为什么读取连续内存没有比不连续的效率更高？
这个问题触及到计算机底层工作机制的核心，关于读取连续内存和不连续内存效率的差异，实际上是一个相当微妙的话题，而且“效率”的衡量标准也可能因为具体场景而有所不同。
首先，我们得明确一点：理论上，读取连续内存是比不连续内存更有效率的。 这种效率的提升并非来自某一个单一因素，而是多种硬件和软件协同作用的结果。如果我们发现某些情况下这种差异不那么明显，甚至感觉不到，那背后可能隐藏着更复杂的机制或者我们关注的“效率”维度需要调整。
下面我们来详细剖析一下为什么连续内存通常更优，以及可能出现的“不那么明显”的原因：
连续内存为何通常更高效？
1. CPU 缓存 (Cache) 的威力：
空间局部性 (Spatial Locality): 这是最关键的一点。CPU 的缓存设计就是基于空间局部性的原理。当 CPU 需要读取一个内存地址的数据时，它不仅仅会把这个地址的数据取到缓存里，还会顺带把其附近的数据也一并加载进来（通常是一个“缓存行”，一般是 64 字节）。
连续内存的优势： 如果你要读取的数据是连续存储的，那么 CPU 在第一次读取时，可能只需要一次内存访问，就把你需要的几个数据（或者一个数据块）全部加载到缓存中。后续的读取操作，因为数据都在缓存里，速度会极快，几乎是瞬时的。
不连续内存的劣势： 如果你的数据分散在内存中，CPU 每次需要的数据都落在不同的内存区域，那么它可能需要多次发出内存访问请求。即使是附近的数据，如果也分散开来，每次缓存加载可能都只能“碰巧”带到你马上需要的一部分，导致缓存命中率下降，需要频繁地从主内存读取。
2. 内存预取 (Memory Prefetching):
工作原理： 现代 CPU 有一个非常聪明的组件叫做“预取器”。它会尝试预测你接下来可能需要哪些数据，并提前将它们从主内存加载到更快的缓存层。
连续内存的优势： 当 CPU 检测到你正在顺序访问一段连续的内存区域时，预取器会更容易预测接下来的几个内存地址，并提前发出读取请求。这就像你预料到后面还有好几本书要看，提前把它们一本本从书架上拿过来放在桌上，而不是等读完一本再起身去拿下一本。
不连续内存的劣势： 对于不连续的访问模式，预取器很难做出准确的预测。它不知道你下一个需要的数据会在哪里，因此预取效果会大打折扣，甚至可能预取了你根本不需要的数据，造成浪费。
3. 总线事务和传输效率：
总线带宽： CPU 和主内存之间通过一条称为“总线”的通道进行数据传输。这条总线有一定的带宽，可以一次性传输一定数量的数据。
连续内存的优势： 对于连续的数据块，系统可以进行更加高效的“块传输”。一次总线事务可以传输一大块数据，而不是分散的、零星的数据包。这减少了建立和管理事务的开销，提高了总线利用率。
不连续内存的劣势： 如果数据不连续，即使总线带宽很高，每次也可能只能传输一小部分数据，或者需要多次、独立的事务来获取分散的数据，增加了延迟和开销。
4. DMA (Direct Memory Access) 的支持：
工作原理： DMA 允许某些硬件设备（如网卡、硬盘控制器）在不经过 CPU 的情况下直接与主内存进行数据传输。
连续内存的优势： DMA 控制器在传输大量数据时，通常更喜欢操作连续的内存缓冲区。这可以简化 DMA 控制器的逻辑，提高传输效率。
不连续内存的劣势： 当需要传输的数据分散在多个不连续的内存区域时，DMA 控制器可能需要更复杂的管理，或者需要操作系统介入进行数据“聚集”（scatter/gather）操作，将分散的数据复制到一块连续的内存区域后再进行传输，这会增加额外的 CPU 开销。
为什么有时感觉不到这种差异，或者差异不那么明显？
1. 数据规模非常小： 如果你要读取的数据量非常少，比如只读取几个字节，那么即使这些数据不连续，CPU 缓存、预取等机制可能在一次或几次非常快速的访问中就完成了，这点细微的效率差异很难被感知到。
2. CPU 核心速度远超内存速度： 随着 CPU 核心速度的飞跃式发展，它们处理数据的能力可能远远超过了从主内存读取数据的速度。在这种情况下，CPU 可能会花费大量时间等待数据，而“等待”本身就掩盖了读取连续还是不连续内存带来的相对差异。但是，当数据能够被缓存命中时，这种差异依然是存在的，只是整体的瓶颈在于内存访问本身。
