一臺服務器，不管是物理機還是虛擬機，必不可少的就是內存，內存的性能又是如何來衡量呢。

1. 內存與緩存

現在比較新的CPU一般都有三級緩存，L1 Cache（32KB-256KB），L2 Cache（128KB-2MB），L3 Cache（1M-32M）。緩存逐漸變大，CPU在取數據的時候，優先從緩存去取數據，取不到才去內存取數據。

2. 內存與時延

顯然，越靠近CPU，取數據的速度越塊，通過LMBench進行了讀數延遲的測試。

從上圖可以看出：

Intel（R） Xeon（R） Platinum 8163 CPU @ 2.50GHz 這款CPU的L1D Cache，L1I Cache為32KB，而L2 Cache為1M，L3為32M;

在對應的Cache中，時延是穩定的;

不同緩存的時延呈現指數級增長;

所以我們在寫業務代碼的時候，如果想要更快地提高效率，那么使得計算更加貼近CPU則可以獲取更好的性能。但是從上圖也可以看出，內存的時延都是納秒為單位，而實際業務中都是毫秒為單位，優化的重點應該是那些以毫秒為單位的運算，而內存時延優化這塊則是長尾部分。

3. 內存帶寬

內存時延與緩存其實可謂是緊密相關，不理解透徹了，則可能測的是緩存時延。同樣測試內存帶寬，如果不是正確的測試，則測的是緩存帶寬了。

為了了解內存帶寬，有必要去了解下內存與CPU的架構，早期的CPU與內存的架構還需要經過北橋總線，現在CPU與內存直接已經不需要北橋，直接通過CPU的內存控制器（IMC）進行內存讀取操作：

那對應的內存帶寬是怎樣的呢？測試內存帶寬有很多很多工具，linux下一般通過stream進行測試。簡單介紹下stream的算法：

stream算法的原理從上圖可以看出非常簡單：某個內存塊之間的數據讀取出來，經過簡單的運算放入另一個內存塊。那所謂的內存帶寬：內存帶寬=搬運的內存大小/耗時。通過整機合理的測試，可以測出來內存控制器的帶寬。下圖是某云產品的內存帶寬數據：

Function Best Rate MB/s Avg time Min time Max time Copy： 128728.5 0.134157 0.133458 0.136076 Scale： 128656.4 0.134349 0.133533 0.137638 Add： 144763.0 0.178851 0.178014 0.181158 Triad： 144779.8 0.178717 0.177993 0.180214

內存帶寬的重要性自然不言而喻，這意味著操作內存的最大數據吞吐量。但是正確合理的測試非常重要，有幾個注意事項需要關注：

內存數組大小的設置，必須要遠大于L3 Cache的大小，否則就是測試緩存的吞吐性能;

CPU數目很有關系，一般來說，一兩個核的計算能力，是遠遠到不了內存帶寬的，整機的CPU全部運行起來，才可以有效地測試內存帶寬。當然跑單核的stream測試也有意義，可以測試內存的延時。

4. 其他

內存與NUMA的關系：開啟NUMA，可以有效地提供內存的吞吐性能，降低內存時延。

stream算法的編譯方法選擇：通過icc編譯，可以有效地提供內存帶寬性能分。原因是Intel優化了CPU的指令，通過指令向量化和指令Prefetch操作，加速了數據的讀寫操作以及指令操作。當然其他C代碼都可以通過icc編譯的方法，提供指令的效率。