cpu对于内存的读写会受制于内存延迟，处理逻辑更类似于web的阻塞模型还是异步模型？
CPU 对内存的读写，确实会遇到一个叫做“内存延迟”的瓶颈。理解这个瓶颈，以及 CPU 如何应对它，就得深入看看它的工作原理，这和我们日常接触的很多技术，比如 Web 开发里的阻塞和异步模型，有着异曲同工之妙。
简单来说，CPU 就像一个非常勤奋、速度极快的工人，而内存则是它需要不断取放材料的仓库。这个工人能以惊人的速度处理信息，但每次去仓库取材料或者放材料的时候，都需要花费一点时间。这段时间，就是“内存延迟”。
CPU 和内存的关系：一个“慢”的仓库与一个“快”的工人
想象一下，CPU 就像一个需要不断翻阅大量书籍才能完成工作的学者。而内存，就是存放这些书籍的图书馆。学者（CPU）的大脑转得飞快，但每次需要查找某个信息时，都得起身去图书馆找书，翻阅、找到想要的那一页，然后再回到座位继续阅读。这个起身、找书、翻页的过程，就是内存延迟。
如果 CPU 必须等到内存中的数据完全加载进来才能继续下一步操作，那么这个过程就非常“阻塞”。就好像这位学者，每次都要等拿到整本书才能开始看，哪怕他只需要书里的一个句子。一旦书太多，或者找书的过程很慢，学者就会被迫停下来，效率大大降低。这就是我们常说的“阻塞模型”。
阻塞模型下的 CPU 访存：原地等待，效率堪忧
在纯粹的阻塞模型下，当 CPU 发出一个内存读取指令后，它就必须停下来，等待内存将数据发送过来。这段时间内，CPU 几乎是“闲置”的。它不能去处理其他任务，也不能进行任何计算，只能像一个被固定住的机器人一样，傻傻地等待。
这种模型的缺点很明显：
资源浪费： CPU 的计算能力是宝贵的，在等待内存时白白浪费了。
响应缓慢： 如果内存延迟很高，CPU 整体的运行速度就会受到严重拖累，整个系统的响应都会变慢。
简单粗暴： 这种模型实现起来最直接，但效率最低。
那么，CPU 真的这么傻吗？不，它其实很“聪明”，并且采用了“异步”的思维方式。
事实是，现代 CPU 在处理内存访问时，并不完全是那种“一问一答，问完立刻停下来等”的简单阻塞方式。它更像是在进行一种更加精明的“异步”操作。
这里的“异步”并不是指像 Web 开发中那种显式的回调函数或者 Promise，而是 CPU 本身设计中一种对延迟的“规避”和“隐藏”策略。
CPU 的“异步”访存策略：流水线与缓存
CPU 应对内存延迟的主要手段是利用其内部的流水线（Pipelining）和缓存（Caching）机制。
1. 流水线：并行处理，隐藏延迟
想象一下一条汽车生产线。汽车的制造过程被分解成多个步骤（冲压、焊接、喷漆等），每个工位负责一个步骤。当第一辆车到了第二个工位时，第一辆车可能已经完成了一个步骤，第二辆车可以开始第一个步骤了。这样，尽管每辆车完成整个过程都需要时间，但整个生产线在任何时刻都有多辆车在不同工位上被加工。
CPU 的流水线也是类似的。一个指令的执行可以被分解成多个阶段（如取指令、译码、执行、写回等）。当 CPU 发出内存读取指令后，它不会傻傻地等到数据回来才开始执行下一步。相反，它会把这个“等待内存”的周期看作是流水线中的一个“停顿”或“冒泡”。
在 CPU 等待内存数据返回的同时，它可以先将后续的指令送入流水线的前端进行译码，甚至开始执行一些不依赖于该内存数据的操作。一旦内存数据回来了，就可以快速填补到等待的指令阶段，继续正常的执行流程。
这就好比那位学者，在等待图书馆员找到书的时候，他可以先拿出包里的另一本书来阅读，或者思考一下刚才读过的段文，而不是枯坐在座位上发呆。
2. 缓存：提前备好，减少等待
CPU 的缓存（Cache）是另一项关键的“异步”体现。CPU 内部有几级高速缓存（L1, L2, L3），它们比主内存的速度快得多，容量也小得多。CPU 会主动将经常访问或即将可能访问的数据预先加载到缓存中。
