实际的软件开发过程中，常会遇到服务端请求响应时间长，吞吐率不够。
分析对应问题时，你肯定听过“主要瓶颈不在CPU，而在I/O”，存储很重要。

1 存储器的层次结构

存储器系统是通过各种不同方法和设备，一层层组合起来的系统。

常把CPU比做计算机的“大脑”，思考的东西，好比CPU的寄存器（Register）。寄存器与其说是存储器，更像是CPU本身一部分，只能存放极有限信息，但速度很快，和CPU同步。

大脑中的记忆好比CPU Cache（CPU高速缓存，简称为“缓存”）。CPU Cache用的一种SRAM（Static Random-Access Memory，静态随机存取存储器）芯片。

2 SRAM

“静态”，因为只要处在通电状态，里面数据就能保持存在。一旦断电，里面数据就丢失。
SRAM里，一个比特数据，需6～8个晶体管。所以SRAM存储密度不高。同样物理空间下，能存储数据有限。但SRAM电路简单，所以访问速度很快。

6个晶体管组成SRAM的一个比特：

CPU里通常有L1、L2、L3三层高速缓存。

每个CPU核心都有一块属于自己的L1高速缓存，通常分成：

• 指令缓存
  存放CPU使用的指令
• 数据缓存
  存放CPU使用的数据

这里的指令缓存和数据缓存，就来自哈佛架构。

• L1 Cache往往嵌在CPU核心内部

  理解为我们的短期记忆

• L2 Cache同样是每个CPU核心都有，往往不在CPU核心内部，访问速度比L1稍慢

• L3 Cache通常是多个CPU核心共用，更大些，访问速度自然更慢些

  L2/L3 Cache理解成长期记忆

把内存当成我们拥有的书架。当我们记忆中没有资料时，可从书架拿书翻阅。这过程相当于，数据从内存中加载到CPU的寄存器和Cache中，然后通过“大脑”（CPU），进行处理和运算。

3 DRAM

内存用的DRAM（Dynamic Random Access Memory，动态随机存取存储器）芯片，比SRAM密度更高，有更大容量，比SRAM芯片便宜。

“动态”，因为需靠不断“刷新”，才能保持数据被存储。DRAM的一个比特，只需一个晶体管、一个电容就能存储。所以，DRAM在同样物理空间下，能存储数据更多，即存储“密度”更大。但数据存在电容，电容会不断漏电，所以需定时刷新充电，才能保持数据不丢失。DRAM的数据访问电路和刷新电路都比SRAM更复杂，访问延时更长。

4 存储器的层级结构

整个存储器的层次结构都类似SRAM和DRAM在性能、价格差异：

• SRAM更贵，速度更快

  像大脑中的记忆

• DRAM更便宜，容量更大

  像属于我们自己的书桌

大脑（CPU）中的记忆（L1 Cache），不仅受成本限制，更受物理限制，好比L1 Cache不仅昂贵，其访问速度和它到CPU的物理距离有关。芯片越大，总有部分离CPU的距离会变远。电信号的传输速度又受物理限制，没法超过光速。所以想要快，并非靠多花钱就能解决。

书房（即内存）空间有限，无法放下所有书（即数据）。若想扩大空间，相当于要多买几平方房子，成本很高。于是，想要放下更多书，就要寻找廉价方案。即公共图书馆，对内存来说：

• SSD（Solid-state drive或Solid-state disk，固态硬盘）
• HDD（Hard Disk Drive，硬盘）

这些被称为硬盘的外部存储设备，即公共图书馆。于是，就可去家附近图书馆借书。图书馆有更多空间（存储空间）和更多书（数据）。

而HDD则是一种完全符合“磁盘”名字的传统硬件。“磁盘”硬件结构决定它的访问速度受限于物理结构，最慢。

存储器层次关系图

从Cache、内存，到SSD和HDD硬盘。容量越小的设备速度越快，而且，CPU并不是直接和每一种存储器设备打交道，而是每一种存储器设备，只和它相邻的存储设备打交道。比如，CPU Cache是从内存里加载而来的，或者需要写回内存，并不会直接写回数据到硬盘，也不会直接从硬盘加载数据到CPU Cache中，而是先加载到内存，再从内存加载到Cache中。

这样，各个存储器只和相邻的一层存储器打交道，并且随着一层层向下，存储器的容量逐层增大，访问速度逐层变慢，而单位存储成本也逐层下降，也就构成了我们日常所说的存储器层次结构。

5 权衡价格和性能？

存储器在不同层级之间的性能差异和价格差异，都至少在一个数量级以上。L1 Cache的访问延时是1纳秒（ns），而内存就已经是100纳秒了。在价格上，这两者也差出了400倍。
各种存储器成本的对比表格

实际在进行电脑硬件配置的时候，会去组合配置各种存储设备。
如，一款入门级的惠普战66的笔记本电脑。今天在京东上的价格是4999人民币
Intle i5-8265U的CPU（这是一块4核的CPU）
这块CPU每个核有32KB，一共128KB的L1指令Cache。
同样，每个核还有32KB，一共128KB的L1数据Cache，指令Cache和数据Cache都是采用8路组相连的放置策略。
每个核有256KB，一共1MB的L2 Cache。L2 Cache是用4路组相连的放置策略。
最后还有一块多个核心共用的12MB的L3 Cache，采用的是12路组相连的放置策略。
8GB的内存
一块128G的SSD硬盘
一块1T的HDD硬盘

一台实际的计算机里面，越是速度快的设备，容量就越小。这里一共十多兆的Cache，成本只是几十美元。而8GB的内存、128G的SSD以及1T的HDD，大概零售价格加在一起，也就和我们的高速缓存的价格差不多。

6 总结

CPU比喻成高速运转的大脑，和大脑同步的寄存器（Register），就存放着当下正在思考和处理的数据。
L1-L3的CPU Cache，好比存放在我们大脑中的短期到长期的记忆。需要小小花费一点时间，就能调取并进行处理。

书桌书架就好比计算机的内存，能放下更多的书也就是数据，但是找起来和看起来就要慢上不少。
而图书馆更像硬盘这个外存，能够放下更多的数据，找起来也更费时间。
从寄存器、CPU Cache，到内存、硬盘，这样一层层下来的存储器，速度越来越慢，空间越来越大，价格也越来越便宜。

这三个“越来越”的特性，使得我们在组装计算机的时候，要组合使用各种存储设备。越是快且贵的设备，实际在一台计算机里面的存储空间往往就越小。而越是慢且便宜的设备，在实际组装的计算机里面的存储空间就会越大。

参考

• Peter Novig的Teach Yourself Programming in Ten Years，这些数字随着摩尔定律的发展在不断缩小，但是在数量级上仍然有着很强的参考价值。
• Jeff Dean的Build Software Systems at Google and Lessons Learned。这份PPT中不仅总结了这些数字，还有大量的硬件故障、高可用和系统架构的血泪经验。