深入浅出计算机组成原理
徐文浩
bothub创始人
立即订阅
13019 人已学习
课程目录
已完结 62 讲
0/4登录后，你可以任选4讲全文学习。
入门篇 (5讲)
开篇词 | 为什么你需要学习计算机组成原理？
免费
01 | 冯·诺依曼体系结构：计算机组成的金字塔
02 | 给你一张知识地图，计算机组成原理应该这么学
03 | 通过你的CPU主频，我们来谈谈“性能”究竟是什么？
04 | 穿越功耗墙，我们该从哪些方面提升“性能”？
原理篇：指令和运算 (12讲)
05 | 计算机指令：让我们试试用纸带编程
06 | 指令跳转：原来if...else就是goto
07 | 函数调用：为什么会发生stack overflow？
08 | ELF和静态链接：为什么程序无法同时在Linux和Windows下运行？
09 | 程序装载：“640K内存”真的不够用么？
10 | 动态链接：程序内部的“共享单车”
11 | 二进制编码：“手持两把锟斤拷，口中疾呼烫烫烫”？
12 | 理解电路：从电报机到门电路，我们如何做到“千里传信”？
13 | 加法器：如何像搭乐高一样搭电路（上）？
14 | 乘法器：如何像搭乐高一样搭电路（下）？
15 | 浮点数和定点数（上）：怎么用有限的Bit表示尽可能多的信息？
16 | 浮点数和定点数（下）：深入理解浮点数到底有什么用？
原理篇：处理器 (18讲)
17 | 建立数据通路（上）：指令+运算=CPU
18 | 建立数据通路（中）：指令+运算=CPU
19 | 建立数据通路（下）：指令+运算=CPU
20 | 面向流水线的指令设计（上）：一心多用的现代CPU
21 | 面向流水线的指令设计（下）：奔腾4是怎么失败的？
22 | 冒险和预测（一）：hazard是“危”也是“机”
23 | 冒险和预测（二）：流水线里的接力赛
24 | 冒险和预测（三）：CPU里的“线程池”
25 | 冒险和预测（四）：今天下雨了，明天还会下雨么？
26 | Superscalar和VLIW：如何让CPU的吞吐率超过1？
27 | SIMD：如何加速矩阵乘法？
28 | 异常和中断：程序出错了怎么办？
29 | CISC和RISC：为什么手机芯片都是ARM？
30 | GPU（上）：为什么玩游戏需要使用GPU？
31 | GPU（下）：为什么深度学习需要使用GPU？
32 | FPGA和ASIC：计算机体系结构的黄金时代
33 | 解读TPU：设计和拆解一块ASIC芯片
34 | 理解虚拟机：你在云上拿到的计算机是什么样的？
原理篇：存储与I/O系统 (17讲)
35 | 存储器层次结构全景：数据存储的大金字塔长什么样？
36 | 局部性原理：数据库性能跟不上，加个缓存就好了？
37 | 高速缓存（上）：“4毫秒”究竟值多少钱？
38 | 高速缓存（下）：你确定你的数据更新了么？
39 | MESI协议：如何让多核CPU的高速缓存保持一致？
40 | 理解内存（上）：虚拟内存和内存保护是什么？
41 | 理解内存（下）：解析TLB和内存保护
42 | 总线：计算机内部的高速公路
43 | 输入输出设备：我们并不是只能用灯泡显示“0”和“1”
44 | 理解IO_WAIT：I/O性能到底是怎么回事儿？
45 | 机械硬盘：Google早期用过的“黑科技”
46 | SSD硬盘（上）：如何完成性能优化的KPI？
47 | SSD硬盘（下）：如何完成性能优化的KPI？
48 | DMA：为什么Kafka这么快？
49 | 数据完整性（上）：硬件坏了怎么办？
50 | 数据完整性（下）：如何还原犯罪现场？
51 | 分布式计算：如果所有人的大脑都联网会怎样？
应用篇 (5讲)
52 | 设计大型DMP系统（上）：MongoDB并不是什么灵丹妙药
53 | 设计大型DMP系统（下）：SSD拯救了所有的DBA
54 | 理解Disruptor（上）：带你体会CPU高速缓存的风驰电掣
