并行计算中的缓存优化技巧
并行计算中的缓存优化是一个重要的主题，涉及到如何提高算法运行效率和优化策略。以下是根据搜索结果总结的一些关键技巧和策略。
1.缓存容量优化
缓存容量的优化是缓存优化中的一个重要环节。缓存的容量总是有限制的，所以就存在一些冷数据的逐出问题。因此，需要根据实际情况和需求来合理设置缓存的容量，以平衡缓存空间和命中率。
2.数据集类型识别
对于缓存的数据集类型，如果是非热点数据，或者是操作几次就不再使用的冷数据，那么命中率肯定会低，缓存也会失去它的作用。因此，在优化过程中，需要对数据集类型进行深入的理解和分析，以便采取合适的优化策略。
3.缓存失效策略选择
缓存失效策略的选择也会影响命中率和性能。目前效率最高的算法是Caffeine使用的WTinyLFU算法，它的命中率非常高，内存占用也更小。新版本的springcache，已经默认支持Caffeine。
4.缓存回收策略制定
缓存的回收策略主要有三种：基于容量、基于时间和基于JVM的垃圾回收。基于容量的策略是最直观的，也就是说如果缓存满了，就会按照LRU算法来移除其他元素。基于时间的策略是通过expireAfterWrite方法设置数据写入以后在某个时间失效。基于JVM的垃圾回收的策略是通过weakKeys等函数即可设置相应的引用级别。
5.缓存一致性处理
在并行计算中，缓存一致性是一个重要的问题。由于既有全局存储（主内存），又有每个处理器的本地存储（处理器缓存），实现了对单一共享地址空间的抽象。为了解决这些问题，我们需要考虑什么是最后？如果两个处理器同时写入？或者P1,P2交替读写。接下来我们给出一致性的定义。任何一个处理器发出的内存操作都是按照该处理器发出的顺序进行的
读取返回的值是最后一次写到该位置的值。
以上就是并行计算中缓存优化的一些主要技巧和策略，希望对您有所帮助。
