这可能是一个悬而未决的问题，但是我将从斯卡拉语言开始。 Scala支持异步编程。在scala的未来是ExecutionContext，我们可以考虑使用forkJoinPool的任务或ThreadPool的线程。这意味着不同上下文中的某些代码实际上在同一线程中执行，但是在同一调用堆栈中，代码将被分解为不同的线程。众所周知，现代CPU都具有L1 / L2 / L3缓存，如果代码可以利用L1 / L2 / L3缓存，则将比从主内存读取速度更快。但是，由于异步编程，相同的上下文将在不同的线程中，线程可能/可能不在同一进程中执行，因此代码无法在不同的Future中使用缓存，现在的问题是异步编程可以通过以下方式更有效地执行代码：将长调用分成几部分，但是从CPU缓存中读取代码会带来好处。是好是坏，还是我的理解是完全错误的。
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您是正确的，对于本论坛来说，这个范围太广了，但是这里有一些评论。
如果代码分成较小的部分，则执行效率会更高。尽管这样做确实允许更多的并行性，但这样做总是效率较低，因此可以在多核处理器上更快地执行。将代码分解为线程的主要原因是为了减少延迟，并允许程序的不同部分独立运行以更好地分离问题。在访问速度较慢的设备时，它还可以提高性能，但是无论如何，这大部分都是由操作系统来解决的。
您对在内核之间移动线程的潜在成本是正确的，但是调度程序非常了解高速缓存性能问题，并将在可能的情况下将线程保持在同一内核或内核组上（同样，这取决于处理器和处理器）。内存架构）。
您提到从高速缓存中读取代码，但是通常是数据访问给高速缓存和内存系统带来最大压力。这是功能代码可以提供帮助的一个领域，因为它确实可以从内存的一个部分读取并写入另一部分，这通常比读写内存的相同部分更为有效。
Scala程序无法直接“利用”缓存，除非您对有关处理器的了解不多，否则尝试尝试是很危险的。即使您设法使代码在一个处理器上表现特别出色，也不太可能在不同的处理器上，特别是在不同的体系结构上很好地工作。
与所有这些类型的问题一样，有一些基本规则将使代码或多或少地有效运行，但是性能优化应该非常仔细地进行，并且应集中在被证明对代码至关重要的代码领域。程序的性能。