Cachefreundliche

Cachefreundliche Programmierung beschreibt die Gestaltung von Software, die die Mechanismen moderner CPU-Caches nutzt, um die Laufzeitleistung zu verbessern. Ziel ist es, möglichst viele Speicherzugriffe im Cache statt im Hauptspeicher zu halten und dadurch Cache-Treffer zu erhöhen.

CPU-Caches arbeiten hierarchisch (L1, L2, L3) und speichern kleinere, häufig gebrauchte Datensegmente in Cache-Linien von typischer Größe (etwa 64 Bytes). Vorteile entstehen durch räumliche Lokalität (aufeinanderfolgende Speicheradressen) und zeitliche Lokalität (wiederholte Zugriffe auf dieselben Daten). Unvorteilhaft sind sporadische, streuende Zugriffe, die zu Cache-Misses führen. Gute Muster bevorzugen sequentielle oder fortlaufende Zugriffe auf Arrays.

Zu verbreiteten Techniken gehören: die Verwendung zusammenhängender Speicherlayouts (vorzugsweise Arrays statt verlinkter Listen); passende Datenstrukturen (Array of Structures vs Structure of Arrays); Schleifen-Reihenfolge und Zugriffsmuster so gestalten, dass der Zugriff zur Speicheranordnung passt; Schleifen-Tiling bzw. Blocking, um Daten in Cache-größen zu halten; Datenausrichtung und Padding, um Cache-Linien effizient zu nutzen; Vorabrufen (Prefetching) oder Compiler-Hints; Vermeidung von False Sharing in Mehrthread-Umgebungen.

Der Begriff ist kontextabhängig und plattformbezogen; was cachefreundlich ist, kann auf einer Architektur ineffizient sein. Performance-Messungen mit Profilern helfen, die Auswirkungen zu bewerten. Cachefreundliche Optimierung wird oft als cache-aware statt cache-oblivious Strategie umgesetzt und kann mit höherem Entwicklungsaufwand oder größerem Speicherbedarf verbunden sein.