经常听到有人说磁盘很慢、网络很卡，这都是站在人类的感知维度去表述的，比如拷贝一个文件到硬盘需要几分钟到几十分钟，够我去吃个饭啦;而从网络下载一部电影，有时候需要几个小时，我都可以睡一觉了。然而，从CPU的角度去看的话，事情就会朝着截然不同的方向去发展。
最为我们熟知的关于计算机不同组件速度差异的图表，是下面这种金字塔形式：越往上速度越快，容量越小，而价格越高。
注：所有的数据都是来自网络。所有的数据会因为机器配置不同，或者硬件的更新而有出入，但是不影响我们直觉的感受。
这张图只是给了我们一个直观地感觉，并没有对各个速度和性能做出量化的说明和解释。而实际上，不同层级之间的差异要比这张图大的多。这篇文章就让你站在 CPU 的角度看这个世界，说说到底它们有多慢。希望你看完这篇文章能明白两件事情：磁盘和网络真的很慢，性能优化是个复杂的系统性的活。
数据先来看看 CPU 的速度，就拿我的电脑来说，主频是 2.6G，也就是说每秒可以执行 2.6*10^9个指令，每个指令只需要 0.38ns(现在很多个人计算机的主频要比这个高，配置比较高的能达到 3.0G+)。我们把这个时间当做基本单位 1s，因为 1s 大概是人类能感知的最小时间单位。
一级缓存读取时间为 0.5ns，换算成人类时间大约是 1.3s，大约一次或者两次心跳的时间。这里能看出缓存的重要性，因为它的速度可以赶上 CPU，程序本身的 locality 特性加上指令层级上的优化，cache 访问的命中率很高，这最终能极大提高效率。
分支预测错误需要耗时 5ns，换算成人类时间大约是 13s，这个就有点久了，所以你会看到很多文章分析如何优化代码来降低分支预测的几率，比如这个得分非常高的 stackoverflow 问题。
二级缓存时间就比较久了，大约在 7ns，换算成人类时间大约是 18.2s，可以看到的是如果一级缓存没有命中，然后去二级缓存读取数据，时间差了一个数量级。
我们继续，互斥锁的加锁和解锁时间需要 25ns，换算成人类时间大约是 65s，首次达到了一分钟。并发编程中，我们经常听说锁是一个很耗时的东西，因为在微波炉里加热一个东西需要一分钟的话，你要在那傻傻地等蛮久了。
然后就到了内存，每次内存寻址需要 100ns，换算成人类时间是 260s，也就是4分多钟，如果读一些不需要太多思考的文章，这么久能读完2-3千字(这个快阅读的时代，很少人在手机上能静心多这么字了)。看起来还不算坏，不多要从内存中读取一段数据，需要的时候很更多。到了内存之后，时间就变得一个量级，CPU 和内存之间的速度瓶颈被称为冯诺依曼瓶颈
一次 CPU 上下文切换(系统调用)需要大约 1500ns，也就是 1.5us(这个数字参考了其他文章)。
在 1Gbps 的网络上传输 2K 的数据需要 20us，换算成人类时间是 14.4小时，这么久都能把《星球大战》六部曲看完了!可以看到网络上非常少数据传输对于 CPU 来说，已经很漫长。而且这里的时间还是理论最大值，实际过程还要更慢一些。
SSD 随机读取耗时为 150us，换算成人类时间大约是 4.5天。换句话说，SSD 读点数据，CPU 都能休假，报团参加周边游了。虽然我们知道 SSD 要比机械硬盘快很多，但是这个速度对于 CPU 来说也是像乌龟一样。I/O 设备 从硬盘开始速度开始变得漫长，这个时候我们就想起内存的好处了。尽量减少 IO 设备的读写，把最常用的数据放到内存中作为缓存是所有程序的通识。像 memcached 和 redis 这样的高速缓存系统近几年的异军突起，就是解决了这里的问题。
从内存中读取 1MB 的连续数据，耗时大约为 250us，换算成人类时间是 7.5天，这次假期升级到国庆七天国外游了。
同一个数据中心网络上跑一个来回需要 0.5ms，换算成人类时间大约是 15天，也就是半个月的时间。如果你的程序有段代码需要和数据中心的其他服务器交互，在这段时间里 CPU 都已经狂做了半个月的运算。减少不同服务组件的网络请求，是性能优化的一大课题。
从 SSD 读取 1MB 的顺序数据，大约需要 1ms，换算成人类时间是 1个月。也就是说 SSD 读一个普通的文件，如果要等你做完，CPU 一个月时间就荒废了。尽管如此，SSD 已经很快啦，不信你看下面机械磁盘的表现。 |
