释放 Go 的极限潜能：CPU 缓存友好的数据结构设计指南
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原文中文，约22500字，阅读约需54分钟。
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内容提要
现代 CPU 快而内存慢，优化编程需关注数据在内存与 CPU 缓存间的移动。Go 团队致力于提升性能，理解“缓存友好”设计原则对开发者至关重要。通过优化数据结构，可以显著提升性能，避免伪共享等问题。
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关键要点
- 现代 CPU 快而内存慢，优化编程需关注数据在内存与 CPU 缓存间的移动。
- Go 团队致力于提升性能，理解“缓存友好”设计原则对开发者至关重要。
- 通过优化数据结构，可以显著提升性能，避免伪共享等问题。
- CPU 通过多级缓存读取数据，L1 缓存速度最快但容量小，主内存速度最慢但容量大。
- 数据在 CPU 和内存之间以缓存行为单位进行交换，优化数据布局可提高性能。
- 伪共享是并发编程中的性能杀手，需通过内存填充避免不同核心间的缓存竞争。
- 数据导向设计（DOD）通过将相同类型字段聚合，提升缓存命中率。
- 冷热数据分离可以提高数据密度和内存带宽利用率，避免缓存污染。
- 线性内存访问模式有助于提高 CPU 预取器的效率，随机访问则会导致性能下降。
- 在 NUMA 架构下，需考虑内存访问的本地性以优化性能。
- 编写高性能代码需理解硬件工作原理，遵循数据局部性、线性访问和独立性原则。
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