成功数据科学家都知道的黄金法则

不管什么样到编程语言，什么样到代码框架，最终都是由CPU去执行完成的(当然这么说不太准确，也有GPU、TPU、协处理器等其他情况，当然这不是本文探讨的重点)。

所以要想提高性能，提高并发量，首要问题就是如何让CPU跑的更快?

这个问题，也是一直以来CPU厂商一直在努力追求的方向。

如何让CPU更快?CPU厂商做了两个方面的努力：

• 加快指令执行的速度
• 加快CPU读取数据的速度

对于第一个方向，CPU执行指令的快慢，是跟CPU的主频紧密相关的，如何更快的取指令、指令译码、执行，缩短CPU的指令周期，提升主频在相当长一段时间里都是非常有效的办法。

从几百MHz，到如今到几GHz，CPU主频有了长足的进步，相同时间里能够执行的指令数变的更多了。

对于第二个方向，如何提升CPU读取数据的速度，答案就是加缓存，利用局部性原理将内存中经常会访问的数据搬运到CPU中，这样大大提升了存取速度。

从一级缓存，到二级缓存，乃至三级缓存，CPU缓存的层级和容量也在不断提升，读写数据到时间省了不少。

但随着时间到推移，尤其进入21世纪之后，处理器厂商发现，进一步提升主频变得越来越困难了，CPU的缓存也很难进一步扩容。

怎么办呢?既然一个人干活到速度已经很难再提升，那何不多找几个人一起干?于是，多核技术来了，一个CPU里面有多个核心，众人划桨开大船，CPU到速度再一次腾飞～

甚至，让一个核在“闲暇时间”，利用“闲置资源”去执行另外的线程，诞生了让一个核“同时”执行两个线程的超线程技术。

上面简单交代了为了提升性能，CPU所做的努力。但是光是CPU快是没用的，还需要我们更好的去利用开发，否则就是对CPU算力的浪费。

上面提到了线程，是的，如何提高性能，提高并发量?使用多线程技术当然是一个非常好的思路。

但多线程的引入，就不得不提到两个跟线程有关到话题：

• 线程同步
• 线程阻塞

多个线程协同工作，必然会引入同步的问题，常规解决方案是加锁，加锁的线程一般会进入阻塞。

线程遇到阻塞了，就需要切换，而切换是有一定的成本开销的，不仅是系统调度的时间开销，还可能有CPU缓存失效的损失。

如果线程频频加锁，频频阻塞，那这个损失就相当可观了。为了提升性能，无锁编程技术就出现了，利用CPU提供的机制，提供更轻量的加锁方案。

同时，为了让切换后的线程仍然能够在之前的CPU核心上运行，降低缓存损失，线程的CPU亲和性绑定技术也出现了。

现代操作系统都是以时间片的形式来调度分配给多个线程使用。如果时间片还没用完就因为这样或那样的原因将执行机会拱手相让，那线程也太亏了。

于是，有人提出要充分利用CPU，别让线程阻塞，交出执行权，自己在应用层实现多个执行流的调度，这里阻塞了，就去执行那里，总之要把时间片充分用完，这就诞生了协程技术，阻塞了不要紧，我还能干别的，不要轻易发生线程切换。

内存

与CPU工作相关的第一亲密伙伴就是内存了，二者协作才能唱好一出戏。

提升内存访问的速度，同样是高性能开发话题重要组成部分!

那如何提升呢?硬件层面程序员是很难改变到，咱们只好从软件层面下功夫。

内存的管理经历了从实地址模式到分页式内存管理，如今的计算机中，CPU拿到的地址都是虚拟地址，这中间就会涉及到地址到转换，在这里就有文章可做，有两个方向可以努力：

• 减少缺页异常
• 使用大页技术

（编辑：广元站长网）

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