近年来,随着集成电路工艺水平的不断提升,CPU的计算能力越来越强,与外部存储器的工作速度差距也越来越明显。Cache的引入在一定程度上缓解了“存储墙”的问题。分析和理解应用程序的缓存行为是提高程序访存性能的前提。为帮助硬件设计者和软件开发者能够快速、准确的分析和理解应用程序缓存行为特征,更好的设计和选择Cache,本文基于传统堆栈距离理论设计实现了应用程序的缓存行为分析模型。本文基于传统堆栈距离理论,提出基于栈的有限堆栈距离分布计算算法,设计了程序访存性能分析模型。本文的工作主要包含两点:第一,分析传统程序访存性能分析方法的不足,提出适用于各种组关联、最近最少使用替换策略Cache的在线有限堆栈距离分布计算算法;第二,将有限堆栈距离分布计算算法运用于缓存行为分析模型中。模型主要包含三个核心模块:访存序列在线分析、缓存缺失类型分析、应用程序缓存容量敏感性分析。访存序列在线分析模块用于解码访存指令,获得指令中的数据地址信息,并重组划分访存序列;缓存缺失类型分析模块利用有限堆栈距离分布计算算法对重组划分后的访存子序列进行堆栈距离计算,完成缺失的分类预测;应用程序缓存容量敏感性分析模块根据缺失类型分类预测结果,并结合堆栈距离分布图,分析造成Cache缺失的可能原因。为了验证模型的精确度和架构普适性,本文选用了 Mibench和Mediabench两大测试集。实验结果显示:本文的模型能够实现各种Cache配置下程序冷缺失和冲突缺失的分类预测,且各种缺失之和与Gem5统计的缺失量平均误差为1.33%,最大绝对误差2.9%。在模型的缓存缺失分类预测和程序缓存敏感性分析的指导下,mpeg2.dec和Typeset程序的缓存缺失量均有所下降,验证了本文模型的实用性。