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具体来说，你首先需要决定哪些东西需要保留，其次是这些东西如何摆放。幸运的是，社会上有这样一个规模不大的行业，从业人员通过考虑这两个孪生问题养家糊口，因此他们很乐意提供建议。
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针对保留哪些东西这个问题，玛莎·斯图尔特说，你可以问自己几个问题，诸如“这件东西已经保留多久了？还能用吗？与我保留的其他东西是不是一模一样？我最后一次穿它或者使用它是什么时候的事情？”在如何摆放这些东西的问题上，她建议“分类摆放”，这条建议得到了她同事的赞同。弗朗辛·杰伊在《简单的快乐》中要求：“把短裙、裤子、连衣裙和外套分开挂。”安德鲁·梅伦自我标榜是“全美最有条理的人”，他说：“物品应该按类型分开放，休闲裤放在这里，衬衫放到那里，外套等其他衣物也要单独放。在每一个类型里面，再按颜色、风格（长袖、短袖等）和领口进一步细分。”除了可能导致排序问题以外，这条建议看起来很有道理。大家似乎都不会有任何异议。
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不过，社会上还有一个规模更大的行业，业内人士同样痴迷于存储问题，但是他们有不同的想法。
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衣橱整理与计算机存储器管理所面临的问题非常相似：空间有限，而目标是节省金钱和时间。自计算机问世以来，计算机科学家就开始苦苦思索哪些东西需要保存以及如何保存这两个孪生问题。通过这几十年的努力，人们发现，玛莎·斯图尔特关于哪些东西应该抛弃的4句话建议，其实是几个彼此不同的、不完全兼容的推荐意见，其中一个意见尤为重要。
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研究存储器管理的计算机科学同样可以告诉我们应该如何安排壁橱（以及办公室）的空间。乍一看，计算机似乎遵循了玛莎·斯图尔特的格言——“物以类聚”。操作系统鼓励我们把文件根据类别放到一级一级的文件夹里，随着文件夹体系越分越细，其中的内容也越来越具体。但是，就像学者思想上的混乱被书桌表面的整洁性所掩盖一样，在计算机嵌套文件夹的遮掩下，数据分类方法高度工程化的混乱特点也因为计算机文件系统表面上的整洁性而变得模糊起来。
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计算机依赖的其实是缓存技术。
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缓存在内存架构中起着至关重要的作用，从毫米级处理器芯片布局到互联网的全球配置，都必须建立在缓存的基础之上。缓存为人类生活中各种存储系统和“内存条”提供了一个新的思路。不仅计算机离不开缓存，我们的壁橱、办公室、图书馆，甚至我们的思想，都可以从中受益。
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算法之美：指导工作与生活的算法 分级存储器体系
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莉迪娅·戴维斯
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有一位女性，她的感觉十分敏锐，但是记忆力极差……她忘不了工作，而且工作起来特别勤奋。
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大约从2008年开始，我们在市场上为新购置的电脑选择存储器时，都会面临一个非常棘手的问题——必须在大小和速度之间做出权衡。计算机行业目前正处于从硬盘驱动器向固态硬盘过渡的阶段。同样的价位，硬盘的容量要比固态硬盘大得多，但是固态硬盘的性能则远胜对手。对于这点，大多数消费者现在已有体会，或者在换用固态硬盘后很快就会有所体会。
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漫不经心的消费者可能不知道，计算机内部经常需要做出这种权衡，而且因为这种权衡太频繁了，以至于人们认为这是计算的基本原理之一。
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1946年，亚瑟·伯克斯、赫尔曼·戈德斯坦和约翰·冯·诺依曼在普林斯顿高级研究所展开合作，为他们所谓的“电子记忆器官”起草了一个设计方案。他们写道，在一个理想的世界里，机器当然可以有无限量的快速储存能力，但在实践中这是不可能的。（现在仍然不可能。）于是，这三个人退而求其次，提出了“分级存储器体系，每一级的存储能力都超过以前，但是读取速度有所减慢”。事实上，通过各种各样的存储器，有的体积小、速度快，还有的体积大、速度慢，或许我们可以制造出兼具这两个优点的存储器。
