二级缓存什么时候使用

❶ 什么是二级缓存二级缓存是用作什么

CPU缓存（Cache Memory）位于CPU与内存之间的临时存储器，它的容量比内存小但交换速度快。在缓存中的数据是内存中的一小部分，但这一小部分是短时间内CPU即将访问的，当CPU调用大量数据时，就可避开内存直接从缓存中调用，从而加快读取速度。由此可见，在CPU中加入缓存是一种高效的解决方案，这样整个内存储器（缓存+内存）就变成了既有缓存的高速度，又有内存的大容量的存储系统了。缓存对CPU的性能影响很大，主要是因为CPU的数据交换顺序和CPU与缓存间的带宽引起的。
缓存的工作原理是当CPU要读取一个数据时，首先从缓存中查找，如果找到就立即读取并送给CPU处理；如果没有找到，就用相对慢的速度从内存中读取并送给CPU处理，同时把这个数据所在的数据块调入缓存中，可以使得以后对整块数据的读取都从缓存中进行，不必再调用内存。

正是这样的读取机制使CPU读取缓存的命中率非常高（大多数CPU可达90%左右），也就是说CPU下一次要读取的数据90%都在缓存中，只有大约10%需要从内存读取。这大大节省了CPU直接读取内存的时间，也使CPU读取数据时基本无需等待。总的来说，CPU读取数据的顺序是先缓存后内存。

最早先的CPU缓存是个整体的，而且容量很低，英特尔公司从Pentium时代开始把缓存进行了分类。当时集成在CPU内核中的缓存已不足以满足CPU的需求，而制造工艺上的限制又不能大幅度提高缓存的容量。因此出现了集成在与CPU同一块电路板上或主板上的缓存，此时就把 CPU内核集成的缓存称为一级缓存，而外部的称为二级缓存。一级缓存中还分数据缓存（Data Cache，D-Cache）和指令缓存（Instruction Cache，I-Cache）。二者分别用来存放数据和执行这些数据的指令，而且两者可以同时被CPU访问，减少了争用Cache所造成的冲突，提高了处理器效能。英特尔公司在推出Pentium 4处理器时，用新增的一种一级追踪缓存替代指令缓存，容量为12KμOps，表示能存储12K条微指令。

随着CPU制造工艺的发展，二级缓存也能轻易的集成在CPU内核中，容量也在逐年提升。现在再用集成在CPU内部与否来定义一、二级缓存，已不确切。而且随着二级缓存被集成入CPU内核中，以往二级缓存与CPU大差距分频的情况也被改变，此时其以相同于主频的速度工作，可以为CPU提供更高的传输速度。

二级缓存是CPU性能表现的关键之一，在CPU核心不变化的情况下，增加二级缓存容量能使性能大幅度提高。而同一核心的CPU高低端之分往往也是在二级缓存上有差异，由此可见二级缓存对于CPU的重要性。

CPU在缓存中找到有用的数据被称为命中，当缓存中没有CPU所需的数据时（这时称为未命中），CPU才访问内存。从理论上讲，在一颗拥有二级缓存的CPU中，读取一级缓存的命中率为80%。也就是说CPU一级缓存中找到的有用数据占数据总量的80%，剩下的20%从二级缓存中读取。由于不能准确预测将要执行的数据，读取二级缓存的命中率也在80%左右（从二级缓存读到有用的数据占总数据的16%）。那么还有的数据就不得不从内存调用，但这已经是一个相当小的比例了。目前的较高端的CPU中，还会带有三级缓存，它是为读取二级缓存后未命中的数据设计的—种缓存，在拥有三级缓存的CPU中，只有约5%的数据需要从内存中调用，这进一步提高了CPU的效率。

为了保证CPU访问时有较高的命中率，缓存中的内容应该按一定的算法替换。一种较常用的算法是“最近最少使用算法”（LRU算法），它是将最近一段时间内最少被访问过的行淘汰出局。因此需要为每行设置一个计数器，LRU算法是把命中行的计数器清零，其他各行计数器加1。当需要替换时淘汰行计数器计数值最大的数据行出局。这是一种高效、科学的算法，其计数器清零过程可以把一些频繁调用后再不需要的数据淘汰出缓存，提高缓存的利用率。

CPU产品中，一级缓存的容量基本在4KB到64KB之间，二级缓存的容量则分为128KB、256KB、512KB、1MB、2MB等。一级缓存容量各产品之间相差不大，而二级缓存容量则是提高CPU性能的关键。二级缓存容量的提升是由CPU制造工艺所决定的，容量增大必然导致CPU内部晶体管数的增加，要在有限的CPU面积上集成更大的缓存，对制造工艺的要求也就越高
回答者：wang_wjun - 经理 四级 5-26 22:11
简单的跟你你说吧,影响CPU速度的重要也就是二级缓存,二级缓存越大,速度越快.
回答者：蓝色X旋风 - 见习魔法师 二级 5-26 22:12
CPU缓存（Cache Memory）位于CPU与内存之间的临时存储器，它的容量比内存小但交换速度快。在缓存中的数据是内存中的一小部分，但这一小部分是短时间内CPU即将访问的，当CPU调用大量数据时，就可避开内存直接从缓存中调用，从而加快读取速度。由此可见，在CPU中加入缓存是一种高效的解决方案，这样整个内存储器（缓存+内存）就变成了既有缓存的高速度，又有内存的大容量的存储系统了。缓存对CPU的性能影响很大，主要是因为CPU的数据交换顺序和CPU与缓存间的带宽引起的。

缓存的工作原理是当CPU要读取一个数据时，首先从缓存中查找，如果找到就立即读取并送给CPU处理；如果没有找到，就用相对慢的速度从内存中读取并送给CPU处理，同时把这个数据所在的数据块调入缓存中，可以使得以后对整块数据的读取都从缓存中进行，不必再调用内存。

正是这样的读取机制使CPU读取缓存的命中率非常高（大多数CPU可达90%左右），也就是说CPU下一次要读取的数据90%都在缓存中，只有大约10%需要从内存读取。这大大节省了CPU直接读取内存的时间，也使CPU读取数据时基本无需等待。总的来说，CPU读取数据的顺序是先缓存后内存。

