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今天給大家分享兩幅圖，它們是如此的重要，以至于你看到的很多軟件的設(shè)計(jì)都和他們相關(guān)， 可以說圖中展示的問題都是計(jì)算機(jī)的本質(zhì)問題。
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圖1 計(jì)算機(jī)各個(gè)部件的速度
可以看到，CPU最快，一個(gè)時(shí)鐘周期是0.3納秒，內(nèi)存訪問需要120納秒，固態(tài)硬盤訪問需要50-150微秒，傳統(tǒng)硬盤訪問需要1-10毫秒， 網(wǎng)絡(luò)訪問最慢，都是幾十毫秒。
這幅圖最有趣的地方在于它把計(jì)算機(jī)世界的時(shí)間和人類世界的時(shí)間做了對(duì)比，我常常把CPU比喻成跑得很快，但是記不住事情的“阿甘”， 他的一個(gè)時(shí)鐘周期如果按1秒算：
- 內(nèi)存訪問就是6分鐘
- 固態(tài)硬盤是2-6天
- 傳統(tǒng)硬盤是1-12個(gè)月
- 網(wǎng)絡(luò)訪問就是幾年了!
(1秒= 1000毫秒= 1000,000 微秒 = 1000,000,000納秒)
如果你是CPU，你會(huì)覺得這個(gè)世界真是慢死了!從硬盤訪問數(shù)據(jù)得等待“幾天”甚至“幾個(gè)月”!
圖2 存儲(chǔ)器的層次結(jié)構(gòu)
來源：《深入理解計(jì)算機(jī)系統(tǒng)》第3版
圖2把圖1的信息變成了層次化的方式，并且增加了價(jià)格信息，它展示了一個(gè)真理：世界上沒有免費(fèi)的午餐。
存儲(chǔ)器越往上速度越快，但是價(jià)格越來越貴， 越往下速度越慢，但是價(jià)格越來越便宜。
這兩幅圖有什么意義呢?正是由于計(jì)算機(jī)各個(gè)部件的速度不同，容量不同，價(jià)格不同，導(dǎo)致了計(jì)算機(jī)系統(tǒng)/編程中的各種問題以及相應(yīng)的解決方案， 我來舉幾個(gè)例子。
案例1
CPU的速度超級(jí)快，不能老是讓它閑著，要充分地壓榨它!
這里有兩個(gè)強(qiáng)勁的理由：
1. 人類需要多個(gè)程序“同時(shí)”運(yùn)行
我們要把CPU的時(shí)間進(jìn)行分片，讓各個(gè)程序在CPU上輪轉(zhuǎn)，造成一種多個(gè)程序同時(shí)在運(yùn)行的假象，即并發(fā)。
2. 當(dāng)CPU遇到IO操作(硬盤，網(wǎng)絡(luò))時(shí)，不能坐在那里干等“幾個(gè)月”甚至“幾年”
在等待的時(shí)候，一定要切換，去執(zhí)行別的程序。
說起來簡(jiǎn)單，但是程序的切換需要保存程序執(zhí)行的現(xiàn)場(chǎng)，以便以后恢復(fù)執(zhí)行，于是需要一個(gè)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)來表示，這就是進(jìn)程了。
如果一個(gè)進(jìn)程只有一個(gè)“執(zhí)行流”， 如果進(jìn)程去等待硬盤的操作，那這個(gè)程序就會(huì)被阻塞，無法響應(yīng)用戶的輸入了，所以必須得有多個(gè)“執(zhí)行流”，即線程。
案例2
需要持久化的數(shù)據(jù)一定要保存到硬盤中，但是硬盤超級(jí)慢，支持不了大量的并發(fā)訪問，那怎么辦呢?
可以把最常訪問的熱點(diǎn)數(shù)據(jù)放到CPU的緩存中嘛， 其實(shí)CPU也是這么做的，但是CPU的L1, L2, L3級(jí)緩存實(shí)在是太小， 根本滿足不了需求。
于是只好退而求其次，把熱點(diǎn)數(shù)據(jù)放到速度稍慢的內(nèi)存中，于是應(yīng)用程序的緩存就出現(xiàn)了。
緩存雖然是解決了問題，但是也帶來了更多的問題，例如：
緩存數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)怎么保持一致性?
緩存如果崩潰了該怎么處理?
數(shù)據(jù)在一臺(tái)機(jī)器的內(nèi)存放不下了，要分布到多個(gè)機(jī)器上，怎么搞分布式啊，用什么算法?.....
案例3
考慮一個(gè)像Tomcat這樣的應(yīng)用服務(wù)器，對(duì)于每個(gè)請(qǐng)求都要用一個(gè)線程來處理，如果現(xiàn)在有一萬個(gè)請(qǐng)求進(jìn)來， Tomcat會(huì)建立1萬個(gè)線程來處理嗎?
不會(huì)的，因?yàn)榫€程多了開銷會(huì)很大 ，線程切換起來也很慢，所以它只好用個(gè)線程池來復(fù)用線程。
現(xiàn)在假設(shè)線程池中有一千個(gè)可用線程(已經(jīng)非常多了)，它們都被派去訪問硬盤，數(shù)據(jù)庫，或者發(fā)起網(wǎng)絡(luò)調(diào)用，這是非常慢的操作，導(dǎo)致這一千個(gè)線程都在等待結(jié)果的返回(阻塞了)，那剩下的九千個(gè)請(qǐng)求就沒法處理了，對(duì)吧?
所以后來人們就發(fā)明了新的處理辦法，僅使用幾個(gè)線程(例如和CPU核心數(shù)量一樣)，讓他們瘋狂運(yùn)行，遇到I/O操作，程序就注冊(cè)一個(gè)鉤子函數(shù)放在那里，然后線程就去處理別的請(qǐng)求，等到I/O操作完成了，系統(tǒng)會(huì)給這個(gè)線程發(fā)送一個(gè)事件， 線程就回過頭來調(diào)用之前的鉤子函數(shù)(也叫回調(diào)函數(shù))來處理。
這就是異步，非阻塞的處理方式。Node.js，Vert.x等采用的都是類似的思想。
案例4
Redis使用單線程的方式來處理請(qǐng)求的，為什么用單線程就可以呢? 它為什么不像Tomcat那樣使用多線程和線程池呢?
因?yàn)樗鎸?duì)的僅僅是內(nèi)存，內(nèi)存的速度在計(jì)算機(jī)的體系中僅次于CPU，比那些網(wǎng)絡(luò)操作不知道要快到哪里去了(可以回頭看看第一幅圖中網(wǎng)絡(luò)速度有多慢!)
所以這個(gè)唯一的線程就可以快速地執(zhí)行內(nèi)存的讀寫操作，完成從許多網(wǎng)絡(luò)過來的緩存請(qǐng)求了。單線程還有個(gè)巨大的優(yōu)勢(shì)，沒有競(jìng)爭(zhēng)，不需要加鎖!
看到了吧，我們軟件中的很多問題，其根源都是計(jì)算機(jī)各個(gè)部件的速度差異導(dǎo)致的。
這里可以開一個(gè)腦洞，如果硬盤的速度和內(nèi)存的速度一樣快，并且可以持久化存儲(chǔ)，不會(huì)像內(nèi)存一樣斷電以后數(shù)據(jù)就丟失了，那我們的電腦和系統(tǒng)會(huì)變成什么樣子呢?
【本文為專欄作者“劉欣”的原創(chuàng)稿件，轉(zhuǎn)載請(qǐng)通過作者微信公眾號(hào)coderising獲取授權(quán)】
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