假设一台计算机有 64k 的 L1 缓存和 512k 的 L2 缓存。
程序员在主内存中创建/填充了一个包含 10mb 数据的数组（例如 3D 模型的顶点/索引数据）。
该数组可能包含一系列结构，例如：
struct x
{
vec3 pos;
vec3 normal;
vec2 texcoord;
};
接下来，程序员必须对所有这些数据执行一些操作，例如在将数据传递给 GPU 之前进行一次正常计算。
CPU 如何决定数据如何加载到 L2 缓存中？
程序员如何检查给定架构的高速缓存行的大小？
程序员如何确保数据组织得适合缓存行？
数据与字节边界对齐是帮助此过程唯一可以做的事情吗？
程序员可以采取什么措施来最大限度地减少缓存未命中？
有哪些分析工具可以帮助可视化 Windows 和 Linux 平台的优化过程？
这里有很多问题，所以我将简短地回答。
CPU 如何决定数据如何加载到 L2 缓存中？
无论你使用什么，都会被加载。 L2 的行为与 L1 相同，只是它的数量更多，而且由于线条较大且设置的关联性较少，因此出现混叠（可能导致过早驱逐）更为常见。有些 CPU 只向 L2 加载从 L1 推出的数据，但这对程序员来说没有太大区别。
大多数 MMU 都有用于未缓存内存的功能，但这是用于设备驱动程序的。我不记得曾经见过在不禁用 L1 的情况下禁用 L2 的选项。如果没有缓存，就无法获得性能。
程序员如何检查给定架构的高速缓存行的大小？
通过查阅用户手册。有些操作系统提供查询功能，例如sysctl.
程序员如何确保数据组织得适合缓存行？
关键的想法是空间局部性。通过同一内部循环同时访问的数据应该进入相同的数据结构。最佳组织是将该结构适合高速缓存行并将其与高速缓存行大小对齐。
除非您仔细地使用分析器作为指导，否则不要自找麻烦。
数据与字节边界对齐是帮助此过程唯一可以做的事情吗？
不，另一部分是避免用无关数据填充缓存。如果某些字段仅由其他算法使用，那么在当前算法运行时它们就会浪费缓存空间。但您不可能一直优化所有内容，并且重新组织数据结构需要编程工作。
程序员可以采取什么措施来最大限度地减少缓存未命中？
使用真实数据进行分析，并将过多的遗漏视为错误。
有哪些分析工具可以帮助可视化 Windows 和 Linux 平台的优化过程？
Cachegrind 非常好，但使用虚拟机。无论好坏，英特尔 V-Tune 使用您的实际硬件。后者我没用过。
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