看完上文你有没有想过为什么有了内存，还需要 CPU Cache？
原因是这样的，根据摩尔定律，CPU 的访问速度每 18 个月就会翻倍，相当于每年增长 60% 左右，内存的速度当然也会不断增长，但是增长的速度远小于 CPU，平均每年只增长 7% 左右。于是，CPU 与内存的访问性能的差距不断拉大。
到现在，一次内存访问所需时间是 200~300 多个时钟周期，这意味着 CPU 和内存的访问速度已经相差 200~300 多倍了。
为了弥补 CPU 与内存两者之间的性能差异，就在 CPU 内部引入了 CPU Cache，也称高速缓存。
CPU Cache 通常分为大小不等的三级缓存，分别是 L1 Cache、L2 Cache 和 L3 Cache。
由于 CPU Cache 所使用的材料是 SRAM，价格比内存使用的 DRAM 高出很多，在当今每生产 1 MB 大小的 CPU Cache 需要 7 美金的成本，而内存只需要 0.015 美金的成本，成本方面相差了 466 倍，所以 CPU Cache 不像内存那样动辄以 GB 计算，它的大小是以 KB 或 MB 来计算的。
在 Linux 系统中，我们可以使用下图的方式来查看各级 CPU Cache 的大小，比如我这手上这台服务器，离 CPU 核心最近的 L1 Cache 是 32KB，其次是 L2 Cache 是 256KB，最大的 L3 Cache 则是 3MB。
其中，L1 Cache 通常会分为「数据缓存」和「指令缓存」，这意味着数据和指令在 L1 Cache 这一层是分开缓存的，上图中的 index0 也就是数据缓存，而 index1 则是指令缓存，它两的大小通常是一样的。
另外，你也会注意到，L3 Cache 比 L1 Cache 和 L2 Cache 大很多，这是因为 L1 Cache 和 L2 Cache 都是每个 CPU 核心独有的，而 L3 Cache 是多个 CPU 核心共享的。
程序执行时，会先将内存中的数据加载到共享的 L3 Cache 中，再加载到每个核心独有的 L2 Cache，最后进入到最快的 L1 Cache，之后才会被 CPU 读取。它们之间的层级关系，如下图：
越靠近 CPU 核心的缓存其访问速度越快，CPU 访问 L1 Cache 只需要 2~4 个时钟周期，访问 L2 Cache 大约 10~20 个时钟周期，访问 L3 Cache 大约 20~60 个时钟周期，而访问内存速度大概在 200~300 个 时钟周期之间。如下表格：
所以，CPU 从 L1 Cache 读取数据的速度，相比从内存读取的速度，会快 100 多倍。
