簡(jiǎn)介

經(jīng)常聽到有人說磁盤很慢、網(wǎng)絡(luò)很卡，這都是站在人類的感知維度去表述的，比如拷貝一個(gè)文件到硬盤需要幾分鐘到幾十分鐘，夠我去吃個(gè)飯啦；而從網(wǎng)絡(luò)下載一部電影，有時(shí)候需要幾個(gè)小時(shí)，我都可以睡一覺了。

最為我們熟知的關(guān)于計(jì)算機(jī)不同組件速度差異的圖表，是下面這種金字塔形式：越往上速度越快，容量越小，而價(jià)格越高。這張圖只是給了我們一個(gè)直觀地感覺，并沒有對(duì)各個(gè)速度和性能做出量化的說明和解釋。而實(shí)際上，不同層級(jí)之間的差異要比這張圖大的多。這篇文章就讓你站在 CPU 的角度看這個(gè)世界，說說到底它們有多慢。

希望你看到看完這篇文章能明白兩件事情：磁盤和網(wǎng)絡(luò)真的很慢，性能優(yōu)化是個(gè)復(fù)雜的系統(tǒng)性的活。

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注：所有的數(shù)據(jù)都是來自這個(gè)地址。所有的數(shù)據(jù)會(huì)因?yàn)闄C(jī)器配置不同，或者硬件的更新而有出入，但是不影響我們直覺的感受。如果對(duì)這些數(shù)據(jù)比較感興趣，這個(gè)網(wǎng)址給出了不同年份一些指標(biāo)的數(shù)值。

數(shù)據(jù)

先來看看 CPU 的速度，就拿我的電腦來說，主頻是 2.6G，也就是說每秒可以執(zhí)行 2.6*10^9 個(gè)指令，每個(gè)指令只需要 0.38ns（現(xiàn)在很多個(gè)人計(jì)算機(jī)的主頻要比這個(gè)高，配置比較高的能達(dá)到 3.0G+）。我們把這個(gè)時(shí)間當(dāng)做基本單位 1s，因?yàn)?1s 大概是人類能感知的最小時(shí)間單位。

一級(jí)緩存讀取時(shí)間為 0.5ns，換算成人類時(shí)間大約是 1.3s，大約一次或者兩次心跳的時(shí)間。這里能看出緩存的重要性，因?yàn)樗乃俣瓤梢在s上 CPU，程序本身的 locality 特性加上指令層級(jí)上的優(yōu)化，cache 訪問的***率很高，這最終能極大提高效率。

分支預(yù)測(cè)錯(cuò)誤需要耗時(shí) 5ns，換算成人類時(shí)間大約是 13s，這個(gè)就有點(diǎn)久了，所以你會(huì)看到很多文章分析如何優(yōu)化代碼來降低分支預(yù)測(cè)的幾率，比如這個(gè)得分非常高的 stackoverflow 問題。

二級(jí)緩存時(shí)間就比較久了，大約在 7ns，換算成人類時(shí)間大約是 18.2s，可以看到的是如果一級(jí)緩存沒有***，然后去二級(jí)緩存讀取數(shù)據(jù)，時(shí)間差了一個(gè)數(shù)量級(jí)。

小知識(shí)：為什么需要多層的 CPU 緩存呢？這篇文章通過一個(gè)通俗易懂的例子給出了講解。

我們繼續(xù)，互斥鎖的加鎖和解鎖時(shí)間需要 25ns，換算成人類時(shí)間大約是 65s，***達(dá)到了一分鐘。并發(fā)編程中，我們經(jīng)常聽說鎖是一個(gè)很耗時(shí)的東西，因?yàn)樵谖⒉t里加熱一個(gè)東西需要一分鐘的話，你要在那傻傻地等蠻久了。

然后就到了內(nèi)存，每次內(nèi)存尋址需要 100ns，換算成人類時(shí)間是 260s，也就是4分多鐘，如果讀一些不需要太多思考的文章，這么久能讀完2-3千字（這個(gè)快閱讀的時(shí)代，很少人在手機(jī)上能靜心多這么字了）。看起來還不算壞，不多要從內(nèi)存中讀取一段數(shù)據(jù)需要的時(shí)間會(huì)更多。到了內(nèi)存之后，時(shí)間就變了一個(gè)量級(jí)，CPU 和內(nèi)存之間的速度瓶頸被稱為馮諾依曼瓶頸。

一次 CPU 上下文切換（系統(tǒng)調(diào)用）需要大約 1500ns，也就是 1.5us（這個(gè)數(shù)字參考了這篇文章，采用的是單核 CPU 線程平均時(shí)間），換算成人類時(shí)間大約是 65分鐘，嗯，也就是一個(gè)小時(shí)。我們也知道上下文切換是很耗時(shí)的行為，畢竟每次浪費(fèi)一個(gè)小時(shí)，也很讓人有罪惡感的。上下文切換更恐怖的事情在于，這段時(shí)間里 CPU 沒有做任何有用的計(jì)算，只是切換了兩個(gè)不同進(jìn)程的寄存器和內(nèi)存狀態(tài)；而且這個(gè)過程還破壞了緩存，讓后續(xù)的計(jì)算更加耗時(shí)。

