什么是性能?时间的倒数
第一个是响应时间(Response time)或者叫执行时间(Execution time)。想要提升响应时间这个性能指标，你可以理解为让计算机“跑得更快”。我们执行一个程序，到底需要花多少时间。花的时间越少，自然性能就越好。
第二个是吞吐率(Throughput)或者带宽(Bandwidth)，想要提升这个指标，你可以理解为让计算机“搬得更多”。在一定的时间范围内，到底能处理多少事情。这里的“事情”，在计算机里就是处理的数据或者执行的程序指令
我们一般把性能，定义成响应时间的倒数，也就是:
性能 = 1/ 响应时间
这样一来，响应时间越短，性能的数值就越大。同样一个程序，在 Intel 最新的 CPUCoffee Lake 上，只需要 30s 就能运行完成，而在 5 年前 CPU Sandy Bridge 上，需要1min 才能完成。那么我们自然可以算出来，Coffee Lake 的性能是 1/30，Sandy Bridge的性能是 1/60，两个的性能比为 2。于是，我们就可以说，Coffee Lake 的性能是 SandyBridge 的 2 倍。
计算机的计时单位:CPU 时钟
虽然时间是一个很自然的用来衡量性能的指标，但是用时间来衡量时，有两个问题:
第一个就是时间不“准”:如果用你自己随便写的一个程序，来统计程序运行的时间，每一次统计结果不会完全一样。有可能这一次花了 45ms，下一次变成了 53ms。
为什么会不准呢?这里面有好几个原因。首先，我们统计时间是用类似于“掐秒表”一样，
记录程序运行结束的时间减去程序开始运行的时间。这个时间也叫 Wall Clock Time 或者Elapsed Time，就是在运行程序期间，挂在墙上的钟走掉的时间。
但是，计算机可能同时运行着好多个程序，CPU 实际上不停地在各个程序之间进行切换。在这些走掉的时间里面，很可能 CPU 切换去运行别的程序了。而且，有些程序在运行的时候，可能要从网络、硬盘去读取数据，要等网络和硬盘把数据读出来，给到内存和 CPU。所以说，要想准确统计某个程序运行时间，进而去比较两个程序的实际性能，我们得把这些时间给刨除掉。
那这件事怎么实现呢?Linux 下有一个叫 time 的命令，可以帮我们统计出来，同样的 Wall Clock Time 下，程序实际在 CPU 上到底花了多少时间。
我们简单运行一下 time 命令。它会返回三个值，
第一个是real time，也就是我们说的Wall Clock Time，也就是运行程序整个过程中流逝掉的时间;
第二个是user time，也就是 CPU 在运行你的程序，在用户态运行指令的时间;
第三个是sys time，是 CPU 在运行你的程序，在操作系统内核里运行指令的时间。而程序实际花费的 CPU 执行时间(CPU
Time)，就是 user time 加上 sys time
$ time seq 1000000 | wc -l
1000000
real 0m0.235s
user 0m0.234s
sys 0m0.008s
其次，即使我们已经拿到了 CPU 时间，我们也不一定可以直接“比较”出两个程序的性能差异。即使在同一台计算机上，CPU 可能满载运行也可能降频运行，降频运行的时候自然花的时间会多一些。
除了 CPU 之外，时间这个性能指标还会受到主板、内存这些其他相关硬件的影响。所以，我们需要对“时间”这个我们可以感知的指标进行拆解，把程序的 CPU 执行时间变成 CPU时钟周期数(CPU Cycles)和 时钟周期时间(Clock Cycle)的乘积。
程序的 CPU 执行时间 =CPU 时钟周期数×时钟周期时间
我们先来理解一下什么是时钟周期时间。你在买电脑的时候，一定关注过 CPU 的主频。比如我手头的这台电脑就是 Intel Core-i7-7700HQ 2.8GHz，这里的 2.8GHz 就是电脑的主频(Frequency/Clock Rate)。这个 2.8GHz，我们可以先粗浅地认为，CPU 在 1 秒时间内，可以执行的简单指令的数量是 2.8G 条。
