2.2 磁盘比内存慢几万倍？

存储器方面的设备，分类比较多，那我们肯定不能只买一种存储器，比如你除了要买内存，还要买硬盘，而针对硬盘我们还可以选择是固态硬盘还是机械硬盘。

相信大家都知道内存和硬盘都属于计算机的存储设备，断电后内存的数据是会丢失的，而硬盘则不会，因为硬盘是持久化存储设备，同时也是一个 I/O 设备。

但其实 CPU 内部也有存储数据的组件，这个应该比较少人注意到，比如寄存器、CPU L1/L2/L3 Cache 也都是属于存储设备，只不过它们能存储的数据非常小，但是它们因为靠近 CPU 核心，所以访问速度都非常快，快过硬盘好几个数量级别。

问题来了，那机械硬盘、固态硬盘、内存这三个存储器，到底和 CPU L1 Cache 相比速度差多少倍呢？

在回答这个问题之前，我们先来看看「存储器的层次结构」，好让我们对存储器设备有一个整体的认识。

存储器的层次结构

我们可以把 CPU 比喻成我们的大脑，大脑正在思考的东西，就好比 CPU 中的寄存器，处理速度是最快的，但是能存储的数据也是最少的，毕竟我们也不能一下同时思考太多的事情，除非你练过。

我们大脑中的记忆，就好比 CPU Cache，中文称为 CPU 高速缓存，处理速度相比寄存器慢了一点，但是能存储的数据也稍微多了一些。

CPU Cache 通常会分为 L1、L2、L3 三层，其中 L1 Cache 通常分成「数据缓存」和「指令缓存」，L1 是距离 CPU 最近的，因此它比 L2、L3 的读写速度都快、存储空间都小。我们大脑中短期记忆，就好比 L1 Cache，而长期记忆就好比 L2/L3 Cache。

寄存器和 CPU Cache 都是在 CPU 内部，跟 CPU 挨着很近，因此它们的读写速度都相当的快，但是能存储的数据很少，毕竟 CPU 就这么丁点大。

知道 CPU 内部的存储器的层次分布，我们放眼看看 CPU 外部的存储器。

当我们大脑记忆中没有资料的时候，可以从书桌或书架上拿书来阅读，那我们桌子上的书，就好比内存，我们虽然可以一伸手就可以拿到，但读写速度肯定远慢于寄存器，那图书馆书架上的书，就好比硬盘，能存储的数据非常大，但是读写速度相比内存差好几个数量级，更别说跟寄存器的差距了。

我们从图书馆书架取书，把书放到桌子上，再阅读书，我们大脑就会记忆知识点，然后再经过大脑思考，这一系列过程相当于，数据从硬盘加载到内存，再从内存加载到 CPU 的寄存器和 Cache 中，然后再通过 CPU 进行处理和计算。

对于存储器，它的速度越快、能耗会越高、而且材料的成本也是越贵的，以至于速度快的存储器的容量都比较小。

CPU 里的寄存器和 Cache，是整个计算机存储器中价格最贵的，虽然存储空间很小，但是读写速度是极快的，而相对比较便宜的内存和硬盘，速度肯定比不上 CPU 内部的存储器，但是能弥补存储空间的不足。

存储器通常可以分为这么几个级别：

• 寄存器；

• CPU Cache；

  1. L1-Cache；

  2. L2-Cache；

  3. L3-Cahce；

• 内存；

• SSD/HDD 硬盘

寄存器

最靠近 CPU 的控制单元和逻辑计算单元的存储器，就是寄存器了，它使用的材料速度也是最快的，因此价格也是最贵的，那么数量不能很多。

寄存器的数量通常在几十到几百之间，每个寄存器可以用来存储一定的字节（byte）的数据。比如：

• 32 位 CPU 中大多数寄存器可以存储 4 个字节；

• 64 位 CPU 中大多数寄存器可以存储 8 个字节。

寄存器的访问速度非常快，一般要求在半个 CPU 时钟周期内完成读写，CPU 时钟周期跟 CPU 主频息息相关，比如 2 GHz 主频的 CPU，那么它的时钟周期就是 1/2G，也就是 0.5ns（纳秒）。