在 1Gbps 的網(wǎng)絡(luò)上傳輸 2K 的數(shù)據(jù)需要 20us，換算成人類時(shí)間是 14.4小時(shí)，這么久都能把《星球大戰(zhàn)》六部曲看完了（甚至還加上吃飯撒尿的時(shí)間）！可以看到網(wǎng)絡(luò)上非常少數(shù)據(jù)傳輸對(duì)于 CPU 來說，已經(jīng)很漫長(zhǎng)。而且這里的時(shí)間還是理論***值，實(shí)際過程還要更慢一些。

SSD 隨機(jī)讀取耗時(shí)為 150us，換算成人類時(shí)間大約是 4.5天。換句話說，SSD 讀點(diǎn)數(shù)據(jù)，CPU 都能休假，報(bào)團(tuán)參加周邊游了。雖然我們知道 SSD 要比機(jī)械硬盤快很多，但是這個(gè)速度對(duì)于 CPU 來說也是像烏龜一樣。I/O 設(shè)備 從硬盤開始速度開始變得漫長(zhǎng)，這個(gè)時(shí)候我們就想起內(nèi)存的好處了。盡量減少 IO 設(shè)備的讀寫，把最常用的數(shù)據(jù)放到內(nèi)存中作為緩存是所有程序的通識(shí)。像 memcached 和 redis 這樣的高速緩存系統(tǒng)近幾年的異軍突起，就是解決了這里的問題。

從內(nèi)存中讀取 1MB 的連續(xù)數(shù)據(jù)，耗時(shí)大約為 250us，換算成人類時(shí)間是 7.5天，這次假期升級(jí)到國慶七天國外游了。

同一個(gè)數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)上跑一個(gè)來回需要 0.5ms，換算成人類時(shí)間大約是 15天，也就是半個(gè)月的時(shí)間。如果你的程序有段代碼需要和數(shù)據(jù)中心的其他服務(wù)器交互，在這段時(shí)間里 CPU 都已經(jīng)狂做了半個(gè)月的運(yùn)算。減少不同服務(wù)組件的網(wǎng)絡(luò)請(qǐng)求，是性能優(yōu)化的一大課題。

從 SSD 讀取 1MB 的順序數(shù)據(jù)，大約需要 1ms，換算成人類時(shí)間是 1個(gè)月。也就是說 SSD 讀一個(gè)普通的文件，如果要等你做完，CPU 一個(gè)月時(shí)間就荒廢了。盡管如此，SSD 已經(jīng)很快啦，不信你看下面機(jī)械磁盤的表現(xiàn)。

磁盤尋址時(shí)間為 10ms，換算成人類時(shí)間是 10個(gè)月，剛好夠人類創(chuàng)造一個(gè)新的生命了。如果 CPU 需要讓磁盤泡杯咖啡，在它眼里，磁盤去生了個(gè)孩子，回來告訴它你讓我泡的咖啡好了。機(jī)械硬盤使用 RPM(Revolutions Per Minute/每分鐘轉(zhuǎn)速) 來評(píng)估磁盤的性能：RPM 越大，平均尋址時(shí)間更短，磁盤性能越好。尋址只是把磁頭移動(dòng)到正確的磁道上，然后才能讀取指定扇區(qū)的內(nèi)容。換句話說，尋址雖然很浪費(fèi)時(shí)間，但其實(shí)它并沒有辦任何的正事（讀取磁盤內(nèi)容）。

從磁盤讀取 1MB 連續(xù)數(shù)據(jù)需要 20ms，換算成人類時(shí)間是 20個(gè)月。IO 設(shè)備是計(jì)算機(jī)系統(tǒng)的瓶頸，希望讀到這里你能更深切地理解這句話！如果還不理解，不妨想想你在網(wǎng)上買的東西，快遞送了將近兩年，你的心情是怎么樣的。

而從世界上不同城市網(wǎng)絡(luò)上走一個(gè)來回，平均需要 150ms（參考世界各地 ping 報(bào)文的時(shí)間），換算成人類時(shí)間是 12.5年。不難理解，所有的程序和架構(gòu)都會(huì)盡量避免不同城市甚至是跨國家的網(wǎng)絡(luò)訪問，CDN 就是這個(gè)問題的一個(gè)解決方案：讓用戶和最接近自己的服務(wù)器交互，從而減少網(wǎng)絡(luò)上報(bào)文的傳輸時(shí)間。

虛擬機(jī)重啟一次大約要 4s 時(shí)間，換算成人類的時(shí)間是 3百多年。對(duì)于此，我想到了喬布斯要死命優(yōu)化 Mac 系統(tǒng)開機(jī)啟動(dòng)時(shí)間的故事。如果機(jī)器能少重啟而且每次啟動(dòng)能快一點(diǎn)，不僅能救人命，也能救 CPU 的命。

物理服務(wù)器重啟一次需要 5min，換算成人類時(shí)間是 2萬5千年，快趕上人類的文明史了。5 分鐘人類都要等一會(huì)了，更別提 CPU 了，所以沒事不要亂重啟服務(wù)器啊，分分鐘終結(jié)一個(gè)文明的節(jié)奏。

參考資料

What Every Programmer Should Know About Memory

Getting Physical With Memory