内存（DRAM）的连续读写速度和随机读写速度是一样的吗？
你这个问题问到了点子上，而且这个问题非常实际，很多人可能都忽略了其中的区别。简单来说，内存（DRAM）的连续读写速度和随机读写速度是完全不一样的，而且它们之间往往存在巨大的差距。
我们分开来聊聊这两个概念，以及为什么会有这样的差距。
什么是连续读写速度？
连续读写，顾名思义，就是数据按照一个紧密的、不间断的序列进行读取或写入。想象一下你在读取一本书的某一章节，你从第一页翻到最后一页，内容是连贯的。
在内存的世界里，连续读写通常意味着：
读取： 处理器需要从内存地址 A 开始，按顺序读取到地址 A+N。这些数据在内存颗粒中是物理上连续存储的。
写入： 处理器将数据按照从内存地址 A 开始，到地址 A+N 的顺序写入内存。
为什么连续读写速度快？
这背后有几个关键原因：
1. 预取（Prefetching）： CPU 核心在执行指令时，会猜测接下来可能需要哪些数据。对于连续访问模式，CPU 预测能力很强，它会提前将后续的数据从内存拉到更靠近 CPU 的缓存（L1, L2, L3 Cache）中，甚至直接送到 CPU 的执行单元。这就像你预料到要翻下一页书，已经把书页翻好了。
2. 总线效率（Bus Efficiency）： 内存控制器和数据总线（比如 DDR 的数据总线）设计时就考虑到了高带宽传输。当数据连续传输时，总线可以以最高效率工作，传输的数据包之间几乎没有延迟。一次性传输大量数据比零散传输少量数据更有效率，就像一次性装满一辆卡车比分多次装载几件小物品更省时间。
3. 内存颗粒本身结构（DRAM Architecture）： DRAM 芯片内部的物理布局是为了优化块状（Block）数据的访问。当一个内存行（Row）被激活（Open）后，它里面的所有数据都可以以很高的速度被访问，直到该行被关闭（Precharge）或者更换为另一行。连续读取正是利用了这一点，一旦一行被激活，就能快速读取该行内的所有数据。
4. 缓存利用率高（High Cache Hit Rate）： 由于数据是连续的，CPU 缓存非常容易命中。如果第一块数据被读取到缓存，那么后面连续的数据也很大概率也会在缓存中，或者会被 CPU 预测并提前加载到缓存，从而大大减少了对慢速主内存的直接访问次数。
举个例子： 视频播放器加载一帧画面，需要从内存中读取一大块像素数据。这通常是连续的读操作，所以速度很快。又比如，一个大型程序加载其代码段，也是连续读取的过程。
什么是随机读写速度？
随机读写，顾名思义，就是数据访问的地址是分散的、不连续的，甚至可能是完全随机的。想象一下你在一本很厚的参考书中查找某个特定词条，你需要不断地翻阅目录、索引，然后跳转到不同的页面，这中间有很多的“跳转”。
在内存的世界里，随机读写通常意味着：
读取： 处理器需要从内存地址 X 读取数据，然后又需要从地址 Y 读取数据，接着是地址 Z，而 X, Y, Z 之间没有规律或联系。
写入： 处理器将数据写入内存地址 A，然后又写入地址 B，接着是地址 C，同样是分散的。
为什么随机读写速度慢？
随机读写速度之所以慢，是因为它绕过了上面提到的很多效率优化机制：
1. 无法有效预取（Ineffective Prefetching）： CPU 无法预测下一个需要的数据在哪里，所以预取机制的效果大打折扣，甚至失效。CPU 必须等待当前数据读取/写入完成后，才能知道下一个要访问的地址，然后才能进行下一个操作。
2. 总线利用率低（Low Bus Utilization）： 每次随机访问都需要一个独立的命令、地址发送和数据传输过程。即使总线带宽很高，但由于每次传输的数据量很小（一次只读写一个或几个数据块），而且每次传输之间需要额外的寻址和切换时间，导致总线的使用效率非常低下。就像你每次只想拿一本书就去书架走一趟，效率很低。
