并根据统计信息对缓存策略进行优化。

### 回答3：
在ehcache配置类中，可以通过添加CacheEventListener来实现命中率的计算功能。

首先，创建一个自定义的CacheEventListener类，实现接口CacheEventListener，并重写其中的方法。在方法中编写相应的逻辑来计算缓存的命中率。

添加以下方法来记录缓存的命中次数和总的查询次数：

@Override
public void notifyElementHit(Ehcache cache, Element element) throws CacheException {
    // 缓存命中时，命中次数加1
    int hitCount = cache.getHitCount();
    cache.put(new Element("hitCount", hitCount + 1));

    // 总的查询次数加1
    int queryCount = cache.getQueryCount();
    cache.put(new Element("queryCount", queryCount + 1));
}

然后，在ehcache配置文件中，配置CacheEventListener：

<cache name="exampleCache"
        maxEntriesLocalHeap="100"
        eternal="false"
        timeToIdleSeconds="60"
        timeToLiveSeconds="120">
    ...
    <cacheEventListenerFactory class="com.example.CustomCacheEventListenerFactory"/>
</cache>

注意，需要将CustomCacheEventListenerFactory替换为自定义的CacheEventListener类的工厂类。

最后，在应用程序中使用ehcache时，可以通过以下方式获取命中率：

Cache cache = cacheManager.getCache("exampleCache");
int hitCount = (int)cache.get("hitCount").getObjectValue();
int queryCount = (int)cache.get("queryCount").getObjectValue();
double hitRate = (double)hitCount / queryCount;

System.out.println("缓存命中率：" + hitRate);

这样，就在ehcache的配置类中添加了命中率计算功能。当缓存命中时，命中次数和总的查询次数会更新，然后通过计算得到命中率。