3. 操作系统和编译器进行了优化：
内存分配器： 现代操作系统和高级语言的内存分配器（如 `malloc` 或 `new` 的实现）会尽量尝试分配连续的内存块。即使在底层，也可能存在一些机制来尝试将逻辑上连续的数据放到物理上连续的内存中。
编译器优化： 编译器在编译代码时，会根据程序的访问模式进行优化，尽量将相关的变量和数据结构放在更靠近彼此的位置，以期利用缓存的优势。
智能预取器和缓存管理： CPU 本身的预取器和缓存管理算法也在不断进化，它们试图识别和利用各种数据访问模式，即使是轻微的不连续，也可能被它们处理得相对高效。
4. 关注点的不同： 也许我们在评估“效率”时，关注的是应用程序的最终表现（比如启动速度、响应时间），而这些最终表现可能受到多种因素的影响，包括算法的复杂度、I/O 操作、网络延迟等等，内存访问效率只是其中之一。
5. 虚拟内存和内存碎片： 操作系统使用虚拟内存系统，将逻辑地址映射到物理地址。物理内存可能会出现碎片化，导致原本逻辑上连续的分配块在物理内存上并不完全连续。在这种情况下，即使我们请求了连续的内存，底层也可能是通过“页表”将分散的物理页框连接起来。虽然这是操作系统为了管理内存而必须做的，但它确实增加了查找和访问的额外开销，使得纯粹的连续物理地址访问在物理层面上的优势被一定程度地削弱了。然而，即便是这样的“逻辑连续”，其底层的物理地址也可能因为操作系统对页的顺序加载而具有一定的局部性。
总结来说，读取连续内存之所以通常更高效，主要得益于现代计算机硬件对“空间局部性”的优化，这体现在 CPU 缓存的预加载、内存预取机制以及总线传输的效率上。 任何偏离这种连续模式的访问，都会增加 CPU 等待数据的时间，降低缓存命中率，并可能影响预取器的判断，最终导致整体性能下降。
而当我们感觉这种差异不明显时，往往是因为我们处理的数据量相对较小，或者 CPU、操作系统和编译器已经做了很多“智能”的弥补工作，这些优化在一定程度上掩盖了底层硬件在理想状态下才能发挥出的最大优势。但从根本上讲，保持数据的连续性依然是优化内存访问性能的黄金法则之一。
首先，我们得明确一点：理论上，读取连续内存是比不连续内存更有效率的。 这种效率的提升并非来自某一个单一因素，而是多种硬件和软件协同作用的结果。如果我们发现某些情况下这种差异不那么明显，甚至感觉不到，那背后可能隐藏着更复杂的机制或者我们关注的“效率”维度需要调整。
下面我们来详细剖析一下为什么连续内存通常更优，以及可能出现的“不那么明显”的原因：
连续内存为何通常更高效？
1. CPU 缓存 (Cache) 的威力：
空间局部性 (Spatial Locality): 这是最关键的一点。CPU 的缓存设计就是基于空间局部性的原理。当 CPU 需要读取一个内存地址的数据时，它不仅仅会把这个地址的数据取到缓存里，还会顺带把其附近的数据也一并加载进来（通常是一个“缓存行”，一般是 64 字节）。
连续内存的优势： 如果你要读取的数据是连续存储的，那么 CPU 在第一次读取时，可能只需要一次内存访问，就把你需要的几个数据（或者一个数据块）全部加载到缓存中。后续的读取操作，因为数据都在缓存里，速度会极快，几乎是瞬时的。
不连续内存的劣势： 如果你的数据分散在内存中，CPU 每次需要的数据都落在不同的内存区域，那么它可能需要多次发出内存访问请求。即使是附近的数据，如果也分散开来，每次缓存加载可能都只能“碰巧”带到你马上需要的一部分，导致缓存命中率下降，需要频繁地从主内存读取。
2. 内存预取 (Memory Prefetching):
工作原理： 现代 CPU 有一个非常聪明的组件叫做“预取器”。它会尝试预测你接下来可能需要哪些数据，并提前将它们从主内存加载到更快的缓存层。
连续内存的优势： 当 CPU 检测到你正在顺序访问一段连续的内存区域时，预取器会更容易预测接下来的几个内存地址，并提前发出读取请求。这就像你预料到后面还有好几本书要看，提前把它们一本本从书架上拿过来放在桌上，而不是等读完一本再起身去拿下一本。
