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我们先来讨论：计算机的运行究竟是在做什么？来看一下经典的冯诺依曼结构。计算机科学虽然飞速发展了几十年，但是依旧遵循冯诺依曼结构。

冯诺依曼结构

数学家冯诺依曼提出的 体系结构包含以下几个要点：

• 把程序本身当作数据来对待，程序和该程序处理的数据用同样的方式储存。
• 计算机的数制采用二进制。
• 计算机应该按照程序顺序执行。

我们根据这张图进行思考就可以得到一个结论，所谓计算机处理任务，就是根据输入内容，数据/程序从存储器送往CPU进行处理，然后再将结果输出。

关于程序与数据，数据就是一首MP3歌曲， 程序就是用来控制解析播放这首歌的代码，从底层来讲就是供CPU运行的指令.总之在计算机当中它们都是0和1，不过为行文方便，我们直接简称为数据或程序或指令， 将它们理解为同一个意思，毕竟它们都属于0和1组成的流，这个可以根据上下文来理解。

本文讨论的主要内容，就是 存储器部分，为什么计算机需要存储器部分？这是显而易见的，我写好了程序,或者下载了一部电影，肯定得有个地方放啊。这样今后需要的时候，才能运行程序或者看电影啊。

我们思考一下，这个存储器应该具备什么样的特点。

• 1.稳定，掉电不丢失数据：这个道理上面已经提过，辛辛苦苦下载个小电影，一关电脑数据都丢失了。这肯定不行的。
• 2.存储容量大：就像谁也不嫌弃自己钱多，嫌弃自家房子太大。我们既然存储东西，那么容量肯定越大越好。
• 3.读写速度快：拷贝个电视剧，速度那么慢，真心累啊。
• 4.价格便宜：新发布的iphone x我为啥不买，因为它有一个缺点我无法接受，那就是太贵了。一台电脑卖一百万，我们谁又能买得起呢？
• 5.体积小：这个也是理所当然的。

关于这个存储器，我们大概想出了一个理想的存储器应该具备的的5个特点。

但是有句话说的好。理想很丰满，显示很骨感。一个屌丝在纸上列出了几十条他理想女友的标准，但是他能如愿吗？

先说结论，完全满足我们理想条件的存储器目前还没发明出来呢。目前的半导体工业只能造出部分符合条件的存储器，但是完全满足以上几条标准的，对不起，未来也许能做到，但是起码目前做不到。

所以这也是目前计算机系统存储器系统比较复杂的原因，区分为内存，硬盘，光盘等不同的存储器，如果有个完美的符合我们理想条件的存储器，直接使用这种存储器就好了。

先看看看我们最常见的存储设备：磁盘。足够稳定；有电没电都正常存储；容量也较大；价格也可以接受，所以磁盘是我们最常见的存储设备。

磁盘就是我们存储器的代表了。

为了行文方便，文中直接将存储器用磁盘来代替了，一来大家对磁盘比较熟悉，二来磁盘也是最常见的存储设备。类似flash，SD卡，ROM等从广义上来讲，也可以称为磁盘。因为它们的作用都是存储数据，掉电后不丢失。(这在下面文章中也会讨论到)

磁盘和硬盘什么关系呢？其实是同一个意思。硬盘是最常见的磁盘类型。在很早之前，计算机使用软盘存储数据，所以那种软盘也被称为 磁盘，不过软盘都早就被历史淘汰了，(电脑硬盘分区从C盘开始，就是因为AB盘是之前软盘的编号)。所以现在我们说磁盘，直接理解成硬盘就好了。

在我们软件当中，有个概念叫做数据持久化，意思就是说将数据存储起来，掉电之后不丢失，这其实就是存储在磁盘上面。

所以现在我们理解的计算机运行就是这样一个过程：将数据从磁盘送往CPU，供CPU进行计算，并将结果输出。

因为我们这片文章就是 讨论 内存，存储等问题，所以关于 输入设备，输出设备之类的，就不再涉及和讨论。

然后我们再简短来讨论CPU的发展历史。

世界上第一台计算机是1946年在美国诞生的ENIAC，当时CPU还是使用笨重的电子管,后面的故事依次是贝尔实验室发明了晶体管,TI的工程师又发明了集成晶体管,IBM研发成功首款使用集成电路的计算机,IBM360, 后面 就是仙童八叛徒与intel，AMD的故事了。这段很著名的IT故事，我们不再累述了。伴随着世界上第一款商用处理器：Intel4004的出现，波澜壮阔的摩尔定律开始了。

