Разное

Объем памяти кэш: Что такое кэш? L1 vs L2 vs L3 — i2HARD

Содержание

Как узнать объем кэш памяти процессора

Кэш процессора — это очень быстрая область памяти, которая находится на самом кристалле процессора и используется для того, чтобы ускорить работу процессора путем хранения результатов вычислений и данных, которые могут понадобится в будущих вычислениях. Читайте более подробно о том, что такое кэш процессора в этой статье.

Вам, наверное, интересно, какой объем кэша у вашего процессора, а также как он работает. Вы можете это узнать в интернете, посмотрев характеристики вашей модели процессора, но есть более простой путь. В этой статье вы найдете ответ на этот вопрос.

Содержание статьи:

Как посмотреть объем кэш памяти процессора

1. Командная строка

Это самый простой способ потому что вам не нужно ничего устанавливать. Нажмите сочетание клавиш Win+R и в открывшемся окне наберите cmd. Затем нажмите Enter. В открывшейся командной строке выполните такую команду:

wmic cpu get L2CacheSize, L3CacheSize

Утилита отобразит общий размер кэша L2 и L3 для всех ядер в килобайтах. Чтобы получить более подробные данные, вам понадобится другая программа. Если вам нужно только цифровое значение, например, для скрипта, то его можно отфильтровать с помощью утилиты findstr:

wmic cpu get L3CacheSize | findstr /r "[0-9][0-9]"

Но здесь можно посмотреть только объем кэша L2 и L3. Об кэше L1 у этой команды информации нет.

2. Диспетчер задач

Общий объем кэша можно посмотреть также в диспетчере задач Windows. Для этого нажмите сочетание клавиш Ctrl+Shift+Esc, а когда откроется окно диспетчера задач нажмите на кнопку Подробнее. Далее вам надо перейти на вкладку Производительность, а потом ЦП и здесь вы увидите общий объем кэша всех уровней. А именно размер кэша L2, L3 и L1:

3. Кэш память в CPU-Z

Лучший способ узнать объем кэш памяти процессора — это воспользоваться очень популярной утилитой CPU-Z. Это небольшая утилита, которая отображает подробную информацию о процессоре, оперативной памяти и материнской плате. Скачать её можно по этой ссылке.

На главной странице программы вы можете видеть информацию по кэшу в разделе Cache:

Здесь выводится размер одного блока кэша и количество таких блоков. Например, у моего процессора по одному блоку на каждое ядро кэша L1 и L2, а кэш L3 разделен на два блока, которыми пользуются все ядра. Более подробную информацию о состоянии кэша вы можете посмотреть в на вкладке Caches:

Здесь отображается то же самое, а также сведения об архитектуре кэша и о том в сколько потоков может работать эта память.

Выводы

Сегодня мы рассмотрели как узнать размер кэш памяти процессора. Также можно измерять эффективность работы кэша. Например для процессоров Intel можно использовать утилиту Intel VTune Performance Analyzer. Для всех процессоров можно использовать утилиту AIDA64.

Если вы нашли ошибку, пожалуйста, выделите фрагмент текста и нажмите Ctrl+Enter.

Процессор Intel® Core™ i5+8500 (9 МБ кэш-памяти, до 4,10 ГГц) с памятью Intel® Optane™

Дата выпуска

Дата выпуска продукта.

Литография

Литография указывает на полупроводниковую технологию, используемую для производства интегрированных наборов микросхем и отчет показывается в нанометре (нм), что указывает на размер функций, встроенных в полупроводник.

Количество ядер

Количество ядер — это термин аппаратного обеспечения, описывающий число независимых центральных модулей обработки в одном вычислительном компоненте (кристалл).

Количество потоков

Поток или поток выполнения — это термин программного обеспечения, обозначающий базовую упорядоченную последовательность инструкций, которые могут быть переданы или обработаны одним ядром ЦП.

Базовая тактовая частота процессора

Базовая частота процессора — это скорость открытия/закрытия транзисторов процессора. Базовая частота процессора является рабочей точкой, где задается расчетная мощность (TDP). Частота измеряется в гигагерцах (ГГц) или миллиардах вычислительных циклов в секунду.

Максимальная тактовая частота с технологией Turbo Boost

Максимальная тактовая частота в режиме Turbo — это максимальная тактовая частота одноядерного процессора, которую можно достичь с помощью поддерживаемых им технологий Intel® Turbo Boost и Intel® Thermal Velocity Boost. Частота измеряется в гигагерцах (ГГц) или миллиардах вычислительных циклов в секунду.

Кэш-память

Кэш-память процессора — это область быстродействующей памяти, расположенная в процессоре. Интеллектуальная кэш-память Intel® Smart Cache указывает на архитектуру, которая позволяет всем ядрам совместно динамически использовать доступ к кэшу последнего уровня.

Частота системной шины

Шина — это подсистема, передающая данные между компонентами компьютера или между компьютерами. В качестве примера можно назвать системную шину (FSB), по которой происходит обмен данными между процессором и блоком контроллеров памяти; интерфейс DMI, который представляет собой соединение «точка-точка» между встроенным контроллером памяти Intel и блоком контроллеров ввода/вывода Intel на системной плате; и интерфейс Quick Path Interconnect (QPI), соединяющий процессор и интегрированный контроллер памяти.

Расчетная мощность

Расчетная тепловая мощность (TDP) указывает на среднее значение производительности в ваттах, когда мощность процессора рассеивается (при работе с базовой частотой, когда все ядра задействованы) в условиях сложной нагрузки, определенной Intel. Ознакомьтесь с требованиями к системам терморегуляции, представленными в техническом описании.

Доступные варианты для встраиваемых систем

Доступные варианты для встраиваемых систем указывают на продукты, обеспечивающие продленную возможность приобретения для интеллектуальных систем и встроенных решений. Спецификация продукции и условия использования представлены в отчете Production Release Qualification (PRQ). Обратитесь к представителю Intel для получения подробной информации.


Поиск продукции с Доступные варианты для встраиваемых систем

Макс. объем памяти (зависит от типа памяти)

Макс. объем памяти означает максимальный объем памяти, поддерживаемый процессором.

Типы памяти

Процессоры Intel® поддерживают четыре разных типа памяти: одноканальная, двухканальная, трехканальная и Flex.

Макс. число каналов памяти

От количества каналов памяти зависит пропускная способность приложений.

Макс. пропускная способность памяти

Макс. пропускная способность памяти означает максимальную скорость, с которой данные могут быть считаны из памяти или сохранены в памяти процессором (в ГБ/с).

Поддержка памяти ECC

Поддержка памяти ECC указывает на поддержку процессором памяти с кодом коррекции ошибок. Память ECC представляет собой такой типа памяти, который поддерживает выявление и исправление распространенных типов внутренних повреждений памяти. Обратите внимание, что поддержка памяти ECC требует поддержки и процессора, и набора микросхем.


Поиск продукции с Поддержка памяти ECC

Встроенная в процессор графическая система

Графическая система процессора представляет собой интегрированную в процессор схему обработки графических данных, которая формирует работу функций видеосистемы, вычислительных процессов, мультимедиа и отображения информации. Системы HD-графики Intel®, Iris™ Graphics, Iris Plus Graphics и Iris Pro Graphics обеспечивают расширенное преобразование медиа-данных, высокие частоты кадров и возможность демонстрации видео в формате 4K Ultra HD (UHD). Для получения дополнительной информации см. страницу Технология Intel® Graphics.

Базовая частота графической системы

Базовая частота графической системы — это номинальная/гарантированная тактовая частота рендеринга графики (МГц).

Макс. динамическая частота графической системы

Макс. динамическая частота графической системы — это максимальная условная частота рендеринга (МГц), поддерживаемая HD-графикой Intel® с функцией Dynamic Frequency.

Макс. объем видеопамяти графической системы

Максимальное количество памяти, доступное для графической системы процессора. Графическая система процессора использует ту же память, что и сам процессор (с учетом ограничений для ОС, драйвера и системы т.д).

Поддержка 4K

Поддержка 4K определяет способность продукта воспроизводить данные с разрешением, как минимум, 3840 x 2160.

Макс. разрешение (HDMI 1.4)‡

Максимальное разрешение (HDMI) — максимальное разрешение, поддерживаемое процессором через интерфейс HDMI (24 бита на пиксель с частотой 60 Гц). Системное разрешение или разрешение экрана зависит от нескольких факторов дизайна системы, а именно, фактическое разрешение в системе может быть ниже.

Макс. разрешение (DP)‡

Максимальное разрешение (DP) — максимальное разрешение, поддерживаемое процессором через интерфейс DP (24 бита на пиксель с частотой 60 Гц). Системное разрешение или разрешение экрана зависит от нескольких факторов дизайна системы, а именно, фактическое разрешение в системе может быть ниже.

Макс. разрешение (eDP — встроенный плоский экран)

Максимальное разрешение (встроенный плоский экран) — максимальное разрешение, поддерживаемое процессором для встроенного плоского экрана (24 бита на пиксель с частотой 60 Гц). Системное разрешение или разрешение экрана зависит от нескольких факторов дизайна системы; фактическое разрешение на устройстве может быть ниже.

Поддержка DirectX*

DirectX* указывает на поддержку конкретной версии коллекции прикладных программных интерфейсов Microsoft для обработки мультимедийных вычислительных задач.

Поддержка OpenGL*

OpenGL (Open Graphics Library) — это язык с поддержкой различных платформ или кроссплатформенный прикладной программный интерфейс для отображения двухмерной (2D) и трехмерной (3D) векторной графики.

Intel® Quick Sync Video

Технология Intel® Quick Sync Video обеспечивает быструю конвертацию видео для портативных медиапроигрывателей, размещения в сети, а также редактирования и создания видео.


Поиск продукции с Intel® Quick Sync Video

Технология InTru 3D

Технология Intel InTru 3D позволяет воспроизводить трехмерные стереоскопические видеоматериалы в формате Blu-ray* с разрешением 1080p, используя интерфейс HDMI* 1.4 и высококачественный звук.

Технология Intel® Clear Video HD

Технология Intel® Clear Video HD, как и предшествующая ее появлению технология Intel® Clear Video, представляет собой набор технологий кодирования и обработки видео, встроенный в интегрированную графическую систему процессора. Эти технологии делают воспроизведение видео более стабильным, а графику — более четкой, яркой и реалистичной. Технология Intel® Clear Video HD обеспечивает более яркие цвета и более реалистичное отображение кожи благодаря улучшениям качества видео.

Технология Intel® Clear Video

Технология Intel® Clear Video представляет собой набор технологий кодирования и обработки видео, встроенный в интегрированную графическую систему процессора. Эти технологии делают воспроизведение видео более стабильным, а графику — более четкой, яркой и реалистичной.

Редакция PCI Express

Редакция PCI Express — это версия, поддерживаемая процессором. PCIe (Peripheral Component Interconnect Express) представляет собой стандарт высокоскоростной последовательной шины расширения для компьютеров для подключения к нему аппаратных устройств. Различные версии PCI Express поддерживают различные скорости передачи данных.

Конфигурации PCI Express

Конфигурации PCI Express (PCIe) описывают доступные конфигурации каналов PCIe, которые можно использовать для привязки каналов PCH PCIe к устройствам PCIe.

Макс. кол-во каналов PCI Express

Полоса PCI Express (PCIe) состоит из двух дифференциальных сигнальных пар для получения и передачи данных, а также является базовым элементом шины PCIe. Количество полос PCI Express — это общее число полос, которое поддерживается процессором.

Поддерживаемые разъемы

Разъемом называется компонент, которые обеспечивает механические и электрические соединения между процессором и материнской платой.

Спецификации системы охлаждения

Рекомендуемая спецификация системы охлаждения Intel для надлежащей работы процессора.

T

JUNCTION

Температура на фактическом пятне контакта — это максимальная температура, допустимая на кристалле процессора.

Поддержка памяти Intel® Optane™

Память Intel® Optane™ представляет собой новый революционный класс энергонезависимой памяти, работающей между системной памятью и устройствами хранения данных для повышения системной производительности и оперативности. В сочетании с драйвером технологии хранения Intel® Rapid она эффективно управляет несколькими уровнями систем хранения данных, предоставляя один виртуальный диск для нужд ОС, обеспечивая тем самым хранение наиболее часто используемой информации на самом быстродействующем уровне хранения данных. Для работы памяти Intel® Optane™ необходимы специальная аппаратная и программная конфигурации. Чтобы узнать о требованиях к конфигурации, посетите сайт https://www.intel.com/content/www/ru/ru/architecture-and-technology/optane-memory.html.

Технология Intel® Turbo Boost

Технология Intel® Turbo Boost динамически увеличивает частоту процессора до необходимого уровня, используя разницу между номинальным и максимальным значениями параметров температуры и энергопотребления, что позволяет увеличить эффективность энергопотребления или при необходимости «разогнать» процессор.

Технология Intel® Hyper-Threading

Intel® Hyper-Threading Technology (Intel® HT Technology) обеспечивает два потока обработки для каждого физического ядра. Многопоточные приложения могут выполнять больше задач параллельно, что значительно ускоряет выполнение работы.


Поиск продукции с Технология Intel® Hyper-Threading

Технология виртуализации Intel® (VT-x)

Технология Intel® Virtualization для направленного ввода/вывода (VT-x) позволяет одной аппаратной платформе функционировать в качестве нескольких «виртуальных» платформ. Технология улучшает возможности управления, снижая время простоев и поддерживая продуктивность работы за счет выделения отдельных разделов для вычислительных операций.


Поиск продукции с Технология виртуализации Intel® (VT-x)

Технология виртуализации Intel® для направленного ввода/вывода (VT-d)

Технология Intel® Virtualization Technology для направленного ввода/вывода дополняет поддержку виртуализации в процессорах на базе архитектуры IA-32 (VT-x) и в процессорах Itanium® (VT-i) функциями виртуализации устройств ввода/вывода. Технология Intel® Virtualization для направленного ввода/вывода помогает пользователям увеличить безопасность и надежность систем, а также повысить производительность устройств ввода/вывода в виртуальных средах.


Поиск продукции с Технология виртуализации Intel® для направленного ввода/вывода (VT-d)

Intel® VT-x с таблицами Extended Page Tables (EPT)

Intel® VT-x с технологией Extended Page Tables, известной также как технология Second Level Address Translation (SLAT), обеспечивает ускорение работы виртуализованных приложений с интенсивным использованием памяти. Технология Extended Page Tables на платформах с поддержкой технологии виртуализации Intel® сокращает непроизводительные затраты памяти и энергопотребления и увеличивает время автономной работы благодаря аппаратной оптимизации управления таблицей переадресации страниц.

Intel® TSX-NI

Intel® Transactional Synchronization Extensions New Instructions (Intel® TSX-NI) представляют собой набор команд, ориентированных на масштабирование производительности в многопоточных средах. Эта технология помогает более эффективно осуществлять параллельные операции с помощью улучшенного контроля блокировки ПО.

Архитектура Intel® 64

Архитектура Intel® 64 в сочетании с соответствующим программным обеспечением поддерживает работу 64-разрядных приложений на серверах, рабочих станциях, настольных ПК и ноутбуках.¹ Архитектура Intel® 64 обеспечивает повышение производительности, за счет чего вычислительные системы могут использовать более 4 ГБ виртуальной и физической памяти.


Поиск продукции с Архитектура Intel® 64

Набор команд

Набор команд содержит базовые команды и инструкции, которые микропроцессор понимает и может выполнять. Показанное значение указывает, с каким набором команд Intel совместим данный процессор.

Расширения набора команд

Расширения набора команд — это дополнительные инструкции, с помощью которых можно повысить производительность при выполнении операций с несколькими объектами данных. К ним относятся SSE (Поддержка расширений SIMD) и AVX (Векторные расширения).

Состояния простоя

Режим состояния простоя (или C-состояния) используется для энергосбережения, когда процессор бездействует. C0 означает рабочее состояние, то есть ЦПУ в данный момент выполняет полезную работу. C1 — это первое состояние бездействия, С2 — второе состояние бездействия и т.д. Чем выше численный показатель С-состояния, тем больше действий по энергосбережению выполняет программа.

Enhanced Intel SpeedStep® Technology (Усовершенствованная технология Intel SpeedStep®)

Усовершенствованная технология Intel SpeedStep® позволяет обеспечить высокую производительность, а также соответствие требованиям мобильных систем к энергосбережению. Стандартная технология Intel SpeedStep® позволяет переключать уровень напряжения и частоты в зависимости от нагрузки на процессор. Усовершенствованная технология Intel SpeedStep® построена на той же архитектуре и использует такие стратегии разработки, как разделение изменений напряжения и частоты, а также распределение и восстановление тактового сигнала.

Технологии термоконтроля

Технологии термоконтроля защищают корпус процессора и систему от сбоя в результате перегрева с помощью нескольких функций управления температурным режимом. Внутрикристаллический цифровой термодатчик температуры (Digital Thermal Sensor — DTS) определяет температуру ядра, а функции управления температурным режимом при необходимости снижают энергопотребление корпусом процессора, тем самым уменьшая температуру, для обеспечения работы в пределах нормальных эксплуатационных характеристик.

Технология защиты конфиденциальности Intel®

Технология защиты конфиденциальности Intel® — встроенная технология безопасности, основанная на использовании токенов. Эта технология предоставляет простые и надежные средства контроля доступа к коммерческим и бизнес-данным в режиме онлайн, обеспечивая защиту от угроз безопасности и мошенничества. Технология защиты конфиденциальности Intel® использует аппаратные механизмы аутентификации ПК на веб-сайтах, в банковских системах и сетевых службах, подтверждая уникальность данного ПК, защищает от несанкционированного доступа и предотвращает атаки с использованием вредоносного ПО. Технология защиты конфиденциальности Intel® может использоваться в качестве ключевого компонента решений двухфакторной аутентификации, предназначенных для защиты информации на веб-сайтах и контроля доступа в бизнес-приложения.

