编写缓存友好的c++++代码可通过优化数据局部性、访问模式及解决伪共享提升性能。1. 利用时间局部性复用数据，使用连续结构如std::vector；2. 按内存布局顺序访问多维数组，避免跳跃式访问；3. 对结构体字段对齐并填充padding，防止不同线程修改同一缓存行导致伪共享。
在编写高性能C++代码时，缓存友好性是一个常被忽视但非常关键的方面。CPU缓存的访问速度远高于内存，但如果代码的数据访问模式不合理，就容易导致频繁的缓存缺失（cache miss），从而严重影响性能。要写出缓存友好的代码，核心在于理解和优化数据局部性与访问模式。
数据局部性：让数据“靠得近”
数据局部性分为两种类型：时间局部性和空间局部性。
- 时间局部性指的是最近访问过的数据很可能在不久之后再次被访问。
- 空间局部性是指如果访问了某个内存位置，那么其附近的内存位置也很可能很快被访问。
举个例子，如果你在一个循环中反复使用一个变量，这就是利用了时间局部性；而当你顺序访问数组中的元素时，就是在利用空间局部性。
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建议：
- 尽量复用刚访问过的数据，减少重复从内存加载的开销。
- 使用连续存储结构，如
std::vector而不是std::list，因为后者节点分散，不利于缓存预取。 - 避免在热点路径上频繁分配和释放小对象，这样容易造成缓存污染。
访问模式：顺序优于跳跃
CPU缓存会根据当前访问地址预测下一个可能访问的地址，并提前加载到缓存中。这种机制对顺序访问非常友好，而对跳跃式访问则效果很差。
比如下面这段代码：
for (int i = 0; i < N; ++i) {
for (int j = 0; j < M; ++j) {
matrix[j][i] += 1;
}
}这个二维数组是按列访问的，但由于C/C++中数组是行优先存储的，所以这种访问方式会导致大量缓存缺失。应该改成按行访问：
for (int i = 0; i < N; ++i) {
for (int j = 0; j < M; ++j) {
matrix[i][j] += 1;
}
}建议：
- 多维数组尽量按内存布局访问（行优先）。
- 在遍历容器时，使用迭代器或索引按顺序访问。
- 对于大对象或结构体数组，只访问需要的字段，避免“冷字段”干扰缓存。
缓存行对齐与伪共享问题
现代CPU以缓存行为单位管理缓存（通常是64字节）。如果多个线程修改的数据位于同一个缓存行中，即使它们不相关，也会引发所谓的伪共享（False Sharing），导致性能下降。
例如：
struct Data {
int a;
int b;
};
Data data[2];如果两个线程分别修改data[0].a和data[1].a，而这两个变量恰好位于同一缓存行，就会出现伪共享问题。
解决办法：
- 手动对齐结构体内字段，确保不同线程修改的变量不在同一缓存行。
- 使用
alignas(64)指定结构体或变量的对齐方式。 - 在并发结构中预留填充字段（padding）来隔离热点数据。
基本上就这些。写缓存友好的C++代码并不复杂，但确实容易忽略。关键是理解数据是如何被访问、如何在缓存中流动的。只要注意局部性和访问模式，就能避免很多性能陷阱。
