程序员应该了解的数字

转自http://blog.csdn.net/KangRoger/article/details/72669975

写硬盘操作昂贵
读硬盘操作便宜
各种数据
经验
参考

几年前的一篇文章了，关于程序访问存储器所需时间的文章。对于程序访问cache、内存、硬盘、网络等设备，只是大概知道访问哪些设备快，哪些设备慢；具体多块或多慢，没有明确概念。现代的设备访问速度已经超过几年前，但是了解这些数值仍然有意义。首先明确一下时间单位之间的换算关系： 
秒(s)、毫秒(ms)、微秒 (μs)、纳秒(ns)之间关系为： 
1s = 103ms = 106μs = 109ns

写硬盘操作“昂贵”

数据存储是事务类型：写操作要求访问硬盘
访问硬盘意味着磁盘寻道
经验法则：每次寻道耗时10ms
简单的数学计算： 1s / 10ms = 100 seeks /sec，即每秒最多100次寻道
具体依赖： 数据的大小和是否批量读取

读硬盘操作“便宜”

读操作不是事务类型
数据只需从硬盘读一次，之后很容易命中
后续的读直接从内存读取
经验法则： 从内存读1M数据需要250μs
简单数据计算： 1s / 250μs = 4GB/S，即每秒读4GB
对于1M的数据，每秒可以取4000次

各种数据

下面这组数据出自Jeff Dean在Google全体工程大会的报告。L1 cache的引用0.5ns
Branch mispredict 5ns
L2 cache的引用 7ns
Mutex lock/unlock 100ns=0.1μs
引用主内存 100ns=0.1μs
使用Zippy压缩1kb数据 10,000 ns=10μs
1Gbps网卡，发送2kb数据 20,000ns=20μs
从内存连续读1M数据 250,000ns=250μs
一个数据中心内的round trip 500,000ns=500μs
磁盘寻道10,000,000ns=10ms
从网络连续读1M数据 10,000,000ns=10ms
发送包 CA->Netherlands->CA 150,000,000ns=150ms

经验

写操作比读操作慢40倍。
全局共享数据代价昂贵，这是分布式系统中基本的限制。在频繁写对象的操作中锁冲突降低了性能，使得事物变为序列操作，变慢。
构建写扩展
优化少量的写冲突
广度优化。使得写操作尽可能并行。
下面这张图比较形象展示了数值之间的对比关系： 

参考

Numbers Everyone Should Know 
Latency Numbers Every Programmer Should Know