常见的执行速度

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常见的执行速度

# 1. 内网 ping 时间（阿里云内网）
# time = 0.2 ms

# 2. 外网 ping 时间 （访问www.baidu.com）
# time = 40 ms

# 3. 为什么dns采用udp协议
# TCP通信过程太复杂并且开销大，一次TCP交换需要9个包： 三个连接包，四个断开包，一个request包，一个响应包, （大概还有个响应ack的包）。UDP通信过程简单，只需要一个查询包和一个响应包。


# 地多活面临的主要挑战是网络延迟，以北京到上海 1468 公里，即使是光速传输，一个来回也需要接近10ms，我们在实际测试的过程中，发现上海到北京的网络延迟，一般是 30 ms。这 30 ms可以和运算系统中其他的延迟时间做个比较：

计算存储体系结构

计算存储速度

CPU眼中的时间

CPU绝对称得上是“闪电侠”，因为它们做事都有自己的一套时钟。我们故事的主人公是一个主频为2.5GHz的CPU，如果它的世界也有“秒”的概念，并且它的时钟跳一下为一秒，那么在CPU（CPU的一个核心）眼中的时间概念是啥样的呢？

CPU先生所在的组是硬件部计算组。对它来说，与其一起紧密合作的几个小伙伴还能跟的上它的节奏：

CPU先生很利索，只需要一秒就可以完成一个指令，复杂的动作可能需要多个指令。
好在“贴身秘书”一级缓存反应比较快，能够秒懂CPU先生的意思。
来自“秘书组”的二级缓存虽然要十几秒才能“get”到CPU先生的点，但也不算太迟钝。
和内存组的合作已经习以为常了，跟内存请求的数据通常要4-5分钟才能找到（内存寻址），不过也还好啦，毕竟一级缓存那里能拿到80%想要的数据，其余的二级缓存也能搞定一大部分，不怎么耽误事儿。
CPU先生是典型的工作狂，任务多的时候，通宵达旦也毫无怨言，但是有什么事情让它等，那简直要他命了。恰恰一起共事的其他组（尤其是I/O组的磁盘和网卡）相对来说那效率是低的离谱啊：

关于I/O组的同事，CPU先生已经抱怨很久了，每次找SSD要东西，都要花费4-5天才能找到（寻址），等到数据传送过来，几周都过去了。机械磁盘更是过分地离谱，跟他要个数据，竟然要平均花费10个月才能找到，如果要读取1M的数据，竟然要20个月！这种员工怎么还不下岗？！
关于网卡，CPU先生知道它们也尽力了，毕竟万兆网络成本颇高。与机房内的其他小伙伴们用千兆网络互相沟通也算顺畅，给另一台机器的CPU朋友发送1K的书信，最快七八个小时就可以送过去了。但是1K的书信经过层层包裹，实际也写不了多少话。更要命的是，网卡们的沟通手续繁杂，每次网络沟通前的 “你好能听到我吗？——我能听到，你那边能听到我吗？——我也能听到你，那我们开始吧！” 这样的握手确认都要花掉很长的时间，不过不能当面沟通，也只能这样了。这还好，最恐怖的是与其他城市的小伙伴沟通，有时候传递消息要花费好几年呢！

参考

（2）响应式流——响应式Spring的道法术器