本文用实际用例阐述了用心组织的代码也能让性能提升百倍，我们不应该停留在CRUD的漩涡中。下面来看看这个神奇的现象。
一、震惊，这代码居然有差别！
CPU友好的代码与我们平时的那些CRUD操作可能没啥关系。但是用心组织的代码其实也能让性能提升百倍。我们不应该停留在CRUD的漩涡中。今天我给大家带来一个很神奇的现象，文章不长，原理通用，还请大家耐心看完！
我们可以先看下面的矩阵计算。
大家也可以自己思考一下，如果是你来实现一个矩阵的乘法，你会怎么来做。
下图是我给出的A、B、C 三个解题的思路。大家觉得在Jvm里面，下面的代码性能会有区别么？如果有的话，哪一个会快一点？如果没有的话，又为什么？
这里停顿两秒。
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现在是公布答案的时间，下图是benchmark运行的结果（具体的运行代码和结果查看文末的附件），是否和你想的一样呢。
x轴是计算数组的大小。y轴是所消耗的时间。
最上两条线是 B 代码块儿的结果，中间是 A 代码块儿的结果，最下面是 C 代码块儿的结果。
从运行时间角度看结果是：TC < TA < TB。从性能角度看结果是：PC > PA > PB。
大家猜对结果了么？是不是很你想的一样呢？
如果不是的话，那就慢慢往下面看吧。
二、为什么会有性能差别？
要想知道这个问题的答案，我们需要知道两个知识点，缺一不可。
- 首先，我们需要知道Java二维数组的存储结构是什么样子的。
- 其次，我们需要知道CPU在计算的时候它L1、L2、L3的缓存机制。
2.1 知识点
2.1.1 知识点一 -- Java二维数组的存储结构
下图便是Java二维数组的一个存储方式示意图，意思是 int[][] array_A = new int[4][3]。
在一个数组里面存的都是“指针”，指向真实存放数据的地址块。
每一行的数据是连续的地址，但是行与行之间的地址就不一定连续了。这一点很重要，后面会用到。
2.1.2 知识点二 -- CPU的缓存机制
CPU架构是会演进的，高低端的参数也不一定相同。但我们毕竟不是CPU的制造者，不必每一个CPU都去细扣，我们只需要理解他的原理，在适当的时候做一些抽象方便理解就可以了。
下图是我当前Mac的CPU参数，大家需要注意2个东西，L2缓存、L3缓存。这2个参数就是影响我们今天讨论的性能的主要因素。
下面是各个缓存的CPU的访问时间：
