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1. 数据局部性优化
- 时间局部性：如果某个数据项被访问了，则在不久的将来它很可能再次被访问。尽量保持频繁使用的数据驻留在缓存中。
- 空间局部性：当一个内存位置被访问后，附近的位置很快也会被访问。通过优化数据结构和算法，确保相邻的数据在物理上也是相邻的。
2.优化数据布局与内存分配
- 内存对齐：确保数据结构对齐到缓存行（通常64字节），避免跨缓存行访问的开销
- 分块处理（Blocking）：将大数据集分割为与缓存容量匹配的小块，例如矩阵乘法中将大矩阵拆分为子矩阵，确保每个块的数据在处理时能完全驻留在缓存中
- 避免伪共享（False Sharing）：在多线程编程中，若多个线程频繁修改同一缓存行中的不同变量，会导致缓存行无效化，多线程，会用到多核，这里涉及到了多核间 cache 一致性的问题，一个核改了数据，其他核的私有cache的数据就会无效。可通过填充（Padding）或独立分配内存来隔离变量
3.循环优化
- 循环分块（Loop Tiling）：将大的循环分割成小的块，使得每个块可以完全加载到缓存中，从而减少缓存未命中。
- 循环交换（Loop Interchange）：改变嵌套循环的顺序以改进空间局部性。例如，在处理二维数组时，如果按照列优先顺序存储数据，应该优先遍历列而不是行。
4. 使用合适的数据结构
选择适合于缓存友好的数据结构。例如：
- 数组优于链表，因为数组中的元素通常是连续存储的，有利于利用空间局部性。
- 对象池技术可以减少对象分配和回收的成本，提高缓存命中率
5.使用合适的算法，减少跳跃，减少空间
设计考虑缓存效率的算法，比如：
- 在排序算法中，快速排序通常比归并排序更缓存友好，因为它倾向于访问相邻的数据。快排的空间相关性更好。
- 使用位图代替哈希表或其他集合类型，可以减少内存占用，提高缓存利用率。需要频繁使用的内存减少，可减少 miss 次数，cache 的大小是固定的，如果频繁访问的数据很多，有的数据就会被替换掉
6.优化cache替换算法
- 操作系统使用不同的页面置换算法（如LRU、FIFO等）来决定哪些内存页应该被交换到磁盘上以腾出空间给更常用的页。有效的页面置换算法可以减少缓存未命中。