Google大神 Jeff Dean在之前的一次演讲中展示了这样一张表，非常有意思：
从这张图里我们可以清楚的看到，计算机系统中各种关键操作其典型耗时到底有多少(注意，各种不同的系统架构精确的数据可能与此不同，但数量级上差别应该不会很大)。
访问L2 cache的时延大概是访问L1 cache的10几倍左右，而访问一次内存的时延则高达访问L2 cache的20倍，是访问L1cache耗时的200倍。
这一部分清楚的告诉每个程序员，编写出对cache友好的程序是至关重要的，尤其你的场景如果对性能要求很高则更是如此。
分支预测失败的惩罚大概只有5ns这个量级，博主在之前的文章《特斯拉遇上CPU：程序员的心思你别猜》这篇文章中专门讲解过CPU的分支预测功能。
该功能主要针对 if 语句，由于现代CPU内部采用流水线方式来处理机器指令，因此在 if 对应的机器指令还没有执行完时后续指令就要进到流水线中，此时CPU就必须猜测到底 if 语句是否为真，如果CPU猜对了，那么流水线照常运行，但如果猜错了流水线中已经被执行的一部分指令就要作废。
很多同学看到这篇文章后表示if语句是不是尽量少用，从这张表可以看出，分支预测失败的惩罚不高，并且现代CPU的分支预测成功率很高，根本不必在意这点性能损失。
程序员都知道访问内存的速度比SSD块，访问SSD速度比磁盘快，那么到底能快多少呢？
同样顺序读取1MB数据，内存花费的时间为250,000 ns，SSD为1,000,000 ns，磁盘为20,000,000 ns。
我们可以看到，同样读取1MB数据，磁盘花费的时间是 SSD 的 20 倍，是内存的80倍。
同样读取1MB数据，SSD耗时是内存的4倍。
这组数据告诉我们，相对内存来说磁盘真的很慢，如果你的经费充足就用SSD吧，如果你是土豪，那么就把数据库直接放到内存吧。
一般来说我们认为内存比磁盘快，磁盘比网络快，但这这张表告诉我们用1Gbps网络发送1K数据仅仅需要20,000 ns，而磁盘的一次寻道则高达10,000,000ns(10ms)，网络IO可不一定比磁盘IO慢。
当然，这也要看网络两端距离有多远。
想测量数据包在网络两端来回一趟需要耗时多少？ping命令再简单方便不过了。
首先，博主在数据中心内部ping一台主机(注：ip地址用*来代替)：
一圈下来耗时仅在100 us左右，速度非常快，在数据中心内部空间距离几乎可以忽略不计。
我的坐标在北京，接下来我们ping一下清华大学，哈哈，注意现在由于云服务商的存在，清华大学的官网服务器主机可不一定在清华大学里，为简单起见 我们认为所ping的机器都在相应的地理位置上。
这个耗时就很可观了，我们姑且用市中心到清华大学的直线距离评估一下数据包路径长度(实际数据包的路径肯定和这里不同)，可以看到大概在10公里左右的数量级，用时将近10ms，不要觉得10ms很耗时，磁盘一次seek就是这个量级。
接下来出个省，ping一下浙大：
出了省就是不一样，北京与浙江的直线距离大概在1200公里，网络上走一圈耗时来到了将近15ms。
接着我们出趟国吧，去英国转一圈，ping下牛津大学：
出了国就更不一样了，北京与英国直线距离(球体表面)大概在7000公里，网络耗时将近50ms。
最后让我们去趟美国，ping下斯坦福大学：
和预想的差不多，北京与斯坦福直线距离大概在10000公里，耗时也在50ms左右。
从这组测试我们可以看出，网络的耗时和空间距离有很大关系，但在数据中心内部网络其实是非常快的，这一点在进行系统设计时需要意识到。
系统设计一种工程实践，不是艺术遐想，每一个关键决策都要有依据而不能拍脑袋，本文的这张表就是你的依据(之一)。
希望这篇文章对大家理解系统时间有所帮助。
最后，祝大家国庆假期开心快乐！
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