cache
2、存储器分级策略
既然我们不能用一块存储器来解决所有的需求，那就必须把需求分级。
一种可行的方案，就是根据数据的使用频率使用不同的存储器：高频使用的数据，读写越快越好，因此用最贵的材料，放到离 CPU 最近的位置；使用频率越低的数据，我们放到离 CPU 越远的位置，用越便宜的材料。
2.1 存储器的级别
- 寄存器；
- L1-Cache；
- L2-Cache；
- L3-Cahce；
- 内存；
- 硬盘/SSD。
- 寄存器（Register）
寄存器紧挨着 CPU 的控制单元和逻辑计算单元，它所使用的材料速度也是最快的。就像我们前面讲到的，存储器的速度越快、能耗越高、产热越大，而且花费也是最贵的，因此数量不能很多。
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。
寄存机的访问速度非常快，一般要求在半个 CPU 时钟周期内完成读写。比如一条要在 4 个周期内完成的指令，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，那 4 个周期就可能无法完成这条指令了。
2.2.1 L1-Cache
L1- 缓存在 CPU 中，相比寄存器，虽然它的位置距离 CPU 核心更远，但造价更低。通常 L1-Cache 大小在几十 Kb 到几百 Kb 不等，读写速度在 2~4 个 CPU 时钟周期。
2.2.2 L2-Cache
L2- 缓存也在 CPU 中，位置比 L1- 缓存距离 CPU 核心更远。它的大小比 L1-Cache 更大，具体大小要看 CPU 型号，有 2M 的，也有更小或者更大的，速度在 10~20 个 CPU 周期。
2.2.3 L3-Cache
L3- 缓存同样在 CPU 中，位置比 L2- 缓存距离 CPU 核心更远。大小通常比 L2-Cache 更大，读写速度在 20~60 个 CPU 周期。L3 缓存大小也是看型号的，比如 i9 CPU 有 512KB L1 Cache；有 2MB L2 Cache； 有16MB L3 Cache。
3、内存
内存的主要材料是半导体硅，是插在主板上工作的。因为它的位置距离 CPU 有一段距离，所以需要用总线和 CPU 连接。因为内存有了独立的空间，所以体积更大，造价也比上面提到的存储器低得多。现在有的个人电脑上的内存是 16G，但有些服务器的内存可以到几个 T。内存速度大概在 200~300 个 CPU 周期之间。
4、SSD 和硬盘
SSD 也叫固态硬盘，结构和内存类似，但是它的优点在于断电后数据还在。内存、寄存器、缓存断电后数据就消失了。内存的读写速度比 SSD 大概快 10~1000 倍。以前还有一种物理读写的磁盘，我们也叫作硬盘，它的速度比内存慢 100W 倍左右。因为它的速度太慢，现在已经逐渐被 SSD 替代。
当 CPU 需要内存中某个数据的时候，如果寄存器中有这个数据，我们可以直接使用；如果寄存器中没有这个数据，我们就要先查询 L1 缓存；L1 中没有，再查询 L2 缓存；L2 中没有再查询 L3 缓存；L3 中没有，再去内存中拿。
5、缓存条目结构
上面我们介绍了存储器分级结构大概有哪些存储以及它们的特点，接下来还有一些缓存算法和数据结构的设计困难要和你讨论。比如 CPU 想访问一个内存地址，那么如何检查这个数据是否在 L1- 缓存中？换句话说，缓存中的数据结构和算法是怎样的？
无论是缓存，还是内存，它们都是一个线性存储器，也就是数据一个挨着一个的存储。如果我们把内存想象成一个只有 1 列的表格，那么缓存就是一个多列的表格，这个表格中的每一行叫作一个缓存条目。
方案 1
缓存本质上是一个 Key-Value 的存储，它的 Key 是内存地址，值是缓存时刻内存地址中的值。我们先思考一种简单的方案，一个缓存条目设计 2 列：
- 内存的地址；
- 缓存的值。
CPU 读取到一个内存地址，我们就增加一个条目。当我们要查询一个内存地址的数据在不在 L1- 缓存中的时候，可以遍历每个条目，看条目中的内存地址是否和查询的内存地址相同。如果相同，我们就取出条目中缓存的值。
这个方法需要遍历缓存中的每个条目，因此计算速度会非常慢，在最坏情况下，算法需要检查所有的条目，所以这不是一个可行的方案。
方案 2
其实很多优秀的方案，往往是从最笨的方案改造而来的。现在我们已经拥有了一个方案，但是这个方案无法快速确定一个内存地址缓存在哪一行。因此我们想要找到一个更好的方法，让我们看到一个内存地址，就能够快速知道它在哪一行。
这里，我们可以用一个数学的方法。比如有 1000 个内存地址，但只有 10 个缓存条目。内存地址的编号是 0、1、2、3，...，999，缓存条目的编号是 0~9。我们思考一个内存编号，比如 701，然后用数学方法把它映射到一个缓存条目，比如 701 整除 10，得到缓存条目 1。
用这种方法，我们每次拿到一个内存地址，都可以快速确定它的缓存条目；然后再比较缓存条目中的第一列内存地址和查询的内存地址是否相同，就可以确定内存地址有没有被缓存。
延伸一下，这里用到了一种类似哈希表的方法：地址 % 10，其实就构成了一个简单的哈希函数
