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    1. 衡量效率指标

    衡量一个服务性能好坏高低 ,每秒事务处理数事重要的指标之一(TPS),它代表一秒内服务能处理的请求数,而TPS的大小又与程序并发能力有着重要的关系。

    2.硬件的效率与一致性

    如何压榨cpu资源

    2.1高速缓存

    计算机的存储设备与cpu的运算速度有几个数量级的差距,因此现代计算机都加上一层读写速度尽可能接近与cpu处理速度的高速缓存来充当内存与cpu的中间层,将要使用到的数据复制到缓存中,让运算能快速进行,当运算结束后再从高速缓存同步回内存中,多个进程(线程)把各自需要运算的数据提前放置到高速缓存中,cpu在多个进程(线程)间切换,基于高速缓存做运算,这样就无需等待缓慢的内存读写了,可以充分的压榨计算机性能。把cpu比作高射速的机枪,缓存就是弹夹,各个进程(线程)就是多个给弹夹压子弹的人,只有子弹供给上了才能压榨机枪的威力。
    引入的新问题,在多处理器(多核心)系统中,每个处理器都有自己的高速缓存,而他们又共享同一主存,当过个核心的运算任务都涉及到同一块主存时,到底以谁的结果为准,这就引入了缓存一致性的问题。为了解决这一问题,各个处理器访问缓存时都要遵循一些缓存一致性协议进行操作。
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    处理器,高速缓存,与主存的关系

    处理器,高速缓存,与主存的关系

    2.2乱序执行优化

    为了使得处理器内部的运算单元尽可能被利用,处理器可能会对输入代码进行乱序执行优化,处理器会将乱序执行结果进行重组,保证该结果与顺序执行结果是一致的,但并不保证程序中各个语句计算的先后顺序与输入代码中的顺序一致,因此一个计算任务在计算任务依赖于另一个计算任务的中间结果,那么其顺序性不能靠代码的先后顺序保证。
    一条语句的执行需要好多步,简单来说可以分为以下几步:

    • 取指 IF
    • 译码和取寄存器操作数 ID
    • 执行或者有效地址计算EX
    • 存储器访问MEM
    • 写回 WB

    先简单看一个A=B+C的流水线执行情况,其中LW表示load, LW R1,B表示把B的值加载到R1寄存器中。ADD 就是加法,SW表示存储。


    在这里插入图片描述

    执行流水示意图

    从上往下是执行顺序,右边是流水线情况,注意在ADD指令上有⊙,表示一个中断,即在这里停顿了以下,因为R2中的数据还没有准备好,所以ADD必须进行一次等待,因此会导致后边的所有指令都慢一个节拍。
    下边看个复杂一点的例子A=B+C,D=E-F
    在这里插入图片描述
    复杂情况原始流水图

    这个运算有不少停顿,为什么不在停顿的时间做点别的事情呢
    在这里插入图片描述
    优化前后对比图

    将E和F的读取向前提,整个执行周期减少了两个节拍,而最终的执行结果也没改变,由此可见,执行重排序对提高cpu处理性能是十分必要的


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  • 分布式系统现在变得越来越重要,CAP 定理描述了分布式系统的固有特性,能帮助我们更好地理解分布式系统文章翻译自stackoverflow高赞回答,有能力的同学建议看看原文https://stackoverflow.com/que... Consistency ...
        

    分布式系统现在变得越来越重要,CAP 定理描述了分布式系统的固有特性,能帮助我们更好地理解分布式系统
    文章翻译自stackoverflow高赞回答,有能力的同学建议看看原文
    https://stackoverflow.com/que...

    Consistency 一致性
    集群中各个结点的数据总是一致的,因此你可以向任意结点读写数据,并总是能得到相同的数据

    Availability 可用性
    可用性表示你总是能够访问集群,即使集群中的某个结点宕机了

    Partition tolerance 分区容忍
    容忍集群持续运行,即使他们中存在分区(两个分区中的结点都是好的,只是分区之间不能通信)

    为了能同时达到可用性和分区容忍,你必须放弃一致性。假设你的集群中有两个结点 X 和 Y,现在他们之间网络通信中断了,因此他们不再能够同步数据,这时你可以作出如下选择:

    • 允许结点之间不同步 (保可用性,放弃一致性),或者
    • 认为集群不可用 (保一致性,放弃可用性)

    CAP不能同时成立,所以会出现以下三种组合

    • Consistency & Availability:只要所有结点都在线,那么结点中的数据都是一致的。你可以向任意结点读写数据,并确信他们的数据都是相同的。但只要分区出现,数据将不再同步 (P不成立,即不能容忍分区出现)
    • Consistency & Partition tolerance:要求所有结点的数据都是一致的。容忍分区出现,但当有部分结点 down 掉后 (分区出现时集群会认为是部分结点down掉),为了避免数据不同步,集群会变成不可用
    • Availability & Partition tolerance:所有结点保持在线,即使他们之间存在分区不能相互通信,当分区问题解决后再重新同步数据。所以你不能保证所有结点的数据都是一致的 (在分区出现期间或之后)