当 CPU 需要某个数据时，它会先检查缓存。如果数据在缓存中（称为“缓存命中”），CPU 就能瞬间拿到，几乎没有延迟。这就如同学者家里就备着几本最常查阅的书，随时可以翻看。
只有当数据不在缓存中（称为“缓存未命中”）时，CPU 才需要去主内存去取。但即使在这种情况下，它也会尝试“预取”更多的数据到缓存中，希望下次访问时能命中。
缓存的工作方式，本质上是一种对未来行为的预测和预处理，目的是最大限度地减少 CPU 与慢速内存直接交互的次数和时间。这就像学者会提前猜到接下来可能要用的书，先借过来放在手边。
总结：CPU 的访存更接近于一种“隐藏延迟的异步”模型
所以，CPU 对内存的读写，其处理逻辑更倾向于一种“隐藏延迟的异步模型”，而不是纯粹的阻塞模型。
虽然 CPU 在发出读取指令后，确实需要等待数据，但它通过以下方式“异步”地处理了这个等待：
并行处理： 利用流水线技术，在等待数据期间，继续处理其他不相关的指令。
预取与缓存： 通过缓存机制，提前将数据准备好，或者在可能的情况下预取数据，从而大大降低了实际等待内存读取的频率和时间。
这种设计，就好比一个高明的项目经理，他知道某个任务需要等待外部供应商提供原材料（内存延迟），但他不会让整个团队都闲着，而是会安排其他成员去完成不需要这些原材料的任务，或者提前准备好下一个环节需要的东西。当原材料送达时，团队可以立即投入使用，整个项目的进展就不会因为等待原材料而完全停滞。
所以，与其说 CPU 的内存读写是阻塞的，不如说它是通过一系列精巧的设计，在“不得不等待”的情况下，尽可能地“不停止”，从而实现高效运行。它学会了在等待中做其他事情，并且尽量让等待本身变得不那么明显和影响整体效率。
简单来说，CPU 就像一个非常勤奋、速度极快的工人，而内存则是它需要不断取放材料的仓库。这个工人能以惊人的速度处理信息，但每次去仓库取材料或者放材料的时候，都需要花费一点时间。这段时间，就是“内存延迟”。
CPU 和内存的关系：一个“慢”的仓库与一个“快”的工人
想象一下，CPU 就像一个需要不断翻阅大量书籍才能完成工作的学者。而内存，就是存放这些书籍的图书馆。学者（CPU）的大脑转得飞快，但每次需要查找某个信息时，都得起身去图书馆找书，翻阅、找到想要的那一页，然后再回到座位继续阅读。这个起身、找书、翻页的过程，就是内存延迟。
如果 CPU 必须等到内存中的数据完全加载进来才能继续下一步操作，那么这个过程就非常“阻塞”。就好像这位学者，每次都要等拿到整本书才能开始看，哪怕他只需要书里的一个句子。一旦书太多，或者找书的过程很慢，学者就会被迫停下来，效率大大降低。这就是我们常说的“阻塞模型”。
阻塞模型下的 CPU 访存：原地等待，效率堪忧
在纯粹的阻塞模型下，当 CPU 发出一个内存读取指令后，它就必须停下来，等待内存将数据发送过来。这段时间内，CPU 几乎是“闲置”的。它不能去处理其他任务，也不能进行任何计算，只能像一个被固定住的机器人一样，傻傻地等待。
这种模型的缺点很明显：
资源浪费： CPU 的计算能力是宝贵的，在等待内存时白白浪费了。
响应缓慢： 如果内存延迟很高，CPU 整体的运行速度就会受到严重拖累，整个系统的响应都会变慢。
简单粗暴： 这种模型实现起来最直接，但效率最低。
那么，CPU 真的这么傻吗？不，它其实很“聪明”，并且采用了“异步”的思维方式。
事实是，现代 CPU 在处理内存访问时，并不完全是那种“一问一答，问完立刻停下来等”的简单阻塞方式。它更像是在进行一种更加精明的“异步”操作。
这里的“异步”并不是指像 Web 开发中那种显式的回调函数或者 Promise，而是 CPU 本身设计中一种对延迟的“规避”和“隐藏”策略。
CPU 的“异步”访存策略：流水线与缓存
CPU 应对内存延迟的主要手段是利用其内部的流水线（Pipelining）和缓存（Caching）机制。