55 | 理解Disruptor（下）：不需要换挡和踩刹车的CPU，有多快？
结束语 | 知也无涯，愿你也享受发现的乐趣
免费
答疑与加餐 (5讲)
特别加餐 | 我在2019年F8大会的两日见闻录
FAQ第一期 | 学与不学，知识就在那里，不如就先学好了
用户故事 | 赵文海：怕什么真理无穷，进一寸有一寸的欢喜
FAQ第二期 | 世界上第一个编程语言是怎么来的？
特别加餐 | 我的一天怎么过？
深入浅出计算机组成原理
登录|注册
54 | 理解Disruptor（上）：带你体会CPU高速缓存的风驰电掣
徐文浩 2019-09-06
坚持到底就是胜利，终于我们一起来到了专栏的最后一个主题。让我一起带你来看一看，CPU 到底能有多快。在接下来的两讲里，我会带你一起来看一个开源项目 Disruptor。看看我们怎么利用 CPU 和高速缓存的硬件特性，来设计一个对于性能有极限追求的系统。
不知道你还记不记得，在第 37 讲里，为了优化 4 毫秒专门铺设光纤的故事。实际上，最在意极限性能的并不是互联网公司，而是高频交易公司。我们今天讲解的 Disruptor 就是由一家专门做高频交易的公司 LMAX 开源出来的。
有意思的是，Disruptor 的开发语言，并不是很多人心目中最容易做到性能极限的 C/C++，而是性能受限于 JVM 的 Java。这到底是怎么一回事呢？那通过这一讲，你就能体会到，其实只要通晓硬件层面的原理，即使是像 Java 这样的高级语言，也能够把 CPU 的性能发挥到极限。
Padding Cache Line，体验高速缓存的威力
我们先来看看 Disruptor 里面一段神奇的代码。这段代码里，Disruptor 在 RingBufferPad 这个类里面定义了 p1，p2 一直到 p7 这样 7 个 long 类型的变量。
abstract class RingBufferPad
{
protected long p1, p2, p3, p4, p5, p6, p7;
}
我在看到这段代码的第一反应是，变量名取得不规范，p1-p7 这样的变量名没有明确的意义啊。不过，当我深入了解了 Disruptor 的设计和源代码，才发现这些变量名取得恰如其分。因为这些变量就是没有实际意义，只是帮助我们进行缓存行填充（Padding Cache Line），使得我们能够尽可能地用上 CPU 高速缓存（CPU Cache）。那么缓存行填充这个黑科技到底是什么样的呢？我们接着往下看。
取消
完成
0/1000字
划线
笔记
复制
© 版权归极客邦科技所有，未经许可不得传播售卖。 页面已增加防盗追踪，如有侵权极客邦将依法追究其法律责任。
该试读文章来自付费专栏《深入浅出计算机组成原理》，如需阅读全部文章，
请订阅文章所属专栏。
请订阅文章所属专栏。
立即订阅
登录 后留言
精选留言(10)
小海海老师，有个疑惑的地方：文中讲了RingBuffer类利用缓存行填充来解决INITIAL_CURSOR_VALUE伪共享的问题，但是我记得Java对象内存布局是：实例变量放在堆区，静态变量属于类，放在方法区，而堆区和方法区在内存里肯定是隔离开的，但是RingBuffer的前后填充字段都是实例字段，而INITIAL_CURSOR_VALUE是静态常量，所以实际运行中他们肯定不是紧密排列在一起的，那么就解决不了伪共享的问题了，况且RingBuffer的子类RingBufferFields还有其他实例字段，如：indexMask、entries、bufferSize、sequencer，这些字段都是final修饰的，即对象构建后不会再修改，所以我理解前后的缓存行填充守护的应该是这几个字段，而且从子类RingBufferFields的命名也可以看出前面那几个字段才是想要缓存的字段。希望得到老师的回复，另外课程快结束了，一路跟下来收获很大，我准备这段时间二刷来巩固下^_^作者回复: 我回头重新看了一下代码，我觉得你说的是对的，Padding对应的是RingBufferFields里面的字段，而不应该是INITIAL_CURSOR_VALUE，我去订正一下。