3. 内存寻址延迟（Memory Addressing Latency）： DRAM 芯片为了找到特定地址的数据，需要经过一系列复杂的寻址过程：选择芯片（Chip Select）、选择行（Row Address）、打开行（Row Activate）、选择列（Column Address）。这些过程都需要花费一定的时间，即延迟。随机访问意味着这些寻址和激活的步骤需要频繁重复，每次都产生一次延迟。
4. 缓存失效（Cache Misses）： 由于数据分散，CPU 缓存的命中率会显著下降。每次需要的数据不在缓存中，就必须去主内存读取，这会引入很高的延迟。CPU 核心也无法提前加载数据，因为它不知道接下来会访问哪里。
5. 行切换开销（Row Change Overhead）： DRAM 为了高效访问，会激活一个“行”。如果后续访问是在同一行内，速度很快。但如果需要访问另一行的数据，就必须先“关闭”当前行（Precharge），然后再“打开”新行（Row Activate）。这个切换过程会引入额外的延迟，这就是为什么随机访问，特别是跨行访问，会比同一行内的访问更慢。
举个例子： 操作系统加载许多小型的配置文件或 DLL 文件，或者一个数据库应用在查找分散在内存中的多个记录时，都可能涉及大量的随机读写操作。
差距有多大？
这个差距可能非常显著。
连续读写速度： 通常以 GB/s 为单位，非常高。例如，一条 DDR43200 的内存条，其理论峰值带宽大约是 25.6 GB/s (3200 MT/s 8 Bytes/transfer)。实际使用中虽然会低于理论值，但仍然很高。
随机读写速度： 通常以 IOPS（每秒输入/输出操作数）来衡量，或者有时也用延迟（Latency）来衡量。单个随机读写操作可能需要几十到上百纳秒（ns）的延迟。即使是每秒能执行几十万、上百万次操作，折算成带宽也远远低于连续读写。
你可以理解为，连续读写就像一条宽阔的高速公路，允许大量车辆（数据）畅通无阻地快速通过。而随机读写则像是在城市里穿行，红绿灯、路口、行人都会让通行效率大大降低，即使是高级跑车（CPU）也无法发挥全部性能。
总结一下：
内存的连续读写速度和随机读写速度是两个截然不同的概念，它们之间存在显著的性能差异。连续读写利用了 CPU 的预取机制、总线效率、DRAM 内部的块访问优化以及缓存的高命中率，因此速度非常快。而随机读写由于地址分散，无法有效利用这些优化机制，并且频繁的寻址延迟和缓存失效，导致速度大幅下降。理解这一点对于优化程序性能，特别是需要大量数据处理的应用，至关重要。
我们分开来聊聊这两个概念，以及为什么会有这样的差距。
什么是连续读写速度？
连续读写，顾名思义，就是数据按照一个紧密的、不间断的序列进行读取或写入。想象一下你在读取一本书的某一章节，你从第一页翻到最后一页，内容是连贯的。
在内存的世界里，连续读写通常意味着：
读取： 处理器需要从内存地址 A 开始，按顺序读取到地址 A+N。这些数据在内存颗粒中是物理上连续存储的。
写入： 处理器将数据按照从内存地址 A 开始，到地址 A+N 的顺序写入内存。
为什么连续读写速度快？
这背后有几个关键原因：
1. 预取（Prefetching）： CPU 核心在执行指令时，会猜测接下来可能需要哪些数据。对于连续访问模式，CPU 预测能力很强，它会提前将后续的数据从内存拉到更靠近 CPU 的缓存（L1, L2, L3 Cache）中，甚至直接送到 CPU 的执行单元。这就像你预料到要翻下一页书，已经把书页翻好了。
2. 总线效率（Bus Efficiency）： 内存控制器和数据总线（比如 DDR 的数据总线）设计时就考虑到了高带宽传输。当数据连续传输时，总线可以以最高效率工作，传输的数据包之间几乎没有延迟。一次性传输大量数据比零散传输少量数据更有效率，就像一次性装满一辆卡车比分多次装载几件小物品更省时间。