当时负责IBM 360 操作系统开发的那个项目经理，根据该项目经验， 写了一本经典著作《人月神话》,也有其他参与者根据该项目经验，立传出书了，所以当时那批人都是大牛。

摩尔定律：当价格不变时，集成电路上可容纳的元器件的数目，约每隔18-24个月便会增加一倍，性能也将提升一倍。

半导体行业开始腾飞了。CPU上集成的晶体管数量越来越多。 intel i9的制程工艺已经到了14nm。所以CPU的执行速度也越来越快。

当然，摩尔定律也快到尽头了，根据量子力学，2nm是理论极限值。线宽不能再细了，低于2nm，隧穿效应就会产生干扰。

闲扯了一段CPU的发展历史，想说明的是，现在的CPU集成度越来越高，速度也越来越快。每秒钟能执行的指令也越来越多。(如果不知道指令,汇编之类的啥意思，看一下我的的另一篇文章关于跨平台的一些认识，否则下面的内容看着也有难度)。

CPU的作用就是去执行指令(当然，也包括输出结果等，本文只讨论和存储器相关，所以不扯其他的)，并且尽可能的以它的极限最高速度去执行指令，至于具体的执行过程，做过单片机或者学过微机原理的应该比较清楚。就是伴随着时钟周期滴滴答答的节奏，CPU踏着拍子来执行指令。

至于CPU的指令集，那就是Intel的架构师们的工作，总之，CPU认识这些指令，并且能执行运算。(别忘记了冯诺依曼体系结构那张图)。对于这些指令,但是CPU采取了各种措施来加快执行过程(也可以理解为加快它的计算速度)。比如有以下几种常见的措施：

• 流水线(pipeline)技术：有电子厂打工经历的读者肯定很熟悉这个流水线模式。CPU的流水线工作方式和工业生产上的流水线概念一样。就是将一个指令的执行过程也分解为多个步骤，CPU中的每个电路只执行其中一个步骤，这样前赴后继加快执行速度。CPU中多个不同功能的电路单元组成一条指令处理流水线，然后将一条指令分成几个步骤后再由这些电路单元分别执行。在执行过程中，指令源源不断的送往CPU。让每个电路单元都不闲着，这样就大大的加快了执行速度。
• 超线程(Hyper-Threading)技术:对于超线程，百度百科的解释我都没看懂，但是大概原理就是这样的。CPU在进行线程切换的时候，要执行 切换各种寄存器状态等一些操作。把第一个线程的各种寄存器状态写回缓存中保存，然后把第二个线程的相关内容送到各种寄存器上。该过程必不可少，否则待会再将第一个线程切换回来时，不知道该线程的各个状态， 那还怎么接着继续执行呢？也正因为如此，所以这个过程比较慢，大概需要几万个时钟周期。所以后来做了这样的设计，把每个寄存器等都多做一个，就是多做一组寄存器(也包括一些其他相关电路等),，CPU在执行A线程时，使用的第一组寄存器，切换到B线程，直接使用第二组寄存器，然后再切换A线程时，再使用第一组寄存器。，CPU就不用再傻傻的等着寄存器值的切换，线程切换只需要几个时钟周期就够了。对于普通的执行多任务的计算机，CPU线程切换是个非常频繁的操作，所以使用该技术就会节省大量的时钟周期。也就是相当于加快了CPU的执行速度。这就是CPU宣传参数中所谓的四核八线程的由来，其实就是超线程技术。(每个核多做一组寄存器等电路固然会占用宝贵的空间，但是它带来的优点远远大于缺点)。
• 超标量技术:CPU可以在每个时钟周期内执行多个操作,可以实行指令的并行运算。
• 乱序执行: 我们认为程序都是顺序执行的。但是在CPU层面上，指令的执行顺序并不一定与它们在机器级程序(汇编)中的顺序一样。比如 a = b+c; d++;这两个语句 不按照顺序执行也不会影响最终结果。当然这只是在CPU执行指令的层面，在程序员们看来，依旧认为程序是顺序执行的。

