45、深入了解浮点运算单元(FPU)

深入了解浮点运算单元(FPU)

1. 浮点运算单元概述

早期,像AutoCad这类程序对浮点运算能力有较高要求,Intel最初推出了名为8087的独立浮点协处理器芯片,并随处理器代际进行升级。到了Intel486时代,浮点运算硬件被集成到主CPU中,称为浮点运算单元(FPU)。

2. FPU寄存器栈

FPU不使用通用寄存器(如EAX、EBX等),而是有自己的寄存器栈。它将内存中的值加载到寄存器栈,进行计算,再将栈中的值存储回内存。FPU指令以后缀表达式的形式计算数学表达式,类似于惠普计算器的计算方式。

例如,中缀表达式 (5 * 6) + 4 的后缀表达式为 5 6 * 4 + 。中缀表达式 (A + B) * C 需要括号来改变默认的优先级规则(乘法优先于加法),而等效的后缀表达式 A B + C * 则不需要括号。

后缀表达式求值时,栈用于保存中间值。以下是后缀表达式 5 6 * 4 - 的求值步骤:
| 操作 | 栈内容 |
| ---- | ---- |
| push 5 | 5 |
| push 6 | 5 6 |
| 5 6 * | 30 |
| push 4 | 30 4 |
| 5 6 * 4 - | 26 |

常见的中缀表达式转后缀表达式的方法在计算机科学入门教材和互联网上有详细记载,这里给出一些中缀转后缀的示例:
| 中缀表达式 | 后缀表达式 |
| ----

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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