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任何曾经使用过图书馆的人都可以清楚地了解分级存储器体系背后的基本思想。例如，如果你正在为写论文收集资料，就有可能需要多次参考一些图书。你不可能每次都跑到图书馆，而是把相关书籍借回家，放到你的书桌上。这样，查询起来就方便得多。
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在1962年超级计算机阿特拉斯在英国曼彻斯特问世以前，计算领域的这种“分级存储”概念一直停留在理论层面。从外形看，阿特拉斯的主存储器并不像蜡筒留声机，而像一个很大的鼓，它通过旋转来读写信息。但是，阿特拉斯还有一个用极化磁体制成的体积较小、速度更快的“工作”存储器。数据可以从鼓中读取到磁体上，然后在那里轻松地加以处理，最后处理结果将被写回到主存储器的大鼓上。
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阿特拉斯问世之后不久，剑桥大学数学家莫里斯·威尔克斯意识到，这种体积较小、速度较快的存储器不仅可以为我们处理数据、将处理好的数据存回主存储器提供了一个非常方便的场所，还可以用来有意地保留稍后可能需要使用的信息片段，为后期类似的需要做好准备，从而极大地加速机器的操作。如果所需要的数据仍然保留在工作存储器中，就不必再到主存储器中装载这些数据了。威尔克斯认为，这种体积较小的存储器“可以自动收集并保存来自速度较慢的主内存的数据，为后期使用做好准备，从而免除了再次访问主存储器带来的麻烦”。
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当然，关键是要管理好那个体积小、速度快、价值大的存储器，以保证我们可以在里面找到需要的数据。我们继续以图书馆来打比方。如果你去一次图书馆就可以找到所有需要的图书，然后在家里埋头钻研，其效果可以与你把图书馆中所有的图书都搬到案头的做法相媲美。去图书馆的次数越多，效率就越低下，而办公桌的实际利用价值就越小。
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20世纪60年代末，威尔克斯的提议在IBM 360/85超级计算机中得以实现，人们称之为“缓存”。从那以后，计算机科学中到处都有了缓存的身影。将频繁调用的信息片段保存以备后用的效果非常好，因此这个做法在计算的各个方面都得到了应用。处理器有缓存，硬盘有缓存，操作系统有缓存，Web浏览器有缓存，连向这些浏览器提供内容的服务器也有缓存，因此我们可以立刻看到数百万人观看的猫骑真空吸尘器的视频……但是，我们的步子迈得有点儿超前了。
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根据人们的描述，计算机在过去50多年里逐年呈指数增长，这为“摩尔定律”精准的预测了下一个注脚。1975年，英特尔的戈登·摩尔提出“摩尔定律”，称中央处理器的晶体管数量每两年翻一番。但是，存储器的性能没有按这个速度提升，这意味着访问存储器时的时间成本也在呈指数增长。例如，你写论文的速度越快，每次去图书馆带给效率的负面影响就越大。同样，如果工厂每年将制造速度提升一倍，但是零部件从海外运送到工厂的速度仍然那么慢，总数也没变，这只能意味着该工厂停工的时间将增加一倍。在一段时间内，摩尔定律似乎没有任何实际意义，它只不过预测出处理器的速度将越来越快，闲置的时间会越来越多。在20世纪90年代，人们开始把这种现象称作“内存墙”。
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为了避免一头撞上这堵墙，计算机科学至今为止采取的最有效措施就是缓存、缓存的缓存以及缓存的缓存的缓存，如此而已。现代消费者购买的笔记本电脑、平板电脑和智能手机都有一个6层的分级存储器体系。今天，存储器的智能管理对计算机科学的重要性已经达到了史无前例的高度。
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一提到缓存（或者具有类似功能的壁橱），我们大脑中闪现的第一个问题就是：如果它们装满了东西，我们该怎么办？下面，我们就从这个问题开始谈起。
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