什么是TLB

TLB,全称为Translation Lookaside Buffer,即旁路转换缓冲地址转换后备缓冲,用于加速虚拟地址到物理地址的转换过程。它是访问速度比内存快很多的高速缓存,用于存放最近访问的页表项的副本。在现代计算机系统中,使用虚拟内存(虚地址)来管理程序的内存访问,因此需要进行地址转换,将虚拟地址转换成物理地址。而TLB的存在就是为了减少地址转换的开销。

TLB中存放的是一些页表文件,即虚拟地址到物理地址的转换表。当CPU访问虚拟地址时,TLB首先检查是否存在对应的物理地址。如果TLB中存在该虚拟地址对应的物理地址,TLB直接返回该物理地址,这个过程称为“命中”。如果TLB中不存在该虚拟地址对应的物理地址,TLB发出一个内存访问请求,从主存中获取对应的物理地址,这个过程称为“不命中”。当主存返回物理地址后,将该虚拟地址和物理地址添加到TLB中,以便下次访问时能够直接命中。

TLB的工作原理可以大大提高虚拟地址到物理地址的转换速度,因为TLB的访问速度比主存快。通过缓存最近访问过的虚拟地址和物理地址的映射关系,可以避免每次访问都需要进行主存的访问,从而提高程序的执行效率。

TLB的优缺点

优点

  1. 加速地址转换:TLB通过缓存虚拟地址和物理地址之间的映射关系,可以避免频繁地访问页表,从而显著提高了内存访问速度。当CPU需要访问某个内存地址时,它首先会在TLB中查找对应的映射关系,如果找到,则可以直接获取物理地址,无需再去访问页表,这大大减少了访问延迟。
  2. 提高性能:由于TLB的存在,CPU可以更快速地完成虚拟地址到物理地址的转换,从而加速了程序的执行。这种加速效果在处理大量内存访问请求时尤为明显,可以有效提升整体系统性能。

缺点

  1. 更新和维护成本:当页表项发生变化时(例如,由于内存页面的分配、释放或移动),TLB中的相关条目也需要更新。这增加了系统的维护成本,并可能导致额外的性能开销。
  2. 潜在的错误和安全性问题:在某些情况下,TLB中的错误可能导致系统崩溃或数据损坏。此外,由于TLB缓存了地址转换信息,这也可能带来潜在的安全隐患,例如被恶意软件利用来绕过某些安全机制。

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.mzph.cn/news/797201.shtml

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

Java 组合模式

Java设计模式 - 组合模式 组合模式是结构型模式,因为它创建了一组对象的树结构。 组合模式将一组对象视为单个对象。 组合模式使用一个类来表示树结构。 在组合模式中,我们创建一个包含自己对象的类的组。 例子 以下代码使用Employee类来演示组合模…

(学习日记)2024.04.03:UCOSIII第三十一节:信号量函数接口讲解

写在前面: 由于时间的不足与学习的碎片化,写博客变得有些奢侈。 但是对于记录学习(忘了以后能快速复习)的渴望一天天变得强烈。 既然如此 不如以天为单位,以时间为顺序,仅仅将博客当做一个知识学习的目录&a…

c++的学习之路:13、vector(2)

本章主要是模拟实现vector,文章末附上代码,和源码。 目录 一、STL源码 二、构造与析构 三、迭代器与【】、size、capacity、empty 四、reserve与resize 五、push_back与pop_back 六、insert与erase 七、测试 1 八、代码 九、思维导图 一、STL源…

FJSP:蜣螂优化算法( Dung beetle optimizer, DBO)求解柔性作业车间调度问题(FJSP),提供MATLAB代码

一、柔性作业车间调度问题 柔性作业车间调度问题(Flexible Job Shop Scheduling Problem,FJSP),是一种经典的组合优化问题。在FJSP问题中,有多个作业需要在多个机器上进行加工,每个作业由一系列工序组成&a…

2024.4.3-day08-CSS 盒子模型(溢出显示、伪元素)

个人主页:学习前端的小z 个人专栏:HTML5和CSS3悦读 本专栏旨在分享记录每日学习的前端知识和学习笔记的归纳总结,欢迎大家在评论区交流讨论! 文章目录 作业 2024.4.3-学习笔记css溢出显示单行文本溢出显示省略号多行文本溢出显示省…

多态.Java

(1)什么是多态? 同类型的对象,表现出不同的形态。前者指父类,后者指不同的子类 说简单点,就是父类的同一种方法,可以在不同子类中表现出不同的状态,或者说在不同子类中可以实现不同…

UVA247 Calling Circles 解题报告

UVA247 Calling Circles 解题报告 题目链接 https://vjudge.net/problem/UVA-247 题目大意 如果两个人相互打电话(直接或间接),则说他们在同一个电话圈里。例如,a打给b,b打给c,c打给d,d打给a…