最早先的CPU缓存是个整体的，而且容量很低，英特尔公司从Pentium时代开始把缓存进行了分类。当时集成在CPU内核中的缓存已不足以满足CPU的需求，而制造工艺上的限制又不能大幅度提高缓存的容量。因此出现了集成在与CPU同一块电路板上或主板上的缓存，此时就把 CPU内核集成的缓存称为一级缓存，而外部的称为二级缓存。一级缓存中还分数据缓存（Data Cache，D-Cache）和指令缓存（Instruction Cache，I-Cache）。二者分别用来存放数据和执行这些数据的指令，而且两者可以同时被CPU访问，减少了争用Cache所造成的冲突，提高了处理器效能。英特尔公司在推出Pentium 4处理器时，用新增的一种一级追踪缓存替代指令缓存，容量为12KμOps，表示能存储12K条微指令。

随着CPU制造工艺的发展，二级缓存也能轻易的集成在CPU内核中，容量也在逐年提升。现在再用集成在CPU内部与否来定义一、二级缓存，已不确切。而且随着二级缓存被集成入CPU内核中，以往二级缓存与CPU大差距分频的情况也被改变，此时其以相同于主频的速度工作，可以为CPU提供更高的传输速度。

二级缓存是CPU性能表现的关键之一，在CPU核心不变化的情况下，增加二级缓存容量能使性能大幅度提高。而同一核心的CPU高低端之分往往也是在二级缓存上有差异，由此可见二级缓存对于CPU的重要性。

CPU在缓存中找到有用的数据被称为命中，当缓存中没有CPU所需的数据时（这时称为未命中），CPU才访问内存。从理论上讲，在一颗拥有二级缓存的CPU中，读取一级缓存的命中率为80%。也就是说CPU一级缓存中找到的有用数据占数据总量的80%，剩下的20%从二级缓存中读取。由于不能准确预测将要执行的数据，读取二级缓存的命中率也在80%左右（从二级缓存读到有用的数据占总数据的16%）。那么还有的数据就不得不从内存调用，但这已经是一个相当小的比例了。目前的较高端的CPU中，还会带有三级缓存，它是为读取二级缓存后未命中的数据设计的—种缓存，在拥有三级缓存的CPU中，只有约5%的数据需要从内存中调用，这进一步提高了CPU的效率。

为了保证CPU访问时有较高的命中率，缓存中的内容应该按一定的算法替换。一种较常用的算法是“最近最少使用算法”（LRU算法），它是将最近一段时间内最少被访问过的行淘汰出局。因此需要为每行设置一个计数器，LRU算法是把命中行的计数器清零，其他各行计数器加1。当需要替换时淘汰行计数器计数值最大的数据行出局。这是一种高效、科学的算法，其计数器清零过程可以把一些频繁调用后再不需要的数据淘汰出缓存，提高缓存的利用率。

CPU产品中，一级缓存的容量基本在4KB到64KB之间，二级缓存的容量则分为128KB、256KB、512KB、1MB、2MB等。一级缓存容量各产品之间相差不大，而二级缓存容量则是提高CPU性能的关键。二级缓存容量的提升是由CPU制造工艺所决定的，容量增大必然导致CPU内部晶体管数的增加，要在有限的CPU面积上集成更大的缓存，对制造工艺的要求也就越高。
回答者：jiesoft - 助理 二级 5-26 22:12
评定一颗CPU的性能，除了看主频以外，缓存也非常重要，什么是缓存？简单的说：因为CPU的速度很快了，其它硬件如内存、硬盘的速度跟不上，CPU读取数据时就要等待，而设置缓存能预先把CPU要读取的数据放在缓存中，缓存的速度很快，这样就显着提高了CPU的运行效率。那么缓存容量越大，CPU的执行效率也就越好，由于现在的CPU速度越来越快，为了发挥性能，又有了一级缓存和二级缓存。

你一定知道奔腾和赛扬吧，它们往往GHz是一样的，但为什么一个那么贵，另一个那么便宜？因为奔腾的综合性能要比赛扬好很多！为什么好很多？关键就是它们的一级缓存和二级缓存相差了很多！

我想，说到这里，你应该明白了吧，看CPU的性能，既要看它的主频，又要看它的缓存。
回答者：houbin3651 - 状元 十四级 5-26 22:13
CPU缓存（Cache Memory）位于CPU与内存之间的临时存储器，它的容量比内存小但交换速度快。在缓存中的数据是内存中的一小部分，但这一小部分是短时间内CPU即将访问的，当CPU调用大量数据时，就可避开内存直接从缓存中调用，从而加快读取速度。由此可见，在CPU中加入缓存是一种高效的解决方案，这样整个内存储器（缓存+内存）就变成了既有缓存的高速度，又有内存的大容量的存储系统了。缓存对CPU的性能影响很大，主要是因为CPU的数据交换顺序和CPU与缓存间的带宽引起的。

缓存的工作原理是当CPU要读取一个数据时，首先从缓存中查找，如果找到就立即读取并送给CPU处理；如果没有找到，就用相对慢的速度从内存中读取并送给CPU处理，同时把这个数据所在的数据块调入缓存中，可以使得以后对整块数据的读取都从缓存中进行，不必再调用内存。

正是这样的读取机制使CPU读取缓存的命中率非常高（大多数CPU可达90%左右），也就是说CPU下一次要读取的数据90%都在缓存中，只有大约10%需要从内存读取。这大大节省了CPU直接读取内存的时间，也使CPU读取数据时基本无需等待。总的来说，CPU读取数据的顺序是先缓存后内存。

最早先的CPU缓存是个整体的，而且容量很低，英特尔公司从Pentium时代开始把缓存进行了分类。当时集成在CPU内核中的缓存已不足以满足CPU的需求，而制造工艺上的限制又不能大幅度提高缓存的容量。因此出现了集成在与CPU同一块电路板上或主板上的缓存，此时就把 CPU内核集成的缓存称为一级缓存，而外部的称为二级缓存。一级缓存中还分数据缓存（Data Cache，D-Cache）和指令缓存（Instruction Cache，I-Cache）。二者分别用来存放数据和执行这些数据的指令，而且两者可以同时被CPU访问，减少了争用Cache所造成的冲突，提高了处理器效能。英特尔公司在推出Pentium 4处理器时，用新增的一种一级追踪缓存替代指令缓存，容量为12KμOps，表示能存储12K条微指令。