Программа Intel® Stable Image Platform (Intel® SIPP)

Программа Intel® SIPP (Intel® Stable Image Platform Program) подразумевает нулевые изменения основных компонентов платформ и драйверов в течение не менее чем 15 месяцев или до следующего выпуска поколения, что упрощает эффективное управление конечными вычислительными системами ИТ-персоналом.
Подробнее о программе Intel® SIPP

Новые команды Intel® AES

Команды Intel® AES-NI (Intel® AES New Instructions) представляют собой набор команд, позволяющий быстро и безопасно обеспечить шифрование и расшифровку данных. Команды AES-NI могут применяться для решения широкого спектра криптографических задач, например, в приложениях, обеспечивающих групповое шифрование, расшифровку, аутентификацию, генерацию случайных чисел и аутентифицированное шифрование.


Поиск продукции с Новые команды Intel® AES

Secure Key

Технология Intel® Secure Key представляет собой генератор случайных чисел, создающий уникальные комбинации для усиления алгоритмов шифрования.

Intel® Software Guard Extensions (Intel® SGX)

Расширения Intel® SGX (Intel® Software Guard Extensions) открывают возможности создания доверенной и усиленной аппаратной защиты при выполнении приложениями важных процедур и обработки данных. ПО Intel® SGX дает разработчикам возможность распределения кода программ и данных по защищенным центральным процессором доверенным средам выполнения, TEE (Trusted Execution Environment).

Команды Intel® Memory Protection Extensions (Intel® MPX)

Расширения Intel® MPX (Intel® Memory Protection Extensions) представляют собой набор аппаратных функций, которые могут использоваться программным обеспечением в сочетании с изменениями компилятора для проверки безопасности создаваемых ссылок памяти во время компиляции вследствие возможного переполнения или недогрузки используемого буфера.

Технология Intel® Trusted Execution

Технология Intel® Trusted Execution расширяет возможности безопасного исполнения команд посредством аппаратного расширения возможностей процессоров и наборов микросхем Intel®. Эта технология обеспечивает для платформ цифрового офиса такие функции защиты, как измеряемый запуск приложений и защищенное выполнение команд. Это достигается за счет создания среды, где приложения выполняются изолированно от других приложений системы.


Поиск продукции с Технология Intel® Trusted Execution

Функция Бит отмены выполнения

Бит отмены выполнения — это аппаратная функция безопасности, которая позволяет уменьшить уязвимость к вирусам и вредоносному коду, а также предотвратить выполнение вредоносного ПО и его распространение на сервере или в сети.

Intel® Boot Guard

Технология Intel® Device Protection с функциями Boot Guard используется для защиты систем от вирусов и вредоносных программ перед загрузкой операционных систем.

Процессор Intel® Core™ i7-2657M (4 МБ кэш-памяти, тактовая частота до 2,70 ГГц) Спецификации продукции

Дата выпуска

Дата выпуска продукта.

Литография

Литография указывает на полупроводниковую технологию, используемую для производства интегрированных наборов микросхем и отчет показывается в нанометре (нм), что указывает на размер функций, встроенных в полупроводник.

Количество ядер

Количество ядер — это термин аппаратного обеспечения, описывающий число независимых центральных модулей обработки в одном вычислительном компоненте (кристалл).

Количество потоков

Поток или поток выполнения — это термин программного обеспечения, обозначающий базовую упорядоченную последовательность инструкций, которые могут быть переданы или обработаны одним ядром ЦП.

Базовая тактовая частота процессора

Базовая частота процессора — это скорость открытия/закрытия транзисторов процессора. Базовая частота процессора является рабочей точкой, где задается расчетная мощность (TDP). Частота измеряется в гигагерцах (ГГц) или миллиардах вычислительных циклов в секунду.

Максимальная тактовая частота с технологией Turbo Boost

Максимальная тактовая частота в режиме Turbo — это максимальная тактовая частота одноядерного процессора, которую можно достичь с помощью поддерживаемых им технологий Intel® Turbo Boost и Intel® Thermal Velocity Boost. Частота измеряется в гигагерцах (ГГц) или миллиардах вычислительных циклов в секунду.

Кэш-память

Кэш-память процессора — это область быстродействующей памяти, расположенная в процессоре. Интеллектуальная кэш-память Intel® Smart Cache указывает на архитектуру, которая позволяет всем ядрам совместно динамически использовать доступ к кэшу последнего уровня.

Частота системной шины

Шина — это подсистема, передающая данные между компонентами компьютера или между компьютерами. В качестве примера можно назвать системную шину (FSB), по которой происходит обмен данными между процессором и блоком контроллеров памяти; интерфейс DMI, который представляет собой соединение «точка-точка» между встроенным контроллером памяти Intel и блоком контроллеров ввода/вывода Intel на системной плате; и интерфейс Quick Path Interconnect (QPI), соединяющий процессор и интегрированный контроллер памяти.

Расчетная мощность

Расчетная тепловая мощность (TDP) указывает на среднее значение производительности в ваттах, когда мощность процессора рассеивается (при работе с базовой частотой, когда все ядра задействованы) в условиях сложной нагрузки, определенной Intel. Ознакомьтесь с требованиями к системам терморегуляции, представленными в техническом описании.

Доступные варианты для встраиваемых систем

Доступные варианты для встраиваемых систем указывают на продукты, обеспечивающие продленную возможность приобретения для интеллектуальных систем и встроенных решений. Спецификация продукции и условия использования представлены в отчете Production Release Qualification (PRQ). Обратитесь к представителю Intel для получения подробной информации.


Поиск продукции с Доступные варианты для встраиваемых систем

Макс. объем памяти (зависит от типа памяти)

Макс. объем памяти означает максимальный объем памяти, поддерживаемый процессором.

Типы памяти

Процессоры Intel® поддерживают четыре разных типа памяти: одноканальная, двухканальная, трехканальная и Flex.

Макс. число каналов памяти

От количества каналов памяти зависит пропускная способность приложений.

Макс. пропускная способность памяти

Макс. пропускная способность памяти означает максимальную скорость, с которой данные могут быть считаны из памяти или сохранены в памяти процессором (в ГБ/с).

Поддержка памяти ECC

Поддержка памяти ECC указывает на поддержку процессором памяти с кодом коррекции ошибок. Память ECC представляет собой такой типа памяти, который поддерживает выявление и исправление распространенных типов внутренних повреждений памяти. Обратите внимание, что поддержка памяти ECC требует поддержки и процессора, и набора микросхем.


Поиск продукции с Поддержка памяти ECC

Встроенная в процессор графическая система

Графическая система процессора представляет собой интегрированную в процессор схему обработки графических данных, которая формирует работу функций видеосистемы, вычислительных процессов, мультимедиа и отображения информации. Системы HD-графики Intel®, Iris™ Graphics, Iris Plus Graphics и Iris Pro Graphics обеспечивают расширенное преобразование медиа-данных, высокие частоты кадров и возможность демонстрации видео в формате 4K Ultra HD (UHD). Для получения дополнительной информации см. страницу Технология Intel® Graphics.

Базовая частота графической системы

Базовая частота графической системы — это номинальная/гарантированная тактовая частота рендеринга графики (МГц).

Макс. динамическая частота графической системы

Макс. динамическая частота графической системы — это максимальная условная частота рендеринга (МГц), поддерживаемая HD-графикой Intel® с функцией Dynamic Frequency.

Вывод графической системы

Вывод графической системы определяет интерфейсы, доступные для взаимодействия с отображениями устройства.

Intel® Quick Sync Video

Технология Intel® Quick Sync Video обеспечивает быструю конвертацию видео для портативных медиапроигрывателей, размещения в сети, а также редактирования и создания видео.


Поиск продукции с Intel® Quick Sync Video

Технология InTru 3D

Технология Intel InTru 3D позволяет воспроизводить трехмерные стереоскопические видеоматериалы в формате Blu-ray* с разрешением 1080p, используя интерфейс HDMI* 1.4 и высококачественный звук.

Интерфейс Intel® Flexible Display (Intel® FDI)

Intel® Flexible Display — это инновационный интерфейс, позволяющий выводить независимые изображения на два канала с помощью интегрированной графической системы.

Технология Intel® Clear Video HD

Технология Intel® Clear Video HD, как и предшествующая ее появлению технология Intel® Clear Video, представляет собой набор технологий кодирования и обработки видео, встроенный в интегрированную графическую систему процессора. Эти технологии делают воспроизведение видео более стабильным, а графику — более четкой, яркой и реалистичной. Технология Intel® Clear Video HD обеспечивает более яркие цвета и более реалистичное отображение кожи благодаря улучшениям качества видео.

Редакция PCI Express

Редакция PCI Express — это версия, поддерживаемая процессором. PCIe (Peripheral Component Interconnect Express) представляет собой стандарт высокоскоростной последовательной шины расширения для компьютеров для подключения к нему аппаратных устройств. Различные версии PCI Express поддерживают различные скорости передачи данных.

Конфигурации PCI Express

Конфигурации PCI Express (PCIe) описывают доступные конфигурации каналов PCIe, которые можно использовать для привязки каналов PCH PCIe к устройствам PCIe.

Макс. кол-во каналов PCI Express

Полоса PCI Express (PCIe) состоит из двух дифференциальных сигнальных пар для получения и передачи данных, а также является базовым элементом шины PCIe. Количество полос PCI Express — это общее число полос, которое поддерживается процессором.

Поддерживаемые разъемы

Разъемом называется компонент, которые обеспечивает механические и электрические соединения между процессором и материнской платой.

T

JUNCTION

Температура на фактическом пятне контакта — это максимальная температура, допустимая на кристалле процессора.

Технология Intel® Turbo Boost

Технология Intel® Turbo Boost динамически увеличивает частоту процессора до необходимого уровня, используя разницу между номинальным и максимальным значениями параметров температуры и энергопотребления, что позволяет увеличить эффективность энергопотребления или при необходимости «разогнать» процессор.

Технология Intel® Hyper-Threading

Intel® Hyper-Threading Technology (Intel® HT Technology) обеспечивает два потока обработки для каждого физического ядра. Многопоточные приложения могут выполнять больше задач параллельно, что значительно ускоряет выполнение работы.


Поиск продукции с Технология Intel® Hyper-Threading

Технология виртуализации Intel® (VT-x)

Технология Intel® Virtualization для направленного ввода/вывода (VT-x) позволяет одной аппаратной платформе функционировать в качестве нескольких «виртуальных» платформ. Технология улучшает возможности управления, снижая время простоев и поддерживая продуктивность работы за счет выделения отдельных разделов для вычислительных операций.


Поиск продукции с Технология виртуализации Intel® (VT-x)

Технология виртуализации Intel® для направленного ввода/вывода (VT-d)

Технология Intel® Virtualization Technology для направленного ввода/вывода дополняет поддержку виртуализации в процессорах на базе архитектуры IA-32 (VT-x) и в процессорах Itanium® (VT-i) функциями виртуализации устройств ввода/вывода. Технология Intel® Virtualization для направленного ввода/вывода помогает пользователям увеличить безопасность и надежность систем, а также повысить производительность устройств ввода/вывода в виртуальных средах.


Поиск продукции с Технология виртуализации Intel® для направленного ввода/вывода (VT-d)

Intel® VT-x с таблицами Extended Page Tables (EPT)

Intel® VT-x с технологией Extended Page Tables, известной также как технология Second Level Address Translation (SLAT), обеспечивает ускорение работы виртуализованных приложений с интенсивным использованием памяти. Технология Extended Page Tables на платформах с поддержкой технологии виртуализации Intel® сокращает непроизводительные затраты памяти и энергопотребления и увеличивает время автономной работы благодаря аппаратной оптимизации управления таблицей переадресации страниц.

Архитектура Intel® 64

Архитектура Intel® 64 в сочетании с соответствующим программным обеспечением поддерживает работу 64-разрядных приложений на серверах, рабочих станциях, настольных ПК и ноутбуках.¹ Архитектура Intel® 64 обеспечивает повышение производительности, за счет чего вычислительные системы могут использовать более 4 ГБ виртуальной и физической памяти.


Поиск продукции с Архитектура Intel® 64

Набор команд

Набор команд содержит базовые команды и инструкции, которые микропроцессор понимает и может выполнять. Показанное значение указывает, с каким набором команд Intel совместим данный процессор.

Расширения набора команд

Расширения набора команд — это дополнительные инструкции, с помощью которых можно повысить производительность при выполнении операций с несколькими объектами данных. К ним относятся SSE (Поддержка расширений SIMD) и AVX (Векторные расширения).

Технология Intel® My WiFi

Технология Intel® My WiFi обеспечивает беспроводное подключение Ultrabook™ или ноутбука к устройствам с поддержкой WiFi, таким как принтеры, стереосистемы и т.д.

Беспроводная технология 4G WiMAX

Технология 4G WiMAX Wireless обеспечивает беспроводной широкополосный доступ в Интернет на скоростях до 4 раз быстрее, чем 3G.

Состояния простоя

Режим состояния простоя (или C-состояния) используется для энергосбережения, когда процессор бездействует. C0 означает рабочее состояние, то есть ЦПУ в данный момент выполняет полезную работу. C1 — это первое состояние бездействия, С2 — второе состояние бездействия и т.д. Чем выше численный показатель С-состояния, тем больше действий по энергосбережению выполняет программа.

Enhanced Intel SpeedStep® Technology (Усовершенствованная технология Intel SpeedStep®)

Усовершенствованная технология Intel SpeedStep® позволяет обеспечить высокую производительность, а также соответствие требованиям мобильных систем к энергосбережению. Стандартная технология Intel SpeedStep® позволяет переключать уровень напряжения и частоты в зависимости от нагрузки на процессор. Усовершенствованная технология Intel SpeedStep® построена на той же архитектуре и использует такие стратегии разработки, как разделение изменений напряжения и частоты, а также распределение и восстановление тактового сигнала.

Технология Intel® Demand Based Switching

Intel® Demand Based Switching — это технология управления питанием, в которой прикладное напряжение и тактовая частота микропроцессора удерживаются на минимальном необходимом уровне, пока не потребуется увеличение вычислительной мощности. Эта технология была представлена на серверном рынке под названием Intel SpeedStep®.


Поиск продукции с Технология Intel® Demand Based Switching

Технологии термоконтроля

Технологии термоконтроля защищают корпус процессора и систему от сбоя в результате перегрева с помощью нескольких функций управления температурным режимом. Внутрикристаллический цифровой термодатчик температуры (Digital Thermal Sensor — DTS) определяет температуру ядра, а функции управления температурным режимом при необходимости снижают энергопотребление корпусом процессора, тем самым уменьшая температуру, для обеспечения работы в пределах нормальных эксплуатационных характеристик.

Технология Intel® Fast Memory Access

Технология Intel® Fast Memory Access представляет собой усовершенствованную магистральную архитектуру блока контроллеров видеопамяти (GMCH), повышающую производительность системы благодаря оптимизации использования доступной пропускной способности и сокращению времени задержки при доступе к памяти.

Технология Intel® Flex Memory Access

Intel® Flex Memory Access обеспечивает простоту модернизации благодаря поддержке модулей памяти различного объёма, работающих в двухканальном режиме.

Технология защиты конфиденциальности Intel®

Технология защиты конфиденциальности Intel® — встроенная технология безопасности, основанная на использовании токенов. Эта технология предоставляет простые и надежные средства контроля доступа к коммерческим и бизнес-данным в режиме онлайн, обеспечивая защиту от угроз безопасности и мошенничества. Технология защиты конфиденциальности Intel® использует аппаратные механизмы аутентификации ПК на веб-сайтах, в банковских системах и сетевых службах, подтверждая уникальность данного ПК, защищает от несанкционированного доступа и предотвращает атаки с использованием вредоносного ПО. Технология защиты конфиденциальности Intel® может использоваться в качестве ключевого компонента решений двухфакторной аутентификации, предназначенных для защиты информации на веб-сайтах и контроля доступа в бизнес-приложения.

Новые команды Intel® AES

Команды Intel® AES-NI (Intel® AES New Instructions) представляют собой набор команд, позволяющий быстро и безопасно обеспечить шифрование и расшифровку данных. Команды AES-NI могут применяться для решения широкого спектра криптографических задач, например, в приложениях, обеспечивающих групповое шифрование, расшифровку, аутентификацию, генерацию случайных чисел и аутентифицированное шифрование.


Поиск продукции с Новые команды Intel® AES

Технология Intel® Trusted Execution

Технология Intel® Trusted Execution расширяет возможности безопасного исполнения команд посредством аппаратного расширения возможностей процессоров и наборов микросхем Intel®. Эта технология обеспечивает для платформ цифрового офиса такие функции защиты, как измеряемый запуск приложений и защищенное выполнение команд. Это достигается за счет создания среды, где приложения выполняются изолированно от других приложений системы.


Поиск продукции с Технология Intel® Trusted Execution

Функция Бит отмены выполнения

Бит отмены выполнения — это аппаратная функция безопасности, которая позволяет уменьшить уязвимость к вирусам и вредоносному коду, а также предотвратить выполнение вредоносного ПО и его распространение на сервере или в сети.

Технология Anti-Theft

Технология Intel® для защиты от краж помогает обеспечить безопасность данных на переносном компьютере в случае, если его потеряли или украли. Для использования технологии Intel® для защиты от краж необходимо оформить подписку у поставщика услуги технологии Intel® для защиты от краж.

