cpu缓存

接上一篇《Java并发编程系列之synchronized（一）》，这是第二篇，说的是关于并发编程的volatile元素。 Java语言规范第三版中对volatile的定义如下：Java编程语言允许线程访问共享变量，为了确保共享变量能被准确和一致地更新，线程应该确保通过排他锁单独获得这个变量。 java 内存模型的核心是围绕着在并发过程中如何处理原子性、可见性、有序性这3个特性来展开的，它们是多线程编程的核心。 原子性（Atomicity）： 是指一个操作是不可中断的，即使是多个线程同时执行的情况下，一个操作一旦开始，就不会被其它线程干扰。对于基本类型的读写操作基本都具有原子性的（在32位操作系统中 long 和 double 类型数据的读写不是原子性的，因为它们有64位）。 可见性（Visibility）： 是指在多线程环境下，当一个线程修改了某一个共享变量的值，其它线程能够立刻知道这个修改。 有序性（Ordering）： 是指程序的执行顺序是按照代码的先后顺序执行的；对于这句话如果在单线程中所有的操作都是有序的，但是在多线程环境下，一个线程的操作相对于另外一个线程的操作是无序的。 了解volatile关键字之前需要先了解下Java内存模型，java内存模型抽象示意图如下： Java内存模型 线程A和线程B之间若要通信的话， 必须经历下面两个步骤 ： （1

前言 之前早就说要整理一个集合方便大家，还好没有拖到2020年 BATJ、字节跳动面试专题，算法专题，高端技术专题，混合开发专题，java面试专题，Android,Java小知识，到性能优化.线程.View.OpenCV.NDK等已经上传到了的我的GitHub 大家点击我的GitHub地址: https://github.com/Meng997998/AndroidJX 点下star一起学习 好了今天就跟着我来，告诉你缓存重点，一起熟练掌握安卓中高级开发面试知识点！ 我们都知道，几乎所有的项目都做了缓存，但是缓存做的怎么样，其实只有每个人自己知道。 缓存做的好，没有网络也能流畅的使用；再多的数据请求都不会出现卡顿延迟等待很久的情况。 程序中除了图片缓存（三级缓存），还有信息缓存。当用户无法联网时，app会默认显示缓存的数据。 ###前言缓存方式 SQLite 下载完数据文件后，把文件的相关信息如url，路经，下载时间，过期时间等存放到数据库，把url作为唯一的标识。下次下载的时候根据url先从数据库中查询，如果查询到当前时间并未过期，就根据路径读取本地文件，从而实现缓存的效果。 文件缓存使用File.lastModified()方法得到文件的最后修改时间，与当前时间判断是否过期，从而实现缓存效果。数据格式为JSON。 缓存方式两点说明 1、不同类型的文件的缓存时间不一样。笼统的说

【推荐】2019 Java 开发者跳槽指南.pdf(吐血整理) >>> 1、认识服务的规模 注册用户，独立用户 请求数 繁忙时流量 服务器台数 貌似应该有很多其他的指标，以前都听说过，但是从来没有认真分析过，已经上线的系统也没有对此进行过统计和分析！ 2、大规模服务中的问题有以下几点： 可扩展性、负载均衡的必要性 一般来说，当一台服务器无法承担负载时，都会采用横向扩展（scale out）或者纵向扩展（scale up）。横向扩展就是通过服务器的数量来分担负载，纵向扩展是通过提高硬件的性能来处理负载。而我们知道，硬件的性能和价格不是成比例的，所以通常采用横向扩展技术！采用横向扩展也会带来问题，如请求如何分配——负载均衡，数据如何同步，网络通信延迟等。 保证冗余性 服务器多了后，故障率也会上升。要么构建稳定的系统，要么构建发生故障时能自动切换以继续运行的系统！ 低成本运维的重要性 采用自动化工具。 开发人数和开发方法的变化 如何标准化开发？ 考虑下应用程序实现方案？ 统一编程语言？ 统一库函数和框架？ 统一代码规范？ 使用版本管理工具管理源代码？ 需要有人负责全局的推行。 团队如何管理 应对大规模数据量 数据的流向：磁盘->内存->缓存->CPU。各层的速度差异巨大。 减小数据大小？ 分散到多台服务器上？ 把数据读取次数降到最低？ 3、系统增长战略——最小化开端、预见变化的管理和设计