前面扯了那么多，就是为了说明CPU的执行速度很快。虽然每条指令的执行时间需要几个时钟周期到几十个时钟周期不等。但是CPU采用了种种技术来加快执行过程。所以平均执行一条指令只需要一个周期。而现在CPU主频都那么高。比如i7 7700K主频达到了 4.2G。这也就意味着，每个core每秒钟大约可以执行4.2亿条指令。那四个core呢？

CPU每秒钟可以执行几亿（甚至十几亿）条指令，所以它的执行速度真丫的的快啊

我们讨论完CPU如此快的执行速度，我们再来说我们常见的存储设备-机械硬盘。

机械硬盘的结构就不再具体的讨论了。它让我想起了民国电影中那种播放音乐的唱片机。

带机械硬盘的电脑，在使用过程中，如果机箱被摔了，可能后果很严重，就是因为可能会把机械硬盘的那个读写头/传动臂等机械结构摔坏。

机械硬盘容量很大(目前普遍1T，2T)，我们的数据和程序是存储在磁盘上的，所以CPU要想执行指令/数据，就要从存储器，也就是磁盘上读取， CPU一秒钟可以执行几亿条指令，但是相对之下，磁盘的读写速度就是慢如蜗牛。假设磁盘一秒钟可以读取100条指令。那么这中间就存在 巨大的速度差异。半导体行业发展了几十年，CPU的执行速度一再飞速提升，奈何磁盘技术发展的太不给力了，CPU再快，可是磁盘严重拖后腿，那CPU就相当于工作严重不饱和，如果直接从磁盘上 来读取数据，那么CPU相当于 99.9999%的时间都在闲置着。

"假设磁盘一秒钟可以读取100条指令。":带有假设字样的，具体数字都是随便写的。比如 磁盘读写速度自然有它的参数指标，不过我们只是为了说明问题， 所以能理解其中的道理就好。

磁盘厂商们也在努力研究，比如SSD(固态硬盘)，它的速度就比 机械硬盘快了一二十倍吧。但是对于CPU的速度，这也是然并卵啊。(更何况SSD相比机械硬盘太贵了)

所以这就是个大问题。

我们的目标就是执行任务时让CPU全负荷的运行，争取对于每一个时钟周期，CPU都不会闲置浪费。

这就像是老板对我们这些员工的希望一样。老板给我们发工资， 那么他就是希望我们每一天的每一分每一秒都在努力帮公司干活。不要有什么任何时间闲着。所以我们要感谢劳动法，让我们每天工作八小时就够了。毕竟我们也是血肉之躯，也需要吃喝拉撒睡觉。

看到劳动法说每天工作八小时就够了，程序猿们哭晕在厕所。

程序猿问科比：“你为什么这么成功？ ”

科比：“你知道洛杉矶凌晨四点是什么样子吗？ ”

程序猿：“不知道，一般那个时候我还没下班呢，怎么了？”

科比：“额…….”

通过上面的介绍，我们就明白了计算机体系的主要矛盾，CPU太快了，而磁盘太慢了。所以它俩是不能够直接通信的，我们可以加一层过度。这就是内存的作用。这就是几百块钱一根的内存条的作用和功能。

实际上，一般情况下，内存的读写速度比磁盘快几十万倍左右。所以它终于够资格和CPU直接通信了。

这里有张图，我们来看一下磁盘/内存,与CPU速度之间逐渐增大的差距(主要是CPU技术发展太迅猛了)。

所以现在程序执行过程是这样的。CPU执行任务时，只与内存通信，它从内存获取指令/数据或写回数据。内存再与磁盘通信，内存从磁盘读取数据/指令，或者内存将数据写回磁盘。

提到添加过渡层。这其实和JVM的原理都是类似的。具体可参考我的另一篇文章关于跨平台的一些认识。也许这就是大道至简吧。

存储器层次结构

我们这里说的内存，主要是指主存。就是主板上插的内存条。它的读写速度比磁盘快了几十万倍。但是相对于CPU的速度依旧还是慢。那么主存和CPU之间，可以继续添加速度更快的过度层。所以intel i7的存储器层次结构是这样的。

前面扯了那么多篇幅，就是告诉你，我们为什么需要内存(主存),那么理解了主存，自然也就理解了L3，L2，L1等各级缓存存在的意义。对于现代的计算机系统，在CPU与磁盘/主存之间，加了多层过度层。