10.java openCV4.x 入门-特殊的Mat类汇总(二)

专栏简介 💒个人主页 📰专栏目录 点击上方查看更多内容 📖心灵鸡汤📖我们唯一拥有的就是今天,唯一能把握的也是今天建议把本文当作笔记来看,据说专栏目录里面有相应视频🤫 🧭文…

原型设计模式的学习

哪位大佬帮我看看关于“原型设计模式”的问题 写作原因: 我需要了解原型模式,但网上的说法是:通过一个clone方法来创建对象。然而,这并没有解答关于“效率”的问题: 以下是以怪物游戏和深拷贝为例来说明的:…

Linux 常用指令及其理论知识

个人主页:仍有未知等待探索-CSDN博客 专题分栏:http://t.csdnimg.cn/Tvyou 欢迎各位指教!!! 目录 一、理论知识 二、基础指令 1、ls指令(列出该目录下的所有子目录和文件) 语法: …

论文阅读——Sat2Vid

Sat2Vid: Street-view Panoramic Video Synthesis from a Single Satellite Image 提出了一种新颖的方法,用于从单个卫星图像和摄像机轨迹合成时间和几何一致的街景全景视频。 即根据单个卫星图像和给定的观看位置尽可能真实地、尽可能一致地合成街景全景视频序列。…

Docker中Mysql报 mbind: Operation not permitted

问题 我们在docker中安装的mysql运行时报 mbind: Operation not permitted mbind: Operation not permitted mbind: Operation not permitted mbind: Operation not permitted mbind: Operation not permitted mbind: Operation not permitted原因 这是Docker的Seccomp安全限…

[leetcode] 25. K 个一组翻转链表

给你链表的头节点 head ,每 k 个节点一组进行翻转,请你返回修改后的链表。 k 是一个正整数,它的值小于或等于链表的长度。如果节点总数不是 k 的整数倍,那么请将最后剩余的节点保持原有顺序。 你不能只是单纯的改变节点内部的值…

MySQL(目录)

作者:码农出击 链接:https://www.zhihu.com/question/632989513/answer/3312494291 来源:知乎 著作权归作者所有。 MySQL数据库(7天~15天) 1、数据存储引擎:InnoDB、myISAM、Memory 2、数据库索引类型及原…

最好用的安卓按钮(3)

属性解释 按钮文字 app:text“床前明月光” 按钮文字颜色 app:textColor“color/color_white” 按钮文字大小 app:textSize“22sp” 按钮背景颜色 app:color_normal“color/color_accent” 0x2 单独设置每个圆角 效果 代码 <top.androidman.SuperButton android:layo…

替换空格(替换特定字符)

&#x1f600;前言 在字符串处理中&#xff0c;经常会遇到需要替换特定字符的情况。本文将介绍一道经典的字符串替换问题&#xff1a;将字符串中的空格替换成 “%20”。我们将探讨一种高效的解决方法&#xff0c;通过倒序遍历字符串来实现原地替换&#xff0c;避免额外空间的开…

也说说Sybase ASE中的空间膨胀及应对方案

前言 直观来讲,数据库是典型的以空间换时间的思路去提高数据检索的效率。我们先把数据“入”进去,组织好,建好索引,都为了什么?相当大一部分只不过是为了最终能快速得到查询的结果。当然这又引发了好多子项,比如,怎么“入”得快而又不发生冲突,怎么在相对少的资源的情…

OpenCV中的模块:三维重建-SFM(2)

接上一篇文章,本篇将介绍SFM模块在windows平台上的编译。与Ubuntu下的过程类似,主要过程也是依赖库的下载、编译及安装,不同点是:与Ubuntu直接安装不同,windows下我们将对库的依赖关系更加清晰。 1. 依赖库的编译 打开相应库的最外层CMakeLists.txt所在的目录,库的编译过…

机器学习_PySpark-3.0.3文本特征提取(TF-IDF)流程

机器学习_PySpark-3.0.3文本特征提取(TF-IDF)流程 本例中 Tokenizer 是用于分词的模块。 本例中 HashingTF().tranform() 函数把词哈希成特征向量, 返回结果是 Vectors.sparse() 类型的。 本例中 IDF 类用于计算给定文档集合的反文档频率, 是一个词普遍重要性的度量 (即: 一…

【RISC-V 指令集】RISC-V 向量V扩展指令集介绍(八)- 向量整数算术指令

1. 引言 以下是《riscv-v-spec-1.0.pdf》文档的关键内容&#xff1a; 这是一份关于向量扩展的详细技术文档&#xff0c;内容覆盖了向量指令集的多个关键方面&#xff0c;如向量寄存器状态映射、向量指令格式、向量加载和存储操作、向量内存对齐约束、向量内存一致性模型、向量…