摘自： https://www.cnblogs.com/tonyY/p/12158856.html 一定要你明白Java中的volatile 2020-01-07 14:06 兔子托尼啊 阅读( 242) 评论( 0) 编辑 收藏 今天Tony来和大家聊聊Java中关键字 volatile 。 字节码 首先 volatile int a = 3; 和 int a = 3; ， 加不加 volatile 关键字，最终生成的字节码都一样的。有兴趣的同学可以试试看看字节码是否一样。 英文解释 Adding volatile to the field does not change Java bytecode that reads or writes the field. It only changes the interpretation of the program by JVM or JIT compilation output if needed. It also influences optimizations. 中文理解 内存屏障的概念是针对CPU架构级别的，需要在JIT编译器生成机器码的时候才能看到。 java内存 讲讲java内存，在java内存中所有的变量都存在与主内存中，每个线程都有自己的工作内存。每个线程中的所用到的变量都是一个副本，都是从主内存中拷贝过来的。

LRU缓存概念 基本概念： 缓存（Cache）：Cache被称为高速缓存，是介于CPU和内存之间的高速小容量存储器，其容量远小于内存，但速度却可以接近CPU的频率。 概念拓展： 如今高速缓存的概念已被扩充，不仅在CPU和主内存之间有Cache，而且在内存和硬盘之间也有Cache（磁盘缓存），乃至在硬盘与网络之间也有某种意义上的Cache──称为Internet临时文件夹或网络内容缓存等。凡是位于速度相差较大的两种硬件之间，用于协调两者数据传输速度差异的结构，均可称之为Cache。 工作原理： 当CPU发出内存访问请求时，会先查看 Cache 内是否有请求数据。 如果存在（命中），则直接返回该数据 如果不存在（失效），再去访问内存 —— 先把内存中的相应数据载入缓存，再将其返回处理器 提供“高速缓存”的目的是让数据访问的速度适应CPU的处理速度，通过减少访问内存的次数来提高数据存取的速度。 Cache 原理： Cache 技术所依赖的原理是”程序执行与数据访问的局部性原理“，这种局部性表现在两个方面： 时间局部性：如果程序中的某条指令一旦执行，不久以后该指令可能再次执行，如果某数据被访问过，不久以后该数据可能再次被访问。 空间局部性：一旦程序访问了某个存储单元，在不久之后，其附近的存储单元也将被访问，即程序在一段时间内所访问的地址，可能集中在一定的范围之内

volatile是轻量级的synchronized，它在多处理器开发中保证了共享变量的“可见性”。可见性的意思是当一个线程修改一个共享变量时，另外一个线程能读到这个修改的值。如果volatile变量修饰符使用恰当的化，它比synchronized的使用和执行成本耕地，因为它不会引起线程上下文的切换和调度 volatile的定义和实现原理： Java编程语言允许线程访问共享变量，为了确保共享变量能被准确和一致地更新，线程应该确保通过排他锁单独获得这个变量。Java语言提供了volatile，如果一个字段被声明成volatile，Java线程内存模型确保所有线程看到这个变量的值是一致的 volatile保证可见性： 1：将当前处理器缓存行的数据写回系统内存 Lock前缀指令导致在执行指令期间，声言处理器的LOCK#信号，在多处理器环境中，LOCK#信号确保在声言该信号期间，处理器可以独占任何共享内存。在部分处理器中，LOCK#信号一般不锁总线，而是锁缓存，锁总线开销的比较大。对于Intel1486和Pentium处理器，在锁操作时，总是在总线上声言LCOK#信号。 在P6和目前的处理器中，如果访问的内存区域已经缓存在处理器内部，则不会声言LOCK#信号。相反，它会锁定这块内存区域的缓存并回写到内存，使用缓存一致性机制来确保修改的原子性，此操作被称为“缓存锁定”

http://www.lotpc.com/yjzs/5825.html 推荐文章： 小白看AMD与intel的cpu架构，AMD慢的原因 CPU核心的发展方向是更低的电压、更低的功耗、更先进的制造工艺、集成更多的晶体管、更小的核心面积等。 一、温度 1、老一代的CPU，因为AMD用的架构不同,集成比INTEL多的东西 如HT总线、 内存控制器 等，使CPU的 集成度 加大， 晶体管 多了，发热也随之增大。而INTEL的不同，FSB和 内存控制器 都在 主板北桥 里的，所以 集成度 不大，发热也少很多。 2、如今新的CPU，intel也集成了 内存控制器 等，但是 发热量 控制还是要比AMD的CPU好，那是因为Intel的 制程工艺 普遍是22nm和14nm，而AMD目前是28nm。第二intel都是低外频高 倍频 ，而AMD正好相反。提高外频需要加电压多，所以温度高。 3、如今AMD在走当年intel的老路了，高频低能长流水线。且AMD的cpu一般缓存都比较大，高 主频 与大缓存也让处理器功耗大涨。 4、 核心数量 的关系。核心越多，且 主频 越高， 发热量 越大。如今AMD为了体现性价比优势，打着双打单，四打二的方法，导致堆叠的核心越多， 发热量 越大 二、制造工艺 主要是因为intel的制造工艺先进，而且半导体开发比AMD强，从线程缓存就可以看得出来，用 i7 4770K

