在計算機內部，數據的讀和寫是逐級實現的。
1、讀的情況：一個數據要從外部到達cpu，則要通過外存---》內存---》二級緩存---》一級緩存---》cpu寄存器---》參與計算。
2、寫的情況：一般情況下，cpu產生的數據並沒有（也不一定會）馬上要寫到外存上。那麼這些數據往往是先保留在緩存或內存裡，直到cpu通知寫，寫動作才會發生。
3、多個數據要讀時，則要排隊；同樣，多個數據要寫時，也要排隊。
4、當同時有讀和寫的動作請求時，cpu必須安排好他們的順序。
例子：
1、cpu要讀一個數據：當前指令寄存器中找不到該數據，則cpu會從一級緩存當中查找，沒有則查二級緩存，然後依次是內存、外存。
2、cpu讀入一個數據後，內存、二級緩存、一級緩存都有該數據。隨著數據讀入的增加，緩存會滿。這時就需要一個放棄的策略。先進後出法或先進先出法，還有一種策略：使用率最高的數據保留。
3、這樣，緩存或內存中就有好多數據。當cpu要查找數據時，也要有一種策略：相聯（全相聯、半相聯、部分相聯）。就是把緩存劃分成若干個相對獨立的區域，查找數據時按照某個策略查找，這樣效率會高些。
4、當cpu有數據要“寫”到緩存時，這種數據要優先考慮保留，直到cpu“寫”通知到達。
5、當讀和寫要求同時發生時，會發生2種情況：先讀後寫，先寫後讀。這兩種情況都要認真考慮。比如：
（1）要寫的數據地址剛好是要讀的數據地址。先讀後寫使得讀的是舊數據，當你需要的是最新的數據時，就出錯了；先寫後讀使得原來的數據被覆蓋了，當你需要原來的數據時，這時讀出來的數據也是錯。
（2）要寫的數據地址雖然不是馬上要讀的數據，但它的中間結果還保留在緩存中。這樣也會產生錯誤。
這也稱為數據相關性。設計程序時應盡量避免（或減少）發生數據相關。雖然程序編譯時會優化數據相關性。
