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图解系统-小林coding笔记

news 2025/7/20 6:49:49

整体架构图

一、硬件结构

当CPU要读写内存数据的时候，一般需要通过两个总线：

首先要通过地址总线来指定内存的地址；
再通过数据总线来传输数据。

线路位宽与CPU位宽

硬件的64位和32位指的是CPU的位宽，软件的64位和32位指的是指令到位宽。

程序执行的基本过程

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⼀个程序执⾏的时候， CPU 会根据程序计数器⾥的内存地址，从内存⾥⾯把需要执⾏的指令读取到指令寄存器⾥⾯执⾏，然后根据指令⻓度⾃增，开始顺序读取下⼀条指令。
CPU 从程序计数器读取指令、到执⾏、再到下⼀条指令，这个过程会不断循环，直到程序执⾏结束，这个不断循环的过程被称为 CPU 的指令周期。

a=1+2执行具体过程

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指令

不同的 CPU 有不同的指令集，也就是对应着不同的汇编语⾔和不同的机器码，接下来选⽤最简单的 MIPS指集，来看看机器码是如何⽣成的，这样也能明⽩⼆进制的机器码的具体含义。

编译器在编译程序的时候，会构造指令，这个过程叫做指令的编码。 CPU 执⾏程序的时候，就会解析指令，这个过程叫作指令的解码。

现代⼤多数 CPU 都使⽤来流⽔线的⽅式来执⾏指令，所谓的流⽔线就是把⼀个任务拆分成多个⼩任务，于是⼀条指令通常分为 4 个阶段，称为 4 级流⽔线，如下图：
在这里插入图片描述 CPU 通过程序计数器读取对应内存地址的指令，这个部分称为 Fetch（取得指令）；
2. CPU 对指令进⾏解码，这个部分称为 Decode（指令译码）；
3. CPU 执⾏指令，这个部分称为 Execution（执⾏指令）；
4. CPU 将计算结果存回寄存器或者将寄存器的值存⼊内存，这个部分称为 Store（数据回写）；
上⾯这 4 个阶段，我们称为指令周期（Instrution Cycle）， CPU 的⼯作就是⼀个周期接着⼀个周期，周⽽复始。

指令的类型

指令从功能⻆度划分，可以分为 5 ⼤类：
数据传输类型的指令，⽐如 store/load 是寄存器与内存间数据传输的指令， mov 是将⼀个内存地
址的数据移动到另⼀个内存地址的指令；
运算类型的指令，⽐如加减乘除、位运算、⽐较⼤⼩等等，它们最多只能处理两个寄存器中的数据；
跳转类型的指令，通过修改程序计数器的值来达到跳转执⾏指令的过程，⽐如编程中常⻅的 ifelse 、 swtich-case 、函数调⽤等。
信号类型的指令，⽐如发⽣中断的指令 trap ；
闲置类型的指令，⽐如指令 nop ，执⾏后 CPU 会空转⼀个周期

指令的执行速度

CPU 的硬件参数都会有 GHz 这个参数，比如⼀个 1 GHz 的 CPU，指的是时钟频率是 1 G，代表着 1 秒会产⽣ 1G 次数的脉冲信号，每⼀次脉冲信号⾼低电平的转换就是⼀个周期，称为时钟周期。
对于 CPU 来说，在⼀个时钟周期内， CPU 仅能完成⼀个最基本的动作，时钟频率越⾼，时钟周期就越短，⼯作速度也就越快。

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CPU时钟周期：指令数 $×\times$ 每条指令的平均时钟周期数(CPI)，于是：

要想程序跑得更快，优化这三者即可：

指令数，表示执⾏程序所需要多少条指令，以及哪些指令。这个层⾯是基本靠编译器来优化，毕竟同样的代码，在不同的编译器，编译出来的计算机指令会有各种不同的表示⽅式。
每条指令的平均时钟周期数CPI，表示⼀条指令需要多少个时钟周期数，现代⼤多数 CPU 通过流⽔
线技术（Pipline），让⼀条指令需要的 CPU 时钟周期数尽可能的少；
时钟周期时间，表示计算机主频，取决于计算机硬件。有的 CPU ⽀持超频技术，打开了超频意味着把 CPU 内部的时钟给调快了，于是 CPU ⼯作速度就变快了，但是也是有代价的， CPU 跑的越快，散热的压⼒就会越⼤， CPU 会很容易奔溃。

存储器金字塔

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CPU Cache的数据结构和读取过程是什么样的？

CPU怎么知道要访问的内存数据，是否在Cache里，如果在的话，如何找到Cache对应的数据呢？

直接映射Cache

CPU 访问内存数据时，是⼀⼩块⼀⼩块数据读取的，具体这⼀⼩块数据的⼤⼩，取决于coherency_line_size 的值，⼀般 64 字节。在内存中，这⼀块的数据我们称为内存块（Block），读取的时候我们要拿到数据所在内存块的地址。

直接映射Cache采用取模运算策略，取模运算的结果就是内存块地址对应的 CPU Line（缓存块）的地址。
CPU 在从 CPU Cache 读取数据的时候，并不是读取 CPU Line 中的整个数据块，⽽是读取 CPU 所需要的
⼀个数据⽚段，这样的数据统称为⼀个字（Word）。那怎么在对应的 CPU Line 中数据块中找到所需的字
呢？答案是，需要⼀个偏移量（Offset）。

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⼀个内存的访问地址，包括组标记、 CPU Line 索引、偏移量这三种信息，于是 CPU 就能通过这些信息，在 CPU Cache 中找到缓存的数据。⽽对于 CPU Cache ⾥的数据结构，则是由索引 + 有效位 + 组标记 + 数据块组成。
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全相连Cache（可了解）

