今天给大家分享两张图。它们是如此重要，以至于你看到的许多软件设计都与它们有关。可以说图片中出现的问题都是电脑的本质问题。图1计算机各部件的速度可以看出，CPU最快，一个时钟周期为0.3纳秒，内存访问需要120纳秒，固态硬盘访问需要50-150微秒，传统硬盘访问需要1-10毫秒，网络访问最慢几十毫秒。这张图最有意思的地方在于，它把计算机世界的时间和人类世界的时间进行了对比。我经常把CPU比作跑得快但记不住东西的“阿甘正传”。他的一个时钟周期如果按1秒来算：内存访问是6分钟，固态硬盘是2-6天，传统硬盘是1-12个月，网络访问是几年！（1秒=1000毫秒=1000,000微秒=1000,000,000纳秒）如果你是CPU，你会觉得这个世界真的慢的要死！从硬盘读取数据要等“几天”甚至“几个月”！图2内存层级结构来源：《深入理解计算机系统》第三版图2图1中的信息已经层级化，增加了价格信息，说明了一个道理：天下没有免费的午餐。内存速度越高越快，但价格越来越贵，越低越慢，但价格越来越便宜。这两张图有什么意义？正是由于计算机各部件的速度、容量和价格的不同，导致了计算机系统/编程中的各种问题和相应的解决方案。让我举几个例子。Case1CPU的速度超快，总不能一直闲着吧，得把它榨干！这里有两个强有力的理由：1.人类需要多个程序“同时”运行，我们需要对CPU的时间进行切片，让每个程序在CPU上轮换，造成多个程序同时运行的错觉，即，并发。2、当CPU遇到IO操作（硬盘、网络）时，不能坐以待毙“几个月”甚至“几年”，必须转而执行其他程序。说起来简单，但是程序的切换需要保存程序的执行位置，以便后面恢复执行，所以需要一个数据结构来表示，就是进程。如果一个进程只有一个“执行流”，如果进程等待硬盘的操作，程序就会阻塞，无法响应用户输入，所以必须有多个“执行流”，即线程。Case2.需要持久化的数据必须保存到硬盘，但是硬盘超级慢，无法支持大量并发访问。我应该怎么办？可以将访问频率最高的热点数据放在CPU的缓存中。其实CPU也是这么干的，只是CPU的L1、L2、L3缓存太小了，根本满足不了需要。所以我不得不退而求其次，将热数据放在较慢的内存中，于是出现了应用程序缓存。缓存虽然解决了问题，但是也带来了更多的问题，比如：如何保持缓存数据和数据库数据的一致性？缓存崩溃了怎么办？数据不能存储在一台机器的内存中，所以需要分布式怎么分发到多台机器，用什么算法？...Case3考虑像Tomcat这样的应用服务器，用一个线程来处理每一个要求。如果现在有10000个请求进来，Tomcat会不会创建10000个线程来处理呢？不行，因为线程太多，开销大，而且线程切换会很慢，所以只好用线程池来复用线程。现在假设线程池中有一千个可用线程（已经很多了），它们都被发送去访问硬盘、数据库，或者发起网络调用，这是一个非常慢的操作，导致这千个线程等待结果返回（阻塞），那么剩下的9000个请求就不能处理了吧？于是后来人们又发明了一种新的处理方式，只用很少的线程（比如和CPU核心数一样多），让他们疯狂运行。当遇到I/O操作时，程序注册一个钩子函数并放置在那里，然后线程处理其他请求。当I/O操作完成后，系统向线程发送事件，线程返回Go过来调用之前的钩子函数（也叫回调函数）进行处理。这是一种异步的、非阻塞的做事方式。Node.js、Vert.x等都采用了类似的思想。案例4Redis使用单线程处理请求，为什么可以使用单线程呢？为什么不像Tomcat那样使用多线程和线程池呢？因为它只面向内存，而内存的速度在计算机系统中是仅次于CPU的，比那些网络操作不知道快在哪里（大家可以回头看看网速有多慢在第一张图中！）所以这个唯一的线程可以快速执行内存读写操作，完成来自许多网络的缓存请求。单线程还有一个巨大的优势，没有竞争，不需要加锁！看，我们软件中的很多问题都是由计算机各个组件的速度差异引起的。这是一个想法。如果硬盘的速度和内存一样快，并且能够持久存储，数据不会像内存一样断电丢失，那我们的电脑和系统会是什么样子呢？【本文为专栏作家“刘欣”原创稿件，转载请通过作者微信获取授权公众号编码】点此查看该作者更多好文
