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主流的 CPU 架构要了解 CPU 对 Redis 具体有什么影响，我们得先了解一下 CPU 架构。
一个 CPU 处理器中一般有多个运行核心，我们把一个运行核心称为一个物理核，每个物理核都可以运行应用程序。每个物理核都拥有私有的一级缓存（Level 1 cache，简称 L1 cache），包括一级指令缓存和一级数据缓存，以及私有的二级缓存（Level 2 cache，简称 L2 cache）。
这里提到了一个概念，就是物理核的私有缓存。它其实是指缓存空间只能被当前的这个物理核使用，其他的物理核无法对这个核的缓存空间进行数据存取。我们来看一下 CPU 物理核的架构。
因为 L1 和 L2 缓存是每个物理核私有的，所以，当数据或指令保存在 L1、L2 缓存时，物理核访问它们的延迟不超过 10 纳秒，速度非常快。那么，如果 Redis 把要运行的指令或存取的数据保存在 L1 和 L2 缓存的话，就能高速地访问这些指令和数据。
用一张图展示一下物理核和逻辑核，以及一级、二级缓存的关系。
下图显示的就是多 CPU Socket 的架构，图中有两个 Socket，每个 Socket 有两个物理核。
CPU 多核对 Redis 性能的影响
在一个 CPU 核上运行时，应用程序需要记录自身使用的软硬件资源信息（例如栈指针、CPU 核的寄存器值等），我们把这些信息称为运行时信息。同时，应用程序访问最频繁的指令和数据还会被缓存到 L1、L2 缓存上，以便提升执行速度。
CPU 的 NUMA 架构对 Redis 性能的影响
在实际应用 Redis 时，我经常看到一种做法，为了提升 Redis 的网络性能，把操作系统的网络中断处理程序和 CPU 核绑定。这个做法可以避免网络中断处理程序在不同核上来回调度执行，的确能有效提升 Redis 的网络处理性能。
但是，网络中断程序是要和 Redis 实例进行网络数据交互的，一旦把网络中断程序绑核后，我们就需要注意 Redis 实例是绑在哪个核上了，这会关系到 Redis 访问网络数据的效率高低。
