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CPU缓存一致性
CPU 缓存出现的原因
CPU的运算速度是十分快的，而内存的数据交换速度远远小于CPU。假如CPU每次运算的时候都需要从内存拿数据，那么每一次计算就等待内存一次，这是十分不合理的，同样时间下，CPU可以运算 100 次，而内存只能读一次数据。
由于上述问题，就像我们为了解决硬盘读取速度太慢而出现了内存这样子设计一样，计算机科学家同样创造除了CPU缓存的概念。
CPU Cache的数据交换的基本单位
CPU每次读取数据的时候不是一个一个字节从内存中进行读取的，CPU Line是CPU将数据从内存读取到CPU Cache的基本单位。每个CPU Line由Tag + Data Block组成：
CPU Cache 的数据写入
为了保持CPU缓存一致性，我们有两种CPU Cache的数据写入机制，一种是写直达，一种是写回。
写直达
每次写数据的时候，同时将数据写入内存以及CPU Cache中。
- 假如
CPU Cache中没有对应的数据则直接将数据写入内存 - 如果
CPU Cache中有对应的数据，那么数据同时写入内存以及Cache
写回
写直达的思路很简单，却也很影响效率，前面提到CPU的运算的速度是远高于内存数据交换速度的，每次都写入内存会影响性能。
为了减少写回内存的次数，出现了写回的机制。（基于单核CPU）
这个机制的思路也不难，当CPU将数据写入CPU Cache时，如果数据在Cache中，则直接写入数据并标记脏。
如果数据对应的地址在Cache中，则需要检查该数据是否为脏，是则将Cache中的数据写回内存，并重新写入，最后再修改。
缓存一致性问题
刚刚说的都是单核CPU情况下如何解决问题，实际上现在的计算机几乎都是多核CPU并行运算的，因此我们不止要解决单核问题，还要解决多核问题，让我们来吧。
写传播
以往一个CPU干活的时候，我将数据修改后，我自己直到就行，不需要通知其他几个兄弟。现在这个CPU的兄弟多起来了，几个CPU可能可以共同操作同一个共享变量，这里就涉及到并发安全问题：（以下事件顺序发生）
CPU1将内存中的 A 变量写入了自己的Cache，其值为 1CPU2将内存中的 A 变量写入了自己的Cache，其值为 1CPU1修改变量 A ，使其加 1 ，变为 2CPU2修改变量 A ，使其加 1 ，变为 2
可见，如果没有写传播机制，那么一个变量值被修改后，其值存放在CPU自己的Cache中，这个过程是不会被其他CPU感知的。
事务的串行化
刚刚介绍的并发安全问题，其实我们也能看出问题，我们需要保证某个CPU对共享变量的修改，在其他CPU看来是串行化的，也就是说，CPU1先修改了数据，CPU2后修改了数据，那么其他的CPU对于 A 这个变量的观察应该是，这个数据先后被CPU1、2修改过。
==缓存一致性的解决==
通过写传播以及事务的串行化，我们可以解决CPU Cache一致性问题l。
具体来说，是如何实现的呢？
总线嗅探
写传播的具体实现方式是总线嗅探。
总线嗅探的实现思路：
CPU需要监控总线上的所有修改活动，如果某次修改是与自己缓存中的数据相关的，则将该修改更新到自己的缓存中。
事务的串行化
事务的串行化的具体实现方式是MESI协议。
MESI协议基于总线嗅探实现。
