#局部性原理——各类优化的基石

学过计算机底层原理、了解过很多架构设计或者是做过优化的同学，应该很熟悉局部性原理。即便是非计算机行业的人，在做各种调优、提效时也不得不考虑到局部性，只不过他们不常用局部性一词。如果抽象程度再高一些，甚至可以说地球、生命、万事万物都是局部性的产物，因为这些都是宇宙中熵分布布局、局部的熵低导致的，如果宇宙中处处熵一致，有的只有一篇混沌。　　　　所以什么是 局部性 ？这是一个常用的计算机术语，是指处理器在访问某些数据时短时间内存在重复访问，某些数据或者位置访问的概率极大，大多数时间只访问局部的数据。基于局部性原理，计算机处理器在设计时做了各种优化，比如现代CPU的多级Cache、分支预测…… 有良好局部性的程序比局部性差的程序运行得更快。虽然局部性一词源于计算机设计，但在当今分布式系统、互联网技术里也不乏局部性，比如像用redis这种memcache来减轻后端的压力，CDN做素材分发减少带宽占用率…… 　　局部性的本质是什么？其实就是概率的不均等，这个宇宙中，很多东西都不是平均分布的，平均分布是概率论中几何分布的一种特殊形式，非常简单，但世界就是没这么简单。我们更长听到的发布叫做高斯发布，同时也被称为正态分布，因为它就是正常状态下的概率发布，起概率图如下，但这个也不是今天要说的。

原文

go sync.pool

func (p *Pool) Get() interface{} {
	...
	// 获取一个 poolLocal
	l, pid := p.pin()

	// 先从 private 获取对象
	x := l.private
	l.private = nil
	if x == nil {
		// 尝试从 localPool 的 shared 队列队头读取，
		// 因为队头的内存局部性比队尾更好。 !!!!!!!!!!!!!!!!!!局部性
		x, _ = l.shared.popHead()

		// 如果取不到，则获取新的缓存对象
		if x == nil {
			x = p.getSlow(pid)
		}
	}
	runtime_procUnpin()
	...

	// 如果 getSlow 还是获取不到，则 New 一个
	if x == nil && p.New != nil {
		x = p.New()
	}
	return x
}

代码来源