不连续内存的劣势： 对于不连续的访问模式，预取器很难做出准确的预测。它不知道你下一个需要的数据会在哪里，因此预取效果会大打折扣，甚至可能预取了你根本不需要的数据，造成浪费。
3. 总线事务和传输效率：
总线带宽： CPU 和主内存之间通过一条称为“总线”的通道进行数据传输。这条总线有一定的带宽，可以一次性传输一定数量的数据。
连续内存的优势： 对于连续的数据块，系统可以进行更加高效的“块传输”。一次总线事务可以传输一大块数据，而不是分散的、零星的数据包。这减少了建立和管理事务的开销，提高了总线利用率。
不连续内存的劣势： 如果数据不连续，即使总线带宽很高，每次也可能只能传输一小部分数据，或者需要多次、独立的事务来获取分散的数据，增加了延迟和开销。
4. DMA (Direct Memory Access) 的支持：
工作原理： DMA 允许某些硬件设备（如网卡、硬盘控制器）在不经过 CPU 的情况下直接与主内存进行数据传输。
连续内存的优势： DMA 控制器在传输大量数据时，通常更喜欢操作连续的内存缓冲区。这可以简化 DMA 控制器的逻辑，提高传输效率。
不连续内存的劣势： 当需要传输的数据分散在多个不连续的内存区域时，DMA 控制器可能需要更复杂的管理，或者需要操作系统介入进行数据“聚集”（scatter/gather）操作，将分散的数据复制到一块连续的内存区域后再进行传输，这会增加额外的 CPU 开销。
为什么有时感觉不到这种差异，或者差异不那么明显？
1. 数据规模非常小： 如果你要读取的数据量非常少，比如只读取几个字节，那么即使这些数据不连续，CPU 缓存、预取等机制可能在一次或几次非常快速的访问中就完成了，这点细微的效率差异很难被感知到。
2. CPU 核心速度远超内存速度： 随着 CPU 核心速度的飞跃式发展，它们处理数据的能力可能远远超过了从主内存读取数据的速度。在这种情况下，CPU 可能会花费大量时间等待数据，而“等待”本身就掩盖了读取连续还是不连续内存带来的相对差异。但是，当数据能够被缓存命中时，这种差异依然是存在的，只是整体的瓶颈在于内存访问本身。
3. 操作系统和编译器进行了优化：
内存分配器： 现代操作系统和高级语言的内存分配器（如 `malloc` 或 `new` 的实现）会尽量尝试分配连续的内存块。即使在底层，也可能存在一些机制来尝试将逻辑上连续的数据放到物理上连续的内存中。
编译器优化： 编译器在编译代码时，会根据程序的访问模式进行优化，尽量将相关的变量和数据结构放在更靠近彼此的位置，以期利用缓存的优势。
智能预取器和缓存管理： CPU 本身的预取器和缓存管理算法也在不断进化，它们试图识别和利用各种数据访问模式，即使是轻微的不连续，也可能被它们处理得相对高效。
4. 关注点的不同： 也许我们在评估“效率”时，关注的是应用程序的最终表现（比如启动速度、响应时间），而这些最终表现可能受到多种因素的影响，包括算法的复杂度、I/O 操作、网络延迟等等，内存访问效率只是其中之一。
5. 虚拟内存和内存碎片： 操作系统使用虚拟内存系统，将逻辑地址映射到物理地址。物理内存可能会出现碎片化，导致原本逻辑上连续的分配块在物理内存上并不完全连续。在这种情况下，即使我们请求了连续的内存，底层也可能是通过“页表”将分散的物理页框连接起来。虽然这是操作系统为了管理内存而必须做的，但它确实增加了查找和访问的额外开销，使得纯粹的连续物理地址访问在物理层面上的优势被一定程度地削弱了。然而，即便是这样的“逻辑连续”，其底层的物理地址也可能因为操作系统对页的顺序加载而具有一定的局部性。
总结来说，读取连续内存之所以通常更高效，主要得益于现代计算机硬件对“空间局部性”的优化，这体现在 CPU 缓存的预加载、内存预取机制以及总线传输的效率上。 任何偏离这种连续模式的访问，都会增加 CPU 等待数据的时间，降低缓存命中率，并可能影响预取器的判断，最终导致整体性能下降。
而当我们感觉这种差异不明显时，往往是因为我们处理的数据量相对较小，或者 CPU、操作系统和编译器已经做了很多“智能”的弥补工作，这些优化在一定程度上掩盖了底层硬件在理想状态下才能发挥出的最大优势。但从根本上讲，保持数据的连续性依然是优化内存访问性能的黄金法则之一。
