上下文切换这个概念，源于英文的context switching。在多线程操作系统中，每个线程可以看做一个顺序执行的程序；所谓上下文，指的就是程序执行到了哪里、各个寄存器的值是什么。简而言之，上下文就是一个线程的“工作状态”，只要CPU知道目前的工作状态，就能决定下一步要做什么。在现代微型计算机系统中，每个CPU核心往往同时承载着成千上万的线程，它们通过不断地进行上下文切换实现互不干扰的顺序执行，使得计算机可以用单个核心同时运行多个任务。


虽然人脑和计算机是完全不同的，但在工作中，我们人类也需要上下文。当我们用键盘输入一篇文章的时候，我们需要随时查看之前输入的内容；当我们用PS绘制一张画作的时候，我们需要随时查看之前完成的面积；当我们用matlab对数组进行变换的时候，我们也需要看到之前输入的命令历史。这些例子无不说明：我们需要计算机（或者其他工作媒介）为我们保存和呈现上下文，因为人脑的上下文资源实在是太宝贵了。如果我们把例子从计算机中扩展到现实生活中，这个结论仍然是成立的：为了拍摄产品照片，需要搭建摄影棚；为了进行化学试验，需要搭建实验室。基本上，我们需要为几乎每一种工作（以及其他人类活动）指定上下文，然后不断切换之。


进行上下文切换是需要消耗时间和能量的。在最简单的嵌入式操作系统中，上下文切换意味着将当前线程的所有寄存器内容存入内存，然后从内存载入下一个线程所有寄存器的内容，整个过程通常是纳秒或者微秒级的。相比之下，人类活动的上下文切换问题严重的多：在北上广，上千万的人每天花费1-2小时在上班路上，因为他们工作和生活的上下文，在地理距离上过于遥远。上班族们往往很少参加运动（除了赶车），因为切换到体育运动的成本同样很高（上下文包括球场、服装、器材等）。但他们没有更好的选择，因为大城市已经是降低各项活动上下文切换成本的局部最优解了。

如果我们不能为不同的工作指定现实生活中不同的上下文，我们就需要将这些上下文缓存在大脑中。而大脑并不擅长做这个：我们和冯诺依曼机一样，只适合单线程地思考问题。现实生活中的上下文可以帮助我们省去大部分对上下文的记忆，以避免大脑犯浑。如果我同时进行一个物理实验和一个化学实验，我肯定会把它们摆在不同的桌子上，和配套的仪器设备堆在一起——不然我肯定会在过程中搞错步骤。

由此可以看到，上下文切换的效率，决定了我们进行各类活动的效率。
这里我想谈的，是面对计算机进行工作时的上下文切换。我目前的工作95%的时间要对着显示器，而且往往涉及多种不同的上下文（代码，脚本，文档，网页，命令行），如何在众多上下文之间高效切换，成了我最关心的问题。