计算机组成原理有什么用,学习计算机组成原理有什么用，意义何在？-程序员宅基地

学习计算机组成原理有什么用？

从StackOverFlow上一个很经典的问题说起

运行下面的程序，然后比较加上Arrays.sort(data)这行之后，程序速度的变化

在我的电脑上，对数组排序后程序运行速度是原来的四倍，这就奇了怪了，怎么排个序就快了这么多？你可能模模糊糊知道应该往计组的方面想，要从底层找原因，毕竟这篇博文就是试图向你说明了解计组有什么用。

现在将排序注释掉，并把primary loop里面的代码换成

再次运行程序，你会发现程序运行的时间跟排序后的运行时间差不多，甚至还快一点。有意思吧，通过前面的两次改动，我们已经把问题锁定在了Primary loop这里，现在看来是if语句搞的鬼。没想到这个平日里看起来浓眉大眼，人畜无害的东西也会给我玩花样，想不到想不到。

为了快点写完作业，我选择瞎蒙

现代计算机的设计，在提高运行速度这块想出了很多办法，cache绝对算的上是最精彩的那一个。不过跟本问题相关的是流水线的设计，我们还是先来认识这熟悉又陌生的词语吧。

流水线是一种实现多条指令重叠执行的技术，你可以类比于生产流水线。

类似于这样，大家印象中的流水线都是高速运转的，没有人希望它停顿。如果流水线存在分支的话，按照常理来讲，我们只能是停下来等结果。等比较的结果出来了，再决定走哪条分支。流水线说，我是一个永不止步的男人，怎么能因为这点事就停顿呢？忍不了，咋整呢？

有一种办法是分支冒险(branch hazard)，虽然名字听起来很高大上，其实就是赌一把，蒙一个。我假设这个分支发生，赌对了自然什么都不用做，赌错了就得丢弃假设不发生之后执行的指令。这有点像赶作业的时候，碰到判断题如果你不想做的话，就一路打×，因为这种题目大概率打叉的情况多。当然,计算机没有你那么聪明不知道这条规律，但它可以使用动态分支预测的方法来提高预测的准确性。

这里介绍两位预测位机制，猜错两次就变换猜测方向。

让我们再来回忆一下之前的实例程序的流程，在0-256的范围随机生成了一个数组，并且将大于128的值加到sum变量中。现在，让我们用刚刚学到的知识分析那条万恶的if语句

累计两次预测失败我们就会变换预测方向，如果不对数组进行排序的话，数组中的数字是随机分布的，我们预测的准确性将会非常低。这意味着我们将会耗费大量的时间在：将流水线中投机执行的中间结果全部抛弃，重新获取正确分支路线上的指令执行。如果是已经排好序的数组，最坏的情况下我们也只有四次预测失败，这为我们节省了大把的时间。这也是为什么我们换成位运算，程序会更快的原因。因为不会存在预测失败重新执行的情况。

好像和我程序里写的不一样

运行这段程序，你会发现有两个线程输出了同样的数字，按道理这是绝对不可能发生的事情。还是计算机惹的锅，因为CPU访问缓存区比访问内存要快得多，所以为了高效，现代计算机往往会在高速缓存区中缓存共享变量.

也就是说，大家各搞各的，这与cache的写回操作有关(保险的办法当然是写直达，但咱不是为了快嘛，所以就出问题了)。有可能你修改的时候，来不及通知我这个值已经不能用了，要重新获取，最后的结果就是输出了两个一模一样的值。

关于Cache写操作是如何影响程序性能的，可以参考 Cache写策略(Cache一致性问题与骚操作)

多线程的东西很多：重排序，内存屏障，CAS….感兴趣的同学可以查阅相关资料，这篇博文只是抛砖引玉而已。

本文链接：https://blog.csdn.net/weixin_34464974/article/details/118782957

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