组相连Cache（可了解）

CPU缓存一致性

在什么时机才把Cache中的数据写回到内存中：

写直达（把数据同时写⼊内存和 Cache 中，效率问题）
写回（在把数据写⼊到 Cache 的时候，只有在缓存不命中，同时数据对应的 Cache 中的 Cache Block 为<>脏标记的情况下，才会将数据写到内存中，⽽在缓存命中的情况下，则在写⼊后 Cache后，只需把该数据对应的 Cache Block 标记为脏即可，⽽不⽤写到内存⾥。）

解决写回引起的一致性问题：
1、写传播：某个 CPU 核⼼⾥的 Cache 数据更新时，必须要传播到其他核⼼的 Cache；
2、事务的串形化：某个 CPU 核⼼⾥对数据的操作顺序，必须在其他核⼼看起来顺序是⼀样的。

要实现事务串行化：
CPU 核⼼对于 Cache 中数据的操作，需要同步给其他 CPU 核⼼；
要引⼊「锁」的概念，如果两个 CPU 核⼼⾥有相同数据的 Cache，那么对于这个 Cache 数据的更新，只有拿到了「锁」，才能进⾏对应的数据更新。

MESI协议

MESI协议其实是 4 个状态单词的开头字⺟缩写，分别是：

Modified，已修改(脏标记)
Exclusive，独占
Shared，共享
Invalidated，已失效

这四个状态来标记 Cache Line 四个不同的状态。
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CPU是如何执行任务的？

现代CPU的架构图：
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CPU 从内存中读取数据到 Cache 的时候，并不是⼀个字节⼀个字节读取，⽽是⼀块⼀块的⽅式来读取数
据的，这⼀块⼀块的数据被称为 CPU Line（缓存⾏），所以 CPU Line 是 CPU 从内存读取数据到 Cache的单位。

伪共享

伪共享：因为多个线程同时读写同一个Cache Line的不同变量时，而导致CPU Cache失效的现象。
解决办法：用空间换时间，对齐地址。
有⼀个 Java 并发框架 Disruptor 使⽤「字节填充 + 继承」的⽅式，来避免伪共享的问题。

CPU如何选择线程的？

调度类

由于任务有优先级之分， Linux 系统为了保障⾼优先级的任务能够尽可能早的被执⾏，于是分为了这⼏种调度类：
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Deadline 和 Realtime 这两个调度类，都是应⽤于实时任务的，这两个调度类的调度策略合起来共有这三种，它们的作⽤如下：

SCHED_DEADLINE：是按照 deadline 进⾏调度的，距离当前时间点最近的 deadline 的任务会被优先调度；
SCHED_FIFO：对于相同优先级的任务，按先来先服务的原则，但是优先级更⾼的任务，可以抢占低优先级的任务，也就是优先级⾼的可以「插队」；
SCHED_RR：对于相同优先级的任务，轮流着运⾏，每个任务都有⼀定的时间⽚，当⽤完时间⽚的任务会被放到队列尾部，以保证相同优先级任务的公平性，但是⾼优先级的任务依然可以抢占低优先级的任务；

而 Fair 调度类是应⽤于普通任务，都是由 CFS 调度器管理的，分为两种调度策略：

SCHED_NORMAL：普通任务使⽤的调度策略；
SCHED_BATCH：后台任务的调度策略，不和终端进⾏交互，因此在不影响其他需要交互的任务，可以适当降低它的优先级。

完全公平调度

我们平⽇⾥遇到的基本都是普通任务，对于普通任务来说，公平性最重要，在 Linux ⾥⾯，实现了⼀个基于 CFS 的调度算法，也就是完全公平调度（Completely Fair Scheduling）。
这个算法的理念是想让分配给每个任务的 CPU 时间是⼀样，于是它为每个任务安排⼀个虚拟运⾏时间vruntime，如果⼀个任务在运⾏，其运⾏的越久，该任务的 vruntime ⾃然就会越⼤，⽽没有被运⾏的任务， vruntime 是不会变化的。
那么，在 CFS 算法调度的时候，会优先选择 vruntime 少的任务，以保证每个任务的公平性。
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CPU运行队列

⼀个系统通常都会运⾏着很多任务，多任务的数量基本都是远超 CPU 核⼼数量，因此这时候就需要排队。
事实上，每个 CPU 都有⾃⼰的运⾏队列（Run Queue, rq），⽤于描述在此 CPU 上所运⾏的所有进程，其队列包含三个运⾏队列， Deadline 运⾏队列 dl_rq、实时任务运⾏队列 rt_rq 和 CFS 运⾏队列 csf_rq，其中 csf_rq 是⽤红⿊树来描述的，按 vruntime ⼤⼩来排序的，最左侧的叶⼦节点，就是下次会被调度的任务。
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Deadline > Realtime > Fair
实时任务总是会⽐普通任务优先被执⾏

调整优先级

如果我们启动任务的时候，没有特意去指定优先级的话，默认情况下都是普通任务，普通任务的调度类是Fail，由 CFS 调度器来进⾏管理。 CFS 调度器的⽬的是实现任务运⾏的公平性，也就是保障每个任务的运⾏的时间是差不多的。

如果你想让某个普通任务有更多的执⾏时间，可以调整任务的 nice 值，从⽽让优先级⾼⼀些的任务执⾏更多时间。 nice 的值能设置的范围是 -20～19 ，值越低，表明优先级越⾼，因此 -20 是最⾼优先级， 19则是最低优先级，默认优先级是 0。
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nice 调整的是普通任务的优先级，所以不管怎么缩⼩ nice 值，任务永远都是普通任务，如果某些任务要求实时性⽐较⾼，那么你可以考虑改变任务的优先级以及调度策略，使得它变成实时任务，⽐如：