Java的内存模型定义了Java虚拟机如何和计算机物理内存进行交互。Java虚拟机是一体化的计算机模型，所以它自然也包含了内存模型。
了解计算机的存储结构，对我们编写优秀的程序很有帮助，虽然计算机的内部对我们来说是透明的，但是如果我们能多了解一些计算机的运行机制，对我们编写高效的程序大有好处。
在现代计算机系统中，CPU缓存是提高程序性能的关键因素之一。缓存的设计目的是利用局部性原理——即程序在短时间内访问的数据和指令往往集中在一个小范围内，从而提高访问速度。本文将详细探讨如何在Go语言中利用CPU缓存的局部性原理优化数据访问模式，以提升程序性能。
冯诺依曼结构 的 性能瓶颈 : CPU 寄存器 的 存储速度 与 主存 ( 内存 ) 的 速度 不匹配 , 二者速度相差太大 , 严重影响计算机的性能 ;
CPU为了提升执行效率，减少CPU与内存的交互(交互影响CPU效率)，一般在CPU上集成了多级缓存架构
随机访问存储器（ Random-Access Memory,RAM）分为两类：静态的和动态的。静态RAM（SRAM）比动态RAM（DRAM）更快，但也贵得多。SRAM用来作为高速缓存存储器。DRAM用来作为主存以及图形系统的帧缓冲区。
CPU 根据程序寄存器(PC)加载指令,详码,执行,写回,并对程序计数器更新,周而复始。
在 Native 代码中有时候会接收 Java 传入的引用类型参数，有时候也会通过 NewObject 方法来创建一个 Java 的引用类型变量。
服务端软件开发时，通常会把数据存储在DB。而服务端系统遇到的第一个性能瓶颈，往往发生在访问DB时。 这时大部分开发会拿出“缓存”，通过使用Redis在DB前提供一层缓存数据，缓解DB压力，提升服务端性能。
开篇 上一篇博文对缓存的思考——提高命中率详细介绍了高速缓存的组织结构，并通过实例说详细明了cpu从高速缓存中取数据的过程，对于缓存的工作机制应该有了清晰的认识。这篇博文就来简单讨论以下对于缓存在实际开发中的应用，这里将告诉你如何让你的程序充分利用该缓存，即如何编写高速缓存友好的代码。 提示：如果高速缓存的运行机制还没有清晰的认识，请参照前面文章。 注1：关于文中提到的局部性的相关知识参照：局部性原理浅析——良好代码的基本素质 注2：这是一个系列的文章，收录在 程序性能优化 注3：文章知识有些地方不容易理解
从Java虚拟机创建的对象传到本地 C/C++ 代码时就会产生引用。根据Java的垃圾回收机制，只要有引用存在就不会触发该引用指向的Java对象的垃圾回收。这些引用在 JNI 中分为三种
②当大量作业要求运行时，由于内存不足以容纳所有作业，只能使少数作业先运行，导致多道程序度的下降。
JVM内部使用的Java内存模型在线程栈和堆之间划分内存。此图从逻辑角度说明了Java内存模型：
####Java内存模型 Java内存模型描述了Java虚拟机和计算机内存之间是如何协同工作的。一个Java虚拟机也是一个完整的计算机的模型，因此，这个模型自然也包含了内存模型。
CSG存储网关是基于腾讯云高性能、高可靠性的对象存储系统COS对外提供iSCSI、NFS和CIFS/SMB访问协议。作为一种混合云方案， 帮助用户不用修改本地应用就可以把数据上传到COS。网关可以部署在用户IDC也可以部署在腾讯云上，产品形态如下所示。
在计算中，缓存是一种存储数据的硬件或软件组件，以便可以更快地满足未来对该数据的请求；存储在缓存中的数据可能是早期计算的结果或存储在其他地方的数据副本。当可以在缓存中找到请求的数据时发生缓存命中，而当找不到时发生缓存未命中。缓存命中是通过从缓存中读取数据来提供的，这比重新计算结果或从较慢的数据存储中读取要快；因此，缓存可以处理的请求越多，系统执行的速度就越快。 为了具有成本效益并能够有效地使用数据，缓存必须相对较小。尽管如此，缓存已经在许多计算领域证明了自己，因为典型的计算机应用程序访问具有高度局部引用的数据