CPU 处理一条指令的时候，除了读写寄存器，还需要解码指令、控制指令执行和计算。如果寄存器的速度太慢，则会拉长指令的处理周期，从而给用户的感觉，就是电脑「很慢」

CPU Cache

CPU Cache 用的是一种叫 SRAM（*Static Random-Access* Memory，静态随机存储器） 的芯片。

SRAM 之所以叫「静态」存储器，是因为只要有电，数据就可以保持存在，而一旦断电，数据就会丢失了。

在 SRAM 里面，一个 bit 的数据，通常需要 6 个晶体管，所以 SRAM 的存储密度不高，同样的物理空间下，能存储的数据是有限的，不过也因为 SRAM 的电路简单，所以访问速度非常快。

CPU 的高速缓存，通常可以分为 L1、L2、L3 这样的三层高速缓存，也称为一级缓存、二级缓存、三级缓存。

L1 高速缓存

L1 高速缓存的访问速度几乎和寄存器一样快，通常只需要 2~4 个时钟周期，而大小在几十 KB 到几百 KB 不等。

每个 CPU 核心都有一块属于自己的 L1 高速缓存，指令和数据在 L1 是分开存放的，所以 L1 高速缓存通常分成指令缓存和数据缓存。

在 Linux 系统，我们可以通过这条命令，查看 CPU 里的 L1 Cache 「数据」缓存的容量大小：

$ cat /sys/devices/system/cpu/cpu0/cache/index0/size
32K

而查看 L1 Cache 「指令」缓存的容量大小，则是：

$ cat /sys/devices/system/cpu/cpu0/cache/index1/size
32K

L2 高速缓存

L2 高速缓存同样每个 CPU 核心都有，但是 L2 高速缓存位置比 L1 高速缓存距离 CPU 核心 更远，它大小比 L1 高速缓存更大，CPU 型号不同大小也就不同，通常大小在几百 KB 到几 MB 不等，访问速度则更慢，速度在 10~20 个时钟周期。

在 Linux 系统，我们可以通过这条命令，查看 CPU 里的 L2 Cache 的容量大小：

$ cat /sys/devices/system/cpu/cpu0/cache/index2/size
256K

L3 高速缓存

L3 高速缓存通常是多个 CPU 核心共用的，位置比 L2 高速缓存距离 CPU 核心 更远，大小也会更大些，通常大小在几 MB 到几十 MB 不等，具体值根据 CPU 型号而定。

访问速度相对也比较慢一些，访问速度在 20~60个时钟周期。

在 Linux 系统，我们可以通过这条命令，查看 CPU 里的 L3 Cache 的容量大小：

$ cat /sys/devices/system/cpu/cpu0/cache/index3/size 
3072K

存储器的层次关系

现代的一台计算机，都用上了 CPU Cahce、内存、到 SSD 或 HDD 硬盘这些存储器设备了。

其中，存储空间越大的存储器设备，其访问速度越慢，所需成本也相对越少。

CPU 并不会直接和每一种存储器设备直接打交道，而是每一种存储器设备只和它相邻的存储器设备打交道。

比如，CPU Cache 的数据是从内存加载过来的，写回数据的时候也只写回到内存，CPU Cache 不会直接把数据写到硬盘，也不会直接从硬盘加载数据，而是先加载到内存，再从内存加载到 CPU Cache 中。

 

所以，每个存储器只和相邻的一层存储器设备打交道，并且存储设备为了追求更快的速度，所需的材料成本必然也是更高，也正因为成本太高，所以 CPU 内部的寄存器、L1\L2\L3 Cache 只好用较小的容量，相反内存、硬盘则可用更大的容量，这就我们今天所说的存储器层次结构。

另外，当 CPU 需要访问内存中某个数据的时候，如果寄存器有这个数据，CPU 就直接从寄存器取数据即可，如果寄存器没有这个数据，CPU 就会查询 L1 高速缓存，如果 L1 没有，则查询 L2 高速缓存，L2 还是没有的话就查询 L3 高速缓存，L3 依然没有的话，才去内存中取数据。

下面这张表格是不同层级的存储器之间的成本对比图：

你可以看到 L1 Cache 的访问延时是 1 纳秒，而内存已经是 100 纳秒了，相比 L1 Cache 速度慢了 100 倍。另外，机械硬盘的访问延时更是高达 10 毫秒，相比 L1 Cache 速度慢了 10000000 倍，差了好几个数量级别。

在价格上，每生成 MB 大小的 L1 Cache 相比内存贵了 466 倍，相比机械硬盘那更是贵了 175000 倍。

我在某东逛了下各个存储器设备的零售价，8G 内存 + 1T 机械硬盘 + 256G 固态硬盘的总价格，都不及一块 Intle i5-10400 的 CPU 的价格，这款 CPU 的高速缓存的总大小也就十多 MB