随着CPU制造工艺的发展，二级缓存也能轻易的集成在CPU内核中，容量也在逐年提升。现在再用集成在CPU内部与否来定义一、二级缓存，已不确切。而且随着二级缓存被集成入CPU内核中，以往二级缓存与CPU大差距分频的情况也被改变，此时其以相同于主频的速度工作，可以为CPU提供更高的传输速度。

二级缓存是CPU性能表现的关键之一，在CPU核心不变化的情况下，增加二级缓存容量能使性能大幅度提高。而同一核心的CPU高低端之分往往也是在二级缓存上有差异，由此可见二级缓存对于CPU的重要性。

CPU在缓存中找到有用的数据被称为命中，当缓存中没有CPU所需的数据时（这时称为未命中），CPU才访问内存。从理论上讲，在一颗拥有二级缓存的CPU中，读取一级缓存的命中率为80%。也就是说CPU一级缓存中找到的有用数据占数据总量的80%，剩下的20%从二级缓存中读取。由于不能准确预测将要执行的数据，读取二级缓存的命中率也在80%左右（从二级缓存读到有用的数据占总数据的16%）。那么还有的数据就不得不从内存调用，但这已经是一个相当小的比例了。目前的较高端的CPU中，还会带有三级缓存，它是为读取二级缓存后未命中的数据设计的—种缓存，在拥有三级缓存的CPU中，只有约5%的数据需要从内存中调用，这进一步提高了CPU的效率。

为了保证CPU访问时有较高的命中率，缓存中的内容应该按一定的算法替换。一种较常用的算法是“最近最少使用算法”（LRU算法），它是将最近一段时间内最少被访问过的行淘汰出局。因此需要为每行设置一个计数器，LRU算法是把命中行的计数器清零，其他各行计数器加1。当需要替换时淘汰行计数器计数值最大的数据行出局。这是一种高效、科学的算法，其计数器清零过程可以把一些频繁调用后再不需要的数据淘汰出缓存，提高缓存的利用率。

CPU产品中，一级缓存的容量基本在4KB到64KB之间，二级缓存的容量则分为128KB、256KB、512KB、1MB、2MB等。一级缓存容量各产品之间相差不大，而二级缓存容量则是提高CPU性能的关键。二级缓存容量的提升是由CPU制造工艺所决定的，容量增大必然导致CPU内部晶体管数的增加，要在有限的CPU面积上集成更大的缓存，对制造工艺的要求也就越高。

双核心CPU的二级缓存比较特殊，和以前的单核心CPU相比，最重要的就是两个内核的缓存所保存的数据要保持一致，否则就会出现错误，为了解决这个问题不同的CPU使用了不同的办法：

Intel双核心处理器的二级缓存
目前Intel的双核心CPU主要有Pentium D、Pentium EE、Core Duo三种，其中Pentium D、Pentium EE的二级缓存方式完全相同。Pentium D和Pentium EE的二级缓存都是CPU内部两个内核具有互相独立的二级缓存，其中，8xx系列的Smithfield核心CPU为每核心1MB，而9xx系列的Presler核心CPU为每核心2MB。这种CPU内部的两个内核之间的缓存数据同步是依靠位于主板北桥芯片上的仲裁单元通过前端总线在两个核心之间传输来实现的，所以其数据延迟问题比较严重，性能并不尽如人意。
Core Duo使用的核心为Yonah，它的二级缓存则是两个核心共享2MB的二级缓存，共享式的二级缓存配合Intel的“Smart cache”共享缓存技术，实现了真正意义上的缓存数据同步，大幅度降低了数据延迟，减少了对前端总线的占用，性能表现不错，是目前双核心处理器上最先进的二级缓存架构。今后Intel的双核心处理器的二级缓存都会采用这种两个内核共享二级缓存的“Smart cache”共享缓存技术。

AMD双核心处理器的二级缓存
Athlon 64 X2 CPU的核心主要有Manchester和Toledo两种，他们的二级缓存都是CPU内部两个内核具有互相独立的二级缓存，其中，Manchester核心为每核心512KB，而Toledo核心为每核心1MB。处理器内部的两个内核之间的缓存数据同步是依靠CPU内置的System Request Interface(系统请求接口，SRI)控制，传输在CPU内部即可实现。这样一来，不但CPU资源占用很小，而且不必占用内存总线资源，数据延迟也比Intel的Smithfield核心和Presler核心大为减少，协作效率明显胜过这两种核心。不过，由于这种方式仍然是两个内核的缓存相互独立，从架构上来看也明显不如以Yonah核心为代表的Intel的共享缓存技术Smart Cache。

补充一点：缓存太大会加长寻址时间，所以太大反而会影响速度

内存的速度远远跟不上CPU的速度，现在一、二级缓存都是在内存和CPU之间，内存就像一个仓库，一个速度比较慢的仓库，而CPU就是一个速度很快的执行者，如果没有了一、二级缓存，CPU就只能在内存的速度上运行，而有了一、二级缓存的话，就不同了，它可以先到内存“仓库”中，预先读去CPU想要的数据，这样通过这两级缓存，CPU和内存就可以有一个很好的协调了，有些高级的CPU甚至有三级缓存！！！

❷ 电脑的二级缓存多大就够用平常使用

二级缓存又叫L2 CACHE，它是处理器内部的一些缓冲存储器，其作用跟内存一样。 它是怎么出现的呢？ 要上溯到上个世纪80年代，由于处理器的运行速度越来越快，慢慢地，处理器需要从内存中读取数据的速度需求就越来越高了。然而内存的速度提升速度却很缓慢，而能高速读写数据的内存价格又非常高昂，不能大量采用。从性能价格比的角度出发，英特尔等处理器设计生产公司想到一个办法，就是用少量的高速内存和大量的低速内存结合使用，共同为处理器提供数据。这样就兼顾了性能和使用成本的最优。而那些高速的内存因为是处于CPU和内存之间的位置，又是临时存放数据的地方，所以就叫做缓冲存储器了，简称“缓存”。它的作用就像仓库中临时堆放货物的地方一样，货物从运输车辆上放下时临时堆放在缓存区中，然后再搬到内部存储区中长时间存放。货物在这段区域中存放的时间很短，就是一个临时货场。 最初缓存只有一级，后来处理器速度又提升了，一级缓存不够用了，于是就添加了二级缓存。二级缓存是比一级缓存速度更慢，容量更大的内存，主要就是做一级缓存和内存之间数据临时交换的地方用。现在，为了适应速度更快的处理器P4EE，已经出现了三级缓存了，它的容量更大，速度相对二级缓存也要慢一些，但是比内存可快多了。 缓存的出现使得CPU处理器的运行效率得到了大幅度的提升，这个区域中存放的都是CPU频繁要使用的数据，所以缓存越大处理器效率就越高，同时由于缓存的物理结构比内存复杂很多，所以其成本也很高。

