延迟数字 | AI生成和翻译
核心要点
- 根据视频标题及相关网络内容推断，该视频很可能探讨了程序员应当掌握的典型延迟数值。
- 研究表明这些数值包含L1缓存访问（0.5纳秒）到网络往返（最高150毫秒）等操作时间，具体数值因硬件而异。
- 现有证据表明这些数值多为近似值，且会随技术发展更新，尤其在固态硬盘和网络领域表现明显。
引言解析
《程序员应当掌握的延迟数值：系统设计速成课 #1》这部视频很可能涵盖了计算机操作中的关键延迟指标，这对系统设计至关重要。这些数值能帮助程序员理解性能影响并优化系统。
延迟数值及其重要性
延迟是指从发起操作到完成操作之间的时间间隔，例如访问内存或通过网络传输数据。视频可能列举的典型延迟包括：
- L1缓存访问0.5纳秒，这是最快的内存访问方式
- 同数据中心内往返延迟500微秒（即0.5毫秒），这对分布式系统设计产生影响
这些近似值为系统设计提供决策依据，比如在内存存储与磁盘存储之间的选择权衡。
系统设计中的语境价值
理解这些延迟有助于代码优化、权衡决策和提升用户体验。例如，知晓磁盘寻道需要10毫秒，会影响数据库设计以尽量减少此类操作。
值得关注的细节
有趣的是，像SSD读取时间这类数值会随技术进步而提升，但L1缓存访问等核心CPU延迟却保持稳定，这揭示了硬件演进的不均衡性。
调研笔记：视频延迟数值深度解析
本笔记基于现有网络资源，对《程序员应当掌握的延迟数值：系统设计速成课 #1》视频可能讨论的延迟数值进行全面梳理。该分析旨在为程序员和系统设计师整合信息，既提供概要总结也深入解析这些数值的重要意义。
背景与语境
该视频作为系统设计系列课程的一部分（观看地址：YouTube），重点聚焦程序员需要掌握的关键延迟数值。延迟作为衡量操作发起与完成间时间间隔的指标，对理解系统性能具有核心意义。根据视频标题及相关搜索推断，内容很可能涵盖被编程社区广泛引用的标准延迟数值，这些数值常归功于Google的Jeff Dean等人。
通过网络调研发现多个相关资源，包括GitHub上的《程序员应当掌握的延迟数值》Gist（访问链接）和2023年的Medium文章（阅读原文）。这些资源与2013年High Scalability文章（查看详情）共同构成了推测视频内容的基础。
延迟数值汇总
根据收集信息，下表汇总了视频可能讨论的标准延迟数值，并附各项操作说明：
| 操作类型 | 延迟（纳秒） | 延迟（微秒） | 延迟（毫秒） | 技术说明 |
|---|---|---|---|---|
| L1缓存访问 | 0.5 | - | - | 访问最靠近CPU的一级缓存数据，速度最快 |
| 分支预测失败 | 5 | - | - | CPU错误预测条件分支时产生的性能惩罚 |
| L2缓存访问 | 7 | - | - | 访问二级缓存数据，容量大于L1但速度稍慢 |
| 互斥锁加锁/解锁 | 25 | - | - | 多线程程序中获取和释放互斥锁所需时间 |
| 主内存访问 | 100 | - | - | 从主随机存取存储器读取数据 |
| 使用Zippy压缩1KB数据 | 10,000 | 10 | - | 采用Zippy算法压缩1千字节数据所需时间 |
| 通过1Gbps网络发送1KB数据 | 10,000 | 10 | - | 在1千兆比特每秒网络中传输1千字节数据耗时 |
| 从SSD随机读取4KB | 150,000 | 150 | - | 从固态硬盘随机读取4千字节数据 |
| 从内存顺序读取1MB | 250,000 | 250 | - | 从主内存顺序读取1兆字节数据 |
| 同数据中心内网络往返 | 500,000 | 500 | 0.5 | 同一数据中心内的网络往返延迟 |
| 从SSD顺序读取1MB | 1,000,000 | 1,000 | 1 | 从固态硬盘顺序读取1兆字节数据 |
| 硬盘寻道 | 10,000,000 | 10,000 | 10 | 机械硬盘磁头定位到新位置所需时间 |
| 从磁盘顺序读取1MB | 20,000,000 | 20,000 | 20 | 从机械硬盘顺序读取1兆字节数据 |
| 数据包加州-荷兰往返 | 150,000,000 | 150,000 | 150 | 从美国加利福尼亚到荷兰的网络数据包往返时间 |
这些主要源自2012年并经过部分更新的数值反映了典型硬件性能，近期讨论特别指出SSD和网络领域因技术发展存在的差异。
分析与影响
延迟数值并非固定不变，会因具体硬件和配置产生差异。例如Ivan Pesin2020年的博客（原文链接）指出，磁盘和网络延迟随着SSD（NVMe）和高速网络（10/100Gb）发展已显著改善，但L1缓存访问等核心CPU延迟保持稳定。这种不均衡演进凸显了系统设计中考虑具体语境的重要性。
实践中这些数值指导着多个方面：
- 性能优化：减少高延迟操作（如10毫秒的磁盘寻道）能显著提升应用速度。例如将频繁访问数据缓存在内存（读取1MB需250微秒）而非磁盘，可有效降低等待时间。
- 权衡决策：系统设计师常需在内存缓存与数据库使用间选择。了解主内存访问（100纳秒）比L1缓存访问（0.5纳秒）慢200倍，能为这类决策提供依据。
- 用户体验：在网络应用中，数据中心往返延迟（500微秒）等网络延迟会影响页面加载速度，进而影响用户满意度。Vercel2024年博客（文章链接）特别强调了前端开发中网络请求瀑布流会叠加延迟的影响。
历史沿革与更新
原始数值可追溯至2010年左右，归功于Jeff Dean并通过Peter Norvig推广，后由Colin Scott等研究者更新（交互式延迟网站）。Dan Hon2019年在Medium（文章链接）中增加了幽默而相关的延迟数据，如重启MacBook Pro需90秒，这展示了更广泛的技术相关延迟。但核心延迟数值变化甚微，GitHub Gist指出截至2023年这些数值因物理限制仍保持”高度相似”。
结论与建议
对程序员和系统设计师而言，记忆这些延迟数值能为性能调优建立思维模型。它们应被视为指导原则，具体硬件仍需实际基准测试。及时关注量子计算或5G网络等新兴技术的更新至关重要，GitHub Gist和Medium文章可作为深入探索的起点。
本分析基于视频可能内容并辅以广泛网络研究，强调了延迟数值在计算领域的持久重要性，同时呼吁顺应技术变革以实现最优系统设计。
关键引用
- 程序员应当掌握的延迟数值 GitHub Gist
- 程序员应当掌握的延迟数值 YouTube视频
- 更新的延迟数值 Medium文章
- 优秀程序员必须掌握的更多数值 High Scalability
- Web开发者应当掌握的延迟数值 Vercel博客
- 工程师应当掌握的延迟数值 Pesin空间博客
- 程序员应当掌握的更多延迟数值 Dan Hon Medium
- 按年列出的程序员必备数值 交互式延迟网站