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摘要：本发明公开了一种基于RISC处理器常量池布局分析与整合的Cache优化方法。本发明提出的方法，实现对RISC处理器常量池的布局分析及整合优化，包括：以ELF文件作为输入，通过遍历所有访问常量池的LDR指令计算出对应常量的地址。并通过构建两个散列表来遍历所有的LDR指令，删除误判为LDR指令的常量，将所有地址连续的常量池整合起来，得到所有常量池的位置和大小。通过对发现的常量池进行重排序，将零散的小常量池尽可能合并为大的常量池，减少Cache填充过程中的无效数据，包括被装载到ICache中的常量数据以及被装载到DCache中的指令。从而降低Cache的缺失率，提升Cache性能。

主权项：1.一种基于RISC处理器常量池布局分析与整合的Cache优化方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：步骤S1、采用编译工具获取ELF格式的输出文件作为常量池布局分析方法的输入；步骤S2、依据常量池的特点对常量池在程序中的布局进行分析，具体包括如下步骤：步骤S201、将步骤S1中获得的ELF文件格式做输入，遍历ELF文件的代码段，根据LDR指令对常量寻址的格式，找到所有对常量寻址的LDR指令，得到LDR指令的地址和内容；步骤S202、通过LDR指令的地址和内容，计算出对应常量的地址；步骤S203、构建两个散列表，分别是Ldr2Literal和Literal2Ldr；前者通过LDR指令地址索引它引用的常量地址，后者通过常量地址索引引用它的LDR指令地址；步骤S204、由步骤S201中得到的LDR指令，存在本身为常量却被误判成LDR指令的情况，遍历步骤S203构建的散列表，如果通过Ldr2Literal的索引值能够在Literal2Ldr中索引到对应的数据，那么该Ldr2Literal的索引值就是一个误判，删除所有误判的常量；步骤S205、将所有地址连续的常量合并为一个常量池，遍历整个代码段得到所有常量池的位置和大小信息；步骤S3、对常量池进行分类、重排序，并将被打乱的代码段的指令进行修复，最后生成优化后的二进制文件，具体包括如下步骤：步骤S301、通过解析ELF文件中符号表，得到函数块的起始地址，按照函数块的起始地址，把常量池之间的代码区域，分割为独立的函数块；步骤S302、根据独立函数块里LDR指令对常量的引用关系，建立函数块与经过步骤S205后得到的常量池的对应关系，并将合并后的常量池分为三种类型，具体为：类别一、被低地址的函数块引用；类别二、被高地址的函数块引用；类别三、同时被低地址以及高地址的函数块引用；步骤S303、通过双指针的方式，对函数块以及类型为类别一和类别二的常量池进行重排序，使得重排序后常量池的分布更加集中，并使重排序后的所有常量池都在引用它的函数块下方；步骤S304、修改每一行因为打乱代码段而无效的指令，将修复后的内容写进二进制文件中，完成常量池的重排序。

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百度查询： 东南大学 一种基于RISC处理器常量池布局分析与整合的Cache优化方法