學習計算機組成原理有什么用，意義何在？

學習計算機組成原理有什么用？

從StackOverFlow上一個很經典的問題說起

運行下面的程序，然后比較加上Arrays.sort(data)這行之后，程序速度的變化

import java.util.Arrays;
import java.util.Random;

public class Test
{
    public static void main(String[] args)
    {
        // Generate data
        int arraySize = 32768;
        int data[] = new int[arraySize];

        Random rnd = new Random(0);
        for (int c = 0; c < arraySize; ++c)
            data[c] = rnd.nextInt() % 256;

        // !!! With this, the next loop runs faster
        //Arrays.sort(data);

        // Test
        long start = System.nanoTime();
        long sum = 0;

        for (int i = 0; i < 100000; ++i)
        {
            // Primary loop
            for (int c = 0; c < arraySize; ++c)
            {
                if(data[c]>128)
                    sum+=data[c];
            }
        }

        System.out.println((System.nanoTime() - start) / 1000000000.0);
        System.out.println("sum = " + sum);
    }
}

在我的電腦上，對數組排序后程序運行速度是原來的四倍，這就奇了怪了，怎么排個序就快了這么多？你可能模模糊糊知道應該往計組的方面想，要從底層找原因，畢竟這篇博文就是試圖向你說明了解計組有什么用。

現在將排序注釋掉，並把primary loop里面的代碼換成

 			   int t = (data[c] - 128) >> 31;
               sum += ~t & data[c];

再次運行程序，你會發現程序運行的時間跟排序后的運行時間差不多，甚至還快一點。有意思吧，通過前面的兩次改動，我們已經把問題鎖定在了Primary loop這里，現在看來是if語句搞的鬼。沒想到這個平日里看起來濃眉大眼，人畜無害的東西也會給我玩花樣，想不到想不到。

為了快點寫完作業，我選擇瞎蒙

現代計算機的設計，在提高運行速度這塊想出了很多辦法，cache絕對算的上是最精彩的那一個。不過跟本問題相關的是流水線的設計，我們還是先來認識這熟悉又陌生的詞語吧。

流水線是一種實現多條指令重疊執行的技術，你可以類比於生產流水線。

類似於這樣，大家印象中的流水線都是高速運轉的，沒有人希望它停頓。如果流水線存在分支的話，按照常理來講，我們只能是停下來等結果。等比較的結果出來了，再決定走哪條分支 。流水線說，我是一個永不止步的男人，怎么能因為這點事就停頓呢？忍不了，咋整呢？

有一種辦法是分支冒險(branch hazard)，雖然名字聽起來很高大上，其實就是賭一把，蒙一個。我假設這個分支發生，賭對了自然什么都不用做，賭錯了就得丟棄假設不發生之后執行的指令。這有點像趕作業的時候，碰到判斷題如果你不想做的話，就一路打×，因為這種題目大概率打叉的情況多。當然,計算機沒有你那么聰明不知道這條規律，但它可以使用動態分支預測的方法來提高預測的准確性。

這里介紹兩位預測位機制，猜錯兩次就變換猜測方向。

讓我們再來回憶一下之前的實例程序的流程，在0-256的范圍隨機生成了一個數組，並且將大於128的值加到sum變量中。現在，讓我們用剛剛學到的知識分析那條萬惡的if語句

                if(data[c]>128)
                    sum+=data[c];

累計兩次預測失敗我們就會變換預測方向，如果不對數組進行排序的話，數組中的數字是隨機分布的，我們預測的准確性將會非常低。這意味着我們將會耗費大量的時間在：將流水線中投機執行的中間結果全部拋棄，重新獲取正確分支路線上的指令執行。如果是已經排好序的數組，最壞的情況下我們也只有四次預測失敗，這為我們節省了大把的時間。這也是為什么我們換成位運算，程序會更快的原因。因為不會存在預測失敗重新執行的情況。

好像和我程序里寫的不一樣

public class Thread01 implements Runnable {
    private int cnt=10;

    @Override
    public void run() {
        while (cnt>0){
        System.out.println(Thread.currentThread().getName()+" cnt= "+cnt--);
            try {
                Thread.sleep(1000);
            } catch (InterruptedException e) {
                e.printStackTrace();
            }
        }
    }

    public static void main(String[] args) {
        Thread01 thread01=new Thread01();
        Thread a=new Thread(thread01,"a");
        Thread b=new Thread(thread01,"b");
        Thread c=new Thread(thread01,"c");
        Thread d=new Thread(thread01,"d");
        Thread e=new Thread(thread01,"e");
        a.start();
        b.start();
        c.start();
        d.start();
        e.start();
    }
}

運行這段程序，你會發現有兩個線程輸出了同樣的數字，按道理這是絕對不可能發生的事情。還是計算機惹的鍋，因為CPU訪問緩存區比訪問內存要快得多，所以為了高效，現代計算機往往會在高速緩存區中緩存共享變量.

也就是說，大家各搞各的，這與cache的寫回操作有關(保險的辦法當然是寫直達，但咱不是為了快嘛，所以就出問題了)。有可能你修改的時候，來不及通知我這個值已經不能用了，要重新獲取，最后的結果就是輸出了兩個一模一樣的值。

關於Cache寫操作是如何影響程序性能的，可以參考 Cache寫策略（Cache一致性問題與騷操作）
多線程的東西很多：重排序，內存屏障，CAS....感興趣的同學可以查閱相關資料，這篇博文只是拋磚引玉而已。