2019-09-09 2 8- d这个是不是和前面讲的msei有一定关系啊，请徐老师点拨
作者回复: 没错，看来你读的时候很仔细地思考过。
当我们的对于数据修改，修改了cache之后，这个数据如果要同步到主内存，那么就会需要通过MSEI协议来在各个CPU Core的Cache里面保持数据同步。
那么是否需要同步主内存，会引发另外一个知识点，就是Memory Barrier/Fence，这部分知识点其实还可以单独拿来说两讲。你可以先去搜索上面的关键词，了解一下。2019-09-06 4 - 易儿易经典的东西总是容易被频繁引用，disruptor记得没错应该是在java并发实战专栏里被王宝令老师讲过，今天又一次学习，加深了印象……拍个双响马屁：两位老师都有很高的水准，深入浅出！
作者回复: 谢谢支持。Disruptor在2011年开源的时候其实是让很多Java开发同学们感到惊艳的，是很值得仔细研读的一份代码
2019-09-08 1 
leslie老师今天说的这个东西其实就是MQ：只不过现在的MQ基本上是在充分利用内存/缓存，而disruptor其实是在利用CPU cache。刘超老师有一点确实没有说错“计算机组成原理和操作系统相辅相成”：学到今天去相互结合确实发现这种收益远比单独学习好。
扩展的问老师一个问题：现在所谓的智能芯片或者说前端时间提出的智能芯片，会对后续产生革命性影响么？毕竟硬件的i5到现在差不多十多年了其实进步不大，这十余年最大的变化莫过于内存容量的暴涨造就了nosql、MQ的兴起，如果说将来cache的变化是吧同样可能早就类似于老师今天所说的Disruptor这种基于CPU Cache技术的兴起。
今年华为的AI CPU、老美那边的云计算CPU似乎实验室测试已经通过了：毕竟从奔腾4之后到现在近20年了，老师今天所说的又刚好符合现在关键硬件CPU的革新时期？老师对此是如何看待？希望老师能提点。作者回复: 提点谈不上，对于芯片和硬件我连从业者都还算不上。
不过过去几年的繁荣主要是来自于Intel CPU的极限性能提升已经到头了。所以反而大家回头去找其他的解决方案，在体系结构层面又有了很多新的机会。
我觉得大家都可以去读一读 David Patterson 老爷爷的 <计算机体系结构新黄金时代：历史、挑战和机遇> 这个访谈
https://www.bilibili.com/video/av46710093/2019-09-06 1 1
曾经瘦过赞，之前还以 计算机组成原理主要是架构师 选择技术 硬件 的时候使用的，原来在代码层面也可以这样使用。不过虽然能看懂他代码的意思，但是还不不太理解他是如何实现的，怎么写可以做到这样的，需要进一步的研究一下2019-11-01
拓山这个填充思路 闻所未闻。
实在脑洞大开，赞！2019-10-25
等风来老师， 我对于前后7个long有点疑惑， 我大概知道是为了防止被换出， 但就是不知道为什么可以😂， 可以举例说明一下吗2019-10-10
活的潇洒从该专栏的每一讲的每一个主题开始、夯实基础：我们未来生活的可能性就是靠这些点点滴滴串联起来的
day54 笔记 ：https://www.cnblogs.com/luoahong/p/11518304.html2019-09-15
许童童老师讲得实在是太好了。作者回复: 谢谢支持
2019-09-07
Scott最好说明一下，这种填充cache line的手法是为了防止False Sharing作者回复: 是的，篇幅有限，所以没有太具体解释False Sharing和Memory Fence，欢迎大家留言分析这两部分知识点。
2019-09-06
收起评论