基于堆的缓存污染监测过滤机制研究

发布时间：2017-07-29 07:43

  本文关键词：基于堆的缓存污染监测过滤机制研究

  更多相关文章： 共享缓存 监测 过滤 预测 缓存划分

【摘要】：现有的处理器大多采用近期最少使用算法（Least Recently Used，LRU）作为高速缓存置换算法，但是该算法不能有效地识别被访问数据的局部性，无法根据数据的局部性变化及时调整置换策略。特别是针对偶发性、周期性的批量操作或者大数据集的访问，LRU算法的缓存命中率会急剧下降，导致局部性较差的数据将局部性较好的数据驱逐出高速缓存，引发高速缓存污染问题。目前普遍采用的多核共享缓存机制有效降低了核间通信开销，提高了缓存利用率，但多个核心之间竞争使用共享缓存使得缓存污染更为容易扩散，进一步加剧缓存污染问题，严重影响系统性能。现有的缓存污染治理策略存在着开销过大、对应用程序不透明、需要特殊硬件支持等问题。 基于堆内存的缓存污染监测过滤机制（Monitoring and Filtering Mechanism onCache Pollution，MFMCP），为应用程序提供一种通用、透明且低开销的缓存污染解决方案。MFMCP利用通用处理器平台上普遍存在的硬件计数器对应用程序已分配堆内存的运行时信息进行采样监测，并结合中断信号机制降低采样监测引入的开销。在此基础上，根据同一内存上下文分配的内存其访存行为高度相似的特性，预测当前正在分配内存的类型，并将预测类型传递给操作系统内核页面管理模块。为了能够有效地对共享缓存进行划分，MFMCP对内核伙伴系统进行扩展，加入了以页着色技术为基础的页面管理机制，再以预测的内存类型指导伙伴系统对共享缓存进行动态划分，实现对缓存污染的有效防治。 实验结果表明， MFMCP系统自身引入的平均开销低于1%，相比于优化前的系统，缓存空间敏感类型的应用程序在MFMCP环境下执行效率显著提高，其加速比均在1.2以上，在保证通用、透明且低开销的前提下，有效缓解多核共享缓存污染问题。
【关键词】：共享缓存 监测 过滤 预测 缓存划分
【学位授予单位】：华中科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2014
【分类号】：TP333
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-8
• 1 绪论8-18
• 1.1 问题提出8-9
• 1.2 相关技术9-13
• 1.3 国内外研究现状13-16
• 1.4 论文研究内容16
• 1.5 文章框架结构16-18
• 2 基于堆的缓存污染监测过滤系统设计18-29
• 2.1 系统简介18-19
• 2.2 系统设计思路19-21
• 2.3 体系结构与功能模块21-24
• 2.4 工作机制与处理流程24-28
• 2.5 小结28-29
• 3 基于堆的缓存污染监测过滤系统的关键技术29-41
• 3.1 基于堆内存的采样监测机制29-35
• 3.2 内存类型预测机制35-36
• 3.3 基于页着色技术的共享缓存划分方法36-39
• 3.4 小结39-41
• 4 系统测试与分析41-48
• 4.1 测试环境41-42
• 4.2 采样监测误差42-43
• 4.3 采样监测开销43-44
• 4.4 系统性能测试44-46
• 4.5 小结46-48
• 5 总结与展望48-50
• 致谢50-52
• 参考文献52-57
• 附录1 攻读学位期间参加的主要科研项目57-58
• 附录2 攻读学位期间申请的国家发明专利58

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本文编号：588098