性能调优 不用运行的代码才是绝好的代码。其他只是好的代码。所以，性能调优时，最好的选择是首先确保运行尽可能少的代码。 OpCode 缓存 首先，最快且最简单的选择是启用 OpCode 缓存。OpCode 缓存的更多信息可以在 这里 找到。 在上图，我们看到启用 Zend OpCache 后发生的情况。最后一行是我们的基准，也即没有启用缓存的情况。 在中间行，我们看到较小的性能提升，以及内存使用量的大幅减少。小的性能提升(很可能)来自 Zend OpCache 优化，而非 OpCode 缓存。 第一行是优化和 OpCode 缓存后结果，我们看到很大的性能提升。 现在，我们看看 APC 之前和之后的变化。如上图所示，跟 Zend OpCache 相比，随着缓存的建立，我们看到初始(中间行)请求的性能下降，在消耗时长与内存使用量方面的表现都明显下降。 接着，随之 opcode 缓存的建立，我们看到类似的性能提升。 内容缓存 第二件我们能做的事是缓存内容——这对 WordPress 而言小菜一碟。它提供了许多安装简便的插件来实现内容缓存，包括 WP Super Cache。WP Super Cache 会创建网站的静态版本。该版本会在出现诸如评论事件时依照网站设置自动过期。(例如，在非常高负载情况下，您可能会想禁止任何原因造成的缓存过期)。 内容缓存只能在几乎没有写操作时有效运行

一. 简介   《what every programmer should know about memory》是red hat公司的大牛Ulrich Drepper于2007年写的一篇长文，全文114页，分量十足，全程无尿点。本文从计算机组成原理的角度指出在硬件性能提升的情况下，限制程序性能的可能因素来源于程序员对内存(memory)使用上的问题，并由此提出了一系列提高程序性能的方法。通过本文的学习，可以加深对RAM，CPU，虚拟内存， NUMA(Non Uniform Memory Access )全方面的了解，同时掌握一些提升性能和优化的方法。   文章共分八章，1-5章是对RAM， CPU， 虚拟内存，NUMA的技术细节的介绍，第6章是全文核心：回顾了前面的知识并给出了如何在不同情况下写出性能良好的代码的一些建议。第7章介绍了性能测试工具，第8章对未来技术进行了展望。   和作者一样，建议通读全文，如果真的十分没有耐心“The very impatient reader”，可以直接看第6章，看不懂的再看前面几章针对性了解即可。关于前几章的内容此处不做总结，仅仅将性能提升建议提取出来以作记录。 二. 性能提升建议总结 1. 略过缓存   很多时候，我们会在短时间内处理大量的数据，但是也有时候我们不会立即进行处理。常见的如一些压缩算法的信息往往存为矩阵数据

许多做过程序性能优化的人，或者关注过程程序性能的人，应该都使用过各类缓存技术。 而我今天所说的Cache是专指ASP.NET的Cache，我们可以使用HttpRuntime.Cache访问到的那个Cache，而不是其它的缓存技术。 以前我在 【我心目中的Asp.net核心对象】 这篇博客中简单地提过它，今天我打算为它写篇专题博客，专门来谈谈它，因为它实在是太重要了。在这篇博客中， 我不仅要介绍它的一些常见用法，还将介绍它的一些高级用法。 在上篇博客 【在.net中读写config文件的各种方法】 的结尾处，我给大家留了一个问题，今天，我将在这篇博客中给出一个我认为较为完美的答案。 本文提到的【延迟操作】方法（如：延迟合并写入数据库）属于我的经验总结，希望大家能喜欢这个思路。 Cache的基本用途 提到Cache，不得不说说它的主要功能：改善程序性能。 ASP.NET是一种动态页面技术，用ASP.NET技术做出来的网页几乎都是动态的，所谓动态是指：页面的内容会随着不同的用户或者持续更新的数据， 而呈现出不同的显示结果。既然是动态的，那么这些动态的内容是从哪里来的呢？我想绝大多数网站都有自己的数据源， 程序通过访问数据源获取页面所需的数据，然后根据一些业务规则的计算处理，最后变成适合页面展示的内容。 由于这种动态页面技术通常需要从数据源获取数据，并经过一些计算逻辑