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硬件基礎知識
CPU的制作過程
Intel cpu的制作過程：https://haokan.baidu.com/v?vid=11928468945249380709&pd=bjh&fr=bjhauthor&type=video
CPU是如何制作的（文字描述）
https://www.sohu.com/a/255397866_468626
CPU的原理
計算機需要解決的最根本問題：如何代表數字
晶體管是如何工作的：https://haokan.baidu.com/v?vid=16026741635006191272&pd=bjh&fr=bjhauthor&type=video
晶體管的工作原理：https://www.bilibili.com/video/av47388949?p=2
匯編語言（機器語言）的執行過程
匯編語言的本質：就算機器語言的助記符，其實它就是機器語言
計算機通電 -> CPU讀取內存中程序（電信號輸入）
->時鍾發生器不斷震盪通斷電：推動CPU內部一步一步執行（執行多少步取決於指令需要的時鍾周期）
->計算完成
->寫回（電信號）
->寫給顯卡輸出（sout，或者圖形）
計算機的組成
CPU的基本組成
- PC： Program Counter 程序計數器 （記錄當前指令地址）
- Registers： 暫時存儲CPU計算需要用到的數據
- ALU：Arithmetic & Logic Unit 運算單元
- CU： Control Unit 控制單元
- MMU：Memory Management Unit 內存管理單元
- cache
緩存一致性協議：https://www.cnblogs.com/z00377750/p/9180644.html
緩存行：
緩存行越大，局部性空間效率越高，但讀取時間慢
緩存行越小，局部性空間效率越低，但讀取時間快
取一個折中值，目前多用：64字節
測試緩存：Test1 時間比Test2 時間執行大概慢1秒左右
對比一下
public class Test1 {
public static volatile long[] arr = new long[2];
public static void main(String[] args) throws Exception {
Thread t1 = new Thread(()->{
for (long i = 0; i < 10_0000_0000L; i++) {
arr[0] = i;
}
});
Thread t2 = new Thread(()->{
for (long i = 0; i < 10_0000_0000L; i++) {
arr[1] = i;
}
});
final long start = System.nanoTime();
t1.start();
t2.start();
t1.join();
t2.join();
System.out.println((System.nanoTime() - start)/100_0000);
}
}
public class Test2 {
public static volatile long[] arr = new long[16];
public static void main(String[] args) throws Exception {
Thread t1 = new Thread(()->{
for (long i = 0; i < 10_0000_0000L; i++) {
arr[0] = i;
}
});
Thread t2 = new Thread(()->{
for (long i = 0; i < 10_0000_0000L; i++) {
arr[8] = i;
}
});
final long start = System.nanoTime();
t1.start();
t2.start();
t1.join();
t2.join();
System.out.println((System.nanoTime() - start)/100_0000);
}
}
經過測試，Test1類執行時間大概慢於Test2執行時間2秒左右
這是因為緩存行的原因：對於特別敏感的數字，會存在線程競爭的訪問，為了保證不發生偽共享，所以使用緩存行對齊的方式。
JDK7中，很多采用long padding提高效率
JDK8，加入了@Contended注解（實驗）需要加上：JVM配置項 -XX:-RestrictContended
可以試一下
public class Test1 {
@Contended
public static volatile long[] arr = new long[2];
public static void main(String[] args) throws Exception {
Thread t1 = new Thread(()->{
for (long i = 0; i < 10_0000_0000L; i++) {
arr[0] = i;
}
});
Thread t2 = new Thread(()->{
for (long i = 0; i < 10_0000_0000L; i++) {
arr[1] = i;
}
});
final long start = System.nanoTime();
t1.start();
t2.start();
t1.join();
t2.join();
System.out.println((System.nanoTime() - start)/100_0000);
}
}
亂序執行
參考：https://preshing.com/20120515/memory-reordering-caught-in-the-act/
指令重排序的樣例：
public class 指令重排序Demo {
private static int x = 0, y = 0;
private static int a = 0, b =0;
public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
int i = 0;
for(;;) {
i++;
x = 0; y = 0;
a = 0; b = 0;
Thread one = new Thread(new Runnable() {
@Override
public void run() {
//由於線程one先啟動，下面這句話讓它等一等線程two. 讀着可根據自己電腦的實際性能適當調整等待時間.
//shortWait(100000);
a = 1;
x = b;
}
});
Thread other = new Thread(new Runnable() {
@Override
public void run() {
b = 1;
y = a;
}
});
one.start();other.start();
one.join();other.join();
String result = "第" + i + "次 (" + x + "," + y + "）";
if(x == 0 && y == 0) {
System.err.println(result); // 肯定會有x 和 y 都為0 的時候
break;
} else {
System.out.println(result);
}
}
}
}
這個測試要花好久時間：
DCL單例為什么要加volatile（Double Check Lock）
如下一個類：
public class T {
int m = 8;
}
如果要new一個對象：T t = new T();
它是會有一個中間態的，在new這個對象剛開始的時候，會在內存分配一塊空間，默認給這個int類型的m 賦值是0，
但如果是多線程情況在這個時候不斷地訪問，可能會得到m=0 這個值，是不對的，這是因為匯編碼的指令是亂序的，所以要禁止指令亂序。
CPU層面怎么禁止指令重排序？
內存屏障。
就是對某部分內存做操作時，前后添加屏障，屏障前后的操作不可以亂序執行。
Intel 使用的是原語
JVM層面怎么禁止指令重排序？
上面所說的是CPU層面的避免指令重排實現，也就是具體的實現，但java程序中是通過JVM的指令去調用CPU底層的
JVM層級：8個hanppens-before原則 4個內存屏障 （LL LS SL SS）
jvm 里面對於內存屏障的實現有4 種
- LoadLoad：對於這樣的語句
Load1;LoadLoad;Load2，在Load2及后續的讀操作要讀取的數據被訪問前，保證Load1要讀取的數據被讀取完畢； - StoreStore：對於這樣的語句
Store1;StoreStore;Store2，在Store2及后續的寫操作執行前，保證Store1的寫入操作對其他處理器可見； - LoadStore：對於這樣的語句
Load1;LoadStore;Store2，在Store2及后續的寫入操作被刷出前，保證Load1要讀取的數據被讀取完畢； - StoreLoad：對於這樣的語句
Store1;StoreLoad;Load2，在Load2及后續的讀操作要讀取的數據被訪問前，保證Store1的寫入操作對其他處理器可見；
StoreStoreBarrier
volatile 寫操作，上下不會亂排
StoreLoadBarrier
LoadLoadBarrier
volatile 讀操作，上下不會亂排
LoadStoreBarrier
合並寫技術的了解
Write Combining Buffer
一般是4個字節
由於ALU速度太快，所以在寫入L1的同時，寫入一個WC Buffer，滿了之后，再直接更新到L2
NUMA（Non Uniform Memory Access）
在ZGC - NUMA aware ，意思就是分配內存會優先分配該線程所在CPU的最近內存
先了解UMA：說白了多個cpu訪問一塊內存
再來看NUMA：每個cpu附近有個內存，訪問就近的內存比訪問別家的內存要快得多