Что такое кэширование и как оно работает | AWS

Узнайте о различных отраслях и примерах использования кэширования

Мобильные технологии

Мобильные приложения – это сегмент рынка, который растет с невообразимой скоростью, учитывая быстрое освоение устройств потребителем и спад в использовании традиционного компьютерного оборудования. Практически для каждого сегмента на рынке, будь то игры, коммерческие приложения, медицинские программы и т. д., есть приложения с поддержкой мобильных устройств. С точки зрения разработки создание мобильных приложений очень похоже на создание любых других приложений. Вы сталкиваетесь с теми же вопросами на уровнях представления, бизнеса и данных. Несмотря на разницу в пространстве экрана и инструментах для разработчиков, общей целью является обеспечение качественного взаимодействия с клиентом. Благодаря эффективным стратегиям кэширования ваши мобильные приложения могут обеспечивать такой уровень производительности, которого ожидают ваши пользователи, масштабироваться до любых размеров и сокращать общие затраты.

AWS Mobile Hub – это объединенная консоль для удобного поиска, настройки и использования облачных сервисов AWS, предназначенных для разработки и тестирования мобильных приложений, а также мониторинга их использования.

Интернет вещей (IoT)

Интернет вещей – это концепция сбора информации с устройств и из физического мира с помощью датчиков и ее передачи в Интернет или в приложения, которые принимают эти данные. Ценность IoT заключается в способности понимать собранные данные в режиме, близком к реальному времени, что в конечном счете позволяет системе и приложениям, принимающим эти данные, быстро реагировать на них. Возьмем, к примеру, устройство, которое передает свои GPS-координаты. Ваше приложение IoT может предложить интересные места, которые находятся поблизости от этих координат. Кроме того, если вы сохранили предпочтения пользователя устройства, то можете подобрать наиболее подходящие рекомендации для этого пользователя. В этом отдельном примере скорость ответа приложения на полученные координаты критически важна для достижения качественного взаимодействия с пользователем. Кэширование может сыграть в нем важную роль. Интересные места и их координаты можно хранить в хранилище пар «ключ – значение», например в Redis, чтобы обеспечить их быстрое получение. С точки зрения разработки вы можете запрограммировать свое приложение IoT, чтобы оно реагировало на любое событие, если для этого существуют программные средства. При создании архитектуры IoT необходимо рассмотреть некоторые очень важные вопросы, в том числе время ответа при анализе полученных данных, создание архитектуры решения, масштаб которого охватывает N устройств, и экономичность архитектуры.

AWS IoT – это управляемая облачная платформа, которая позволяет подключенным устройствам просто и безопасно взаимодействовать с облачными приложениями и другими устройствами.

Дополнительные сведения: Managing IoT and Time Series Data with Amazon ElastiCache for Redis

Рекламные технологии

Современные приложения в сфере рекламных технологий особо требовательны к производительности. Примером важной области развития в этой сфере является торг в режиме реального времени (RTB). Это подход к трансляции рекламы на цифровых экранах в режиме реального времени, основанный на принципе аукциона и работающий со впечатлениями на самом подробном уровне. RTB был преобладающим способом проведения транзакций в 2015 году, учитывая то, что 74,0 процента рекламы было куплено программными средствами, что в США соответствует 11 миллиардам долларов (согласно eMarketer Analysis). При создании приложения для торгов в режиме реального времени важно учитывать то, что одна миллисекунда может решать, было ли предложение предоставлено вовремя, или оно уже стало ненужным. Это значит, что нужно крайне быстро получать данные из базы. Кэширование баз данных, при использовании которого можно получать данные о торгах за считанные доли миллисекунды, – это отличное решение для достижения такой высокой производительности.

Игровые технологии

Интерактивность – это краеугольный камень каждой современной игры. Ничто так не раздражает игроков, как медленная игра и долгое ожидание реакции. Такие игры редко становятся успешными. Мобильные многопользовательские игры еще требовательнее к производительности, потому что информацию о действии одного игрока необходимо предоставлять другим игрокам в режиме реального времени. Кэширование игровых данных играет решающую роль в бесперебойной работе игры благодаря тому, что время ответа на запросы к часто используемым данным исчисляется в долях миллисекунды. Также важно решить проблемы востребованных данных, когда множество одинаковых запросов отправляется к одним и тем же данным, например «кто входит в первую десятку игроков по счету?»

Подробнее о разработке игр см. здесь.

Мультимедиа

Мультимедийным компаниям часто требуется передавать клиентам большое количество статического контента при постоянном изменении количества читателей или зрителей. Примером является сервис потоковой передачи видео, например Netflix или Amazon Video, которые передают пользователям большой объем видеоконтента. Это идеальный случай для использования сети доставки контента, в которой данные хранятся на серверах кэширования, расположенных во всем мире. Еще одним аспектом медиаприложений является пикообразная и непредсказуемая нагрузка. Возьмем, к примеру, публикацию в блоге на веб-сайте, о которой некоторая знаменитость только что отправила сообщение в Twitter, или веб-сайт футбольной команды во время Суперкубка. Такой высокий пик спроса на маленькое подмножество контента – вызов для многих баз данных, потому их пропускная способность для отдельных ключей ограничена. Поскольку пропускная способность оперативной памяти гораздо выше, чем у дисков, кэш базы данных помогает решить эту проблему путем перенаправления запросов чтения в кэш в памяти.

Интернет-коммерция

Современные приложения для электронной коммерции становятся все сложнее. При совершении покупок в них учитываются личные предпочтения, например в режиме реального времени даются рекомендации, которые основаны на данных пользователя и истории его покупок. Обычно для этого требуется заглянуть в социальную сеть пользователя и взять за основу для рекомендации то, что понравилось друзьям, или то, что они приобрели. Количество данных, которые нужно обработать, растет, а терпение клиентов – нет. Поэтому обеспечение производительности приложения в режиме реального времени – это не роскошь, а необходимость. Хорошо реализованная стратегия кэширования – это важнейший аспект производительности приложения, от которого зависят успех и неудача, продажа товара и потеря клиента.

Социальные сети

Приложения для социальных сетей взяли мир штурмом. У таких социальных сетей, как Facebook, Twitter, Instagram и Snapchat, очень много пользователей, и объем контента, который они потребляют, все больше растет. Когда пользователи открывают свои ленты новостей, они ожидают, что увидят свежий персонализированный контент в режиме реального времени. Это не статический контент, поскольку у каждого пользователя разные друзья, фотографии, интересы и т. д., за счет чего обостряется необходимость в усложнении платформы, на которой основано приложение. Кроме того, приложения для социальных сетей подвержены пикам использования во время крупных развлекательных мероприятий, спортивных и политических событий. Устойчивость к пиковым нагрузкам и высокая производительность в режиме реального времени возможны благодаря использованию нескольких уровней кэширования, включая сети доставки контента для статического контента, например изображений, кэш сеансов для учета данных текущих сессий пользователей и кэш баз данных для ускорения доступа к часто запрашиваемому контенту, например последним фотографиям и свежим новостям от близких друзей.

Здравоохранение и здоровый образ жизни

В сфере здравоохранения происходит цифровая революция, благодаря которой медицинское обслуживание становится доступным все большему количеству пациентов во всем мире. Некоторые приложения позволяют пациентам общаться с врачами по видеосвязи, а многие крупные клиники предлагают своим клиентам приложения, в которых можно посмотреть результаты анализов и связаться с медицинским персоналом. Для поддержания здорового образа жизни существует множество приложений: от программ для отслеживания показаний датчиков (например, FitBit и Jawbone) до полных курсов тренировок и подборок данных. Поскольку эти приложения по своей сути интерактивные, необходимо, чтобы они были высокопроизводительными и удовлетворяли бизнес-требованиям и требованиям к данным. Вооружившись эффективной стратегией кэширования, вы сможете обеспечить быструю работу приложений, сократить общие затраты на инфраструктуру и масштабировать ее по мере роста востребованности.

Подробнее о создании приложений для сферы здравоохранения на AWS см. здесь.

Финансы и финансовые технологии

За последние годы потребление финансовых сервисов очень изменилось. Существуют приложения для доступа к банковским и страховым услугам, функциям выявления мошенничества, сервисам инвестирования, оптимизации капитальных рынков с использованием алгоритмов, которые работают в режиме реального времени, а также многие другие приложения. Очень сложно предоставлять доступ к финансовым данным клиента и возможность проведения таких транзакций, как перевод средств или совершение платежей, в режиме реального времени. Во-первых, к приложениям для этой сферы применяются те же ограничения, что и к приложениям для других сфер, в которых пользователю требуется взаимодействовать с приложением в режиме, близком к реальному времени. Кроме того, финансовые приложения могут предъявлять дополнительные требования, например относительно повышенной безопасности и выявления мошенничества. Для того чтобы производительность отвечала ожиданиям пользователя, крайне важно создать эффективную архитектуру с использованием стратегии многоуровневого кэширования. В зависимости от требований приложения уровни кэширования могут включать кэш сеансов для хранения данных о сессиях пользователя, сеть доставки контента для передачи статического контента и кэш базы данных для передачи часто запрашиваемых данных, таких как последние 10 покупок клиента.

Подробнее о финансовых приложениях на AWS см. здесь.

Проблемы с производительностью приложений и служб, когда системный кэш файлов занимает большую часть физической ОЗУ

Проблемы


Проблемы с производительностью приложений и служб в различных версиях Windows XP, Windows Vista, Windows Server 2003, Windows Server 2008 и Windows Server 2008 R2. Кроме того, вы заметите следующие признаки:

  • В доступной памяти почти не будет памяти.

  • Системный кэш файлов занимает большую часть физического ОЗУ.

  • К жесткому диску постоянно и большой объем запросов на чтение в кэш.

Причина


Для управления памятью в операционных системах Microsoft Windows используется алгоритм, основанный на запросе. Если какой-либо процесс запрашивает большой объем памяти, увеличивается размер рабочего набора (количество страниц памяти в физическом ОЗУ). Если эти запросы непрерывно и не установлены, рабочий набор процесса будет обрабатывать весь физический ОЗУ. В этом случае рабочие наборы для всех остальных процессов высвеяются на жестком диске. Это снижает производительность приложений и служб, так как страницы памяти непрерывно пишутся на жестком диске и читают их с жесткого диска.

Это поведение также относится к рабочему набору системного кэша файлов. При непрерывном и высоком объеме запросов на чтение в кэше из любого процесса или драйвера размер рабочего набора системного кэша будет увеличиваться в связи с этим спросом. Системный кэш файлов занимает физический ОЗУ. Таким образом, достаточные объемы физической ОЗУ недоступны для других процессов.

В 32-битных версиях операционной системы Microsoft Windows, более ранних чем Windows Vista, рабочие наборы системного кэша имеют ограничение памяти менее 1 гигабайта (ГБ). Ограничение виртуального диапазона адресов предотвращает исчерпание физического ОЗУ для рабочих наборов системного кэша файлов.

В 32-битных версиях операционной системы Windows Vista ресурсы ядра выделяются динамически. Рабочий набор системного кэша файлов увеличивается для использования виртуального диапазона адресов режима ядра за счет других ресурсов ядра. Ограничение для этого диапазона памяти меньше 2 ГБ. Если на компьютере более 2 ГБ физической ОЗУ, кэш не может известить весь физический ОЗУ. Тем не менее, кэш может привести к исчерпанию виртуального адресного пространства в ядрах. Это может привести к сбоям выделения для других компонентов ядра.

В 64-битных версиях операционной системы Windows размер виртуального диапазона адресов обычно превышает физический ОЗУ. В этом случае рабочий набор для системного кэша может увеличиться для увеличения нагрузки на большую часть физического ОЗУ.


Решение


Алгоритмы управления памятью в операционных системах Windows 7 и Windows Server 2008 R2 были обновлены для устранения многих проблем кэширования файлов, найденных в более ранних версиях Windows. Существует лишь несколько уникальных ситуаций, в которых необходимо реализовать эту службу на компьютерах с Windows 7 или Windows Server 2008 R2.



Как определить, влияет ли это на систему


Чтобы определить, влияет ли эта проблема на вашу систему, установите средство SysInternals RamMap. Вы можете получить это средство на следующем веб-сайте Windows Sysinternals:


http://technet.microsoft.com/en-us/sysinternals/ff700229


При запуске средства выберите параметр «Использовать подсчеты». Отображается несколько столбцов, которые отображают текущий шаблон использования памяти. Щелкните столбец «Активные», чтобы отсортировать данные по количеству использованных bytes, и заметьте верхнее использование непосредственно под итогом.

Если в качестве наиболее часто используемого файла используется метафил и используется большая часть доступной памяти, у вас наблюдается проблема с кэшом системных файлов, описанная в разделе «Симптомы». Это можно проверить с помощью монитора производительности, чтобы отслеживать счетчик Resident Bytes в памяти\system cache, и со временем кэш постоянно растет.

Рисунок 1. Пример вывода RamMap, в котором проблема наблюдается на компьютере.


Рисунок 2. Пример вывода RamMap, в котором проблема не наблюдается на компьютере.


Если в счетчике Resident Bytes между памятью и системой в мониторе производительности показана восходящая тенденция, проблема наблюдается на компьютере( на рисунке 3).

Рисунок 3. Пример выходного монитора производительности, в котором компьютер со временем испытывает проблему.


Требования к перезапуску


Вам не нужно перезапускать компьютер при установке, установке или использовании этой службы.

Если вы читаете эту статью, так как работаете с клиентом, который считает, что на них влияет эта проблема, выполните указанные здесь действия, чтобы устранить проблему.

  1. Убедитесь в том, что выходные данные клиента, данные perfmon или poolmon подтверждают, что системный кэш файлов расходует большую часть физического ОЗУ, как описано выше.

  2. Чтобы получить службу Windows Dynamic Cache, скачайте ее здесь.

  3. Некоторые параметры реестра Динамического кэша параметров находятся в этой области:

    Файловые серверы, возможно, вы захотите попробовать 1 ГБ.
    [HKEY_LOCAL_MACHINE\SYSTEM\CurrentControlSet\Services\DynCache\Parameters]

    «MaxSystemCacheMBytes»=dword:00000400

    «MinSystemCacheMBytes»=dword:00000064

    «SampleIntervalSecs»=dword:0000003c

    «CacheUpdateThresholdMBytes»=dword:00000064

    Exchange 2007 может потребоваться попробовать 500 МБ:

    [HKEY_LOCAL_MACHINE\SYSTEM\CurrentControlSet\Services\DynCache\Parameters]

    «MaxSystemCacheMBytes»=dword:000001F4

    «MinSystemCacheMBytes»=dword:00000064

    «SampleIntervalSecs»=dword:0000003c

    «CacheUpdateThresholdMBytes»=dword:00000064

    SQL 2005 и более высоких версий в прошлом при SQL EE использовали 2 ГБ:

    [HKEY_LOCAL_MACHINE\SYSTEM\CurrentControlSet\Services\DynCache\Parameters]

    «MaxSystemCacheMBytes»=dword:000007D0

    «MinSystemCacheMBytes»=dword:00000064

    «SampleIntervalSecs»=dword:0000003c

    «CacheUpdateThresholdMBytes»=dword:00000064

Дополнительная информация


Чтобы обойти эту проблему, используйте функции GetSystemFileCacheSize API и SetSystemFileCacheSize API, чтобы установить максимальное или минимальное значение размера для рабочих наборов системного кэша файлов. Эти функции — единственный поддерживаемый способ ограничить потребление физической памяти в кэше системных файлов.

Служба Microsoft Windows Dynamic Cache — это образец службы, демонстрирующая стратегию использования этих API для минимизации влияния этой проблемы.

Установка и использование службы Microsoft Dynamic Cache Service не приводят к исключению поддержки Microsoft Windows. Эта служба и ее исходный код являются примером использования поддерживаемых Майкрософт API для уменьшения роста кэша файловой системы.

Вы можете получить службу и исходный код на следующем веб-сайте Майкрософт:


http://www.microsoft.com/download/details.aspx?FamilyID=e24ade0a-5efe-43c8-b9c3-5d0ecb2f39af&displaylang=en



Дополнительные ресурсы


Чтение глав 9 (управление памятью) и 10 (диспетчер кэша) внутренних приложений Windows, выпуска 5-го выпуска.

Запись блога об УПРАВЛЕНИИ ПАМЯТЬю (проблемы с кэшом БОЛЬШОЙ СИСТЕМЫ)

Запись блога о проблемах с большими файлами

Ограничения памяти для выпусков Windows

976618 Вы испытываете проблемы с производительностью приложений и служб, когда системный кэш файлов занимает большую часть физической оперативной памяти 918483, что позволяет уменьшить запас запаса памяти в 64-битной версии SQL Server 895932 Что нужно учесть перед тем, как включить режим кэша системы в Windows XP 232271: оптимизация Windows NT-сервера с помощью записи блога о кэше Диспетчера кэша в

Windows

Server 2003

http://technet2.microsoft.com/windowsserver/en/library/EFA621BD-A031-4461-9E72-59197A7507B61033.mspx

LargeSystemCache TechNet

 


Статус


Корпорация Майкрософт подтверждает наличие этой проблемы в своих продуктах, которые перечислены в разделе «Применяется к».


Кэш-память процессора(Cache CPU)

Всем пользователям хорошо известны такие элементы компьютера, как процессор, отвечающий за обработку данных, а также оперативная память (ОЗУ или RAM), отвечающая за их хранение. Но далеко не все, наверное, знают, что существует и кэш-память процессора(Cache CPU), то есть оперативная память самого процессора (так называемая сверхоперативная память).

