Nginx 是什么？能干嘛？

比如，有一个 int array[100] 的数组，当载入 array[0] 时，由于这个数组元素的大小在内存只占 4 字节，不足 64 字节，CPU 就会顺序加载数组元素到 array[15]，意味着 array[0]~array[15] 数组元素都会被缓存在 CPU Cache 中了，因此当下次访问这些数组元素时，会直接从 CPU Cache 读取，而不用再从内存中读取，大大提高了 CPU 读取数据的性能。

事实上，CPU 读取数据的时候，无论数据是否存放到 Cache 中，CPU 都是先访问 Cache，只有当 Cache 中找不到数据时，才会去访问内存，并把内存中的数据读入到 Cache 中，CPU 再从 CPU Cache 读取数据。
 

所以，CPU 从 L1 Cache 读取数据的速度，相比从内存读取的速度，会快 100多倍。

CPU Cache 的数据结构和读取过程是什么样的?

CPU Cache 的数据是从内存中读取过来的，它是以一小块一小块读取数据的，而不是按照单个数组元素来读取数据的，在 CPU Cache 中的，这样一小块一小块的数据，称为 Cache Line(缓存块)。

你可以在你的 Linux 系统，用下面这种方式来查看 CPU 的 Cache Line，你可以看我服务器的 L1 Cache Line 大小是 64 字节，也就意味着 L1 Cache 一次载入数据的大小是 64 字节。
 

其中，L1 Cache 通常会分为「数据缓存」和「指令缓存」，这意味着数据和指令在 L1 Cache 这一层是分开缓存的，上图中的 index0 也就是数据缓存，而 index1则是指令缓存，它两的大小通常是一样的。

另外，你也会注意到，L3 Cache 比 L1 Cache 和 L2 Cache 大很多，这是因为 L1 Cache 和 L2 Cache 都是每个 CPU 核心独有的，而 L3 Cache 是多个 CPU 核心共享的。

程序执行时，会先将内存中的数据加载到共享的 L3 Cache 中，再加载到每个核心独有的 L2 Cache，最后进入到最快的 L1 Cache，之后才会被 CPU 读取。它们之间的层级关系，如下图：
 

CPU Cache 有多快?

你可能会好奇为什么有了内存，还需要 CPU Cache?根据摩尔定律，CPU 的访问速度每 18 个月就会翻倍，相当于每年增长 60% 左右，内存的速度当然也会不断增长，但是增长的速度远小于 CPU，平均每年只增长 7% 左右。于是，CPU 与内存的访问性能的差距不断拉大。

到现在，一次内存访问所需时间是 200~300 多个时钟周期，这意味着 CPU 和内存的访问速度已经相差 200~300 多倍了。

为了弥补 CPU 与内存两者之间的性能差异，就在 CPU 内部引入了 CPU Cache，也称高速缓存。

CPU Cache 通常分为大小不等的三级缓存，分别是 L1 Cache、L2 Cache 和 L3 Cache。

由于 CPU Cache 所使用的材料是 SRAM，价格比内存使用的 DRAM 高出很多，在当今每生产 1 MB 大小的 CPU Cache 需要 7 美金的成本，而内存只需要 0.015 美金的成本，成本方面相差了 466 倍，所以 CPU Cache 不像内存那样动辄以 GB 计算，它的大小是以 KB 或 MB 来计算的。

在 Linux 系统中，我们可以使用下图的方式来查看各级 CPU Cache 的大小，比如我这手上这台服务器，离 CPU 核心最近的 L1 Cache 是 32KB，其次是 L2 Cache 是 256KB，最大的 L3 Cache 则是 3MB。

（编辑：惠州站长网）

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