❸ 二级缓存的主要作用

你好 计算机的CPU的缓存我就通俗的说了不复制 一般计算机只有一级和二级 缓存就足够， 二级缓存主要是使数据能二级缓存等待，原本设计这个缓存是在内存的 现在提到CPU里面能计算更加多快速，不用在内存里面提取数据了。直接在CPU里面缓存即可三级缓存的原理是一样的 ，这个一个科技的进步如果还有不懂可以补充 。谢谢

❹ 什么时候使用二级缓存举例说明

那么,二级缓存的作用又是什么呢?简单地说,二级缓存就是一级缓存的缓冲器:一级缓存制造成本很高因此它的容量有限,二级缓存的作用就是存储那些CPU处理时需要用到、...

❺ mybatis 的二级缓存与延迟加载啥时候用

Hibernate与Mybatis对比总结【两者相同点】Hibernate与MyBatis都可以是通过SessionFactoryBuider由XML配置文件生成SessionFactory，然后由SessionFactory生成Session，最后由Session来开启执行事务和sql语句。其中SessionFactoryBuider，SessionFactory，Session的生命周期都是差不多的。Hibernate和MyBatis都支持JDBC和JTA事务处理。【Mybatis优势】MyBatis可以进行更为细致的SQL优化，可以减少查询字段。MyBatis容易掌握，而Hibernate门槛较高。【Hibernate优势】Hibernate的DAO层开发比MyBatis简单，Mybatis需要维护SQL和结果映射。Hibernate对对象的维护和缓存要比MyBatis好，对增删改查的对象的维护要方便。Hibernate数据库移植性很好，MyBatis的数据库移植性不好，不同的数据库需要写不同SQL。Hibernate有更好的二级缓存机制，可以使用第三方缓存。MyBatis本身提供的缓存机制不佳。

❻ 二级缓存有什么用

如果能看完下面，你就会明白了

CPU缓存（Cache Memory）位于CPU与内存之间的临时存储器，它的容量比内存小但交换速度快。在缓存中的数据是内存中的一小部分，但这一小部分是短时间内CPU即将访问的，当CPU调用大量数据时，就可避开内存直接从缓存中调用，从而加快读取速度。由此可见，在CPU中加入缓存是一种高效的解决方案，这样整个内存储器（缓存+内存）就变成了既有缓存的高速度，又有内存的大容量的存储系统了。缓存对CPU的性能影响很大，主要是因为CPU的数据交换顺序和CPU与缓存间的带宽引起的。

缓存的工作原理是当CPU要读取一个数据时，首先从缓存中查找，如果找到就立即读取并送给CPU处理；如果没有找到，就用相对慢的速度从内存中读取并送给CPU处理，同时把这个数据所在的数据块调入缓存中，可以使得以后对整块数据的读取都从缓存中进行，不必再调用内存。

正是这样的读取机制使CPU读取缓存的命中率非常高（大多数CPU可达90%左右），也就是说CPU下一次要读取的数据90%都在缓存中，只有大约10%需要从内存读取。这大大节省了CPU直接读取内存的时间，也使CPU读取数据时基本无需等待。总的来说，CPU读取数据的顺序是先缓存后内存。

最早先的CPU缓存是个整体的，而且容量很低，英特尔公司从Pentium时代开始把缓存进行了分类。当时集成在CPU内核中的缓存已不足以满足CPU的需求，而制造工艺上的限制又不能大幅度提高缓存的容量。因此出现了集成在与CPU同一块电路板上或主板上的缓存，此时就把 CPU内核集成的缓存称为一级缓存，而外部的称为二级缓存。一级缓存中还分数据缓存（Data Cache，D-Cache）和指令缓存（Instruction Cache，I-Cache）。二者分别用来存放数据和执行这些数据的指令，而且两者可以同时被CPU访问，减少了争用Cache所造成的冲突，提高了处理器效能。英特尔公司在推出Pentium 4处理器时，用新增的一种一级追踪缓存替代指令缓存，容量为12KμOps，表示能存储12K条微指令。

随着CPU制造工艺的发展，二级缓存也能轻易的集成在CPU内核中，容量也在逐年提升。现在再用集成在CPU内部与否来定义一、二级缓存，已不确切。而且随着二级缓存被集成入CPU内核中，以往二级缓存与CPU大差距分频的情况也被改变，此时其以相同于主频的速度工作，可以为CPU提供更高的传输速度。

二级缓存是CPU性能表现的关键之一，在CPU核心不变化的情况下，增加二级缓存容量能使性能大幅度提高。而同一核心的CPU高低端之分往往也是在二级缓存上有差异，由此可见二级缓存对于CPU的重要性。

CPU在缓存中找到有用的数据被称为命中，当缓存中没有CPU所需的数据时（这时称为未命中），CPU才访问内存。从理论上讲，在一颗拥有二级缓存的CPU中，读取一级缓存的命中率为80%。也就是说CPU一级缓存中找到的有用数据占数据总量的80%，剩下的20%从二级缓存中读取。由于不能准确预测将要执行的数据，读取二级缓存的命中率也在80%左右（从二级缓存读到有用的数据占总数据的16%）。那么还有的数据就不得不从内存调用，但这已经是一个相当小的比例了。目前的较高端的CPU中，还会带有三级缓存，它是为读取二级缓存后未命中的数据设计的—种缓存，在拥有三级缓存的CPU中，只有约5%的数据需要从内存中调用，这进一步提高了CPU的效率。

