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我们通常认为互联网是一个独立的、连接比较松散的平面网络。事实上，根本不是这么回事。目前，1/4的互联网流量是由一家位于马萨诸塞州的公司处理的，但是这家公司总是想方设法，不让自己出现在头条新闻中。它就是从事缓存业务的阿卡迈公司。
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我们还认为互联网是抽象的、非物质的，属于后地理时代。我们被告知我们的数据“在云里”，意思是指一个遥远而且不确定的地点。同样，这些也都不是真的。真实情况是，互联网完全是由一捆捆电线和一个个金属架组成的，它与地理的联系比你想象的要紧密得多。
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工程师在设计电脑硬件时，考虑的是一个微小尺度上的地理位置：速度更快的内存通常更靠近处理器，这将最大限度地减少信息传输的线路长度。今天的处理器周期是以千兆赫来衡量的，也就是说，它们执行运算所需的时间不到1纳秒。这相当于光传播几英寸[1]的时间——因此计算机内部的物理布局是人们高度关注的焦点。而且，在一个更大的规模上应用同样的原理，实际的地理位置对网络的运行至关重要，因为网络长度不是以英寸为单位的，而是动辄长达数千英里。
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如果你能创建一个网页内容缓存，其实际地理位置更接近那些有需要的人，你就可以更快地为他们提供页面服务。互联网上的大部分流量现在都是由“内容分配网络”来处理的，这些网络利用遍布世界各地的电脑维护流行网站的拷贝。因此，在用户请求使用这些页面时，他们可以从附近的一台计算机获取数据，而不必跨越千山万水，连接到原始服务器上。
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最大的内容分配网络是阿卡迈公司管理的。内容提供商为了接受阿卡迈的服务，提升网站的性能，就需要向它们付费。例如，一个从BBC（英国广播公司）收看视频的澳大利亚人很可能会向位于悉尼的阿卡迈本地服务器提出请求。这个请求根本不会到达伦敦，也没有这个必要。阿卡迈的首席架构师史蒂芬·卢丁说：“我们始终认为距离很重要，我们也是在这个信念的指引下创建我们公司的。”
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在之前的讨论中，我们注意到某些类型的计算机存储器具有更快的性能，但是每个存储单元的成本更大，因此我们希望建成两全其美的“分级存储器体系”。但是我们其实不需要因为缓存的原因而采用不同材料制造存储器。在距离不远时，缓存是个有用的资源，但是性能不同，性能是稀缺资源。
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热门文件应该储存在使用环境附近的位置，这个基本见解也可以应用到实实在在的物理环境中。例如，亚马逊巨大的订单履行中心通常不会使用人类可以理解的任何组织类型，不会采用在图书馆或百货商店里可以看到的那种组织结构。他们告诉员工，可以将进库物品放在仓库里的任何地方（电池可以放到卷笔刀、尿布旁边，烧烤架和感声吉他教学光盘也可以成为“邻居”），然后通过条形码在中央数据库中标记每件物品的位置。但是，这种看似故意为之的无序存储系统仍然有一个明显的例外情况：高需求物品被放置在一个更容易进入的区域。这个区域就是亚马逊的“高速缓存”。
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最近，亚马逊获得了一项创新的专利，使它奉行的这条原则得到了进一步发展。在媒体看来，这项“可预期包裹配送”专利似乎可以帮助亚马逊在你下单之前就把商品送到你的手上。亚马逊和任何一家科技公司一样，都希望拥有贝莱迪式的未卜先知能力，而它们追求的第二目标就是高速缓存。亚马逊的这项专利实际上是最近非常流行的，将商品运送至一个地区的临时仓库，从而为自己的实体商品开辟一个专用的内容分发网络。有人下订单时，商品就已经在他附近的大街上了。预测个人购买行为是有挑战性的，但是当预测数千人的购买行为时，大数定律就会生效。比如某一天，伯克利的一个人想订购再生纸质卫生纸。就在他下单的时候，这些卫生纸已经完成大部分配送环节，很快就会送到。
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当在一个地区深受欢迎的商品也来自该地区时，就会出现“云”这个更有趣的地理位置概念。2011年，影评家米卡尔·莫特思利用网飞公司为美国各州准备的“本地热门”制作了一张美国地图，标注出在这些州特别受欢迎的电影。结果令人大为震惊：绝大多数人都喜欢观看以他们居住地为背景的电影。华盛顿州的人喜欢以西雅图为故事背景的《单身贵族》，路易斯安那州的人喜欢以新奥尔良为背景的《大出意外》，洛杉矶人不出意外地喜欢《L.A.故事》，阿拉斯加人喜欢《挑战阿拉斯加》，而蒙大拿人则喜欢《蒙大拿天空》。[2]因为完整长度的高清视频等文件非常大，所以建立本地“高速缓存”具有极其重要的意义。显然，网飞公司在洛杉矶储存《L.A.故事》的高清视频，是因为电影中的人物就生活在洛杉矶。更重要的是，这部电影的影迷也住在洛杉矶。