网友意见
所谓连续内存访问比随机访问更快，指的是locality更好，具体就是指cache hit rate更高。但如果要观测这个现象，题主的代码并不合适。问题在于题主的两个Test函数中都只访问了两个int的地址，远远小于cache容量，不管他们离的多远都会落在cache内，唯一的区别是，Test1中，两个变量分别分配在buffer首尾，相距较远，更有可能被分配在两个cache line中（具体取决于cache映射算法），而Test2中，两个变量相邻，更有可能会被分配在一个cache line中（具体取决于cache line大小），这个差别是几乎可以忽略不计的。
更可行并且更简单的方法是，开一个大数组访问每个元素，分别用连续和随机两种方式。下面代码假设cache line大小是64 byte：
void test1() { size_t size = 64 * 1024 * 1024 / sizeof(int); int * buf = new int[size]; int count = 0; std::chrono::high_resolution_clock::time_point startTime = std::chrono::high_resolution_clock::now(); for (size_t i = 0; i < size; i++) { count += buf[i] * buf[i] % (buf[i] + 100); } std::chrono::high_resolution_clock::time_point endTime = std::chrono::high_resolution_clock::now(); std::cout << std::chrono::duration_cast<std::chrono::milliseconds>(endTime - startTime).count() << "ms" << std::endl; } void test2() { size_t size = 64 * 1024 * 1024 / sizeof(int); int * buf = new int[size]; size_t numElemsPerCacheLine = 64 / sizeof(int); size_t numCacheLines = size / numElemsPerCacheLine; int count = 0; std::chrono::high_resolution_clock::time_point startTime = std::chrono::high_resolution_clock::now(); for (size_t i = 0; i < size; i++) { count += buf[i * numElemsPerCacheLine % numCacheLines + i % numCacheLines]; } std::chrono::high_resolution_clock::time_point endTime = std::chrono::high_resolution_clock::now(); std::cout << std::chrono::duration_cast<std::chrono::milliseconds>(endTime - startTime).count() << "ms" << std::endl; } 其中test1是连续访问（从头到尾），test2是随机访问（连续的两次访问跳一个cache line，到最后一个cache line时跳回第一个cache line）；因test2中计算地址时多了一个乘法，一个取模，一个加法，所以test1中用buf[i]的多次计算补平。
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