一台服务器，不管是物理机还是虚拟机，必不可少的就是内存，内存的性能又是如何来衡量呢。
内存与缓存
现在比较新的 CPU 一般都有三级缓存，L1 Cache（32KB-256KB），L2 Cache（128KB-2MB），L3 Cache（1M-32M）。缓存逐渐变大，CPU 在取数据的时候，优先从缓存去取数据，取不到才去内存取数据。
内存与时延
显然，越靠近 CPU，取数据的速度越块，通过 LMBench 进行了读数延迟的测试。
从上图可以看出：
Intel(R) Xeon(R) Platinum 8163 CPU @ 2.50GHz 这款 CPU 的 L1D Cache，L1I Cache 为 32KB，而 L2 Cache 为 1M，L3 为 32M；在对应的 Cache 中，时延是稳定的；不同缓存的时延呈现指数级增长；所以我们在写业务代码的时候，如果想要更快地提高效率，那么使得计算更加贴近 CPU 则可以获取更好的性能。但是从上图也可以看出，内存的时延都是纳秒为单位，而实际业务中都是毫秒为单位，优化的重点应该是那些以毫秒为单位的运算，而内存时延优化这块则是长尾部分。
内存带宽
内存时延与缓存其实可谓是紧密相关，不理解透彻了，则可能测的是缓存时延。同样测试内存带宽，如果不是正确的测试，则测的是缓存带宽了。为了了解内存带宽，有必要去了解下内存与 CPU 的架构，早期的 CPU 与内存的架构还需要经过北桥总线，现在 CPU 与内存直接已经不需要北桥，直接通过 CPU 的内存控制器（IMC）进行内存读取操作：
那对应的内存带宽是怎样的呢？测试内存带宽有很多很多工具，linux 下一般通过 stream 进行测试。简单介绍下 stream 的算法：
stream 算法的原理从上图可以看出非常简单：某个内存块之间的数据读取出来，经过简单的运算放入另一个内存块。那所谓的内存带宽：内存带宽 = 搬运的内存大小 / 耗时。通过整机合理的测试，可以测出来内存控制器的带宽。下图是某云产品的内存带宽数据：
Function Best Rate MB/s Avg time Min time Max timeCopy: 128728.5 0.134157 0.133458 0.136076Scale: 128656.4 0.134349 0.133533 0.137638Add: 144763.0 0.178851 0.178014 0.181158
Triad: 144779.8 0.178717 0.177993 0.180214
内存带宽的重要性自然不言而喻，这意味着操作内存的最大数据吞吐量。但是正确合理的测试非常重要，有几个注意事项需要关注：
内存数组大小的设置，必须要远大于 L3 Cache 的大小，否则就是测试缓存的吞吐性能；CPU 数目很有关系，一般来说，一两个核的计算能力，是远远到不了内存带宽的，整机的 CPU 全部运行起来，才可以有效地测试内存带宽。当然跑单核的 stream 测试也有意义，可以测试内存的延时。
其他
内存与 NUMA 的关系：开启 NUMA，可以有效地提供内存的吞吐性能，降低内存时延。stream 算法的编译方法选择：通过 icc 编译，可以有效地提供内存带宽性能分。原因是 Intel 优化了 CPU 的指令，通过指令向量化和指令 Prefetch 操作，加速了数据的读写操作以及指令操作。当然其他 C 代码都可以通过 icc 编译的方法，提供指令的效率。