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[1]1英寸≈0.025米。——编者注
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[2]缅因州的居民最喜欢《不羁的天空》，但是原因不明。
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算法之美：指导工作与生活的算法 家庭生活中的“高速缓存”
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虽然缓存首先是计算机内部组织数字信息的一种方案，但是很明显，它同样适用于在人类环境中组织物理对象。当我们与斯坦福大学校长约翰·亨尼西交谈时，这位参与过现代缓存系统开发工作的计算机架构先驱立即看到了两者之间的联系：
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缓存其实是一个平淡无奇的概念，因为我们一直在使用它。我的意思是，我掌握的那些信息……有的是我现在就需要留意的，还有一大批放在案头，其余的都被存档，最后锁进大学档案系统，等到需要时，我可能要用一整天的时间才能再找出来。但是，我们一直在用这种技术来组织我们的生活。
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这些问题之间的高度相似性意味着我们可以有意识地将计算机科学的解决方案应用到家庭生活中。
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首先，当你决定物品该扔还是该留时，最近最少使用原则可能是一个有效的指导原则，其效果比先进先出原则好得多。如果你现在还不时穿一穿上大学穿的T恤，那就没有必要把它扔掉。但是，你好久没穿过的那条格子裤该如何处理？还是把它送到旧货店吧。
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其次，合理利用地理位置。尽可能把物品的“缓存”建立在它们通常使用的位置附近。在大多数家居指南中，这并不是一个具体的建议，但是根据人们的亲身体会，这个策略的效果非常好。比如，在朱莉·摩根斯特恩的《组织管理探秘》一书中，有人说道：“我把跑步和锻炼用的服装放在前衣帽间里的一个柳条箱里，这里距离前门比较近。”
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威廉·琼斯在《让物品各得其所》这本书中介绍了一个稍显极端的例子：
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一位医生向我介绍了她保管物品的一些心得。她说：“孩子们认为我很古怪，因为我总是把物品放在我认为以后还要用到它的地方，即使有的时候这样做似乎意义并不大。”随后，她举了一个例子，她把吸尘器的备用吸尘袋放在客厅沙发的后面。在客厅沙发的后面？这有什么意义吗？原来，她使用真空吸尘器的目的通常是清扫客厅的地毯……吸尘袋装满了，就需要换新的。更换吸尘袋通常是在客厅里完成的，因此她把备用吸尘袋放在那里。
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最后一个深刻认识是关于多层次分级存储器体系的。目前，人们还没有把它变成壁橱管理的指导意见。拥有缓存可以取得一定的效果，但是建立多个缓存级别，包括从体积最小、速度最快的到体积最大、速度最慢的各种缓存，可能会有更好的效果。从你的所属物品这个角度看，你的衣柜是一级缓冲，地下室是另一级，而自助存储柜是第三个。（当然，存储速度依次降低，因此你应该根据最近最少使用原则，决定把哪些物品清理到下一级。）但是，你也可以再添加一级缓存以加快存储速度：一个比壁橱体积更小、速度更快、距离更近的缓存。
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汤姆的妻子在其他方面都非常宽容，但是她坚决反对把衣服堆在床边的做法，尽管汤姆坚持认为这实际上是一种高效的缓存方案。幸运的是，我们与计算机科学家的对话也帮助他找到了这个问题的解决方法。加州大学圣迭戈分校的瑞克·贝纳斯的研究方向是从认知角度研究搜索引擎，他建议在床边放一个衣物架。虽然衣物架现在已经不多见了，但是它在本质上就是一个一件套壁橱，可以挂夹克、领带和裤子的复合衣架，是你的家庭缓存必备的完美物件。这个例子表明，计算机科学家不仅可以节省你的时间，还可以挽救你的婚姻。
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