为了保证CPU访问时有较高的命中率，缓存中的内容应该按一定的算法替换。一种较常用的算法是“最近最少使用算法”（LRU算法），它是将最近一段时间内最少被访问过的行淘汰出局。因此需要为每行设置一个计数器，LRU算法是把命中行的计数器清零，其他各行计数器加1。当需要替换时淘汰行计数器计数值最大的数据行出局。这是一种高效、科学的算法，其计数器清零过程可以把一些频繁调用后再不需要的数据淘汰出缓存，提高缓存的利用率。

CPU产品中，一级缓存的容量基本在4KB到64KB之间，二级缓存的容量则分为128KB、256KB、512KB、1MB、2MB等。一级缓存容量各产品之间相差不大，而二级缓存容量则是提高CPU性能的关键。二级缓存容量的提升是由CPU制造工艺所决定的，容量增大必然导致CPU内部晶体管数的增加，要在有限的CPU面积上集成更大的缓存，对制造工艺的要求也就越高

转载

❼ 二级缓存的用处是什么用什么数据能体现出来

CPU缓存（Cache Memoney）位于CPU与内存之间的临时存储器，它的容量比内存小但交换速度快。在缓存中的数据是内存中的一小部分，但这一小部分是短时间内CPU即将访问的，当CPU调用大量数据时，就可避开内存直接从缓存中调用，从而加快读取速度。由此可见，在CPU中加入缓存是一种高效的解决方案，这样整个内存储器（缓存+内存）就变成了既有缓存的高速度，又有内存的大容量的存储系统了。缓存对CPU的性能影响很大，主要是因为CPU的数据交换顺序和CPU与缓存间的带宽引起的。

缓存的工作原理是当CPU要读取一个数据时，首先从缓存中查找，如果找到就立即读取并送给CPU处理；如果没有找到，就用相对慢的速度从内存中读取并送给CPU处理，同时把这个数据所在的数据块调入缓存中，可以使得以后对整块数据的读取都从缓存中进行，不必再调用内存。

正是这样的读取机制使CPU读取缓存的命中率非常高（大多数CPU可达90%左右），也就是说CPU下一次要读取的数据90%都在缓存中，只有大约10%需要从内存读取。这大大节省了CPU直接读取内存的时间，也使CPU读取数据时基本无需等待。总的来说，CPU读取数据的顺序是先缓存后内存。

最早先的CPU缓存是个整体的，而且容量很低，英特尔公司从Pentium时代开始把缓存进行了分类。当时集成在CPU内核中的缓存已不足以满足CPU的需求，而制造工艺上的限制又不能大幅度提高缓存的容量。因此出现了集成在与CPU同一块电路板上或主板上的缓存，此时就把 CPU内核集成的缓存称为一级缓存，而外部的称为二级缓存。一级缓存中还分数据缓存（Data Cache，D-Cache）和指令缓存（Instruction Cache，I-Cache）。二者分别用来存放数据和执行这些数据的指令，而且两者可以同时被CPU访问，减少了争用Cache所造成的冲突，提高了处理器效能。英特尔公司在推出Pentium 4处理器时，还新增了一种一级追踪缓存，容量为12KB.

随着CPU制造工艺的发展，二级缓存也能轻易的集成在CPU内核中，容量也在逐年提升。现在再用集成在CPU内部与否来定义一、二级缓存，已不确切。而且随着二级缓存被集成入CPU内核中，以往二级缓存与CPU大差距分频的情况也被改变，此时其以相同于主频的速度工作，可以为CPU提供更高的传输速度。

二级缓存是CPU性能表现的关键之一，在CPU核心不变化的情况下，增加二级缓存容量能使性能大幅度提高。而同一核心的CPU高低端之分往往也是在二级缓存上有差异，由此可见二级缓存对于CPU的重要性。

CPU在缓存中找到有用的数据被称为命中，当缓存中没有CPU所需的数据时（这时称为未命中），CPU才访问内存。从理论上讲，在一颗拥有二级缓存的CPU中，读取一级缓存的命中率为80%。也就是说CPU一级缓存中找到的有用数据占数据总量的80%，剩下的20%从二级缓存中读取。由于不能准确预测将要执行的数据，读取二级缓存的命中率也在80%左右（从二级缓存读到有用的数据占总数据的16%）。那么还有的数据就不得不从内存调用，但这已经是一个相当小的比例了。目前的较高端的CPU中，还会带有三级缓存，它是为读取二级缓存后未命中的数据设计的—种缓存，在拥有三级缓存的CPU中，只有约5%的数据需要从内存中调用，这进一步提高了CPU的效率。

为了保证CPU访问时有较高的命中率，缓存中的内容应该按一定的算法替换。一种较常用的算法是“最近最少使用算法”（LRU算法），它是将最近一段时间内最少被访问过的行淘汰出局。因此需要为每行设置一个计数器，LRU算法是把命中行的计数器清零，其他各行计数器加1。当需要替换时淘汰行计数器计数值最大的数据行出局。这是一种高效、科学的算法，其计数器清零过程可以把一些频繁调用后再不需要的数据淘汰出缓存，提高缓存的利用率。

CPU产品中，一级缓存的容量基本在4KB到18KB之间，二级缓存的容量则分为128KB、256KB、512KB、1MB等。一级缓存容量各产品之间相差不大，而二级缓存容量则是提高CPU性能的关键。二级缓存容量的提升是由CPU制造工艺所决定的，容量增大必然导致CPU内部晶体管数的增加，要在有限的CPU面积上集成更大的缓存，对制造工艺的要求也就越高。

❽ 二级缓存有什么用

先我们来简单了解一下一级缓存。目前所有主流处理器大都具有一级缓存和二级缓存，少数高端处理器还集成了三级缓存。其中，一级缓存可分为一级指令缓存和一级数据缓存。一级指令缓存用于暂时存储并向CPU递送各类运算指令；一级数据缓存用于暂时存储并向CPU递送运算所需数据，这就是一级缓存的作用

那么，二级缓存的作用又是什么呢？简单地说，二级缓存就是一级缓存的缓冲器：一级缓存制造成本很高因此它的容量有限，二级缓存的作用就是存储那些CPU处理时需要用到、一级缓存又无法存储的数据。同样道理，三级缓存和内存可以看作是二级缓存的缓冲器，它们的容量递增，但单位制造成本却递减。需要注意的是，无论是二级缓存、三级缓存还是内存都不能存储处理器操作的原始指令，这些指令只能存储在CPU的一级指令缓存中，而余下的二级缓存、三级缓存和内存仅用于存储CPU所需数据。