1. 流水线：并行处理，隐藏延迟
想象一下一条汽车生产线。汽车的制造过程被分解成多个步骤（冲压、焊接、喷漆等），每个工位负责一个步骤。当第一辆车到了第二个工位时，第一辆车可能已经完成了一个步骤，第二辆车可以开始第一个步骤了。这样，尽管每辆车完成整个过程都需要时间，但整个生产线在任何时刻都有多辆车在不同工位上被加工。
CPU 的流水线也是类似的。一个指令的执行可以被分解成多个阶段（如取指令、译码、执行、写回等）。当 CPU 发出内存读取指令后，它不会傻傻地等到数据回来才开始执行下一步。相反，它会把这个“等待内存”的周期看作是流水线中的一个“停顿”或“冒泡”。
在 CPU 等待内存数据返回的同时，它可以先将后续的指令送入流水线的前端进行译码，甚至开始执行一些不依赖于该内存数据的操作。一旦内存数据回来了，就可以快速填补到等待的指令阶段，继续正常的执行流程。
这就好比那位学者，在等待图书馆员找到书的时候，他可以先拿出包里的另一本书来阅读，或者思考一下刚才读过的段文，而不是枯坐在座位上发呆。
2. 缓存：提前备好，减少等待
CPU 的缓存（Cache）是另一项关键的“异步”体现。CPU 内部有几级高速缓存（L1, L2, L3），它们比主内存的速度快得多，容量也小得多。CPU 会主动将经常访问或即将可能访问的数据预先加载到缓存中。
当 CPU 需要某个数据时，它会先检查缓存。如果数据在缓存中（称为“缓存命中”），CPU 就能瞬间拿到，几乎没有延迟。这就如同学者家里就备着几本最常查阅的书，随时可以翻看。
只有当数据不在缓存中（称为“缓存未命中”）时，CPU 才需要去主内存去取。但即使在这种情况下，它也会尝试“预取”更多的数据到缓存中，希望下次访问时能命中。
缓存的工作方式，本质上是一种对未来行为的预测和预处理，目的是最大限度地减少 CPU 与慢速内存直接交互的次数和时间。这就像学者会提前猜到接下来可能要用的书，先借过来放在手边。
总结：CPU 的访存更接近于一种“隐藏延迟的异步”模型
所以，CPU 对内存的读写，其处理逻辑更倾向于一种“隐藏延迟的异步模型”，而不是纯粹的阻塞模型。
虽然 CPU 在发出读取指令后，确实需要等待数据，但它通过以下方式“异步”地处理了这个等待：
并行处理： 利用流水线技术，在等待数据期间，继续处理其他不相关的指令。
预取与缓存： 通过缓存机制，提前将数据准备好，或者在可能的情况下预取数据，从而大大降低了实际等待内存读取的频率和时间。
这种设计，就好比一个高明的项目经理，他知道某个任务需要等待外部供应商提供原材料（内存延迟），但他不会让整个团队都闲着，而是会安排其他成员去完成不需要这些原材料的任务，或者提前准备好下一个环节需要的东西。当原材料送达时，团队可以立即投入使用，整个项目的进展就不会因为等待原材料而完全停滞。
所以，与其说 CPU 的内存读写是阻塞的，不如说它是通过一系列精巧的设计，在“不得不等待”的情况下，尽可能地“不停止”，从而实现高效运行。它学会了在等待中做其他事情，并且尽量让等待本身变得不那么明显和影响整体效率。
网友意见
简单点说，就是阻塞，CPU没有任何异步的机制获取cache刷新的通知。唯一的异步机制是做DMA的才有，但那是外设。
为啥不好测？也能测出来，搞乱cache刷新算法的方式有很多。只不过大部分情况下，代码只能做到L1/L2 cache miss，L1的延迟一般都在5个cycle以内，L2的延迟在10个cycle左右，到了L3也不过才几十个，而且要有足够大的内存才能让L3每次都miss，并且因为访问内存并不是每条指令都有。
网上有各种测缓存延迟的代码，本质上都是让cache不停的miss
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