软考之路系列 架构设计师 第一章 计算机组成与体系结构 Cashe延伸之局部性原理

本文探讨了计算机科学中的局部性原理,它包括时间局部性和空间局部性,这两种特性通过提高CPU在Cache中取值的命中率来提升性能。工作集的概念也被提及,它是将常用页面打包到Cache中以减少替换。通过举例说明,阐述了数组访问如何利用空间局部性优化缓存使用,从而显著提高效率。
  • 局部性的提升,其实是提升CPU Cache取值的命中率。
  • 局部性其实可理解为重复使用已用过的数据,或者使用已用过数据的邻近数据的利用率。
  • 局部性原理:计算机在处理一些数据或执行程序时,在某一个时段集中的去访问某些指令或某一个时段集中的去读取某些空间的数据的特性。
  • 局部性分类:

  • 时间局部性:如果一个内存位置被重复的引用,那就是有了时间局部性
  • 空间局部性:如果一个内存位置被引用了,很快这个位置的附近位置也被引用了,这就有了空间局部性。
  • 工作集,由计算机将进程需要频繁执行或访问的页面打包成一个集合一起传入给Cache中,不会在短时间内被替换。
  • 由于缓存中的数据是一个个数据块(集合),每个数据块包含几十到几千字节不等,如果某个程序要访问数组a,第一次缓存没命中,cpu会从主存中取出包含数组a的一个数据块,复制到缓存中来,下次访问a[1],a[2],a[3]的数据时每次都缓存命中,极大的提高了效率,实现了空间的局部性。

(注:以上内容参考希赛、51CTO考试用书)

内容概要:本文详细介绍了一个基于C++的养老院管理系统的设计实现,旨在应对人口老龄化带来的管理挑战。系统通过整合住户档案、健康监测、护理计划、任务调度等核心功能,构建了从数据采集、清洗、AI风险预测到服务调度可视化的完整技术架构。采用C++高性能服务端结合消息队列、规则引擎和机器学习模型,实现了健康状态实时监控、智能任务分配、异常告警推送等功能,并解决了多源数据整合、权限安全、老旧硬件兼容等实际问题。系统支持模块化扩展流程自定义,提升了养老服务效率、医护协同水平和住户安全保障,同时为运营决策提供数据支持。文中还提供了关键模块的代码示例,如健康指数算法、任务调度器和日志记录组件。; 适合人群:具备C++编程基础,从事件开发或系统设计工作1-3年的研发人员,尤其是关注智慧养老、医疗信息系统开发的技术人员。; 使用场景及目标:①学习如何在真实项目中应用C++构建高性能、可扩展的管理系统;②掌握多源数据整合、实时健康监控、任务调度权限控制等复杂业务的技术实现方案;③了解AI模型在养老场景中的落地方式及系统架构设计思路。; 阅读建议:此资源不仅包含系统架构模型描述,还附有核心代码片段,建议结合整体设计逻辑深入理解各模块之间的协同机制,并可通过重构或扩展代码来加深对系统工程实践的掌握。
内容概要:本文详细介绍了一个基于C++的城市交通流量数据可视化分析系统的设计实现。系统涵盖数据采集预处理、存储管理、分析建模、可视化展示、系统集成扩展以及数据安全隐私保护六大核心模块。通过多源异构数据融合、高效存储检索、实时处理分析、高交互性可视化界面及模块化架构设计,实现了对城市交通流量的实时监控、历史趋势分析智能决策支持。文中还提供了关键模块的C++代码示例,如数据采集、清洗、CSV读写、流量统计、异常检测及基于SFML的柱状图绘制,增强了系统的可实现性实用性。; 适合人群:具备C++编程基础,熟悉数据结构算法,有一定项目开发经验的高校学生、研究人员及从事智能交通系统开发的工程师;适合对大数据处理、可视化技术和智慧城市应用感兴趣的技术人员。; 使用场景及目标:①应用于城市交通管理部门,实现交通流量实时监测拥堵预警;②为市民出行提供路径优化建议;③支持交通政策制定信号灯配时优化;④作为智慧城市建设中的智能交通子系统,实现其他城市系统的数据协同。; 阅读建议:建议结合文中代码示例搭建开发环境进行实践,重点关注多线程数据采集、异常检测算法可视化实现细节;可进一步扩展机器学习模型用于流量预测,并集成真实交通数据源进行系统验证。
Guava Cache是Google提供的一套Java工具包中的一部分,它是一套非常完善的本地缓存机制(JVM缓存)。它的设计灵感来自于ConcurrentHashMap,可以按照多种策略来清理存储在其中的缓存值,并且能够保持很高的并发读写性能。Guava Cache适用于对性能要求很高、不经常变化、占用内存不大、有访问整个集合的需求、数据允许不时时一致的场景。它有以下优势:缓存过期和淘汰机制、并发处理能力、分离锁机制、更新锁定、集成数据源、监控缓存加载/命中情况等。 Guava Cache的数据删除分为被动删除和主动删除。被动删除是基于数据大小的删除,可以通过设置缓存的最大个数来实现。当缓存中的数据超过最大个数时,根据LRU(最近最少使用)或FIFO(先进先出)等策略淘汰一部分数据。另外,Guava Cache还支持主动删除,可以通过调用缓存的invalidate方法手动删除指定的数据。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span> #### 引用[.reference_title] - *1* *2* *3* [Guava Cache简介、应用场景分析、代码实现以及核心的原理](https://blog.youkuaiyun.com/weixin_44795847/article/details/123702038)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"] [ .reference_list ]
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