根据工作原理的不同，目前主流处理器所采用的一级数据缓存又可以分为实数据读写缓存和数据代码指令追踪缓存2种，它们分别被AMD和Intel所采用。不同的一级数据缓存设计对于二级缓存容量的需求也各不相同，下面让我们简单了解一下这两种一级数据缓存设计的不同之处。
一、AMD一级数据缓存设计

AMD采用的一级缓存设计属于传统的“实数据读写缓存”设计。基于该架构的一级数据缓存主要用于存储CPU最先读取的数据；而更多的读取数据则分别存储在二级缓存和系统内存当中。做个简单的假设，假如处理器需要读取“AMD ATHLON 64 3000+ IS GOOD”这一串数据（不记空格），那么首先要被读取的“AMDATHL”将被存储在一级数据缓存中，而余下的“ON643000+ISGOOD”则被分别存储在二级缓存和系统内存当中（如下图所示）。

需要注意的是，以上假设只是对AMD处理器一级数据缓存的一个抽象描述，一级数据缓存和二级缓存所能存储的数据长度完全由缓存容量的大小决定，而绝非以上假设中的几个字节。“实数据读写缓存”的优点是数据读取直接快速，但这也需要一级数据缓存具有一定的容量，增加了处理器的制造难度（一级数据缓存的单位制造成本较二级缓存高）。
二、Intel一级数据缓存设计

自P4时代开始，Intel开始采用全新的“数据代码指令追踪缓存”设计。基于这种架构的一级数据缓存不再存储实际的数据，而是存储这些数据在二级缓存中的指令代码（即数据在二级缓存中存储的起始地址）。假设处理器需要读取“INTEL P4 IS GOOD”这一串数据（不记空格），那么所有数据将被存储在二级缓存中，而一级数据代码指令追踪缓存需要存储的仅仅是上述数据的起始地址（如下图所示）。

由于一级数据缓存不再存储实际数据，因此“数据代码指令追踪缓存”设计能够极大地降CPU对一级数据缓存容量的要求，降低处理器的生产难度。但这种设计的弊端在于数据读取效率较“实数据读写缓存设计”低，而且对二级缓存容量的依赖性非常大。

在了解了一级缓存、二级缓存的大致作用及其分类以后，下面我们来回答以下硬件一菜鸟网友提出的问题。
从理论上讲，二级缓存越大处理器的性能越好，但这并不是说二级缓存容量加倍就能够处理器带来成倍的性能增长。目前CPU处理的绝大部分数据的大小都在0-256KB之间，小部分数据的大小在256KB-512KB之间，只有极少数数据的大小超过512KB。所以只要处理器可用的一级、二级缓存容量达到256KB以上，那就能够应付正常的应用；512KB容量的二级缓存已经足够满足绝大多数应用的需求。

这其中，对于采用“实数据读写缓存”设计的AMD Athlon 64、Sempron处理器而言，由于它们已经具备了64KB一级指令缓存和64KB一级数据缓存，只要处理器的二级缓存容量大于等于128KB就能够存储足够的数据和指令，因此它们对二级缓存的依赖性并不大。这就是为什么主频同为1.8GHz的Socket 754 Sempron 3000+（128KB二级缓存）、Sempron 3100+（256KB二级缓存）以及Athlon 64 2800+（512KB二级缓存）在大多数评测中性能非常接近的主要原因。所以对于普通用户而言754 Sempron 2600+是值得考虑的。

反观Intel目前主推的P4、赛扬系列处理器，它们都采用了“数据代码指令追踪缓存”架构，其中Prescott内核的一级缓存中只包含了12KB一级指令缓存和16KB一级数据缓存，而Northwood内核更是只有12KB一级指令缓存和8KB一级数据缓存。所以P4、赛扬系列处理器对二级缓存的依赖性是非常大的，赛扬D 320（256KB二级缓存）与赛扬 2.4GHz（128KB二级缓存）性能上的巨大差距就很好地证明了这一点；而赛扬D和P4 E处理器之间的性能差距同样十分明显。

最后，如果您是狂热的游戏发烧友或者从事多媒体制作的专业用户，那么具有1MB二级缓存的P4处理器和具有512KB/1MB二级缓存的Athlon 64处理器才是您理想的选择。因为在高负荷的运算下，CPU的一级缓存和二级缓存近乎“爆满”，在这个时候大容量的二级缓存能够为处理器带来5%-10%左右的性能提升，这对于那些要求苛刻的用户来说是完全有必要的。

❾ 二级缓存到底有什么用

给你来个简单明了的解释:假如CPU是个人,INTEL的一级缓存就是菜单,二级缓存就是菜,CPU是点菜的人.这样,CPU在利用二级缓存上就有了巨大的优势,并节约了一级缓存,这就是INTEL一级缓存少的原因.而AMD的一级缓存相当于爱吃的菜,二级缓存是次爱吃的菜,并且还有三级缓存之说.CPU作为人按顺序吃.所以,AMD的一级缓存巨大,在3D应用上(游戏)略有优势.而INTEL则具有高端的架构,共享二级缓存.
再答楼主，一/二级缓存越大处理速度越快。2M当然合适，4M当然更好，但制作成本相对的也会更高。

❿ hibernate二级缓存什么时候用

Hibernate缓存何时使用和如何使用？

Hibernate缓存分为二级，第一级存放于session中称为一级缓存，默认带有且不能卸载。第二级是由sessionFactory控制的进程级缓存。是全局共享的缓存，凡是会调用二级缓存的查询方法 都会从中受益。

1. 关于hibernate缓存的问题：

1.1. 基本的缓存原理

Hibernate缓存分为二级，

第一级存放于session中称为一级缓存，默认带有且不能卸载。

第二级是由sessionFactory控制的进程级缓存。是全局共享的缓存，凡是会调用二级缓存的查询方法 都会从中受益。只有经正确的配置后二级缓存才会发挥作用。同时在进行条件查询时必须使用相应的方法才能从缓存中获取数据。比如 Query.iterate()方法、load、get方法等。必须注意的是session.find方法永远是从数据库中获取数据，不会从二级缓存中获 取数据，即便其中有其所需要的数据也是如此。