Содержание статьи

Функция кэш-памяти

В чем же состоит причина, которая побудила разработчиков компьютеров использовать специальную память для процессора? Разве возможностей ОЗУ для компьютера недостаточно?

Действительно, долгое время персональные компьютеры обходились без какой-либо кэш-памяти. Но, как известно, процессор – это самое быстродействующее устройство персонального компьютера и его скорость росла с каждым новым поколением CPU. В настоящее время его скорость измеряется миллиардами операций в секунду. В то же время стандартная оперативная память не столь значительно увеличила свое быстродействие за время своей эволюции.

Вообще говоря, существуют две основные технологии микросхем памяти – статическая память и динамическая память. Не углубляясь в подробности их устройства, скажем лишь, что статическая память, в отличие от динамической, не требует регенерации; кроме того, в статической памяти для одного бита информации используется 4-8 транзисторов, в то время как в динамической – 1-2 транзистора. Соответственно динамическая память гораздо дешевле статической, но в то же время и намного медленнее. В настоящее время микросхемы ОЗУ изготавливаются на основе динамической памяти.

Примерная эволюция соотношения скорости работы процессоров и ОЗУ:

Таким образом, если бы процессор брал все время информацию из оперативной памяти, то ему пришлось бы ждать медлительную динамическую память, и он все время бы простаивал. В том же случае, если бы в качестве ОЗУ использовалась статическая память, то стоимость компьютера возросла бы в несколько раз.

Именно поэтому был разработан разумный компромисс. Основная часть ОЗУ так и осталась динамической, в то время как у процессора появилась своя быстрая кэш-память, основанная на микросхемах статической памяти. Ее объем сравнительно невелик – например, объем кэш-памяти второго уровня составляет всего несколько мегабайт. Впрочем, тут стоить вспомнить о том, что вся оперативная память первых компьютеров IBM PC составляла меньше 1 МБ.

Кроме того, на целесообразность внедрения технологии кэширования влияет еще и тот фактор, что разные приложения, находящиеся в оперативной памяти, по-разному нагружают процессор, и, как следствие, существует немало данных, требующих приоритетной обработки по сравнению с остальными.

История кэш-памяти

Строго говоря, до того, как кэш-память перебралась на персоналки, она уже несколько десятилетий успешно использовалась в суперкомпьютерах.

Впервые кэш-память объемом всего в 16 КБ появилась в ПК на базе процессора i80386. На сегодняшний день современные процессоры используют различные уровни кэша, от первого (самый быстрый кэш самого маленького объема – как правило, 128 КБ) до третьего (самый медленный кэш самого большого объема – до десятков МБ).

Сначала внешняя кэш-память процессора размещалась на отдельном чипе. Со временем, однако, это привело к тому, что шина, расположенная между кэшем и процессором, стала узким местом, замедляющим обмен данными. В современных микропроцессорах и первый, и второй уровни кэш-памяти находятся в самом ядре процессора.

Долгое время в процессорах существовали всего два уровня кэша, но в CPU Intel Itanium впервые появилась кэш-память третьего уровня, общая для всех ядер процессора. Существуют и разработки процессоров с четырехуровневым кэшем.

Архитектуры и принципы работы кэша

На сегодняшний день известны два основных типа организации кэш-памяти, которые берут свое начало от первых теоретических разработок в области кибернетики – принстонская и гарвардская архитектуры. Принстонская архитектура подразумевает единое пространство памяти для хранения данных и команд, а гарвардская – раздельное. Большинство процессоров персональных компьютеров линейки x86 использует раздельный тип кэш-памяти. Кроме того, в современных процессорах появился также третий тип кэш-памяти – так называемый буфер ассоциативной трансляции, предназначенный для ускорения преобразования адресов виртуальной памяти операционной системы в адреса физической памяти.

Упрощенно схему взаимодействия кэш-памяти и процессора можно описать следующим образом. Сначала происходит проверка наличия нужной процессору информации в самом быстром — кэше первого уровня, затем — в кэше второго уровня, и.т.д. Если же нужной информации в каком-либо уровне кэша не оказалось, то говорят об ошибке, или промахе кэша. Если информации в кэше нет вообще, то процессору приходится брать ее из ОЗУ или даже из внешней памяти (с жесткого диска).

Порядок поиска процессором информации  в памяти:

Именно таким образом Процессор осуществляет поиск инфоромации

Для управления работой кэш-памяти и ее взаимодействия с вычислительными блоками процессора, а также ОЗУ существует специальный контроллер.

Схема организации взаимодействия ядра процессора, кэша и ОЗУ:

Кэш-контроллер является ключевым элементом связи процессора, ОЗУ и Кэш-памяти

Следует отметить, что кэширование данных – это сложный процесс, в ходе которого используется множество технологий и математических алгоритмов. Среди базовых понятий, применяющихся при кэшировании, можно выделить методы записи кэша и архитектуру ассоциативности кэш-памяти.

Методы записи кэша

Существует два основных метода записи информации в кэш-память:

  1. Метод write-back (обратная запись) – запись данных производится сначала в кэш, а затем, при наступлении определенных условий, и в ОЗУ.
  2. Метод write-through (сквозная запись) – запись данных производится одновременно в ОЗУ и в кэш.

Архитектура ассоциативности кэш-памяти

Архитектура ассоциативности кэша определяет способ, при помощи которого данные из ОЗУ отображаются в кэше. Существуют следующие основные варианты архитектуры ассоциативности кэширования:

  1. Кэш с прямым отображением – определенный участок кэша отвечает за определенный участок ОЗУ
  2. Полностью ассоциативный кэш – любой участок кэша может ассоциироваться с любым участком ОЗУ
  3. Смешанный кэш (наборно-ассоциативный)

На различных уровнях кэша обычно могут использоваться различные архитектуры ассоциативности кэша. Кэширование с прямым отображением ОЗУ является самым быстрым вариантом кэширования, поэтому эта архитектура обычно используется для кэшей большого объема. В свою очередь, полностью ассоциативный кэш обладает меньшим количеством ошибок кэширования (промахов).

Заключение

В этой статье вы познакомились с понятием кэш-памяти, архитектурой кэш-памяти и методами кэширования, узнали о том, как она влияет на производительность современного компьютера. Наличие кэш-памяти позволяет значительно оптимизировать работу процессора, уменьшить время его простоя, а, следовательно, и увеличить быстродействие всей системы.

Порекомендуйте Друзьям статью:

Проверка хранилища на iPhone, iPad и iPod touch

iOS и iPadOS анализируют, сколько места задействует каждая программа, и таким образом определяют, как используется хранилище устройства. Это можно также узнать в меню «Настройки» или программе iTunes на устройстве либо в программе Finder на компьютере.

Оптимизация хранилища iOS и iPadOS

Если на устройстве осталось мало свободного места, система автоматически освобождает его при установке программ, обновлении iOS или iPadOS, загрузке музыки, записи видео и т. д.

Чтобы увеличить объем хранилища, система может удалять некоторые элементы, например потоковую музыку и видео, файлы в iCloud Drive, а также ненужные элементы программ. Кроме того, удаляются временные файлы и очищается кэш устройства. Но удаляются только элементы, которые больше не нужны или могут быть загружены повторно.

Проверка хранилища с помощью устройства

Перейдите в меню «Настройки» > «Основные» > «Хранилище [устройство]». Может отобразиться список рекомендаций по оптимизации хранилища устройства, под которым будут перечислены установленные программы и указан объем памяти, используемый каждой из них. Нажмите название приложения, чтобы посмотреть, сколько памяти оно занимает. Память кэшированных и временных данных не учитывается.

При просмотре подробных результатов можно сделать следующее.

  • Выгрузить приложение, что позволит освободить занимаемое им пространство, но при этом останутся документы и данные этого приложения.
  • Удалить приложение и связанные с ним данные.
  • В зависимости от приложения может потребоваться удалить также некоторые связанные документы и данные.

Если память устройства почти заполнена и не удается освободить место, может появиться предупреждение «Места почти нет». В таком случае следует проверить рекомендации по оптимизации хранилища или удалить редко используемое содержимое, например видеозаписи и программы. 

Категории содержимого

Все содержимое на устройстве поделено на категории.

  • Программы: установленные программы и их содержимое, содержимое папки «На iPhone», «На iPad» или «На моем iPod touch» в программе «Файлы», а также загрузки Safari. 
  • Фотографии: фотографии и видеозаписи, которые хранятся в программе «Фото».
  • Медиафайлы: музыка, видеозаписи, подкасты, рингтоны, обложки альбомов и голосовые записи.
  • Почта: сообщения электронной почты и их вложения.
  • Книги Apple: книги и PDF-файлы в программе Apple Books.
  • Сообщения: сообщения и их вложения.
  • iCloud Drive: содержимое iCloud Drive, загруженное на устройство. Перечисленное содержимое автоматически удаляться не будет.
  • Другое: неудаляемые мобильные ресурсы, например голоса Siri, шрифты, словари, неудаляемые журналы и кэш, индексация Spotlight, а также системные данные, например данные служб «Связка ключей» и CloudKit. Кэшированные файлы нельзя удалить из системы.
  • Система: место, занимаемое операционной системой. Оно варьируется в зависимости от устройства и модели.

Выполнение рекомендаций по оптимизации хранилища

Рекомендации по оптимизации хранилища устройства могут быть указаны в меню «Настройки» > «Хранилище». Нажмите «Показать все», чтобы просмотреть все рекомендации для устройства.

Ознакомьтесь с описанием каждой рекомендации, затем нажмите «Включить», чтобы использовать ее. Или же коснитесь рекомендации, чтобы просмотреть содержимое, которое можно удалить.

Проверка состояния хранилища с помощью Finder или iTunes на устройстве iOS

  1. На компьютере Mac с macOS Catalina 10.15 откройте приложение Finder. На Mac с macOS Mojave 10.14 или более ранних версий либо на компьютере с Windows откройте iTunes.
  2. Подключите устройство к компьютеру.
  3. Выберите устройство в Finder или iTunes. Будет отображена полоса, с помощью которой можно оценить объем памяти устройства, занятый определенным типом содержимого. 
  4. Наведите мышь на полосу, чтобы увидеть, какой объем занимает каждый тип содержимого.

Ниже указано, что входит в каждый тип содержимого.

  • Аудио: композиции, аудиоподкасты, аудиокниги, голосовые заметки и рингтоны.
  • Видео: фильмы, видео и телешоу.
  • Фотографии: содержимое программы «Медиатека», альбомы «Фотопленка» и «Фотопоток».
  • Программы: установленные программы. Содержимое программ перечислено в разделе «Документы и данные».
  • Книги: книги iBooks, аудиокниги и PDF-файлы.
  • Документы и данные: автономный список для чтения Safari, файлы установленных программ и содержимое программ, например контакты, календари, сообщения и электронная почта (включая вложения).
  • Другое: настройки, голоса Siri, данные о системе и кэшированные файлы.

Сведения о кэшированных файлах в категории «Другое»

Finder и iTunes относят кэшированную музыку, видео и фотографии к категории «Другое», а не добавляют их в соответствующие папки. Кэшированные файлы создаются при потоковой передаче или просмотре музыки, видео и фотографий. При потоковой передаче музыки или видео содержимое хранится в виде кэшированных файлов, чтобы к нему можно было быстро получить доступ повторно.

Когда требуется больше места, устройство автоматически удаляет кэшированные и временные файлы.

Если фактический объем хранилища на устройстве отличается от указанного в iTunes или Finder

Поскольку Finder и iTunes относят кэшированные файлы к категории «Другое», данные о размере папок «Музыка» и «Видео» могут отличаться. Чтобы просмотреть данные об использованной памяти устройства, перейдите в меню «Настройки» > «Основные» > «Хранилище [устройство]».

Если требуется удалить кэшированные файлы с устройства

Кэшированные и временные файлы удаляются автоматически, когда необходимо увеличить объем хранилища. Их не нужно удалять самостоятельно.

Дополнительная информация

Информация о продуктах, произведенных не компанией Apple, или о независимых веб-сайтах, неподконтрольных и не тестируемых компанией Apple, не носит рекомендательного или одобрительного характера. Компания Apple не несет никакой ответственности за выбор, функциональность и использование веб-сайтов или продукции сторонних производителей. Компания Apple также не несет ответственности за точность или достоверность данных, размещенных на веб-сайтах сторонних производителей. Обратитесь к поставщику за дополнительной информацией.

Дата публикации: 

Что такое кэширование памяти? Как работает кэширование памяти.

Кэширование памяти (часто называемое просто кешированием) — это метод, при котором компьютерные приложения временно хранят данные в основной памяти компьютера (то есть в оперативной памяти или ОЗУ), чтобы обеспечить быстрое извлечение этих данных. ОЗУ, которое используется для временного хранения, называется кешем. Поскольку доступ к ОЗУ происходит значительно быстрее, чем доступ к другим носителям, таким как жесткие диски или сети, кэширование помогает приложениям работать быстрее за счет более быстрого доступа к данным.Кэширование особенно эффективно, когда приложение демонстрирует общий шаблон, в котором оно неоднократно обращается к данным, к которым ранее обращались. Кэширование также полезно для хранения вычислений данных, выполнение которых в противном случае требует много времени. Сохраняя вычисления в кэше, система экономит время, избегая повторения вычислений.

Обзор кэширования памяти

Как работает кэширование памяти?

Кэширование памяти работает, сначала выделяя часть ОЗУ, которая будет использоваться в качестве кеша.Когда приложение пытается прочитать данные, обычно из системы хранения данных, такой как база данных, оно проверяет, существует ли уже нужная запись в кэше. Если это так, то приложение будет читать данные из кеша, тем самым устраняя более медленный доступ к базе данных. Если нужной записи нет в кэше, приложение считывает запись из источника. Когда он извлекает эти данные, он также записывает данные в кеш, чтобы, когда приложению понадобятся те же данные в будущем, оно могло быстро получить их из кеша.

Поскольку размер кэша ограничен, в конечном итоге некоторые данные, уже находящиеся в кэше, придется удалить, чтобы освободить место для новых данных, к которым приложение обращалось последним. Это означает, что системе кэширования нужна стратегия, по которой нужно удалить записи, чтобы освободить место. Стратегия будет зависеть от характера доступа к данным приложения и, как правило, будет пытаться удалить записи, которые, как ожидается, не будут доступны в ближайшее время. Например, стратегия наименее недавно использованного (LRU) удалит запись, последний доступ которой был перед любой другой записью в кэше.Предполагается, что если с момента обращения к записи прошло много времени, доступ к ней, скорее всего, будет невозможен в ближайшее время. Или, другими словами, записи, которые наиболее часто использовались в последнее время, скорее всего, скоро будут использоваться снова. Стратегия наименее часто используемой (LFU) влечет за собой отслеживание количества обращений к каждой записи в кэше и удаление записи с наименьшим количеством обращений. Предполагается, что редко используемая запись вряд ли скоро снова будет использоваться.

Проблема с кешами состоит в том, как минимизировать «промахи кеша», т.е.е., попытки чтения приложением записей, которых нет в кэше. Если у вас слишком много промахов, эффективность вашего кеша снижается. Приложение, которое только читает новые данные, не получит выгоды от кеширования и, по сути, будет демонстрировать более низкую производительность из-за дополнительной работы по проверке кеша, но не находит в нем нужную запись. Одним из способов решения этой проблемы является использование кешей большего размера. Это часто непрактично на одном компьютере, поэтому распределенные кэши являются популярным выбором для ускорения работы приложений, которым требуется доступ к большим наборам данных.Распределенный кеш объединяет оперативную память нескольких компьютеров, подключенных в кластер, так что вы можете создать больший кеш, который может продолжать расти, добавляя больше компьютеров в кластер. Такие технологии, как Hazelcast IMDG, можно использовать в качестве распределенного кластера для ускорения крупномасштабных приложений.

Еще одна проблема кэшей — это риск чтения «устаревших» данных, когда данные в кэше не отражают самые последние данные в базовом источнике. Часто этот риск является приемлемым компромиссом ради производительности приложения.В тех случаях, когда это не так, приложение, обновляющее базовый источник данных, должно обновить соответствующую запись в кэше.

Примеры использования

Одним из наиболее распространенных вариантов использования кэширования памяти является ускорение приложений баз данных, особенно тех, которые выполняют много операций чтения из базы данных. Заменяя часть чтения базы данных чтением из кеша, приложения могут устранить задержку, возникающую из-за частых обращений к базе данных. Этот вариант использования обычно встречается в средах, где наблюдается большой объем обращений к данным, например, на веб-сайте с высокой посещаемостью, который содержит динамический контент из базы данных.

Другой вариант использования включает ускорение запросов, при котором результаты сложного запроса к базе данных хранятся в кэше. Сложные запросы, выполняющие такие операции, как группировка и порядок, могут занять значительное время. Если запросы выполняются повторно, как в случае с информационной панелью бизнес-аналитики (BI), к которой имеют доступ многие пользователи, сохранение результатов в кэше обеспечит большую скорость отклика на этих информационных панелях.

Связанные темы

Кэш JCache / Java

Кэш мисс

Кэш второго уровня гибернации

Дополнительная литература

Пример использования кэширования

Кэширование базы данных

Облако Hazelcast

Облегченное кэширование: Spring Cache + Hazelcast

Класс MemoryCache (System.Runtime.Caching) | Microsoft Docs

В следующем примере объявляется ссылка на экземпляр кэша памяти по умолчанию. Запись кэша использует объект CacheItemPolicy для предоставления сведений об исключении и истечении срока действия записи кэша. Он также использует объект ChangeMonitor для отслеживания состояния исходных данных (то есть файла) в файловой системе.

Класс MemoryCache не допускает null в качестве значения в кэше. Любая попытка добавить или изменить запись кэша со значением null потерпит неудачу.

