在这一节内容开始之前，我们先来看一个3行的小程序。你可以猜一猜，这个程序里的循环1和循环2，运行所花费的时间会差多少？你可以先思考几分钟，然后再看我下面的解释
int[] arr = new int[64 * 1024 * 1024]; // 循环 1 for (int i = 0; i < arr.length; i++) arr[i] *= 3; // 循环 2 for (int i = 0; i < arr.length; i += 16) arr[i] *= 3
在这段Java程序中，我们首先构造了一个64×1024×1024大小的整型数组。在循环1里，我们遍历整个数组，将数组中每一项的值变成了原来的3倍；在循环2里，
我们每隔16个索引访问一个数组元素，将这一项的值变成了原来的3倍。
按道理来说，循环2只访问循环1中1/16的数组元素，只进行了循环1中1/16的乘法计算，那循环2花费的时间应该是循环1的1/16左右。
但是实际上，循环1在我的电脑上运行需要50毫秒，循环2只需要46毫秒。这两个循环花费时间之差在15%之内。
为什么会有这15%的差异呢？这和我们今天要讲的CPU Cache有关。之前我们看到了内存和硬盘之间存在的巨大性能差异。在CPU眼里，内存也慢得不行。
于是，聪明的工程师们就在CPU里面嵌入了CPU Cache（高速缓存），来解决这一问题。
一、我们为什么需要高速缓存?
1、CPU和内存的访问速度
1、已经有了120倍的差距
2、现实生活打个比方
2、高速缓存
3、为什么程序花费了这么多的时间
1、从原理方面
2、日常使用InterlCPU方面
二、Cache的读取过程
1、CPU始终会首先访问Cache
2、CPU等待内存的时间大大变短了
3、CPU如何知道要访问的内存数据
4、映射关系
1、实际计算中
比如说，我们的主内存被分成0～31号这样32个块、我们一共有8个缓存块。用户想要访问第21号内存块
如果21号内存块内容在缓存块中的话，它一定在5号缓存块（21 mod 8 = 5）中
2、举例说明
3、存在的问题
三、Cache的数据结构
1、组标记
2、有效位
3、偏移量
4、一个内存的访问地址
5、内存地址对应到Cache里的数据结构
6、如果内存中的数据已经在CPU Cache里了
四、减少4毫秒，公司挣了多少钱?
刚才我花了很多篇幅，讲了CPU和内存之间的性能差异，以及我们如何通过CPU Cache来尽可能解决这两者之间的性能鸿沟。
你可能要问了，这样做的意义和价值究竟是什么？毕竟，一次内存的访问，只不过需要100纳秒而已。1秒钟时间内，足有1000万个100纳秒。
别着急，我们先来看一个故事。
2008年，一家叫作Spread Networks的通信公司花费3亿美元，做了一个光缆建设项目。目标是建设一条从芝加哥到新泽西总长1331公里的光缆线路。建设这条线路的目的，
其实是为了将两地之间原有的网络访问延时，从17毫秒降低到13毫秒。
你可能会说，仅仅缩短了4毫秒时间啊，却花费3个亿，真的值吗？为这4毫秒时间买单的，其实是一批高频交易公司。它们以5年1400万美元的价格，使用这条线路。利用这短短的4毫秒的时间优势，这些公司通过高性能的计算机程序，在芝加哥和新泽西两地的交易所进行高频套利，以获得每年以10亿美元计的利润。现在你还觉得这个不值得吗？
其实，只要350微秒的差异，就足够高频交易公司用来进行无风险套利了。而350微秒，如果用来进行100纳秒一次的内存访问，大约只够进行3500次。
而引入CPU Cache之后，我们可以进行的数据访问次数，提升了数十倍，使得各种交易策略成为可能。
五、总结延伸
很多时候，程序的性能瓶颈，来自使用DRAM芯片的内存访问速度。
根据摩尔定律，自上世纪80年代以来，CPU和内存的性能鸿沟越拉越大。于是，现代CPU的设计者们，直接在CPU中嵌入了使用更高性能的SRAM芯片的Cache，
来弥补这一性能差异。通过巧妙地将内存地址，拆分成“索引+组标记+偏移量”的方式，使得我们可以将很大的内存地址，映射到很小的CPU Cache地址里。
而CPU Cache带来的毫秒乃至微秒级别的性能差异，又能带来巨大的商业利益，十多年前的高频交易行业就是最好的例子。
在搞清楚从内存加载数据到Cache，以及从Cache里读取到想要的数据之后，我们又要面临一个新的挑战了。CPU不仅要读数据，还需要写数据，
我们不能只把数据写入到Cache里面就结束了。下一讲，我们就来仔细讲讲，CPU要写入数据的时候，怎么既不牺牲性能，又能保证数据的一致性。