在计算机内部，数据的读和写是逐级实现的。
1、读的情况：一个数据要从外部到达cpu，则要通过外存---》内存---》二级缓存---》一级缓存---》cpu寄存器---》参与计算。
2、写的情况：一般情况下，cpu产生的数据并没有（也不一定会）马上要写到外存上。那么这些数据往往是先保留在缓存或内存里，直到cpu通知写，写动作才会发生。
3、多个数据要读时，则要排队；同样，多个数据要写时，也要排队。
4、当同时有读和写的动作请求时，cpu必须安排好他们的顺序。
例子：
1、cpu要读一个数据：当前指令寄存器中找不到该数据，则cpu会从一级缓存当中查找，没有则查二级缓存，然后依次是内存、外存。
2、cpu读入一个数据后，内存、二级缓存、一级缓存都有该数据。随着数据读入的增加，缓存会满。这时就需要一个放弃的策略。先进后出法或先进先出法，还有一种策略：使用率最高的数据保留。
3、这样，缓存或内存中就有好多数据。当cpu要查找数据时，也要有一种策略：相联（全相联、半相联、部分相联）。就是把缓存划分成若干个相对独立的区域，查找数据时按照某个策略查找，这样效率会高些。
4、当cpu有数据要“写”到缓存时，这种数据要优先考虑保留，直到cpu“写”通知到达。
5、当读和写要求同时发生时，会发生2种情况：先读后写，先写后读。这两种情况都要认真考虑。比如：
（1）要写的数据地址刚好是要读的数据地址。先读后写使得读的是旧数据，当你需要的是最新的数据时，就出错了；先写后读使得原来的数据被覆盖了，当你需要原来的数据时，这时读出来的数据也是错。
（2）要写的数据地址虽然不是马上要读的数据，但它的中间结果还保留在缓存中。这样也会产生错误。
这也称为数据相关性。设计程序时应尽量避免（或减少）发生数据相关。虽然程序编译时会优化数据相关性。