Тип MemoryCache не реализует области кэша . Поэтому при вызове методов MemoryCache, реализующих базовые методы, содержащие параметр для регионов, не передавайте значение для параметра. Все методы, использующие параметр региона, предоставляют значение по умолчанию null . Например, перегрузка метода MemoryCache.AddOrGetExisting имеет параметр regionName , значение по умолчанию — null .

Этот тип потокобезопасен.

Добавить (CacheItem, CacheItemPolicy)

Вставляет запись кэша в кэш как экземпляр CacheItem и добавляет сведения о том, как эту запись следует исключить.

Добавить (CacheItem, CacheItemPolicy)

При переопределении в производном классе пытается вставить запись кэша в кэш как экземпляр CacheItem и добавляет сведения о том, как эту запись следует исключить.

(Унаследовано от ObjectCache)

Добавить (Строка, Объект, CacheItemPolicy, Строка)

При переопределении в производном классе вставляет запись кэша в кэш, указывая информацию о том, как эта запись будет исключена.

(Унаследовано от ObjectCache)

Добавить (Строка, Объект, DateTimeOffset, Строка)

При переопределении в производном классе вставляет запись кэша в кэш без перезаписи любой существующей записи кэша.

(Унаследовано от ObjectCache)

AddOrGetExisting (CacheItem, CacheItemPolicy)

Добавляет запись кэша в кэш, используя указанный экземпляр CacheItem и сведения о том, как удалить запись.

AddOrGetExisting (Строка, Объект, CacheItemPolicy, Строка)

Вставляет запись кэша в кэш, используя указанный ключ и значение, а также указанные сведения о том, как она должна быть удалена.

AddOrGetExisting (строка, объект, DateTimeOffset, строка)

Добавляет запись кэша в кэш, используя указанный ключ, значение и абсолютное значение срока действия.

Содержит (String, String)

Определяет, существует ли в кэше запись кэша.

CreateCacheEntryChangeMonitor (IEnumerable , String)

Создает объект CacheEntryChangeMonitor, который может запускать события в ответ на изменения в указанных записях кэша.

Утилизировать ()

Освобождает все ресурсы, которые используются текущим экземпляром класса MemoryCache.

Равно (объект)

Определяет, равен ли указанный объект текущему объекту.

(Унаследовано от Object)

Получить (Строка, Строка)

Возвращает запись из кеша.

GetCacheItem (Строка; Строка)

Возвращает указанную запись из кеша как экземпляр CacheItem.

GetCount (строка)

Возвращает общее количество записей кэша в кэше.

GetEnumerator ()

Создает перечислитель, который можно использовать для перебора коллекции записей кэша.

GetHashCode ()

Служит хэш-функцией по умолчанию.

(Унаследовано от Object)

GetLastSize (строка)

Получает размер названной области.

GetType ()

Получает тип текущего экземпляра.

(Унаследовано от Object)

GetValues ​​(IEnumerable , String)

Возвращает набор записей кэша, соответствующих указанным ключам.

GetValues ​​(String, String [])

Получает набор записей кэша, соответствующих указанным ключам.

(Унаследовано от ObjectCache)

MemberwiseClone ()

Создает мелкую копию текущего объекта.

(Унаследовано от Object)

Удалить (String, CacheEntryRemovedReason, String)

Удаляет запись из кэша по причине.

Удалить (Строка, Строка)

Удаляет запись из кэша.

Установить (CacheItem, CacheItemPolicy)

Вставляет запись кэша в кэш, используя экземпляр CacheItem для предоставления ключа и значения для записи кэша.

Установить (Строка, Объект, CacheItemPolicy, Строка)

Вставляет запись кэша в кэш, используя ключ и значение и вытеснение.

Установить (Строка, Объект, DateTimeOffset, Строка)

Вставляет запись кэша в кэш, используя ключ и значение, и указывает подробности истечения срока действия.

Нанизывать()

Возвращает строку, представляющую текущий объект.

(Унаследовано от Object)

Обрезать (Int32)

Удаляет указанный процент записей кэша из объекта кэша.

CopyToDataTable (IEnumerable )

Возвращает DataTable, который содержит копии объектов DataRow, учитывая входной объект IEnumerable , где универсальный параметр T — DataRow.

CopyToDataTable (IEnumerable , DataTable, LoadOption)

Копирует объекты DataRow в указанный DataTable, учитывая входной объект IEnumerable , где универсальным параметром T является DataRow.

CopyToDataTable (IEnumerable , DataTable, LoadOption, FillErrorEventHandler)

Копирует объекты DataRow в указанный DataTable, учитывая входной объект IEnumerable , где универсальным параметром T является DataRow.

Агрегат (IEnumerable , Func )

Применяет к последовательности функцию накопителя.

Агрегат (IEnumerable , TAccumulate, Func )

Применяет функцию накопителя к последовательности. Указанное начальное значение используется как начальное значение аккумулятора.

Агрегат (IEnumerable , TAccumulate, Func , Func )

Применяет функцию накопителя к последовательности. Указанное начальное значение используется как начальное значение аккумулятора, а указанная функция используется для выбора значения результата.

Все (IEnumerable , Func )

Определяет, все ли элементы последовательности удовлетворяют условию.

Любой (IEnumerable )

Определяет, содержит ли последовательность какие-либо элементы.

Любой (IEnumerable , Func )

Определяет, удовлетворяет ли какой-либо элемент последовательности условию.

Добавить (IEnumerable , TSource)

Добавляет значение в конец последовательности.

AsEnumerable (IEnumerable )

Возвращает ввод, набранный как IEnumerable .

Среднее значение (IEnumerable , Func )

Вычисляет среднее значение последовательности Decimal значений, полученных в результате применения функции преобразования к каждому элементу входной последовательности.

Среднее значение (IEnumerable , Func )

Вычисляет среднее значение последовательности Double значений, полученных в результате применения функции преобразования к каждому элементу входной последовательности.

Среднее значение (IEnumerable , Func )

Вычисляет среднее значение последовательности значений Int32, полученных в результате применения функции преобразования к каждому элементу входной последовательности.

Среднее значение (IEnumerable , Func )

Вычисляет среднее значение последовательности значений Int64, полученных в результате применения функции преобразования к каждому элементу входной последовательности.

Среднее значение (IEnumerable , Func >)

Вычисляет среднее для последовательности значений Decimal обнуляемого типа, получаемых в результате применения функции преобразования к каждому элементу входной последовательности.

Среднее значение (IEnumerable , Func >)

Вычисляет среднее для последовательности значений Double обнуляемого типа, полученных в результате применения функции преобразования к каждому элементу входной последовательности.

Среднее значение (IEnumerable , Func >)

Вычисляет среднее значение последовательности значений Int32 обнуляемого типа, получаемых в результате применения функции преобразования к каждому элементу входной последовательности.

Среднее значение (IEnumerable , Func >)

Вычисляет среднее значение последовательности значений Int64 обнуляемого типа, получаемых в результате применения функции преобразования к каждому элементу входной последовательности.

Среднее значение (IEnumerable , Func >)

Вычисляет среднее для последовательности значений Single обнуляемого типа, получаемых в результате применения функции преобразования к каждому элементу входной последовательности.

Среднее значение (IEnumerable , Func )

Вычисляет среднее значение последовательности значений Single, полученных в результате применения функции преобразования к каждому элементу входной последовательности.

Приведение (IEnumerable)

Приводит элементы IEnumerable к указанному типу.

Concat (IEnumerable , IEnumerable )

Объединяет две последовательности.

Содержит (IEnumerable , TSource)

Определяет, содержит ли последовательность указанный элемент, с помощью компаратора проверки на равенство по умолчанию.

Содержит (IEnumerable , TSource, IEqualityComparer )

Определяет, содержит ли последовательность указанный элемент, используя указанный IEqualityComparer .

Счетчик (IEnumerable )

Возвращает количество элементов в последовательности.

Счетчик (IEnumerable , Func )

Возвращает число, которое представляет, сколько элементов в указанной последовательности удовлетворяют условию.

DefaultIfEmpty (IEnumerable )

Возвращает элементы указанной последовательности или значение по умолчанию параметра типа в одноэлементной коллекции, если последовательность пуста.

DefaultIfEmpty (IEnumerable , TSource)

Возвращает элементы указанной последовательности или указанное значение в одноэлементной коллекции, если последовательность пуста.

Отдельный (IEnumerable )

Возвращает отдельные элементы из последовательности, используя компаратор проверки на равенство по умолчанию для сравнения значений.

Отдельный (IEnumerable , IEqualityComparer )

Возвращает отдельные элементы из последовательности, используя указанный IEqualityComparer для сравнения значений.

ElementAt (IEnumerable , Int32)

Возвращает элемент по указанному индексу в последовательности.

ElementAtOrDefault (IEnumerable , Int32)

Возвращает элемент по указанному индексу в последовательности или значение по умолчанию, если индекс выходит за пределы допустимого диапазона.

Кроме (IEnumerable , IEnumerable )

Создает заданную разность двух последовательностей, используя для сравнения значений компаратор проверки на равенство по умолчанию.

Кроме (IEnumerable , IEnumerable , IEqualityComparer )

Создает заданную разницу двух последовательностей, используя указанный IEqualityComparer для сравнения значений.

Первый (IEnumerable )

Возвращает первый элемент последовательности.

Первый (IEnumerable , Func )

Возвращает первый элемент в последовательности, удовлетворяющей указанному условию.

FirstOrDefault (IEnumerable )

Возвращает первый элемент последовательности или значение по умолчанию, если последовательность не содержит элементов.

FirstOrDefault (IEnumerable , Func )

Возвращает первый элемент последовательности, удовлетворяющий условию, или значение по умолчанию, если такой элемент не найден.

GroupBy (IEnumerable , Func )

Группирует элементы последовательности в соответствии с заданной функцией переключателя клавиш.

GroupBy (IEnumerable , Func , IEqualityComparer )

Группирует элементы последовательности в соответствии с заданной функцией селектора ключей и сравнивает ключи с помощью указанного компаратора.

GroupBy (IEnumerable , Func , Func )

Группирует элементы последовательности в соответствии с заданной функцией переключателя клавиш и проецирует элементы для каждой группы с помощью указанной функции.

GroupBy (IEnumerable , Func , Func , IEqualityComparer )

Группирует элементы последовательности в соответствии с функцией переключателя клавиш.Ключи сравниваются с помощью компаратора, и элементы каждой группы проецируются с помощью указанной функции.

GroupBy (IEnumerable , Func , Func , TResult>)

Группирует элементы последовательности в соответствии с заданной функцией селектора ключа и создает значение результата из каждой группы и ее ключа.

GroupBy (IEnumerable , Func , Func , TResult>, IEqualityComparer )

Группирует элементы последовательности в соответствии с заданной функцией селектора ключа и создает значение результата из каждой группы и ее ключа.Ключи сравниваются с использованием указанного компаратора.

GroupBy (IEnumerable , Func , Func , Func , TResult>)

Группирует элементы последовательности в соответствии с заданной функцией селектора ключа и создает значение результата из каждой группы и ее ключа. Элементы каждой группы проецируются с помощью указанной функции.

GroupBy (IEnumerable , Func , Func , Func , TResult>, IEqualityComparer )

Группирует элементы последовательности в соответствии с заданной функцией селектора ключа и создает значение результата из каждой группы и ее ключа. Ключевые значения сравниваются с помощью указанного компаратора, а элементы каждой группы проецируются с помощью указанной функции.

GroupJoin (IEnumerable , IEnumerable , Func , Func , Func , TResult>)

Сопоставляет элементы двух последовательностей на основе равенства ключей и группирует результаты. Для сравнения ключей используется компаратор проверки на равенство по умолчанию.

GroupJoin (IEnumerable , IEnumerable , Func , Func , Func , TResult>, IEqualityComparer )

Сопоставляет элементы двух последовательностей на основе ключевого равенства и группирует результаты.Указанный компаратор IEqualityComparer используется для сравнения ключей.

Пересечь (IEnumerable , IEnumerable )

Создает заданное пересечение двух последовательностей с использованием компаратора проверки на равенство по умолчанию для сравнения значений.

Пересечь (IEnumerable , IEnumerable , IEqualityComparer )

Создает заданное пересечение двух последовательностей, используя указанный IEqualityComparer для сравнения значений.

Присоединитесь к (IEnumerable , IEnumerable , Func , Func , Func )

Сопоставляет элементы двух последовательностей на основе совпадающих ключей. Для сравнения ключей используется компаратор проверки на равенство по умолчанию.

Присоединитесь к (IEnumerable , IEnumerable , Func , Func , Func , IEqualityComparer )

Сопоставляет элементы двух последовательностей на основе совпадающих ключей.Указанный компаратор IEqualityComparer используется для сравнения ключей.

Последний (IEnumerable )

Возвращает последний элемент последовательности.

Последний (IEnumerable , Func )

Возвращает последний элемент последовательности, удовлетворяющий указанному условию.

LastOrDefault (IEnumerable )

Возвращает последний элемент последовательности или значение по умолчанию, если последовательность не содержит элементов.

LastOrDefault (IEnumerable , Func )

Возвращает последний элемент последовательности, удовлетворяющий условию, или значение по умолчанию, если такой элемент не найден.

LongCount (IEnumerable )

Возвращает Int64, представляющий общее количество элементов в последовательности.

LongCount (IEnumerable , Func )

Возвращает Int64, который представляет, сколько элементов в последовательности удовлетворяют условию.

Макс (IEnumerable )

Возвращает максимальное значение в общей последовательности.

Макс (IEnumerable , Func )

Вызывает функцию преобразования для каждого элемента последовательности и возвращает максимальное значение Decimal.

Макс (IEnumerable , Func )

Вызывает функцию преобразования для каждого элемента последовательности и возвращает максимальное значение Double.

Макс (IEnumerable , Func )

Вызывает функцию преобразования для каждого элемента последовательности и возвращает максимальное значение Int32.

Макс (IEnumerable , Func )

Вызывает функцию преобразования для каждого элемента последовательности и возвращает максимальное значение Int64.

Макс (IEnumerable , Func >)

Вызывает функцию преобразования для каждого элемента последовательности и возвращает максимальное значение Decimal обнуляемого типа.

Макс (IEnumerable , Func >)

Вызывает функцию преобразования для каждого элемента последовательности и возвращает максимальное значение Double обнуляемого типа.

Макс (IEnumerable , Func >)

Вызывает функцию преобразования для каждого элемента последовательности и возвращает максимальное значение Int32 обнуляемого типа.

Макс (IEnumerable , Func >)

Вызывает функцию преобразования для каждого элемента последовательности и возвращает максимальное значение Int64 обнуляемого типа.

Макс (IEnumerable , Func >)

Вызывает функцию преобразования для каждого элемента последовательности и возвращает максимальное значение Single обнуляемого типа.

Макс (IEnumerable , Func )

Вызывает функцию преобразования для каждого элемента последовательности и возвращает максимальное значение Single.

Макс (IEnumerable , Func )

Вызывает функцию преобразования для каждого элемента универсальной последовательности и возвращает максимальное результирующее значение.

Мин (IEnumerable )

Возвращает минимальное значение в общей последовательности.

Мин (IEnumerable , Func )

Вызывает функцию преобразования для каждого элемента последовательности и возвращает минимальное значение Decimal.

Мин (IEnumerable , Func )

Вызывает функцию преобразования для каждого элемента последовательности и возвращает минимальное значение Double.

Мин (IEnumerable , Func )

Вызывает функцию преобразования для каждого элемента последовательности и возвращает минимальное значение Int32.

Мин (IEnumerable , Func )

Вызывает функцию преобразования для каждого элемента последовательности и возвращает минимальное значение Int64.

Мин (IEnumerable , Func >)

Вызывает функцию преобразования для каждого элемента последовательности и возвращает минимальное значение Decimal обнуляемого типа.

Мин (IEnumerable , Func >)

Вызывает функцию преобразования для каждого элемента последовательности и возвращает минимальное значение Double обнуляемого типа.

Мин (IEnumerable , Func >)

Вызывает функцию преобразования для каждого элемента последовательности и возвращает минимальное обнуляемое значение Int32.

Мин (IEnumerable , Func >)

Вызывает функцию преобразования для каждого элемента последовательности и возвращает минимальное обнуляемое значение Int64.

Мин (IEnumerable , Func >)

Вызывает функцию преобразования для каждого элемента последовательности и возвращает минимальное значение Single обнуляемого типа.

Мин (IEnumerable , Func )

Вызывает функцию преобразования для каждого элемента последовательности и возвращает минимальное значение Single.

Мин (IEnumerable , Func )

Вызывает функцию преобразования для каждого элемента универсальной последовательности и возвращает минимальное результирующее значение.

OfType (IEnumerable)

Фильтрует элементы IEnumerable на основе указанного типа.

OrderBy (IEnumerable , Func )

Сортирует элементы последовательности в порядке возрастания в соответствии с ключом.

OrderBy (IEnumerable , Func , IComparer )

Сортирует элементы последовательности в порядке возрастания с использованием указанного компаратора.

OrderByDescending (IEnumerable , Func )

Сортирует элементы последовательности в порядке убывания в соответствии с ключом.

OrderByDescending (IEnumerable , Func , IComparer )

Сортирует элементы последовательности в порядке убывания с помощью указанного компаратора.

Добавить (IEnumerable , TSource)

Добавляет значение в начало последовательности.

Обратный (IEnumerable )

Изменяет порядок элементов в последовательности.

Выберите (IEnumerable , Func )

Проецирует каждый элемент последовательности в новую форму.

Выберите (IEnumerable , Func )

Проецирует каждый элемент последовательности в новую форму путем включения индекса элемента.

