简介
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。
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。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。
希望你看到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。
CPU速度
目前电脑主频是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+
我们假设一个指令时间比作人类能够感知的一秒钟来对比数据
一级缓存
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
分支预测错误需要耗时 5ns，换算成人类时间大约是 13s，相当于成年男子100米奔跑
指令形成流水线以后，就需要一种高效的调控来保证硬件层面并发的效果：最佳情况是每条流水线里的十几个指令都是正确的，这样完全不浪费时钟周期。而分支预测就是干这个的
分支预测器猜测条件表达式两路分支中哪一路最可能发生，然后推测执行这一路的指令，来避免流水线停顿造成的时间浪费。但是，如果后来发现分支预测错误，那么流水线中推测执行的那些中间结果全部放弃，重新获取正确的分支路线上的指令开始执行，这就带来了十几个时钟周期的延迟，这个时候，这个 CPU 核心就是完全在浪费时间。
幸运的是，当下的主流 CPU 在现代编译器的配合下，把这项工作做得越来越好了。
还记得那个让 Intel CPU 性能跌 30% 的漏洞补丁吗，那个漏洞就是 CPU 设计的时候，分支预测设计的不完善导致的。
参考链接：Why is processing a sorted array faster than processing an unsorted array?
二级缓存
二级缓存时间大约在 7ns，换算成人类时间大约是 18.2s，相当于成年男100米跨栏。
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。
tips：为什么需要多层CPU缓存
互斥锁的加锁和解锁
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。
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，相当于阅读一个章节的网络小说。
看起来还不算坏，不过要从内存中读取一段数据需要的时间会更多。到了内存之后，时间就变了一个量级，CPU 和内存之间的速度瓶颈被称为冯诺依曼瓶颈。
究竟什么是冯诺依曼瓶颈(von Neumann Bottleneck)？
CPU 上下文切换
一次 CPU 上下文切换（系统调用）需要大约 1500ns，也就是 1.5us（这个数字参考了这篇文章，采用的是单核 CPU 线程平均时间），换算成人类时间大约是 65分钟，嗯，也就是一个小时。
我们也知道上下文切换是很耗时的行为，毕竟每次浪费一个小时，也很让人有罪恶感的。上下文切换更恐怖的事情在于，这段时间里 CPU 没有做任何有用的计算，只是切换了两个不同进程的寄存器和内存状态；而且这个过程还破坏了缓存，让后续的计算更加耗时。
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。
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。
磁盘寻址时间
10ms，换算成人类时间是 10个月，刚好够人类创造一个新的生命了。
如果 CPU 需要让磁盘泡杯咖啡，在它眼里，磁盘去生了个孩子，回来告诉它你让我泡的咖啡好了。机械硬盘使用 RPM(Revolutions Per Minute/每分钟转速) 来评估磁盘的性能：RPM 越大，平均寻址时间更短，磁盘性能越好。寻址只是把磁头移动到正确的磁道上，然后才能读取指定扇区的内容。换句话说，寻址虽然很浪费时间，但其实它并没有办任何的正事（读取磁盘内容）。
从磁盘读取 1MB 连续数据
20ms，换算成人类时间是 20个月。
IO 设备是计算机系统的瓶颈，希望读到这里你能更深切地理解这句话！如果还不理解，不妨想想你在网上买的东西，快递送了将近两年，你的心情是怎么样的。
从世界上不同城市网络上走一个来回
平均需要 150ms（参考世界各地 ping 报文的时间），换算成人类时间是 12.5年。
不难理解，所有的程序和架构都会尽量避免不同城市甚至是跨国家的网络访问，CDN就是这个问题的一个解决方案：让用户和最接近自己的服务器交互，从而减少网络上报文的传输时间。
虚拟机重启一次
大约要 4s 时间，换算成人类的时间是 3百多年。
对于此，我想到了乔布斯要死命优化 Mac 系统开机启动时间的故事。如果机器能少重启而且每次启动能快一点，不仅能救人命，也能救 CPU 的命。
物理服务器重启一次
需要 5min，换算成人类时间是 2万5千年，快赶上人类的文明史了。
5 分钟人类都要等一会了，更别提 CPU 了，所以没事不要乱重启服务器啊，分分钟终结一个文明的节奏。