3. 内存颗粒本身结构（DRAM Architecture）： DRAM 芯片内部的物理布局是为了优化块状（Block）数据的访问。当一个内存行（Row）被激活（Open）后，它里面的所有数据都可以以很高的速度被访问，直到该行被关闭（Precharge）或者更换为另一行。连续读取正是利用了这一点，一旦一行被激活，就能快速读取该行内的所有数据。
4. 缓存利用率高（High Cache Hit Rate）： 由于数据是连续的，CPU 缓存非常容易命中。如果第一块数据被读取到缓存，那么后面连续的数据也很大概率也会在缓存中，或者会被 CPU 预测并提前加载到缓存，从而大大减少了对慢速主内存的直接访问次数。
举个例子： 视频播放器加载一帧画面，需要从内存中读取一大块像素数据。这通常是连续的读操作，所以速度很快。又比如，一个大型程序加载其代码段，也是连续读取的过程。
什么是随机读写速度？
随机读写，顾名思义，就是数据访问的地址是分散的、不连续的，甚至可能是完全随机的。想象一下你在一本很厚的参考书中查找某个特定词条，你需要不断地翻阅目录、索引，然后跳转到不同的页面，这中间有很多的“跳转”。
在内存的世界里，随机读写通常意味着：
读取： 处理器需要从内存地址 X 读取数据，然后又需要从地址 Y 读取数据，接着是地址 Z，而 X, Y, Z 之间没有规律或联系。
写入： 处理器将数据写入内存地址 A，然后又写入地址 B，接着是地址 C，同样是分散的。
为什么随机读写速度慢？
随机读写速度之所以慢，是因为它绕过了上面提到的很多效率优化机制：
1. 无法有效预取（Ineffective Prefetching）： CPU 无法预测下一个需要的数据在哪里，所以预取机制的效果大打折扣，甚至失效。CPU 必须等待当前数据读取/写入完成后，才能知道下一个要访问的地址，然后才能进行下一个操作。
2. 总线利用率低（Low Bus Utilization）： 每次随机访问都需要一个独立的命令、地址发送和数据传输过程。即使总线带宽很高，但由于每次传输的数据量很小（一次只读写一个或几个数据块），而且每次传输之间需要额外的寻址和切换时间，导致总线的使用效率非常低下。就像你每次只想拿一本书就去书架走一趟，效率很低。
3. 内存寻址延迟（Memory Addressing Latency）： DRAM 芯片为了找到特定地址的数据，需要经过一系列复杂的寻址过程：选择芯片（Chip Select）、选择行（Row Address）、打开行（Row Activate）、选择列（Column Address）。这些过程都需要花费一定的时间，即延迟。随机访问意味着这些寻址和激活的步骤需要频繁重复，每次都产生一次延迟。
4. 缓存失效（Cache Misses）： 由于数据分散，CPU 缓存的命中率会显著下降。每次需要的数据不在缓存中，就必须去主内存读取，这会引入很高的延迟。CPU 核心也无法提前加载数据，因为它不知道接下来会访问哪里。
5. 行切换开销（Row Change Overhead）： DRAM 为了高效访问，会激活一个“行”。如果后续访问是在同一行内，速度很快。但如果需要访问另一行的数据，就必须先“关闭”当前行（Precharge），然后再“打开”新行（Row Activate）。这个切换过程会引入额外的延迟，这就是为什么随机访问，特别是跨行访问，会比同一行内的访问更慢。
举个例子： 操作系统加载许多小型的配置文件或 DLL 文件，或者一个数据库应用在查找分散在内存中的多个记录时，都可能涉及大量的随机读写操作。
差距有多大？
这个差距可能非常显著。
连续读写速度： 通常以 GB/s 为单位，非常高。例如，一条 DDR43200 的内存条，其理论峰值带宽大约是 25.6 GB/s (3200 MT/s 8 Bytes/transfer)。实际使用中虽然会低于理论值，但仍然很高。
