我想要一个包含不同数量 n 个对象的类，这些对象可以很容易地作为一个组进行迭代，每个对象成员都有一个大列表（20 多个）影响类方法的单独修改的变量。在我开始学习 OOP 之前，我会创建一个二维数组并将变量值加载到每一行中，对应于每个对象，然后根据需要追加/删除行。这仍然是一个好的解决方案吗？有更好的解决方案吗？
同样，在这种情况下，我更感兴趣的是推动处理器性能，而不是保留抽象和模块化等。在这方面，我对数据容器最终被读入 L1 缓存的方式以及如何确保我感到非常困惑。不要导致页面效率低下或缓存未命中。例如，如果我有一个 128 kb 的缓存，我假设整个容器都应该适合这个缓存以提高效率，对吗？
根据Agner Fog 的优化手册，C++ 标准模板库的效率相当低，因为它大量使用了动态内存分配。但是，固定大小的数组大于必要的大小（例如，因为在编译时不知道所需的大小）也可能对性能不利，因为较大的大小意味着它不能轻易地放入缓存中。在这种情况下，STL 的动态内存分配可以表现得更好。
通常，最好将数据存储在连续内存中。您可以为此使用固定大小的数组或 an std::vector。但是，在使用之前std::vector，您应该std::vector::reserve()出于性能原因调用，这样就不必过于频繁地重新分配内存。如果您过于频繁地重新分配，堆可能会变得碎片化，这也对缓存性能不利。
理想情况下，您正在处理的数据将完全适合 1 级数据缓存（在现代桌面处理器上约为 32 KB）。但是，即使它不适合，二级缓存也要大得多（大约 512 KB），而三级缓存有几兆字节。更高级别的缓存仍然比从主内存读取要快得多。
最好是您的内存访问模式是可预测的，这样硬件预取器才能最好地工作。硬件预取器最容易预测顺序内存访问。
如果您多次访问相同的数据并且数据小到可以保存在缓存中，那么 CPU 缓存的效果最好。但是，即使数据只使用一次，CPU 缓存仍然可以通过使用prefetching使内存访问更快。
如果发生缓存未命中
除了尝试提前预测所需内存地址的硬件预取器（这是自动的）之外，程序员还可以显式地发出软件预取。但是，从我所读到的内容来看，除非在非常特殊的情况下，否则很难通过这样做来获得显着的性能提升。