SelectMany (IEnumerable , Func >)

Проецирует каждый элемент последовательности в объект IEnumerable и объединяет полученные последовательности в одну последовательность.

SelectMany (IEnumerable , Func >)

Проецирует каждый элемент последовательности в IEnumerable и объединяет результирующие последовательности в одну последовательность. Индекс каждого исходного элемента используется в проецируемой форме этого элемента.

SelectMany (IEnumerable , Func >, Func )

Проецирует каждый элемент последовательности в IEnumerable , объединяет результирующие последовательности в одну последовательность и вызывает функцию выбора результата для каждого элемента в ней.

SelectMany (IEnumerable , Func >, Func )

Проецирует каждый элемент последовательности в IEnumerable , объединяет результирующие последовательности в одну последовательность и вызывает функцию выбора результата для каждого элемента в ней. Индекс каждого исходного элемента используется в промежуточной прогнозируемой форме этого элемента.

SequenceEqual (IEnumerable , IEnumerable )

Определяет, равны ли две последовательности, сравнивая элементы с помощью компаратора равенства по умолчанию для их типа.

SequenceEqual (IEnumerable , IEnumerable , IEqualityComparer )

Определяет, равны ли две последовательности, сравнивая их элементы с помощью указанного IEqualityComparer .

Один (IEnumerable )

Возвращает единственный элемент последовательности и выдает исключение, если в последовательности нет ровно одного элемента.

Один (IEnumerable , Func )

Возвращает единственный элемент последовательности, который удовлетворяет указанному условию, и выдает исключение, если существует более одного такого элемента.

SingleOrDefault (IEnumerable )

Возвращает единственный элемент последовательности или значение по умолчанию, если последовательность пуста; этот метод вызывает исключение, если в последовательности более одного элемента.

SingleOrDefault (IEnumerable , Func )

Возвращает единственный элемент последовательности, который удовлетворяет указанному условию или значению по умолчанию, если такой элемент не существует; этот метод вызывает исключение, если условию удовлетворяет более одного элемента.

Пропустить (IEnumerable , Int32)

Обходит указанное количество элементов в последовательности, а затем возвращает оставшиеся элементы.

SkipWhile (IEnumerable , Func )

Обходит элементы в последовательности, пока выполняется указанное условие, а затем возвращает оставшиеся элементы.

SkipWhile (IEnumerable , Func )

Обходит элементы в последовательности, пока выполняется указанное условие, а затем возвращает оставшиеся элементы. Индекс элемента используется в логике функции предиката.

Сумма (IEnumerable , Func )

Вычисляет сумму последовательности Decimal значений, полученных в результате применения функции преобразования к каждому элементу входной последовательности.

Сумма (IEnumerable , Func )

Вычисляет сумму последовательности значений Double, полученных в результате применения функции преобразования к каждому элементу входной последовательности.

Сумма (IEnumerable , Func )

Вычисляет сумму последовательности значений Int32, полученных в результате применения функции преобразования к каждому элементу входной последовательности.

Сумма (IEnumerable , Func )

Вычисляет сумму последовательности значений Int64, полученных в результате применения функции преобразования к каждому элементу входной последовательности.

Сумма (IEnumerable , Func >)

Вычисляет сумму последовательности значений Decimal обнуляемого типа, получаемых в результате применения функции преобразования к каждому элементу входной последовательности.

Сумма (IEnumerable , Func >)

Вычисляет сумму последовательности значений Double обнуляемого типа, полученных в результате применения функции преобразования к каждому элементу входной последовательности.

Сумма (IEnumerable , Func >)

Вычисляет сумму последовательности значений Int32 обнуляемого типа, полученных в результате применения функции преобразования к каждому элементу входной последовательности.

Сумма (IEnumerable , Func >)

Вычисляет сумму последовательности значений Int64 обнуляемого типа, полученных в результате применения функции преобразования к каждому элементу входной последовательности.

Сумма (IEnumerable , Func >)

Вычисляет сумму последовательности значений Single обнуляемого типа, получаемых в результате применения функции преобразования к каждому элементу входной последовательности.

Сумма (IEnumerable , Func )

Вычисляет сумму последовательности значений Single, полученных в результате применения функции преобразования к каждому элементу входной последовательности.

Возьмите (IEnumerable , Int32)

Возвращает указанное количество смежных элементов с начала последовательности.

TakeWhile (IEnumerable , Func )

Возвращает элементы из последовательности, пока выполняется указанное условие.

TakeWhile (IEnumerable , Func )

Возвращает элементы из последовательности, пока выполняется указанное условие. Индекс элемента используется в логике функции предиката.

ToArray (IEnumerable )

Создает массив из IEnumerable .

ToDictionary (IEnumerable , Func )

Создает Dictionary из IEnumerable в соответствии с заданной функцией селектора ключа.

ToDictionary (IEnumerable , Func , IEqualityComparer )

Создает Dictionary из IEnumerable в соответствии с заданной функцией селектора ключей и устройством сравнения ключей.

ToDictionary (IEnumerable , Func , Func )

Создает Dictionary из IEnumerable в соответствии с указанными функциями селектора ключей и элементов.

ToDictionary (IEnumerable , Func , Func , IEqualityComparer )

Создает Dictionary из IEnumerable в соответствии с заданной функцией селектора ключа, компаратором и функцией селектора элемента.

ToHashSet (IEnumerable )

Создает HashSet из IEnumerable .

ToHashSet (IEnumerable , IEqualityComparer )

Создает HashSet из IEnumerable с помощью компаратора для сравнения ключей.

ToList (IEnumerable )

Создает List из IEnumerable .

ToLookup (IEnumerable , Func )

Создает Lookup из IEnumerable в соответствии с указанной функцией селектора ключа.

ToLookup (IEnumerable , Func , IEqualityComparer )

Создает Lookup из IEnumerable в соответствии с заданной функцией селектора ключей и компаратором ключей.

ToLookup (IEnumerable , Func , Func )

Создает Lookup из IEnumerable в соответствии с указанными функциями селектора ключей и элементов.

ToLookup (IEnumerable , Func , Func , IEqualityComparer )

Создает Lookup из IEnumerable в соответствии с заданной функцией селектора ключа, компаратором и функцией селектора элемента.

Союз (IEnumerable , IEnumerable )

Создает объединение двух последовательностей с помощью компаратора проверки на равенство по умолчанию.

Союз (IEnumerable , IEnumerable , IEqualityComparer )

Создает объединение двух последовательностей с помощью указанного IEqualityComparer .

Где (IEnumerable , Func )

Фильтрует последовательность значений на основе предиката.

Где (IEnumerable , Func )

Фильтрует последовательность значений на основе предиката. Индекс каждого элемента используется в логике функции предиката.

Zip (IEnumerable , IEnumerable , Func )

Применяет указанную функцию к соответствующим элементам двух последовательностей, создавая последовательность результатов.

AsParallel (IEnumerable)

Разрешает распараллеливание запроса.

AsParallel (IEnumerable )

Разрешает распараллеливание запроса.

AsQueryable (IEnumerable)

Преобразует IEnumerable в IQueryable.

AsQueryable (IEnumerable )

Преобразует универсальный IEnumerable в универсальный IQueryable .

Предки (IEnumerable )

Возвращает коллекцию элементов, которая содержит предков каждого узла в исходной коллекции.

Предки (IEnumerable , XName)

Возвращает отфильтрованную коллекцию элементов, которая содержит предков каждого узла в исходной коллекции. В коллекцию включаются только элементы с совпадающим XName.

DescendantNodes (IEnumerable )

Возвращает коллекцию узлов-потомков каждого документа и элемента в исходной коллекции.

Потомки (IEnumerable )

Возвращает коллекцию элементов, которая содержит дочерние элементы каждого элемента и документа в исходной коллекции.

Потомки (IEnumerable , XName)

Возвращает отфильтрованную коллекцию элементов, которая содержит дочерние элементы каждого элемента и документа в исходной коллекции.В коллекцию включаются только элементы с совпадающим XName.

Элементы (IEnumerable )

Возвращает коллекцию дочерних элементов каждого элемента и документа в исходной коллекции.

Элементы (IEnumerable , XName)

Возвращает отфильтрованную коллекцию дочерних элементов каждого элемента и документа в исходной коллекции.В коллекцию включаются только элементы с совпадающим XName.

InDocumentOrder (IEnumerable )

Возвращает коллекцию узлов, содержащую все узлы в исходной коллекции, отсортированные в порядке документов.

Узлы (IEnumerable )

Возвращает коллекцию дочерних узлов каждого документа и элемента в исходной коллекции.

Удалить (IEnumerable )

Удаляет каждый узел в исходной коллекции из его родительского узла.

Modern Caching 101: Что такое кэш в памяти, когда и как его использовать

Предприятия создают и используют больше данных, чем когда-либо прежде. В прогнозе IDC Global DataSphere Forecast в настоящее время оценивается, что в 2020 году предприятия будут создавать и использовать 6.4 зеттабайта новых данных. По данным IDC, с точки зрения того, какие типы новых данных создаются, данные о производительности — или операционные данные, данные о клиентах и ​​продажах, а также встроенные данные — являются наиболее быстрорастущей категорией. Однако по мере роста использования приложений и объемов данных проблемы с корпоративными системами управления данными продолжают возникать.

Одна из этих ключевых проблем — снижение производительности. Современным цифровым приложениям приходится иметь дело с тысячами — даже миллионами — пользователей, со все более сложными данными, а для работы большинства приложений требуется все больше и больше данных.Веб-приложения постоянно перегружены данными, не говоря уже о необходимости улучшить взаимодействие с конечным пользователем и увеличить показатели и отслеживание. Кроме того, современные средства бизнес-аналитики и отчетности требуют постоянно увеличивающейся скорости и большего количества обновлений в реальном времени. Конечно, большей части этого невозможно достичь в стандартных средах хранилищ данных.

По мере роста рабочих нагрузок и появления новых способов использования данных задача предоставления простого и эффективного метода обеспечения оптимальной задержки и обработки как запланированных, так и незапланированных пиков становится еще более сложной.Чтобы справиться с этим, архитекторы данных и инженеры данных могут использовать методы кэширования баз данных для повышения производительности своих приложений и инструментов бизнес-аналитики.

В этой статье мы обсудим, что такое кеширование, различные варианты использования и лучший подход для каждого из них, чтобы ускорить доступ к данным и снизить затраты. Мы также представим некоторые из наиболее популярных инструментов кэширования и их относительные преимущества.

Кэширование: что, почему и где

Кэширование — это метод, используемый для управления часто используемыми данными в памяти.Этот метод облегчает доступ к данным, а также снижает нагрузку на основные хранилища данных. Кэширование может не только повысить производительность; он также может улучшить масштабируемость и доступность приложения.

Caching имеет проверенный опыт оказания помощи компаниям любого размера в повышении производительности приложений. Фактически, современные службы кеширования предоставляют гораздо больше, чем просто быстрое кеширование ключей. Но чтобы понять, что такое кеширование и куда оно направляется, давайте сначала рассмотрим основы.

Рисунок 1: RAM (изображение запаса)

Типы шаблонов кэширования

Различные решения для кэширования поддерживают разные реализации, у каждой из которых есть свои плюсы и минусы. Поэтому архитекторы данных и инженеры-программисты должны подумать, какое решение поддерживает их из коробки, и дизайн, который лучше всего соответствует потребностям команды, до внедрения.

Сквозное чтение (отложенная загрузка)

Приложения, использующие шаблон кэширования со сквозным чтением, по сути, рассматривают кеш как основную базу данных.При поиске определенного идентификатора приложение сначала попадает в кеш; если данные отсутствуют, то кеш будет отвечать за извлечение данных из основной базы данных и их обновление.

Рисунок 2: Как приложения используют шаблон сквозного кэширования (также известный как ленивая загрузка)

Сквозная запись

Шаблон кэширования со сквозной записью аналогичен шаблону сквозного чтения в том, что вместо записи непосредственно в основную базу данных приложение записывает в кэш, как если бы это была основная база данных.Затем кеш записывает в основную базу данных. Эта запись в кэш выполняется синхронно и, в свою очередь, влияет на задержку записи.

Рисунок 3: Шаблон кэширования со сквозной записью

Обратная запись

Кэширование с отложенной записью использует тот же подход, что и сквозная запись, за исключением того, что запись в основную базу данных выполняется асинхронно. Это означает, что задержка записи ограничена только задержкой кеша. Однако, поскольку он непостоянен, существует риск потери данных при неработающем кэше.При этом некоторые передовые решения для кэширования обеспечивают как производительность, так и отсутствие потери данных в случае сбоя.

Рисунок 4. Шаблон кэширования с отложенной записью

Политика выселения

Вы не можете просто обращаться со своим кешем, как с обычной базой данных, в которой хранятся все когда-либо введенные данные. Это связано с соотношением стоимости и производительности, поскольку самый быстрый уровень данных (ОЗУ) дороже, чем более медленные уровни (твердотельные накопители и жесткие диски).

Вместо этого в таких случаях можно использовать политику выселения, чтобы предотвратить превышение максимального размера кэша.Кэш достигает этого, удаляя элементы в соответствии с правилами, установленными политикой выселения. Есть несколько методов, которые вы можете реализовать в зависимости от того, что, по мнению архитектора данных, лучше всего подойдет для вашего приложения.

Эти методы включают:

  • Наименее недавно использованные (LRU): Удаляет данные, которые наименее недавно использовались первыми.
  • Наименее часто используемые (LFU): Вместо удаления данных, которые использовались наименее недавно (как в случае с LRU), он удаляет данные, которые использовались наименее часто.Это означает, что данные, которые должны быть удалены, могли использоваться недавно, но не так часто, как остальные данные.
  • Последний раз использованный (MRU): В отличие от LRU, MRU удаляет данные, которые в основном использовались недавно.
  • Первый пришел — первый ушел (FIFO): Эта политика выселения удаляет данные, которые были добавлены первыми или наименее недавно. Это не связано с использованием и основывается исключительно на том, когда данные были введены в кеш.

У каждого подхода есть свои преимущества и недостатки.В конечном итоге цель всех этих политик — хранить на самом быстром уровне только те данные, которые вам нужны. Но этих политик не всегда достаточно. С этой целью некоторые более продвинутые поставщики кэш-памяти в памяти предлагают дополнительную опцию:

  • Business-Policy Driven : Это позволяет архитекторам данных настраивать политику удаления приложения на основе более детального набора правил и логического подхода, в отличие от прямого LRU или FIFO.Это предоставляет полный контроль над тем, какие данные сохраняются в кеше и когда они должны быть удалены на SSD или диск в соответствии с логикой бизнес-потребностей, а также позволяет оптимизировать затраты и производительность на основе SLA.

Типы решений для кэширования

Решения

для кэширования могут принимать различные форматы. Хотя метод, который может сначала прийти в голову архитекторам данных, — это кэширование «ключ-значение», это не единственный вариант, поскольку некоторые системы кеширования предоставляют разработчикам дополнительные возможности.

Кэширование значения ключа

Некоторые кэши основаны на хранилище «ключ-значение». По сути, это означает, что вы можете предоставить хранилищу данных уникальный ключ, и он вернет соответствующее значение обратно. Поскольку все это выполняется в памяти, они обычно используются разработчиками в качестве слоев кеширования.

Хотя некоторые хранилища ключей и значений ограничены с точки зрения типов данных, которые они могут хранить, есть некоторые версии, которые допускают использование нескольких типов данных, таких как списки, массивы и наборы.

Вообще говоря, уровней кэширования «ключ-значение» обычно первыми обращаются к разработчикам технологий, но их не всегда достаточно. В простых случаях решение «ключ-значение» часто бывает быстрым и эффективным. Однако по мере роста объема данных и количества запросов пользователей архитекторы сталкиваются с новыми проблемами, такими как невозможность индексирования по более чем одному критерию (добавление вторичных индексов).

В таких случаях хранилища «ключ-значение» обычно предлагают возможность дублировать все хранилище данных, чтобы его можно было проиндексировать в соответствии с новым ключом. Но этот процесс требует больших затрат на оборудование (дороже) и негибок. Далее, более сложные отношения (напр.g., иерархический и многие-ко-многим) не могут быть реализованы, что приводит к зависанию решения.

Полностью индексируемое кэширование в памяти

Архитекторы данных не ограничиваются кэшированием в системах кэширования «ключ-значение». Они также могут воспользоваться вычислительными решениями в оперативной памяти, которые предлагают поддержку SQL. Это включает в себя полностью расширенные возможности индексирования, такие как наличие нескольких вторичных индексов, а также индексирование по точному совпадению, диапазонам, составным, текстам и полям геопространственных данных.

Кроме того, некоторые решения для кэширования поддерживают полные API-интерфейсы SQL, которые обеспечивают более гибкое разделение данных и легкую миграцию из основного хранилища данных.

Они также обеспечивают расширенное индексирование и поддержку SQL, что позволяет легко выполнять аналитику по запросу и создавать отчеты бизнес-аналитики. Без поддержки SQL или расширенного индексирования агрегаты должны быть предварительно определены для удовлетворительной производительности, что требует большого количества кодирования.

Сравнение расширенного кэширования с простыми решениями для кэширования

Расширенное кэширование Простое кэширование
Поддержка хранилища ключевых значений
Развертывание в облаке
Поддержка гибридного развертывания
Решение горизонтального масштабирования
Безопасность корпоративного уровня
Базовое многоуровневое хранение данных RAM-SSD-Disk (LRU)
Нативное вторичное индексирование
Агрегации на стороне сервера на лету
Полное соответствие SQL
Сильная согласованность
Расширенное многоуровневое управление данными для бизнеса
РСУБД Интеграция в один клик
Увеличение и уменьшение масштаба в режиме онлайн
Развертывание в один клик в локальной / облачной и гибридной среде

Зачем нужно кэширование базы данных

Независимо от шаблона проектирования или базы данных, на которую вы полагаетесь, реализация уровня кэширования может занять время и добавить некоторую сложность к вашему общему дизайну.

