在计算机体系架构中，存储系统是数据流转与持久化的核心支撑。它并非单一组件的简单堆砌，而是通过分层设计构建的高效协作体系。深入解析计算机存储系统的组成，既能洞察数据存储的底层逻辑，也能为硬件选型、性能优化提供关键参考。
主存储器（又称内存）是CPU直接寻址的存储区域，承担着临时数据缓存与指令加载的核心职能。其典型构成包括：
主存的性能（带宽、延迟）直接影响CPU效率，是存储系统的“第一响应层”。
辅助存储器（外存）负责海量数据的持久化存储，与主存通过I/O总线交互，核心类型涵盖：
以机械硬盘（HDD）为代表，借助磁头读写磁盘片上的磁道数据，容量可达TB级，成本低但读写延迟较高，适合冷数据归档。
固态硬盘（SSD）基于NAND闪存，无机械结构，随机读写速度远超HDD，成为系统盘、高频访问数据存储的首选，NVMe协议进一步释放其高速潜力。
如CD、DVD、蓝光光盘，依赖激光读写，数据保存周期长，多用于离线备份与内容分发（虽逐渐被固态存储替代，但仍有特定场景价值）。
辅助存储器的容量与成本优势，使其成为存储系统的“容量底座”。
缓存位于CPU与主存之间，采用SRAM（静态随机存取存储器），以极小容量换取极低延迟。其工作逻辑基于“局部性原理”：缓存高频访问的数据与指令，减少CPU对主存的直接寻址次数。现代CPU内置L1、L2、L3多级缓存，形成“金字塔式”加速架构，是存储系统中性能敏感层的关键优化点。
上述组件并非孤立存在，而是通过“缓存-主存-辅存”三级层次架构协同工作：
这种分层设计平衡了速度、容量、成本的三角矛盾，是计算机存储系统高效运行的底层逻辑。
从架构视角看，计算机存储系统是“速度梯度+容量梯度”的耦合体系，每一层组件的技术迭代（如3D NAND扩容、HBM高带宽内存兴起）都在推动存储性能与容量的边界突破。理解其组成，不仅是技术认知的基础，更是适配AI、大数据等场景下存储需求的关键起点——毕竟，数据的“存得下、读得出、流得畅”，始终是计算体系的核心命题。