严格来讲，应该叫CPU的算术逻辑单元（ALU），但是简单的直接说CPU，大家肯定也能听得懂。

实际上这是一种缓存思想。比如，本地磁盘也相当于 远方服务器的缓存。因为我们从网上下载数据/文件时，速度明显比从本地磁盘读取要慢。

一般情况下，L5磁盘与L4主存速度相差几十万倍， 而L3-L0之间，它们每级缓存的速度差异大概是10倍。

我们是拿i7处理器来做例子，它有三级缓存，像低端一些的处理器，比如i3，只有两级缓存，但是道理是相同的。本文当中，都是拿i7的存储器层次来做例子。

明白一点。CPU执行速度实在太快了，一秒钟执行几亿/十几亿条指令，CPU干活干脆利落，那么存储器就要想方设法的用最快的速度把指令/数据 送给CPU去运行。否则CPU干活再快，又有什么意义呢。

基本思想已经理解了。那么我们就开始具体讨论细节问题。

RAM，ROM，总线等

看看上面那幅图，什么SRAM，DRAM，还有我们前面讲的SSD，Flash，机械硬盘等，还有下面要讨论的总线(BUS),所以我们先来讨论一些基础硬件知识.

首先，他们都属于存储器，存储器分为两类：

1. 易失性(volatile)存储器:包括内存，SRAM,DRAM等，特点是读写速度很快，掉电了数据会丢失，价格贵，并且存储容量较小。
2. 非易失性(nonvolatile)存储器：包括磁盘，Flash，光盘，机械硬盘，SSD等，与易失性存储器相比，它们读写速度很慢，但是掉电不丢失数据，存储容量比较大，价格也便宜。

• RAM(Random-Access Memory):随机访问存储器。易失性存储器。也可以访问两类：SRAM(静态的)和DRAM(动态的),并且SRAM的读写速度比DRAM更快，价格也更贵。在上图中也可以看到, SRAM做L1-L3级缓存，而DRAM做L4级的主存。
• ROM(read-only memory)：只读存储器，非易失性存储器。这个名字容易让人产生误解，它既可以读，也可以写，称之为read-only只是历史原因。

ROM相比于RAM，容量更大，价格便宜，读写速度则比较慢。

• 闪存(Flash memory)：非易失性存储器。SSD，SD卡都属于Flash技术，如果从概念上来讲，他们都属于ROM，这类存储器经常用在手机，相机等设备上。而机械硬盘常用在个人计算机，服务器上。

其实我觉的把 Flash，ROM等都叫做磁盘，也没什么错。毕竟它们的作用和概念都是相似的，区别只是他们各自使用的半导体技术不同。Flash芯片等基于集成芯片的存储器读写速度比机械硬盘快，不过(相同容量下)价格也比后者贵。而它们相比于SRAM，DRAM则非常慢了，所以后者理解为内存即可。

"图4：一个存储器层次结构的示例"，越往上，读写速度越快，价格更贵，存储容量也越小。(淘宝上搜搜8G的内存条，256G的SSD，1T的机械硬盘都是什么价格就明白了)。像L0 寄存器，每个寄存器只能存储一个字长的内容，但是CPU读写取寄存器耗费的时钟周期为0个。这是最快的速度。

另外，我们在电脑主板上可以看到内存条(L4主存)。硬盘（L5），但是却没看到L3-L0。原因很简单，他们都是集成在CPU芯片内部的。

我们知道了存储器的层级结构，下面还有一个问题，就是怎么把硬盘，内存条之类的连接起来进行通信呢，这就是 总线(Bus)了。

上图存在三条总线，IO总线，存储器总线(通常称为内存总线)，系统总线。在主板上，就是那一排排的32/64根并行的导线。这些导线用来连接CPU，内存，硬盘，以其他外围设备。CPU与存储器，输入输出设备等通信，都是通过总线。不同总线的速度也有差异。

CPU要通过I/O桥(就是主板的北桥/南桥芯片组)与外围设备连接，因为CPU的主频太高了，它的时钟周期一秒钟震荡几亿次，外围设备的时钟周期都较慢，所以他们不能直接通信。

本文是讨论软件的，所以硬件部分就一笔带过，读者知道有这回事就ok了。总线上携带地址，数据和控制信号， 如何区分不同信号，分辨它与哪个外围设备通信，这就是另外一个问题了。

不管中间怎么加缓存，数据从硬盘到内存的速度就是那么慢，那么这些缓存意义何在？

有些读者脑子转的比较快，可能想到了这样一个问题。

不管你中间怎么加缓存，也不管中间的什么SRAM，DRAM的读写速度有多快，但是磁盘的读写速度就是那么慢，所以磁盘与主存之间的交互速度很慢。CPU归根到底需要向磁盘读写数据。整个环节速度瓶颈就是在磁盘那里，这个根本快不了，那么加那么多级缓存，意义有何在呢？

这是一个好问题啊。 下面让我们继续讨论。

我们来看看，CPU如何读取磁盘中的一个数据。

网上找的图片不是很清楚，注意每张图中的黑线。步骤分三部：

• CPU 将相关的命令和地址，通过系统总线和IO总线传递给磁盘，发起一个磁盘读。
• 磁盘控制器将相关的地址解析，并通过IO总线与内存总线将数据传给内存。
• 第2步完成之后，磁盘控制器向CPU发送一个中断信号。(学电子的同学应该很清楚中断是什么)。这时CPU就知道了，数据已经发送到内存了。

第二步磁盘操作很慢，但是在第一步CPU发出信号后。但是第二步和第三部时，CPU根本不参与。第二步很耗时，所以CPU在第一步发出信号后，就去在干其他事情啊。(切换到另一个线程)。所以此时的CPU依旧没有闲着。而待第三步时，通过中断，硬盘主动发信号给CPU，你需要的数据已经发送到内存了，然后此时它可以将线程再切换回来，接着执行这个该线程的任务。

除了多线程切换，避免CPU闲置浪费，还有一点。

我先问一个问题。

//@author :www.yaoxiaowen.com
int main(){
 //我们执行任务的代码
 return 0;
}

对于一个应用/进程而言，它都应该有一个入口。(虽然不一定需要我们直接写main函数)。入口函数内部就是我们的任务代码，任务代码执行完了这个应用/进程也就结束了。这个很好理解，比如测试工程师写的一个测试case。跑完了这个任务就结束了。

但是 有些程序，比如一个 app，你打开了这个app。不做任何操作。这个界面会一直存在，也不会消失。思考一下这是为什么。因为这个app进程肯定也要有一个main入口。 main里面的任务代码执行完了，就应该结束了。而一个程序的代码/指令数目肯定是有限的。但该app在我们不主动退出情况下，却不会主动结束。

所以这个app进程的入口main来讲，其实是这样的。

//@author :www.yaoxiaowen.com
int main(){
 boolean flag = true;
 while (flag){
 //我们执行任务的代码
 }
 return 0;
}

并且不仅如此，在一个程序内部，也有大量的for，while等循环语句。

那么当我们把这些相关的代码指令送到了主存，或者更高一级的缓存时，那么CPU在执行这些指令时，存取速度自然快了很多。

在执行一个程序时，启动阶段比较慢，因为需要从磁盘读取数据。(而CPU在这个阶段也没闲置浪费，它会进行线程切换执行其他任务)。 但是数据被送往内存之后，它执行起来就会快多了，并且伴随着执行过程，还可能越来越快，因为这些数据，有可能被一级一级的向上送，从L4，送到L3，再送到L2，L1

so，上述那个问题的答案，已经解释的比较清楚了吧。

局部性原理(Principle of locality)

locality对于硬件和软件系统的设计和性能都有着重要的影响。对于我们理解存储器的层次结构也必不可缺。

程序倾向于引用临近于与其他最近引用过的数据项的数据项。或者最近引用过的数据项本身。这种倾向性，我们称之为局部性原理。它通常有以下两种形式：

• 时间局部性(temporal locality):被引用过一次的存储器位置的内容在未来会被多次引用。
• 空间局部性(spatial locality):如果一个存储器位置的内容被引用，那么它附近的位置也很大概率会被引用。

一般而言，有良好局部性的程序比局部性差的程序运行的更快。 现代计算机系统的各个层次，从硬件到操作系统、再到应用程序，它们的设计都利用了局部性。

当然，光说理论的东西比较玄乎。我们来看实际的例子。

//@author www.yaoxiaowen.com
int sum1(int array[N])
{
 int i, sum = 0;
 for(i = 0; i  sum += array[i];
 return sum;
}

在这个程序中，变量sum,i在每次循环迭代时被引用一次，因此对sum和i来说，有较好的时间局部性。

对变量array来说，它是一个int类型数组，循环时按顺序访问array，因为一个C数组在内存中是占用连续的内存空间。因而的较好的空间局部性，

再来看一个例子：

//@author www.yaoxiaowen.com
int sum2(int array[M][N])
{
 int i, j, sum = 0;
 for(i = 0; i  for(j = 0; j  sum += array[j][i];
 } 
 return sum;
}

这是一个空间局部性很差的程序。

假设这个数组是array[3][4],因为C数组在内存中是按行顺序来存放的。所以sum2对每个数组元素的访问顺序成了这样：0， 4， 8， 1， 5， 9…… 7， 11。所以它的空间局部性很差。

但是幸运的是，一般情况下软件编程天然就是符合局部性原理的。比如程序的循环结构。

假设CPU需要读取一个值，int var，而var在L4主存上，那么该值会被依次向上送，L4->L3->L2，但是这个传递的过程并不是单纯的只传递var四个字节的内容，而是把var所在的内存块(block)，依次向上传递，为什么要传递block？因为根据局部性原理，我们认为，与var值相邻的值，未来也会被引用。

存储器的层次结构，数据进行传送时，是以block(块)为单位传送的。在整个层次结构上，越往上，block越小而已。

存储器层次结构中的缓存

洋洋洒洒的扯了那么多，我相对于所谓的 存储器层次结构读者应该有一个基本的认识，有些地方介绍的 不够严谨，但是本文的目的也就是让大家理解基本思想。

归根到底，它就是一个缓存(caching)的思想，并且其实不复杂，

我们做app开发时，对于app中活动页面等，都是后台发给我们图片url，我们下载后才显示在app上，这时我们总要使用 Glide,Picasso 等图片缓存框架来把下载好的图片缓存在手机本地存储上。这样下次打开app时，如果这个图片链接没有改变，我们就直接拿手机本地缓存的图片来进行显示，而不用再从服务器上下载了。如果图片链接改变了，则重新下载。为什么要这么做？因为从服务器上下载比较慢，而手机本地存储(ROM)中读取就会快很多。

这个时候可以再回头看看"图4：一个存储器层次结构的示例"。

下面这张图和这段文字来自《深入理解计算机系统》(CSAPP)，大家可以有个更严谨和细节的认识。

存储器层次结构的中心思想：位于k层的更快更小的存储设备作为位于k+1层得更大更慢的存储设备的缓存；数据总是以块大小为传送单元（transfer unit）在第k层和第k+1层之间来回拷贝的；任何一对相邻的层次之间传送的块大小是固定的，即每一级缓存的块大小是固定的。但是其它的层次对之间可以有不同的块大小。

当程序需要第k+1层的某个数据对象d时，它首先在当前存储在第k层的一个块中查找d。如果d刚好在k层，那么就是缓存命中。如果第k层中没有缓存数据对象d，那么就是缓存命不中。当缓存不命中发生时，第k层的缓存从第k+1层 缓存中取出包含d的那个块，如果第k层的缓存已经满了的话，可能会覆盖现存的一个块。(覆盖策略可以使用常见的LRU算法)。

volatile 关键字

在java和C当中，有一个volatile关键字(其他语言估计也有)，它的作用就是在多线程时保证变量的内存可见性，但是具体怎么理解呢？

我们在"图4：一个存储器层次结构的示例"中，说的缓存结构其实对于一个单核CPU而言的，比如 对于 一个四核三级缓存的CPU，它的缓存结构是这样的。

我们可以看到L3是四个核共有的，但是L2,L1其实是每个核私有的，如果我有一个变量var,它会被两个线程同时读取，这两个线程在两个核上并行执行，因为我们的缓存原理，这个var可能分别在两个核的 L2或L1缓存，这样读取速度最快，但是该var值可能就分别被这两个核分别修改成不同的值， 最后将值回写到L3或L4主存，此时就会发生bug了。

所以volatile关键字就是预防这种情况，对于被volatile修饰的的变量，每次CPU需要读取时，都至少要从L3读取，并且CPU计算结束后，也立刻回写到L3中,这样读写速度虽然减慢了一些，但是避免了该值在每个core的私有缓存中单独操作而其他核不知道。