    你可以认为 CA 系统实际上不存在,因为分区问题总是会出现在分布式系统中

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  • 英语学习方法(1)

    2020-05-31 20:59:57
    语言学习方法不外乎“听说读写”四个方面,其中听和读是输入,说和写是输出。对于学习顺序是听说在读写之前,比如... 对于主观学习外语,对于启蒙阶段,最重要的是听,然后模仿说出来听内容,这是一种最接近...

    英语学习的方法(1)
    语言的学习方法不外乎“听说读写”四个方面,其中听和读是输入,说和写是输出。对于学习顺序是听说在读写之前,比如我们学习母语,也是通过听,然后学大人的话说,输入听多了,才有模仿语音的说,听说都没问题了,才可能步入更高阶段的读写训练。读写训练反过来也强化巩固了听说能力。
    听说是通过声音传播交流,辨音能力是这一阶段的特征。我们学习母语就是听了再说,是模仿,模仿是一切学习的基础,模仿能力也是一个人的基础能力。切记,这个听说过程,是以实际场景的说,也就是要求我们要有情景应对能力。就是说的训练要在实际情景中进行练习。
    对于主观性学习的外语,对于启蒙阶段,最重要的是听,然后模仿说出来听的内容,这是一种最接近母语的学习方式,也是学习任何语言的共同的方法。当然能在实际情景中对应练习最好。
    如何实现高效的听说练习,形成语感,自然拼读法是英语母语教学的基础。
    下面,我对《不能错过的英语启蒙:中国孩子的英语路线图》安妮鲜花 (作者)的学习英语的方法,进行总结和点评,以便指导英语的启蒙学习。

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  • 概述  多任务和高并发是衡量一台计算机处理器的能力重要指标之一。... 由于计算机存储设备与处理器运算能力之间几个数量级差距,所以现代计算机系统都不得不加入一层读写速度尽可能接近处理器运算.
    1. 概述
        多任务和高并发是衡量一台计算机处理器的能力重要指标之一。一般衡量一个服务器性能的高低好坏,使用每秒事务处理数(Transactions Per Second,TPS)这个指标比较能说明问题,它代表着一秒内服务器平均能响应的请求数,而TPS值与程序的并发能力有着非常密切的关系。在讨论Java内存模型和线程之前,先简单介绍一下硬件的效率与一致性。

    2.硬件的效率与一致性
      由于计算机的存储设备与处理器的运算能力之间有几个数量级的差距,所以现代计算机系统都不得不加入一层读写速度尽可能接近处理器运算速度的高速缓存(cache)来作为内存与处理器之间的缓冲:将运算需要使用到的数据复制到缓存中,让运算能快速进行,当运算结束后再从缓存同步回内存之中没这样处理器就无需等待缓慢的内存读写了。
      基于高速缓存的存储交互很好地解决了处理器与内存的速度矛盾,但是引入了一个新的问题:缓存一致性(Cache Coherence)。在多处理器系统中,每个处理器都有自己的高速缓存,而他们又共享同一主存,如下图所示:多个处理器运算任务都涉及同一块主存,需要一种协议可以保障数据的一致性,这类协议有MSI、MESI、MOSI及Dragon Protocol等。Java虚拟机内存模型中定义的内存访问操作与硬件的缓存访问操作是具有可比性的,后续将介绍Java内存模型。在这里插入图片描述

    除此之外,为了使得处理器内部的运算单元能竟可能被充分利用,处理器可能会对输入代码进行乱起执行(Out-Of-Order Execution)优化,处理器会在计算之后将对乱序执行的代码进行结果重组,保证结果准确性。与处理器的乱序执行优化类似,Java虚拟机的即时编译器中也有类似的指令重排序(Instruction Recorder)优化。

    3.Java内存模型
      定义Java内存模型并不是一件容易的事情,这个模型必须定义得足够严谨,才能让Java的并发操作不会产生歧义;但是,也必须得足够宽松,使得虚拟机的实现能有足够的自由空间去利用硬件的各种特性(寄存器、高速缓存等)来获取更好的执行速度。经过长时间的验证和修补,在JDK1.5发布后,Java内存模型就已经成熟和完善起来了。

    3.1 主内存与工作内存
      Java内存模型的主要目标是定义程序中各个变量的访问规则,即在虚拟机中将变量存储到内存和从内存中取出变量这样底层细节。此处的变量与Java编程时所说的变量不一样,指包括了实例字段、静态字段和构成数组对象的元素,但是不包括局部变量与方法参数,后者是线程私有的,不会被共享。