如果想要更准确一点描述，这个 2.8GHz 就代表，我们 CPU 的一个“钟表”能够识别出来的最小的时间间隔。就像我们挂在墙上的挂钟，都是“滴答滴答”一秒一秒地走，所以通过墙上的挂钟能够识别出来的最小时间单位就是秒。
而在 CPU 内部，和我们平时戴的电子石英表类似，有一个叫晶体振荡器(Oscillator Crystal)的东西，简称为晶振。我们把晶振当成 CPU 内部的电子表来使用。晶振带来的每一次“滴答”，就是时钟周期时间。
在我这个 2.8GHz 的 CPU 上，这个时钟周期时间，就是 1/2.8G。我们的 CPU，是按照这个“时钟”提示的时间来进行自己的操作。主频越高，意味着这个表走得越快，我们的CPU 也就“被逼”着走得越快。
最简单的提升性能方案，自然缩短时钟周期时间，也就是提升主频。换句话说，就是换一块好一点的 CPU。不过，这个是我们这些软件工程师控制不了的事情，所以我们就把目光挪到了乘法的另一个因子——CPU 时钟周期数上。如果能够减少程序需要的 CPU 时钟周期数量，一样能够提升程序性能。
对于 CPU 时钟周期数，我们可以再做一个分解，把它变成“指令数×每条指令的平均时钟周期数(Cycles Per Instruction，简称 CPI)”。不同的指令需要的 Cycles 是不同的，加法和乘法都对应着一条 CPU 指令，但是乘法需要的 Cycles 就比加法要多，自然也就慢。在这样拆分了之后，我们的程序的 CPU 执行时间就可以变成这样三个部分的乘积
程序的 CPU 执行时间 = 指令数×CPI×Clock Cycle Time
因此，如果我们想要解决性能问题，其实就是要优化这三者。
1.时钟周期时间，就是计算机主频，这个取决于计算机硬件。我们所熟知的摩尔定律就一直在不停地提高我们计算机的主频。比如说，我最早使用的 80386 主频只有 33MHz，现在手头的笔记本电脑就有 2.8GHz，在主频层面，就提升了将近 100 倍。
2.每条指令的平均时钟周期数 CPI，就是一条指令到底需要多少 CPU Cycle。在后面讲解CPU 结构的时候，我们会看到，现代的 CPU 通过流水线技术(Pipeline)，让一条指令需要的 CPU Cycle 尽可能地少。因此，对于 CPI 的优化，也是计算机组成和体系结构中的重要一环。
3. 指令数，代表执行我们的程序到底需要多少条指令、用哪些指令。这个很多时候就把挑战交给了编译器。同样的代码，编译成计算机指令时候，就有各种不同的表示方式。
我们可以把自己想象成一个 CPU，坐在那里写程序。计算机主频就好像是你的打字速度，打字越快，你自然可以多写一点程序。CPI 相当于你在写程序的时候，熟悉各种快捷键，越是打同样的内容，需要敲击键盘的次数就越少。指令数相当于你的程序设计得够合理，同样的程序要写的代码行数就少。如果三者皆能实现，你自然可以很快地写出一个优秀的程序，你的“性能”从外面来看就是好的。
问题记录：
1.为什么user + sys 运行出来会比real time 多呢？
A：是因为“并行原因”的运行的。虽然seq和wc这两个命令都是单线程运行的，但是这两个命令在多核cpu运行的情况下，会分别分配到两个不同的cpu，于是user和sys的时间都是两个cpu上运行的时间之和，就可能超过real的时间。你可以这样来快速验证运行
time seq 100000000 | wc -l &
让这个命令多跑一会儿，并且在后台运行。
然后利用 top 命令看不同进程的cpu占用情况，你会在top的前几行里看到seq和wc的cpu占用都接近100，实际是各被分配到了一个不同的cpu执行。
2.时钟周期
A：CPU主频是一个频率(frequency)，频率的单位叫做赫兹(Hz)。意思是一秒内这个事情可以发生多少次。主频2.8GHz就代表一秒内晶振振动了2.8G次，这里的G其实就是10亿次，也就是28亿次。那么我们的时钟周期时间就是1/28亿秒。
3.关于用户态和内核态
A：如果简单讲一下的话，就是我们的程序实际在操作系统里面是运行在“保护模式”下的，很多指令我们的应用程序并没有权限去操作执行，需要切换到内核态，由操作系统去执行，比如说操作硬件的时候。