Если это так, зачем вообще это реализовывать?

Архитектура данных требует кэширования данных, поскольку локальное хранение данных в памяти может помочь уменьшить такие проблемы, как длительное время задержки между запросами и высокая степень параллелизма пользователей. Кэширование в памяти также может помочь сократить время выполнения запросов и пакетных заданий. Задания, на выполнение которых раньше уходили часы, можно сократить до минут, а задания, которые занимали минуты, — до секунд. В современном мире, где 53% пользователей могут покинуть веб-сайт, загрузка которого занимает более 3 секунд, скорость имеет решающее значение.

Кроме того, некоторые системы кэширования, которые предоставляются в виде услуг, могут не только уменьшить задержку, но и эластично масштабироваться. Таким образом, если объем использования увеличивается или, например, вы испытываете неожиданный пик использования, производительность не снижается, и ваша команда избавляется от необходимости тратить время и усилия на ручное масштабирование. Благодаря динамическому масштабированию вы можете избежать избыточного выделения ресурсов в частных или общедоступных облаках.

Обзор преимуществ кэширования

Правильная платформа кэширования может помочь организациям:

  • Ускорение цифровых приложений
  • Поддержка нескольких одновременных клиентов
  • Обработка пиковых нагрузок
  • Сократить окно пакетной отчетности
  • Ускорение бизнес-аналитики и создание отчетов бизнес-аналитики на основе свежих данных
  • Разгрузить устаревшую инфраструктуру

Примеры использования кеширования

Теперь, когда мы знаем, что такое кеширование, давайте рассмотрим несколько реальных примеров того, как кэширование в памяти — и в данном случае интеллектуальные кеши в памяти — может улучшить бизнес-процессы.

Система отчетности о торговых рисках в реальном времени

Многие банковские и финансовые учреждения по-прежнему полагаются на расчеты «овернайт», чтобы предоставить им модели риска, оценки кредита и потенциальную подверженность рынку. У них часто есть сотни приложений, которые необходимо постоянно синхронизировать друг с другом для поддержки своих аналитиков, трейдеров и обычных сотрудников.

Но медленные базы данных и хранилища данных могут затруднять доступ к данным, приложениям и моделям, работающим в этих системах.

Это особенно актуально для этого варианта использования, когда банк изо всех сил пытался справиться со всеми своими потребностями в данных. Банку необходимо было обрабатывать все свои современные модели, которые были подключены к сотням источников данных — на которые часто влияли изменения, происходящие каждую минуту, — чтобы точно управлять рисками. Обновление систем каждую ночь, поскольку их хранилища данных не могли справиться с наплывом данных, представляло серьезный риск.

Чтобы снизить этот риск, банк выбрал кэш в памяти, в котором хранятся данные за последние 24 часа из нескольких источников данных, загруженных в кэш, и который предлагает расширенное индексирование и полную поддержку SQL.Это позволило клиентам выполнять расчет анализа рисков в реальном времени на оперативных данных.

Эта модель предлагает значительные преимущества, в частности, для финансовых учреждений, и уже была принята большинством крупных банков.

Пакетное ускорение для ведущей авиакомпании

Слияния компаний и партнерства часто требуют интеграции систем. Часто этим процессом управляют пакетные задания, которые помогают управлять потоками данных. Однако, в частности, в крупных компаниях слияние и интеграция данных может происходить медленно, что снижает производительность и качество обслуживания клиентов.

Две авиакомпании недавно объединились, и им необходимо было интегрировать свои системы управления экипажами, которые отвечали за обработку смен членов экипажа и за то, какими рейсами они будут лететь. Кроме того, политика профсоюзов авиакомпаний позволяла членам экипажа менять рейсы.

Из-за множества возможных рисков и стресса, которые могли возникнуть из-за того, что члены экипажа не знали, будут ли одобрены их запросы на смену рейсов, авиакомпания была по контракту обязана завершить этот пакетный процесс в течение четырех часов.

Это была проблема: пакетные задания занимали девять часов в стандартных базах данных SQL и в лучшем случае половину — в базах данных NoSQL, что не соответствовало четырехчасовому соглашению об уровне обслуживания.

Чтобы решить эту проблему, компании перешли на систему кэширования в памяти, которая предложила платформу распределенного интеллектуального кеширования в памяти. Эта платформа превратила их девятичасовое пакетное задание в трехчасовое пакетное задание, таким образом соблюдая SLA и улучшая общий пользовательский опыт.

Калькулятор выбросов CO2: устаревшая модернизация

После «дизельного скандала» 2015 года ЕС был вынужден заменить устаревший тест на выбросы CO2.С введением новых правил крупный европейский производитель автомобилей был вынужден предоставлять отчет о выбросах CO2 для каждого автомобиля.

Чтобы справиться с этим, производитель создал онлайн-калькулятор выбросов CO2 для своих автомобилей. Калькулятор работал на производственном мэйнфрейме, который мог обрабатывать до 200 запросов в секунду. Однако ожидалось, что спрос достигнет 3000 запросов в секунду.

Первоначально они пытались решить эту проблему с помощью хранилища данных «ключ-значение», но со всеми различными возможными конфигурациями, разрешенными производителем, это привело к миллиардам пользовательских конфигураций.Это оказалось трудным для хранилища ключей и значений, поскольку хранилище ключей и значений было оптимизировано для одного запроса с критериями, но для пользовательских конфигураций требовалась возможность выполнения запросов с несколькими критериями. Это сделало хранилище «ключ-значение» неэффективным и непригодным для использования, и их усилия не увенчались успехом.

Таким образом, производитель автомобилей перешел на решение с интеллектуальным кешем в памяти, которое позволило им выгружать запросы со своего мэйнфрейма за счет наличия расширенного уровня индексации всех возможных конфигураций.

Это позволило более эффективно управлять всеми возможными данными, которые можно было кэшировать в памяти.Более того, собрав данные и бизнес-логику в одном и том же пространстве памяти, они смогли значительно уменьшить перемещение сети передачи данных и накладные расходы, одновременно повысив производительность.

Сервисы кэширования

прошли долгий путь за последнее десятилетие и теперь предлагают функции, расширяющие их варианты использования и упрощающие их поддержку и внедрение.

Современное кэширование — решение, которое вы ищете

Сегодняшние пользователи цифровых приложений и бизнес-аналитики ожидают немедленной реакции. Системы должны уметь обрабатывать большие объемы данных, а также миллионы запросов пользователей.Традиционные базы данных и хранилища данных часто слишком медленны для расширенного доступа в реальном времени к оперативным данным. Именно здесь передовые решения кэширования оказались полезным инструментом для разработки систем, которые должны соответствовать строгим соглашениям об уровне обслуживания. Современное кэширование может помочь улучшить производительность, масштабируемость и доступность как для ваших приложений, так и для нужд бизнес-аналитики.

В следующий раз, когда ваше приложение или отчеты бизнес-аналитики будут работать медленно или вам потребуется масштабировать систему, может появиться возможность реализовать уровень кэширования и, в свою очередь, помочь вашей команде выполнить SLA и ожидания клиентов там, где другие базы данных не работают.

Требуется более глубокое погружение в кеш-память в оперативной памяти? Ознакомьтесь с нашим документом с решениями.

Что такое кэш-память? — Определение из Техопедии

Что означает кэш-память?

Кэш-память

— это энергозависимая компьютерная память небольшого размера, которая обеспечивает высокоскоростной доступ к данным для процессора и хранит часто используемые компьютерные программы, приложения и данные.

Временное хранилище памяти, кэш делает получение данных более простым и эффективным.Это самая быстрая память в компьютере, которая обычно интегрируется на материнскую плату и непосредственно встраивается в процессор или основную оперативную память (RAM).

Techopedia объясняет кэш-память

Кэш-память

обеспечивает более быстрое хранение данных и доступ к ним за счет хранения экземпляров программ и данных, к которым обычно обращается процессор. Таким образом, когда процессор запрашивает данные, у которых уже есть экземпляр в кэш-памяти, ему не нужно обращаться в основную память или на жесткий диск для выборки данных.

Кэш-память — это самая быстрая доступная память, которая действует как буфер между ОЗУ и ЦП. Процессор проверяет, доступна ли соответствующая запись в кэше каждый раз, когда ему нужно прочитать или записать местоположение, тем самым сокращая время, необходимое для доступа к информации из основной памяти.

Аппаратный кеш-память также называется кеш-памятью процессора и является физическим компонентом процессора. В зависимости от того, насколько близко он к ядру процессора, это может быть первичная или вторичная кэш-память, при этом первичная кэш-память напрямую интегрирована в процессор (или ближе всего к нему).

Скорость зависит от близости, а также от размера самого кеша. Чем больше данных может быть сохранено в кеше, тем быстрее он работает, поэтому микросхемы с меньшей емкостью хранения, как правило, работают медленнее, даже если они находятся ближе к процессору.

Помимо аппаратного кэша, кэш-память также может быть дисковой кэш-памятью, где зарезервированная часть на диске хранит и обеспечивает доступ к часто используемым данным / приложениям с диска. Каждый раз, когда процессор обращается к данным в первый раз, в кэш делается их копия.

При повторном доступе к этим данным, если копия доступна в кэше, сначала осуществляется доступ к этой копии, что увеличивает скорость и эффективность. Если он недоступен, осуществляется доступ к более крупным, более удаленным и медленным воспоминаниям (таким как ОЗУ или жесткий диск).

Современные видеокарты также хранят собственную кэшированную память внутри своих графических процессоров. Таким образом, их графический процессор может быстрее выполнять сложные операции рендеринга, не полагаясь на оперативную память системы.

Помимо аппаратного кэша, программный кэш также доступен как метод хранения временных файлов на жестком диске.Этот кеш (также известный как кеш браузера или приложения) используется для быстрого доступа к ранее сохраненным файлам по той же причине: увеличение скорости. Например, онлайн-браузер может сохранять некоторые изображения с веб-страницы, кэшируя их, чтобы избежать повторной загрузки при каждом повторном открытии страницы.

Кэш-память в компьютерной организации

Кэш-память в компьютерной организации

Кэш-память — это особая высокоскоростная память. Он используется для ускорения и синхронизации с высокоскоростным процессором.Кэш-память дороже, чем основная память или дисковая память, но экономичнее, чем регистры ЦП. Кэш-память — это чрезвычайно быстрый тип памяти, который действует как буфер между ОЗУ и ЦП. В нем хранятся часто запрашиваемые данные и инструкции, поэтому они сразу же становятся доступными для ЦП при необходимости.

Кэш-память используется для сокращения среднего времени доступа к данным из основной памяти. Кэш — это меньшая и более быстрая память, в которой хранятся копии данных из часто используемых областей основной памяти.В ЦП есть различные независимые кеши, в которых хранятся инструкции и данные.

Уровни памяти:

  • Уровень 1 или регистр —
    Это тип памяти, в которой хранятся и принимаются данные, которые сразу же сохраняются в ЦП. Наиболее часто используемый регистр — это аккумулятор, счетчик программ, регистр адреса и т. Д.
  • Уровень 2 или кэш-память —
    Это самая быстрая память, которая имеет более быстрое время доступа, где данные временно хранятся для более быстрого доступа.
  • Уровень 3 или основная память —
    Это память, в которой компьютер работает в настоящий момент. Он имеет небольшой размер, и после отключения питания данные больше не остаются в этой памяти.
  • Уровень 4 или вторичная память —
    Это внешняя память, которая работает не так быстро, как основная, но данные постоянно остаются в этой памяти.

Производительность кэша:
Когда процессору необходимо прочитать или записать место в основной памяти, он сначала проверяет наличие соответствующей записи в кэше.

  • Если процессор обнаруживает, что ячейка памяти находится в кэше, происходит попадание в кэш , и данные считываются из кеша
  • Если процессор не находит ячейку памяти в кэше, Произошла ошибка кэша . В случае промаха кеша кэш выделяет новую запись и копирует данные из основной памяти, затем запрос выполняется из содержимого кеша.

Производительность кэш-памяти часто измеряется величиной, называемой коэффициентом попаданий .

 Коэффициент попадания = попадание / (попадание + промах) = нет. попаданий / всего обращений 

Мы можем улучшить производительность кэша, используя больший размер блока кэша, более высокую ассоциативность, уменьшив частоту промахов, уменьшив штраф за промахи и сократив время попадания в кэш.

Сопоставление кэша:
Существует три различных типа сопоставления, используемых для целей кэш-памяти, а именно: прямое сопоставление, ассоциативное сопоставление и установочно-ассоциативное сопоставление. Это объясняется ниже.

  1. Прямое сопоставление —
    Простейший метод, известный как прямое сопоставление, отображает каждый блок основной памяти только в одну возможную строку кэша. или
    При прямом отображении назначьте каждый блок памяти определенной строке в кэше. Если строка ранее была занята блоком памяти, когда необходимо загрузить новый блок, старый блок удаляется. Адресное пространство разделено на две части: индексное поле и поле тега. Кэш используется для хранения поля тега, тогда как остальное хранится в основной памяти.Производительность прямого отображения прямо пропорциональна коэффициенту попадания.
     i = j по модулю m
    где
    i = номер строки кеша
    j = номер блока основной памяти
    m = количество строк в кэше 

    Для доступа к кэш-памяти каждый адрес основной памяти можно рассматривать как состоящий из трех полей. Младшие w битов идентифицируют уникальное слово или байт в блоке основной памяти. В большинстве современных машин адрес находится на уровне байтов. Остальные s битов определяют один из 2 s блоков основной памяти.Логика кеширования интерпретирует эти s бит как тег из s-r битов (наиболее значимая часть) и линейное поле из r битов. Последнее поле идентифицирует одну из m = 2 r строк кэша.

  2. Ассоциативное отображение —
    В этом типе отображения ассоциативная память используется для хранения содержимого и адресов слова памяти. Любой блок может попасть в любую строку кеша. Это означает, что биты идентификатора слова используются для определения того, какое слово в блоке необходимо, но тег становится всеми оставшимися битами.Это позволяет размещать любое слово в любом месте кэш-памяти. Считается самой быстрой и гибкой формой отображения.

  3. Наборно-ассоциативное сопоставление —
    Эта форма сопоставления является усовершенствованной формой прямого сопоставления, в которой устранены недостатки прямого сопоставления. Набор ассоциативных решает проблему возможного сбоя в методе прямого отображения. Он делает это, говоря, что вместо того, чтобы иметь ровно одну строку, с которой блок может отображаться в кеше, мы сгруппируем несколько строк вместе, создав набор .Затем блок в памяти может отображаться на любую одну из строк определенного набора. Ассоциативное отображение набора позволяет, чтобы каждое слово, которое присутствует в кэше, могло иметь два или более слов в основной памяти для одного и того же индексного адреса. Установка ассоциативного сопоставления кэша сочетает в себе лучшие методы прямого и ассоциативного сопоставления кэша.

    В этом случае кэш состоит из ряда наборов, каждый из которых состоит из ряда строк. Отношения:

     m = v * k
    я = j mod v
    
    где
    i = номер набора кеша
    j = номер блока основной памяти
    v = количество наборов
    m = количество строк в кэше количество наборов
    k = количество строк в каждом наборе 

    Применение кэш-памяти —

    1. Обычно кэш-память может хранить разумное количество блоков в любой момент времени, но это количество мало по сравнению с общим количество блоков в основной памяти.
    2. Соответствие между блоками основной памяти и блоками в кэше определяется функцией отображения.

    Типы кэша —

    • Первичный кэш —
      Первичный кэш всегда находится на микросхеме процессора. Этот кеш небольшой, а время доступа к нему сопоставимо со временем доступа к регистрам процессора.
    • Вторичный кэш —
      Вторичный кэш размещается между основным кешем и остальной памятью.Он называется кеш-памятью уровня 2 (L2). Часто кэш уровня 2 также размещается на микросхеме процессора.

    Местоположение ссылки —
    Так как размер кэш-памяти меньше по сравнению с основной памятью. Таким образом, проверка того, какой части основной памяти следует отдать приоритет и загрузить в кеш, решается в зависимости от местоположения ссылки.

    Типы опорных мест

    1. Пространственные опорные места
      Это говорит о том, что существует вероятность того, что элемент будет присутствовать в непосредственной близости от опорной точки, и в следующий раз при повторном поиске более близко к точка отсчета.
    2. Временная локальность ссылки
      В этом алгоритме будет использоваться наименее недавно использованный. Всякий раз, когда в слове возникает ошибка страницы, будет загружено не только слово в основную память, но и полная ошибка страницы, потому что правило пространственной локальности ссылки говорит, что если вы ссылаетесь на любое слово, следующее слово будет упомянуто в его регистре, поэтому мы загружаем полная таблица страниц, поэтому будет загружен весь блок.