    Java内存模型中规定了所有的变量都存储在主内存中,每条线程还有自己的工作内存(可以与前面将的处理器的高速缓存类比),线程的工作内存中保存了该线程使用到的变量到主内存副本拷贝,线程对变量的所有操作(读取、赋值)都必须在工作内存中进行,而不能直接读写主内存中的变量。不同线程之间无法直接访问对方工作内存中的变量,线程间变量值的传递均需要在主内存来完成,线程、主内存和工作内存的交互关系如下图所示,和上图很类似。在这里插入图片描述

    这里的主内存、工作内存与Java内存区域的Java堆、栈、方法区不是同一层次内存划分。

    3.2 内存间交互操作
      关于主内存与工作内存之间的具体交互协议,即一个变量如何从主内存拷贝到工作内存、如何从工作内存同步到主内存之间的实现细节,Java内存模型定义了以下八种操作来完成:

    lock(锁定):作用于主内存的变量,把一个变量标识为一条线程独占状态。
    unlock(解锁):作用于主内存变量,把一个处于锁定状态的变量释放出来,释放后的变量才可以被其他线程锁定。
    read(读取):作用于主内存变量,把一个变量值从主内存传输到线程的工作内存中,以便随后的load动作使用
    load(载入):作用于工作内存的变量,它把read操作从主内存中得到的变量值放入工作内存的变量副本中。
    use(使用):作用于工作内存的变量,把工作内存中的一个变量值传递给执行引擎,每当虚拟机遇到一个需要使用变量的值的字节码指令时将会执行这个操作。
    assign(赋值):作用于工作内存的变量,它把一个从执行引擎接收到的值赋值给工作内存的变量,每当虚拟机遇到一个给变量赋值的字节码指令时执行这个操作。
    store(存储):作用于工作内存的变量,把工作内存中的一个变量的值传送到主内存中,以便随后的write的操作。
    write(写入):作用于主内存的变量,它把store操作从工作内存中一个变量的值传送到主内存的变量中。
      如果要把一个变量从主内存中复制到工作内存,就需要按顺寻地执行read和load操作,如果把变量从工作内存中同步回主内存中,就要按顺序地执行store和write操作。Java内存模型只要求上述操作必须按顺序执行,而没有保证必须是连续执行。也就是read和load之间,store和write之间是可以插入其他指令的,如对主内存中的变量a、b进行访问时,可能的顺序是read a,read b,load b, load a。Java内存模型还规定了在执行上述八种基本操作时,必须满足如下规则:

    不允许read和load、store和write操作之一单独出现
    不允许一个线程丢弃它的最近assign的操作,即变量在工作内存中改变了之后必须同步到主内存中。
    不允许一个线程无原因地(没有发生过任何assign操作)把数据从工作内存同步回主内存中。
    一个新的变量只能在主内存中诞生,不允许在工作内存中直接使用一个未被初始化(load或assign)的变量。即就是对一个变量实施use和store操作之前,必须先执行过了assign和load操作。
    一个变量在同一时刻只允许一条线程对其进行lock操作,lock和unlock必须成对出现
    如果对一个变量执行lock操作,将会清空工作内存中此变量的值,在执行引擎使用这个变量前需要重新执行load或assign操作初始化变量的值
    如果一个变量事先没有被lock操作锁定,则不允许对它执行unlock操作;也不允许去unlock一个被其他线程锁定的变量。
    对一个变量执行unlock操作之前,必须先把此变量同步到主内存中(执行store和write操作)。
    3.3 重排序
      在执行程序时为了提高性能,编译器和处理器经常会对指令进行重排序。重排序分成三种类型:

    编译器优化的重排序。编译器在不改变单线程程序语义放入前提下,可以重新安排语句的执行顺序。
    指令级并行的重排序。现代处理器采用了指令级并行技术来将多条指令重叠执行。如果不存在数据依赖性,处理器可以改变语句对应机器指令的执行顺序。
    内存系统的重排序。由于处理器使用缓存和读写缓冲区,这使得加载和存储操作看上去可能是在乱序执行。
    从Java源代码到最终实际执行的指令序列,会经过下面三种重排序:
    在这里插入图片描述

    为了保证内存的可见性,Java编译器在生成指令序列的适当位置会插入内存屏障指令来禁止特定类型的处理器重排序。Java内存模型把内存屏障分为LoadLoad、LoadStore、StoreLoad和StoreStore四种:
    在这里插入图片描述

    3.4 同步机制
    介绍volatile、synchronized和final

    3.5 原子性、可见性与有序性
    介绍三个特性

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