查询时使用缓存的实现过程为：首先查询一级缓存中是否具有需要的数据，如果没有，查询二级缓存，如果二级缓存中也没有，此时再执行查询数据库的工作。要注意的是：此3种方式的查询速度是依次降低的。

1.2. 存在的问题

1.2.1. 一级缓存的问题以及使用二级缓存的原因

因为Session的生命期往往很短，存在于Session内部的第一级最快缓存的生命期当然也很短，所以第一级缓存的命中率是很低的。其对系统性 能的改善也是很有限的。当然，这个Session内部缓存的主要作用是保持Session内部数据状态同步。并非是hibernate为了大幅提高系统性 能所提供的。

为了提高使用hibernate的性能，除了常规的一些需要注意的方法比如：

使用延迟加载、迫切外连接、查询过滤等以外，还需要配置hibernate的二级缓存。其对系统整体性能的改善往往具有立竿见影的效果！

（经过自己以前作项目的经验，一般会有3~4倍的性能提高）

1.2.2. N+1次查询的问题

1.2.2.1 什么时候会遇到1+N的问题？

前提：Hibernate默认表与表的关联方法是fetch="select"，不是fetch="join",这都是为了懒加载而准备的。

1）一对多(<set><list>) ，在1的这方，通过1条sql查找得到了1个对象，由于关联的存在 ，那么又需要将这个对象关联的集合取出，所以合集数量是n还要发出n条sql，于是本来的1条sql查询变成了1 +n条 。

2）多对一<many-to-one> ，在多的这方，通过1条sql查询得到了n个对象，由于关联的存在,也会将这n个对象对应的1 方的对象取出， 于是本来的1条sql查询变成了1 +n条 。

3）iterator 查询时,一定先去缓存中找（1条sql查集合,只查出ID），在没命中时，会再按ID到库中逐一查找， 产生1+n条SQL

1.2.2.2 怎么解决1+N 问题？

1 ）lazy=true， hibernate3开始已经默认是lazy=true了；lazy=true时不会立刻查询关联对象，只有当需要关联对象（访问其属性，非id字段）时才会发生查询动作。

2）使用二级缓存， 二级缓存的应用将不怕1+N 问题，因为即使第一次查询很慢（未命中），以后查询直接缓存命中也是很快的。刚好又利用了1+N 。

3) 当然你也可以设定fetch="join"，一次关联表全查出来，但失去了懒加载的特性。

执行条件查询时，iterate（）方法具有着名的 “n+1”次查询的问题，也就是说在第一次查询时iterate方法会执行满足条件的查询结果数再加一次（n+1）的查询。但是此问题只存在于第一次查询 时，在后面执行相同查询时性能会得到极大的改善。此方法适合于查询数据量较大的业务数据。

但是注意：当数据量特别大时（比如流水线数据等）需要针对此持久化对象配置其具体的缓存策略，比如设置其存在于缓存中的最大记录数、缓存存在的时间等参数，以避免系统将大量的数据同时装载入内存中引起内存资源的迅速耗尽，反而降低系统的性能！！！

1.3. 使用hibernate二级缓存的其他注意事项：

1.3.1. 关于数据的有效性

另外，hibernate会自行维护二级缓存中的数据，以保证缓存中的数据和数据库中的真实数据的一致性！无论何时，当你调用save()、 update()或 saveOrUpdate()方法传递一个对象时，或使用load()、 get()、list()、iterate() 或scroll()方法获得一个对象时, 该对象都将被加入到Session的内部缓存中。 当随后flush()方法被调用时，对象的状态会和数据库取得同步。

也就是说删除、更新、增加数据的时候，同时更新缓存。当然这也包括二级缓存！

只要是调用hibernate API执行数据库相关的工作。hibernate都会为你自动保证 缓存数据的有效性！！

但是，如果你使用了JDBC绕过hibernate直接执行对数据库的操作。此时，Hibernate不会/也不可能自行感知到数据库被进行的变化改动，也就不能再保证缓存中数据的有效性！！

这也是所有的ORM产品共同具有的问题。幸运的是，Hibernate为我们暴露了Cache的清除方法，这给我们提供了一个手动保证数据有效性的机会！！

一级缓存，二级缓存都有相应的清除方法。

其中二级缓存提供的清除方法为：

按对象class清空缓存

按对象class和对象的主键id清空缓存

清空对象的集合中的缓存数据等。

1.3.2. 适合使用的情况

并非所有的情况都适合于使用二级缓存，需要根据具体情况来决定。同时可以针对某一个持久化对象配置其具体的缓存策略。

适合于使用二级缓存的情况：

1、数据不会被第三方修改；

一般情况下，会被hibernate以外修改的数据最好不要配置二级缓存，以免引起不一致的数据。但是如果此数据因为性能的原因需要被缓存，同时又 有可能被第3方比如SQL修改，也可以为其配置二级缓存。只是此时需要在sql执行修改后手动调用cache的清除方法。以保证数据的一致性

2、数据大小在可接收范围之内；

如果数据表数据量特别巨大，此时不适合于二级缓存。原因是缓存的数据量过大可能会引起内存资源紧张，反而降低性能。
如果数据表数据量特别巨大，但是经常使用的往往只是较新的那部分数据。此时，也可为其配置二级缓存。但是必须单独配置其持久化类的缓存策略，比如最大缓存数、缓存过期时间等，将这些参数降低至一个合理的范围（太高会引起内存资源紧张，太低了缓存的意义不大）。

3、数据更新频率低；

对于数据更新频率过高的数据，频繁同步缓存中数据的代价可能和 查询缓存中的数据从中获得的好处相当，坏处益处相抵消。此时缓存的意义也不大。

4、非关键数据（不是财务数据等）

财务数据等是非常重要的数据，绝对不允许出现或使用无效的数据，所以此时为了安全起见最好不要使用二级缓存。

因为此时 “正确性”的重要性远远大于 “高性能”的重要性。

2. 目前系统中使用hibernate缓存的建议

2.1. 目前情况

一般系统中有三种情况会绕开hibernate执行数据库操作：

1、多个应用系统同时访问一个数据库

此种情况使用hibernate二级缓存会不可避免的造成数据不一致的问题，此时要进行详细的设计。比如在设计上避免对同一数据表的同时的写入操作，
使用数据库各种级别的锁定机制等。