随机读写速度： 通常以 IOPS（每秒输入/输出操作数）来衡量，或者有时也用延迟（Latency）来衡量。单个随机读写操作可能需要几十到上百纳秒（ns）的延迟。即使是每秒能执行几十万、上百万次操作，折算成带宽也远远低于连续读写。
你可以理解为，连续读写就像一条宽阔的高速公路，允许大量车辆（数据）畅通无阻地快速通过。而随机读写则像是在城市里穿行，红绿灯、路口、行人都会让通行效率大大降低，即使是高级跑车（CPU）也无法发挥全部性能。
总结一下：
内存的连续读写速度和随机读写速度是两个截然不同的概念，它们之间存在显著的性能差异。连续读写利用了 CPU 的预取机制、总线效率、DRAM 内部的块访问优化以及缓存的高命中率，因此速度非常快。而随机读写由于地址分散，无法有效利用这些优化机制，并且频繁的寻址延迟和缓存失效，导致速度大幅下降。理解这一点对于优化程序性能，特别是需要大量数据处理的应用，至关重要。
网友意见
先说结论吧：DRAM的随机读写速度必然慢于连续读写。
主要原因是CPU存在着多层次的cache，随机读写会造成大量的cache miss，必然引发速度下降。除非是完全没有cache的CPU，比如Intel第一代的8086 CPU。
因为不存在cache，所以随机读写速度基本上跟连续读写是一样的，但8086的随机跳转性能会差一些，因为8086上还是有几个字节的指令预取缓存的。
回到题主的问题，段页式转化是必然要产生性能损失的，极端的例子是虚拟化，虚拟化是两次翻译，先从虚拟机的虚地址转换成虚拟机的物理地址，再转换成实际物理地址，所以虚拟机的内存访问性能要慢于非虚拟机，但这个浪费并不是“很大”，Intel号称虚拟机的内存访问性能比非虚拟化模式慢10%~30%左右，这是过去的数据，不知道现在什么样了，所以算不上“浪费很大”。
实际CPU在翻译段页地址的时候，页面内的地址翻译是有缓存的，比如对于指令来说，只要不踩到页边界，是不会触发新的地址翻译（这里特别说明一下：操作系统从实模式切换到保护模式的时候，也用了这种技巧：不跨页，不触发地址翻译）。而跨页的话，也并非到RAM里拿页表，那样开销太大了，有TLB的存在可以提高地址翻译速度。
BIOS层面上的物理地址到实际物理设备的地址翻译是在内存控制器里做的，这方面可以认为是没有性能损耗的，因为翻译的过程是可以认为是静态的，就算是有开销，也远远低于虚地址的翻译——这个是动态的，因为页表是可调整的。
不管地址翻译的开销有多大，也比不上cache miss，这个会严重影响性能。
有一些特殊的应用场合，会为了保证性能或者实时性，会关掉页表，或者做大页一一映射，这就是为了尽量让地址翻译的影响降到最低。
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再说SSD的问题，SSD是不需要寻道，但SSD也是有cache的，SSD内部有一张表，保存着逻辑扇区到物理扇区的映射，为了保证性能，这个映射表运行时是被SSD放到主控的cache里的，但基于成本的考虑不会是全cache的，那么这里就会有cache miss的可能，cache miss的开销可能是微秒甚至毫秒级，这样延迟就很大了。
随机写就更复杂一点，除了SSD本身的cache miss之外，SSD写操作的最小单元要大于读，SSD读的最小单位一般是一个扇区（512B/4K），擦除的最小单位是一个block，可能是128KB甚至更大，擦除一个block的开销是毫秒级的延迟，如果连续写128KB，可能是只需要擦除一个block，但如果是随机写，那可能是擦除非常多的block，其开销是完全不一样的。
所以即使SSD不需要寻道，其随机读写的性能也慢于连续读写。
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