计算机组成原理- Chapter1

Chapter1 计算机抽象及相关技术

1.1 性能与相对性能

        某台计算机x性能和程序执行时间的表达式为:
性能x=1执行时间x {性能_x} = \frac{1}{执行时间_x} x=执行时x1
        若有同时有计算机y,则两台计算机之间的性能比n为:
性能x性能y=执行时间y执行时间x=n \frac{性能_x}{性能_y} = \frac{执行时间_y}{执行时间_x} = n yx=执行时x执行时y=n

1.2 执行时间

        执行时间分为消逝时间(Elapsed Time)和CPU时间。

1.2.1 CPU时钟

        CPU时钟是数字电路由固定频率的时钟控制。时钟周期是时钟脉冲的间隔时间,例如250ps = 0.25ns = 250 * 10 -12s。时钟频率是每秒钟的时钟周期数,例如A4.0GHz = 4000MHz = 4.0 * 10 9Hz。

1.2.2 CPU时间

        CPU时间其实就是CPU在运行某一个程序所需要花费的时间。CPU时钟周期数其实就是CPU为完成运行这个程序所需要进行的周期总数。时钟频率其实就是CPU在每秒钟内可以处理的周期数。从CPU时间遵循的公式:
CPU时间=CPU时钟周期数×时钟周期=CPU时钟周期数时钟频率 CPU时间 = CPU时钟周期数 \times 时钟周期 = \frac{CPU时钟周期数}{时钟频率} CPU时间=CPU时钟周期数×时钟周期=时钟频率CPU时钟周期数

1.2.3指令数和CPI

        指令数是程序在经过编译器编译后生成的需要执行的指令的总数。则CPU时钟周期数可以通过下式求得:
CPU时钟周期数=指令数×CPI CPU时钟周期数 = 指令数 \times CPI CPU时钟周期数=指令数×CPI
其中,CPI是执行每条指令所需的平均时钟周期数。结合CPU时间的公式,可以有:
CPU时间=指令数×CPI×时钟周期=指令数×CPI时钟频率 CPU时间 = 指令数 \times CPI \times 时钟周期 = \frac{指令数 \times CPI}{时钟频率} CPU时间=指令数×CPI×时钟周期=时钟频率指令数×CPI
        针对于CPI,其满足公式:
CPI=CPU时钟周期数指令数 CPI = \frac{CPU时钟周期数}{指令数} CPI=指令数CPU时钟周期数

1.2.4谬误与陷阱

针对某一个性能进行改进

        在针对某一个性能进行改进时,遵循以下的公式:
改进后的执行时间=受改进影响的执行时间改进量+不受影响的执行时间 改进后的执行时间 = \frac{受改进影响的执行时间}{改进量} + 不受影响的执行时间 改进后的执行时间=改进量受改进影响的执行时间+不受影响的执行时间

用性能公式的子集去度量性能

        单纯的使用时钟频率、指令数和CPI之一去评估性能是不合理的,可通过每秒百万条指令MIPS取代时间以度量性能:
MIPS=指令数CPU时间×106=指令数指令数×CPICPU时钟频率×106=CPU时钟频率CPI×106 MIPS = \frac{指令数}{CPU时间 \times 10^6} = \frac{指令数}{\frac{指令数 \times CPI}{CPU时钟频率} \times 10 ^6} = \frac{CPU时钟频率}{CPI \times 10 ^ 6} MIPS=CPU时间×106指令数=CPU时钟频率指令数×CPI×106指令数=CPI×106CPU时钟频率

1.3 计算机系统结构中的7个伟大思想

        1.使用抽象简化设计,尤其是硬件和软件之间的设计
        2.加速大概率事件
        3.通过并行的提高性能,总线、多个处理器、多线程
        4.通过流水线提高性能,例如指令的执行
        5.通过预测提高性能
        6.存储器层次
        7.通过冗余提高可靠性

内容概要:本文详细介绍了“秒杀商城”微服务架构的设计与实战全过程,涵盖系统从需求分析、服务拆分、技术选型到核心功能开发、分布式事务处理、容器化部署及监控链路追踪的完整流程。重点解决了高并发场景下的超卖问题,采用Redis预减库存、消息队列削峰、数据库乐观锁等手段保障数据一致性,并通过Nacos实现服务注册发现与配置管理,利用Seata处理跨服务分布式事务,结合RabbitMQ实现异步下单,提升系统吞吐能力。同时,项目支持Docker Compose快速部署和Kubernetes生产级编排,集成Sleuth+Zipkin链路追踪与Prometheus+Grafana监控体系,构建可观测性强的微服务系统。; 适合人群:具备Java基础和Spring Boot开发经验,熟悉微服务基本概念的中高级研发人员,尤其是希望深入理解高并发系统设计、分布式事务、服务治理等核心技术的开发者;适合工作2-5年、有志于转型微服务或提升架构能力的工程师; 使用场景及目标:①学习如何基于Spring Cloud Alibaba构建完整的微服务项目;②掌握秒杀场景下高并发、超卖控制、异步化、削峰填谷等关键技术方案;③实践分布式事务(Seata)、服务熔断降级、链路追踪、统一配置中心等企业级中间件的应用;④完成从本地开发到容器化部署的全流程落地; 阅读建议:建议按照文档提供的七个阶段循序渐进地动手实践,重点关注秒杀流程设计、服务间通信机制、分布式事务实现和系统性能优化部分,结合代码调试与监控工具深入理解各组件协作原理,真正掌握高并发微服务系统的构建能力。
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