    Практические вопросы GATE —

    Que-1: Компьютер имеет 256-килобайтный четырехсторонний ассоциативный кэш данных обратной записи с размером блока 32 байта.Процессор отправляет 32-битные адреса контроллеру кеша. Каждая запись каталога тегов кэша содержит, помимо адресного тега, 2 действительных бита, 1 измененный бит и 1 бит замены. Количество битов в поле тега адреса:

     (A) 11
    (В) 14
    (С) 16
    (D) 27 

    Ответ: (C)

    Объяснение: https://www.geeksforgeeks.org/gate-gate-cs-2012-question-54/

    Que-2: Рассмотрим данные дано в предыдущем вопросе. Размер каталога тегов кеша —

     (A) 160 Кбит
    (B) 136 бит
    (C) 40 Кбит
    (D) 32 бита 

    Ответ: (A)

    Пояснение: https: // www.geeksforgeeks.org/gate-gate-cs-2012-question-55/

    Que-3: Кэш с прямой записью и обратной записью размером 8 КБ организован в виде нескольких блоков размером 32 байта каждый. Процессор генерирует 32-битные адреса. Контроллер кэша поддерживает информацию тегов для каждого блока кэша, состоящего из следующего.

     1 Действительный бит
    1 Модифицированный бит 

    Столько битов, сколько требуется для идентификации блока памяти, отображенного в кэше. Какой общий объем памяти необходим в контроллере кеша для хранения метаданных (тегов) кеша?

     (A) 4864 бит
    (B) 6144 бит
    (C) 6656 бит
    (D) 5376 бит 

    Ответ: (D)

    Пояснение: https: // www.geeksforgeeks.org/gate-gate-cs-2011-question-43/

    Статья предоставлена ​​ Пуджа Танеджа и Вайшали Бхатиа . Пожалуйста, напишите комментарии, если вы обнаружите что-то неправильное, или вы хотите поделиться дополнительной информацией по теме, обсужденной выше.

    Вниманию читателя! Не прекращайте учиться сейчас. Изучите все концепции GATE CS с бесплатными живыми классами на нашем канале YouTube.

Что такое кеширование и как оно работает

Узнайте о различных отраслях и различных сценариях использования кэширования

мобильный

Мобильные приложения — это невероятно быстрорастущий сегмент рынка, учитывая быстрое распространение потребительских устройств и сокращение использования традиционного компьютерного оборудования.Будь то игры, коммерческие приложения, приложения для здоровья и т. Д., Практически каждый сегмент рынка сегодня имеет мобильное приложение. С точки зрения разработки приложений создание мобильных приложений очень похоже на создание любых других форм приложений. У вас одни и те же проблемы: уровень представления, уровень бизнеса и уровень данных. Несмотря на то, что ваше экранное пространство и инструменты разработки различаются, обеспечение удобного взаимодействия с пользователем является общей целью для всех приложений.Благодаря эффективным стратегиям кэширования ваши мобильные приложения могут обеспечить ожидаемую пользователям производительность, масштабировать их и снизить общие затраты.

AWS Mobile Hub — это консоль, которая обеспечивает интегрированный интерфейс для обнаружения, настройки и доступа к облачным сервисам AWS для создания, тестирования и мониторинга использования мобильных приложений.

Интернет вещей (IoT)

Интернет вещей — это концепция, лежащая в основе сбора и доставки информации с устройства и физического мира через датчики устройства в Интернет или приложение, использующее данные.Ценность Интернета вещей заключается в том, что они способны понимать собранные данные с интервалами, близкими к реальному времени, что в конечном итоге позволяет потребляющей системе и приложениям быстро реагировать на эти данные. Возьмем, к примеру, устройство, которое передает свои координаты GPS. Ваше IoT-приложение может отреагировать, предложив точки интереса относительно близости этих координат. Кроме того, если вы сохранили предпочтения, относящиеся к пользователю устройства, вы могли бы точно настроить эти рекомендации с учетом этого человека.В этом конкретном примере скорость, с которой приложение может реагировать на координаты, имеет решающее значение для достижения наилучшего взаимодействия с пользователем. Кэширование может играть здесь важную роль, например, точки интереса вместе с географическими координатами могут быть сохранены в хранилище ключей / значений, таком как Redis, чтобы обеспечить быстрое извлечение. С точки зрения разработки приложений вы можете по существу закодировать свое IoT-приложение так, чтобы оно реагировало на любое событие, если для этого есть программные средства. Важные соображения, которые следует учитывать при построении архитектуры IoT, включают время отклика, связанное с анализом полученных данных, проектированием решения, которое может масштабировать N количество устройств, и предоставлением рентабельной архитектуры.

AWS IoT — это управляемая облачная платформа, которая позволяет подключенным устройствам легко и безопасно взаимодействовать с облачными приложениями и другими устройствами.

Дополнительная литература: управление данными Интернета вещей и временных рядов с помощью Amazon ElastiCache для Redis

Рекламные технологии

Современные приложения Ad Tech особенно требовательны к производительности. Примером значительного роста AdTech является назначение ставок в реальном времени (RTB), которое представляет собой основанный на аукционе подход к размещению цифровых медийных объявлений в реальном времени на наиболее детализированном уровне показов.RTB был доминирующим методом транзакций в 2015 году, на него приходилось 74,0% рекламы, приобретаемой программным способом, или 11 миллиардов долларов в США (по данным eMarketer Analysis). При создании приложения для ставок в реальном времени миллисекунда может быть разницей между своевременной подачей заявки и ее утратой. Это означает, что получение информации о торгах из базы данных должно происходить очень быстро. Кэширование базы данных, которое может получить доступ к деталям ставок за доли миллисекунды, является отличным решением для достижения такой высокой производительности.

Игры

Интерактивность — краеугольный камень практически любой современной игры. Ничто так не расстраивает игроков, как медленная или безответная игра, а они редко бывают успешными. Требования к производительности еще более высоки для мобильных многопользовательских игр, где действие, предпринимаемое одним игроком, должно быть передано другим в режиме реального времени. Кэширование играет решающую роль в обеспечении бесперебойной работы игры, обеспечивая ответ на запрос менее миллисекунды для часто используемых данных.Это также полезно для решения проблем с горячими клавишами, когда одни и те же данные запрашиваются несколько раз, например, «Кто в настоящее время входит в 10 лучших игроков по количеству очков?»

Чтобы узнать больше о разработке игр на AWS, щелкните здесь.

Медиа

Медиа-компании часто сталкиваются с необходимостью передавать своим клиентам большой объем статического контента с постоянно меняющимся числом читателей / зрителей. Примером может служить сервис потокового видео, такой как Netflix или Amazon Video, который передает зрителям большой объем видеоконтента.Это идеально подходит для сети доставки контента, где данные хранятся на глобально распределенном наборе кэширующих серверов. Еще один аспект мультимедийных приложений — это резкая и непредсказуемая нагрузка. Представьте себе блог на веб-сайте, о котором только что написала знаменитость, или веб-сайт футбольной команды во время Суперкубка. Такой большой всплеск спроса на небольшую подмножество контента является проблемой для большинства баз данных, поскольку их пропускная способность на ключ ограничена. Поскольку память имеет гораздо более высокую пропускную способность, чем диск, кеш базы данных решит проблему, перенаправив операции чтения в кэш памяти.

Электронная торговля

Современные приложения электронной коммерции становятся все более сложными, предлагая персонализированный опыт покупок, включая рекомендации в реальном времени, основанные на данных пользователя и истории покупок. К ним часто также относятся просмотр социальной сети пользователя и предоставление рекомендаций на основе того, что понравилось или что купили его друзья. В то время как объем данных, необходимых для обработки, увеличивается, терпения клиентов нет.Поэтому поддерживать работу приложения в режиме реального времени — это не роскошь, а необходимость; Хорошо выполненная стратегия кэширования является критическим аспектом производительности приложения и может быть разницей между успехом или неудачей приложения, между продажей или потерей клиента.

Социальные сети

приложений для социальных сетей покорили мир. В социальных сетях, таких как Facebook, Twitter, Instagram и Snapchat, огромное количество пользователей, которые потребляют постоянно растущее количество контента.Когда пользователь открывает свой канал, он ожидает увидеть свой последний персонализированный контент почти в режиме реального времени. Это не статический контент, поскольку у каждого пользователя разные друзья, образы, интересы и т. Д., Что усугубляет потребность в технической сложности базовой платформы. Приложения социальных сетей также очень подвержены всплеску использования в связи с крупными развлекательными, спортивными и политическими событиями. Такая отказоустойчивость и производительность в реальном времени достигаются за счет нескольких уровней кэширования, включая сеть доставки контента для статического контента, такого как фоновые изображения, кеш сеанса для отслеживания данных текущего сеанса пользователя и кеш базы данных для хранения часто используемых данных, таких как как последние новости от ближайших друзей и несколько последних изображений под рукой.

Здравоохранение и благополучие

Отрасль здравоохранения переживает цифровую революцию, делая медицинскую помощь доступной и доступной для все большего числа пациентов во всем мире. Некоторые приложения позволяют пациентам посещать врачей для видеосвязи, и у большинства крупных провайдеров есть приложения, которые позволяют пациентам видеть результаты своих анализов и взаимодействовать с медицинским персоналом. Что касается хорошего самочувствия, существует множество приложений, которые варьируются от отслеживания активности датчиков пользователя (например,грамм. FitBit и Jawbone), до комплексных тренировок и данных по оздоровлению. Учитывая интерактивный характер этих приложений, необходимо удовлетворить потребность в высокопроизводительных приложениях, уровнях бизнеса и данных. С помощью эффективной стратегии кэширования вы сможете обеспечить высокую производительность, снизить общие затраты на инфраструктуру и масштабироваться по мере роста вашего использования.

Чтобы узнать больше о создании приложений для здравоохранения на AWS, щелкните здесь.

Финансы и финансовые технологии

То, как мы потребляем финансовые услуги, резко изменилось за последние годы.Приложения включают доступ к банковским и страховым услугам, обнаружению мошенничества, инвестиционным услугам, оптимизацию рынков капитала с помощью алгоритмов в реальном времени и многое другое. Обеспечение доступа к финансовым данным клиента в режиме реального времени, позволяющее ему совершать транзакции, такие как перевод денег или осуществление платежей, является сложной задачей. Во-первых, применяются те же ограничения, что и в других приложениях, где пользователь хочет взаимодействовать с приложением почти в реальном времени. Кроме того, финансовые приложения могут предъявлять дополнительные требования, такие как повышенная безопасность и обнаружение мошенничества.Эффективная архитектура, включая стратегию многоуровневого кэширования, имеет решающее значение для достижения производительности, ожидаемой пользователями. В зависимости от потребностей приложения уровни кэширования будут включать в себя кеш сеанса для хранения данных сеанса пользователя, сеть доставки контента для обслуживания статического контента и кеш базы данных для часто используемых данных, таких как 10 последних покупок клиента.

Чтобы узнать больше о приложениях финансовых услуг на AWS, щелкните здесь.

Что такое кэш-память на моем компьютере

Слово «кэш» могло появиться в ваших разговорах о компьютерах, производительности и, более конкретно, о памяти.Но что это на самом деле означает и почему это важно?

Понимание кеш-памяти и кэш-памяти может помочь вам сделать лучший выбор для обслуживания вашего компьютера, чтобы вы могли продолжать выполнять задачи с максимальной эффективностью. В этом руководстве вы узнаете, что такое кэш-память и как она влияет на повседневное использование компьютера.

Определение кэша компьютера

Кэш — это временная память, официально именуемая «кэш-памятью ЦП». Эта функция вашего компьютера на основе микросхемы позволяет вам получить доступ к некоторой информации быстрее, чем если бы вы обращались к ней с основного жесткого диска вашего компьютера.Данные из программ и файлов, которые вы используете чаще всего, хранятся во временной памяти, которая также является самой быстрой памятью на вашем компьютере.

Кэш и оперативная память

Когда вашему компьютеру требуется быстрый доступ к данным, но он не может найти их в кеше, он будет искать их в оперативной памяти (ОЗУ). Оперативная память — это основной тип хранилища компьютерных данных, в котором хранятся информация и программные процессы. Он дальше от ЦП, чем кеш-память, и не такой быстрый; кеш на самом деле в 100 раз быстрее стандартной оперативной памяти.

Если кэш работает так быстро, почему там не хранятся все данные? Кэш-память ограничена и очень дорога для своего места, поэтому имеет смысл хранить там наиболее часто используемые данные, а все остальное оставить в ОЗУ.

Другие варианты использования термина «кэш»

«Кэш» также используется для обозначения любого временного сбора данных, будь то аппаратное или программное обеспечение. Например, регулярное обслуживание предполагает, что вы регулярно перезагружаете компьютер, маршрутизатор и модем, чтобы «очистить кеш», что позволит вашим устройствам быстрее загружать программы.Когда вы заходите в историю Google, чтобы удалить файлы cookie и поиск в браузере, одним из вариантов является очистка «кешированных изображений».

Когда технические специалисты компьютеров говорят о «кеш-памяти», они, скорее всего, имеют в виду кеш-память.

Как кэш-память влияет на производительность

Как кэш делает ваши вычисления быстрее? Мы уже знаем, что он может получить доступ к часто используемым данным с максимальной эффективностью. Однако решение о том, какие данные он хранит в кеше, само по себе является почти искусством.

Компьютер ждет, пока вы используете данные, затем каталогизирует копии данных, к которым вы обращаетесь снова и снова, в свою специальную библиотеку кэш-памяти. Этот процесс называется «кешированием». Чем больше вы что-то используете, тем больше вероятность того, что его копия окажется в вашем кеше.

Число совпадений и пропусков

Затем, когда вы выполняете задачу, требующую этой информации, компьютер сначала проверяет кэш-память. Если он есть, это называется «хитом», и вы достигнете максимальной производительности. Если данных нет, это «промах», и ваш компьютер будет искать их на жестком диске или в оперативной памяти более длинным и медленным путем.

Что делать, если мой кеш заполнен?

Насколько кэширование может помочь ускорить работу компьютера, если кэш памяти переполняется, оно может замедлить работу. Важно запускать задачи обслуживания на вашем ПК, потому что некоторые из этих функций избавят его память от временных файлов, которые, вероятно, больше не нужны. То же самое относится к вашему интернет-браузеру, который хранит еще больше данных в кеше, что может привести к зависанию вашего ПК. Если вы просрочили очистку истории браузера или временных файлов Интернета, не откладывайте.

Объяснение уровней кэш-памяти

Нет и одного большого ведра кэш-памяти. Компьютер может назначать данные на один из двух уровней.

Кэш-память 1-го уровня

Кэш-память 1-го уровня (L1) интегрирована в ваш ЦП. Он оценивает данные, к которым только что обратился ваш процессор, и определяет, что, вероятно, вы скоро снова получите к ним доступ. Итак, она попадает в кеш L1, потому что это первое место, где ваш компьютер проверит, когда вам в следующий раз понадобится эта информация. Это самый быстрый из уровней кеширования.

Кэш-память 2-го уровня

Кэш-память 2-го уровня (L2) также называется «вторичной кэш-памятью». Это то место, куда отправляется ваш компьютер, когда он не может найти ваши данные (или получает «промах») после просмотра кеша L1. Уровень 2 обычно находится на карте памяти в непосредственной близости от процессора.

Кэш-память диска

Кэш-память также находится на жестком диске. Это называется «дисковым кешем». Это самый медленный из всех уровней кеширования, поскольку он берет данные с жесткого диска для размещения в ОЗУ. ОЗУ также может хранить информацию о компьютерных аксессуарах и периферийных устройствах, таких как DVD-привод, в периферийном кэше.

Кэш графического процессора

Получение необходимых данных для рендеринга графики должно происходить очень быстро, поэтому имеет смысл только использовать систему кэширования. Если графика вашего компьютера интегрирована, она будет обрабатываться графическим процессором (GPU), который объединен с центральным процессором в одном чипе. Обе функции работают от одних и тех же ресурсов, поэтому кеш-память графического процессора тоже ограничена. Отдельная выделенная видеокарта (также называемая «дискретной графикой») будет отделена от ЦП и также будет иметь свой собственный кеш-память.Самые быстрые игровые компьютеры будут иметь выделенную видеокарту с соответствующими хранилищами кеша, встроенными прямо в графический процессор, чтобы избежать задержек или заиканий в интенсивных играх.

Как покупать с учетом кеш-памяти

Большинство людей не покупают новый компьютер, думая о кэш-памяти. Однако стоит отметить, если вы заинтересованы в максимально плавной работе с компьютером с меньшими задержками и меньшими задержками, особенно при одновременном запуске нескольких процессов. Дополнительные соображения по поводу кэш-памяти включают размер кеша и задержку.

Размер

Да, это правда, что больший кеш содержит больше данных. Но он также медленнее, поэтому приходится иметь дело с производительностью. Кроме того, компьютеры построены так, чтобы располагать данные по приоритетам в разных кэшах. Вот почему у них есть уровни кеширования. Если в кэше L1 недостаточно места, он может сохранить его в кеше L2. В результате размер кеша не должен быть основным фактором при совершении покупок.

Задержка

В целях доступа к данным под задержкой следует понимать «скорость». Сколько времени требуется вашему компьютеру, чтобы добраться до этого кеша памяти L2? Если кеш меньшего размера, это будет быстрее.Кэш L2 размером 6 МБ будет иметь увеличенную задержку по сравнению с кешем 3 МБ. В компьютерах более высокого уровня используется мультисистемный подход, при котором данные размещаются в дополнительных меньших кэшах. Это решает проблему хранения большего количества информации с улучшенной общей задержкой.

Заключение

При всех характеристиках, которые необходимо учитывать при покупке компьютера, ваше решение о покупке, вероятно, не будет зависеть только от кеша. Вместо этого вы купите CPU или GPU, поскольку именно там и происходят процессы кеширования.

При таком большом количестве других факторов, которые имеют большее влияние на общую производительность ЦП, они, вероятно, будут стимулировать вашу покупку гораздо больше, чем кэш.Когда вы покупаете процессор, учитывайте цену, тактовую частоту, количество ядер, количество потоков и совместимость с вашей материнской платой или видеокартой.

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *