程序猿应该知道的数字

遇到选择数据结构的时候，一个非常常见的场景就是，“读远多于写的时候”，比如CopyOnWrite系列的，读写锁使用场景，但是什么时候是“远多于”？其实这个并没有一个具体的，通用的数值，很多时候在两个数据结构，甚至两个技术选型的时候，只有进行测试才能判断出是否合适。

虽然上述的这种只有实测才能得到结论的场景不少，但是还是有那么一些参数，做为一个程序猿还是应该知道的。比如，CPU读取内存时间的数量级？机械磁盘与固态磁盘进行顺序读取，顺序读取的速度的数量级？还有些系统级别的数据，在设计的时候也可以作为参考，比如淘宝双十一的最高交易创建峰值32.5万笔/秒，了解了这个参数，作为一个交易平台，就没有必要来设计一个支持超过50万笔/秒的系统了，因为木有必要了。

IO 问题

这里的IO不仅仅指磁盘，还包括网络，缓存等。现代计算机一个很大的问题就是磁盘的速度。目前SSD慢慢流行起来了，但是，也不算什么质的飞跃，对计算机很多情况下的也是瓶颈。

一张很好的图，可能数据不在准确，但是量级应该差不了多少：

图中的单位是ns，纳秒，纳秒上面还有个us，上面才是毫秒ms。

Disk seek的速度，已经是毫秒级别的了，而且是10ms，与内存的地址定位速度100ns比，相差了100w倍。但是，内存虽然寻址快，但是读取速度相对与寻址速度，还是慢的，顺序读取1M的数据，也要250um，顺序读取1G的数据，需要250ms，也就是说，内存读取，大概1s是4G。虽然磁盘的寻址慢，但是读取速度与寻址的比，没那么夸张，顺序读取1M，需要20ms，也就是1秒能有50M的速度，这速度与实际可能有点低(这里可能有点歧义，这里指的读取1M的速度可能包括寻址的时间，如果是这样的话，与目前的磁盘性能很像，1秒100M)，7200转的磁盘，顺序读取能有100好几十兆。

也正是由于磁盘寻址的成本很高，而读取的成本相对不高，所以，操作系统会预读取一些数据缓冲区，每一次IO读取的数据我们称之为一页(page)。具体一页有多大数据跟操作系统有关，一般为4k或8k。

上图并没有说明现代的SSD的特性，固态硬盘（英语：Solid State Disk、Solid State Drive，简称SSD）。在wiki上的一个benchmark：

SSD benchmark, showing about 230 MB/s reading speed (blue), 210 MB/s writing speed (red) and about 0.1 ms seek time (green), all independent from the accessed disk location.

随机的读写有200MB以上的速度，寻址时间只有0.1ms，而机械硬盘一般有10ms。对于数据库而言，引用《高性能MySQL第三版》中p390中的一句话：

最重要的事情是提升随机I/O和并发性

两个综合下，与机械硬盘比，SSD能够提升随机读写的吞吐量。

磁盘最小组织扇区，一般为512byte（新的磁盘有更大的扇区比如4k），文件系统是block划分，比如4k（不同文件系统不同），mysql中的记录存储的最小单元是page（也叫block），为16k。HDFS默认的文件块大小是64M或128M。

系统级别

2017年双11中，阿里巴巴再一次更新了记录：每秒32.5w笔的交易创建峰值、25.6w笔的支付峰值。参考（双11备战核武器：全链路压测今年如何升级？）。

CPU

内存

memory copy，带宽通常在1GB/s级别以上。参考:Java NIO浅析

IO

操作系统

线程本身占用较大内存，像Java的线程栈，一般至少分配512K～1M的空间。这样就是说，如果系统内有1000个线程，那么线程自身的开销就可能有1G之多。参考:Java NIO浅析。过多线程的问题还有另外一个就是context switch的过车消耗的cpu过高，可能超过cpu用于执行线程的时间。

使用NIO != 高性能，当连接数<1000，并发程度不高或者局域网环境下NIO并没有显著的性能优势。参考:Java NIO浅析

参考

https://dev.mysql.com/doc/internals/en/innodb-page-overview.html