2、动态表相关

所谓“动态表”是指在系统运行时根据用户的操作系统自动建立的数据表。

比如“自定义表单”等属于用户自定义扩展开发性质的功能模块，因为此时数据表是运行时建立的，所以不能进行hibernate的映射。因此对它的操作只能是绕开hibernate的直接数据库JDBC操作。

如果此时动态表中的数据没有设计缓存，就不存在数据不一致的问题。

如果此时自行设计了缓存机制，则调用自己的缓存同步方法即可。

3、使用sql对hibernate持久化对象表进行批量删除时

此时执行批量删除后，缓存中会存在已被删除的数据。

分析：

当执行了第3条（sql批量删除）后，后续的查询只可能是以下三种方式：

a. session.find（）方法：

根据前面的总结，find方法不会查询二级缓存的数据，而是直接查询数据库。

所以不存在数据有效性的问题。

b. 调用iterate方法执行条件查询时：

根据iterate查询方法的执行方式，其每次都会到数据库中查询满足条件的id值，然后再根据此id 到缓存中获取数据，当缓存中没有此id的数据才会执行数据库查询；

如果此记录已被sql直接删除，则iterate在执行id查询时不会将此id查询出来。所以，即便缓存中有此条记录也不会被客户获得，也就不存在不一致的情况。（此情况经过测试验证）

c. 用get或load方法按id执行查询：

客观上此时会查询得到已过期的数据。但是又因为系统中执行sql批量删除一般是针对中间关联数据表，对于中间关联表的查询一般都是采用条件查询 ,按id来查询某一条关联关系的几率很低,所以此问题也不存在!

如果某个值对象确实需要按id查询一条关联关系,同时又因为数据量大使用 了sql执行批量删除。当满足此两个条件时,为了保证按id 的查询得到正确的结果,可以使用手动清楚二级缓存中此对象的数据的方法!!(此种情况出现的可能性较小)

2.2. 建 议

1、建议不要使用sql直接执行数据持久化对象的数据的更新，但是可以执行 批量删除。（系统中需要批量更新的地方也较少）

2、如果必须使用sql执行数据的更新，必须清空此对象的缓存数据。调用

SessionFactory.evict(class)

SessionFactory.evict(class,id)等方法。

3、在批量删除数据量不大的时候可以直接采用hibernate的批量删除，这样就不存在绕开hibernate执行sql产生的缓存数据一致性的问题。

4、不推荐采用hibernate的批量删除方法来删除大批量的记录数据。

原因是hibernate的批量删除会执行1条查询语句外加 满足条件的n条删除语句。而不是一次执行一条条件删除语句！！
当待删除的数据很多时会有很大的性能瓶颈！！！如果批量删除数据量较大,比如超过50条,可以采用JDBC直接删除。这样作的好处是只执行一条sql删除语句,性能会有很大的改善。同时，缓存数据同步的问题,可以采用 hibernate清除二级缓存中的相关数据的方法。

调 用

SessionFactory.evict(class) ;

SessionFactory.evict(class,id)等方法。

所以说，对于一般的应用系统开发而言（不涉及到集群，分布式数据同步问题等），因为只在中间关联表执行批量删除时调用了sql执行，同时中间关联表 一般是执行条件查询不太可能执行按id查询。所以，此时可以直接执行sql删除，甚至不需要调用缓存的清除方法。这样做不会导致以后配置了二级缓存引起数 据有效性的问题。

退一步说，即使以后真的调用了按id查询中间表对象的方法，也可以通过调用清除缓存的方法来解决。

3、具体的配置方法

根据我了解的很多hibernate的使用者在调用其相应方法时都迷信的相信“hibernate会自行为我们处理性能的问题”，或者 “hibernate 会自动为我们的所有操作调用缓存”,实际的情况是hibernate虽然为我们提供了很好的缓存机制和扩展缓存框架的支持，但是必须经过正确的调用其才有 可能发挥作用！！所以造成很多使用hibernate的系统的性能问题，实际上并不是hibernate不行或者不好，而是因为使用者没有正确的了解其使 用方法造成的。相反，如果配置得当hibernate的性能表现会让你有相当“惊喜的”发现。下面我讲解具体的配置方法。

ibernate提供了二级缓存的接口：

net.sf.hibernate.cache.Provider,

同时提供了一个默认的 实现net.sf.hibernate.cache.HashtableCacheProvider，

也可以配置 其他的实现 比如ehcache,jbosscache等。

具体的配置位置位于hibernate.cfg.xml文件中

• <propertyname="hibernate.cache.use_query_cache">true</property>

• <propertyname="hibernate.cache.provider_class">net.sf.hibernate.cache.HashtableCacheProvider</property>

很多的hibernate使用者在 配置到 这一步 就以为 完事了，

注意：其实光这样配，根本就没有使用hibernate的二级缓存。同时因为他们在使用hibernate时大多时候是马上关闭session，所 以，一级缓存也没有起到任何作用。结果就是没有使用任何缓存，所有的hibernate操作都是直接操作的数据库！！性能可以想见。

正确的办法是除了以上的配置外还应该配置每一个vo对象的具体缓存策略，在影射文件中配置。例如：

• <hibernate-mapping>

• <classname="com.sobey.sbm.model.entitySystem.vo.DataTypeVO"table="dcm_datatype">

• <cacheusage="read-write"/>

• <idname="id"column="TYPEID"type="java.lang.Long">

• <generatorclass="sequence"/>

• </id>

• <propertyname="name"column="NAME"type="java.lang.String"/>

• <propertyname="dbType"column="DBTYPE"type="java.lang.String"/>

• </class>

• </hibernate-mapping>

关键就是这个<cache usage="read-write"/>，其有几个选择read-only,read-write,transactional,等

然后在执行查询时 注意了 ，如果是条件查询，或者返回所有结果的查询，此时session.find()方法 不会获取缓存中的数据。只有调用query.iterate()方法时才会调缓存的数据。

同时 get 和 load方法 是都会查询缓存中的数据