What is cache? CPU缓存（Cache Memory）位于CPU与内存之间的临时存储器，它的容量比内存小但交换速度快。在缓存中的数据是内存中的一小部分，但这一小部分是短时间内CPU即将访
不同存储技术的访问时间差异很大，从 计算机层次结构 可知，通常情况下，从高层往底层走，存储设备变得更慢、更便宜同时体积也会更大，CPU 和内存之间的速度存在着巨大的差异，此时就会想到计算机科学界中一句著名的话：计算机科学的任何一个问题，都可以通过增加一个中间层来解决。
这里先说一下存储器系统： 寄存器 -----> 高速缓存 -----> 主存储 存储器对程序的性能有着巨大的影响，程序的运行就是对数据的不停的计算和搬移，其中最为耗时的就是程序对数据的搬移。因此，存储器对数据的存取速度是至关重要的。 CPU在访问寄存器中的数据只需要一个周期就可以访问到，在高速缓存中需要4-75个周期，如果在主存器上则需要上百个周期，如果在磁盘上则需要几千万个周期。
缓存，是利用局部性原理，将高频操作的数据存放到访问速度更快的介质中，后续读取相同数据时无需再访问慢速设备，从而可以显著降低操作延时，提高读写速度。局部性原理有两种：
假设将CPU比喻为计算机中的"大脑"，那存储器就是其附身了，存储空间有限但是非常的快。为了记忆部分数据就出现了CPU Cache，它用的是一种叫做SRAM的芯片，下面看看什么是SRAM和DRAM
在上期，我们提到，Ceph集群使用多副本的情况下，整体读性能可达所有物理磁盘读性能的总和，但由于写入的机制为只写入主副本，然后向另外两个副本同步，因此，以三副本为例，写性能只能达到所有磁盘写性能总和的三分之一。以SATA大盘单盘，100 IOPS写性能计，6节点72大盘的总写IOPS性能只能到2400 IOPS。这是难以满足高性能数据库需求的。
页面静态化是搭建高性能网站必用的招式之一，页面静态化可以有效提升系统响应速度，同时也有利于搜索引擎优化。但在页面静态化后，静态页面之间包含（例如所有的静态页面包含页头、页脚）以及静态页面中的局部信息的动态更新又成为新的问题。
本文主要对比了ListView和RecyclerView在性能上的差异，总结了它们的优缺点。对于数据源变动不频繁且不需要复杂动画的场景，ListView是更好的选择；而对于数据源变动频繁、需要支持复杂动画以及高自定义性的场景，RecyclerView更有优势。同时，RecyclerView的缓存机制使得它在滚动、加载数据时更加高效。
一，背景 RecyclerView是谷歌官方出的一个用于大量数据展示的新控件，可以用来代替传统的ListView，更加强大和灵活。 最近，自己负责的业务，也遇到这样的一个问题，关于是否要将ListView替换为RecyclerView？ 秉承着实事求是的作风，弄清楚RecyclerView是否有足够的吸引力替换掉ListView，我从性能这一角度出发，研究RecyclerView和ListView二者的缓存机制，并得到了一些较有益的”结论”，待我慢慢道来。 同时也希望能通过本文，让大家快速了解Recycle
MySQL的优化指的是一个很大的系统，面试的时候我之前是从sql的语句优化方面去说的，这种优化也有作用，不过是从逻辑方面去优化。但是当所有的逻辑层面已经无可优化，所有的索引都已经加好，表结构也设计的合理，但是遇到高并发的时候，为什么MySQL还是扛不住呢。当然可以通过其他的方面去缓解MySQL的压力，这里我们暂且不谈。对于MySQL而言，我们要尽最大的可能去压榨机器的性能，让所有的计算资源都不浪费，都可以为我们服务。MySQL运行在服务器上，这里特指Linux服务器。那么服务器的硬盘、CPU,内存，网络都有影响到MySQL的性能。MySQl是非常耗费内存的，线上服务器的MySQL内存要吃到80%左右，内存过小，其他的优化空间其实很小。
在计算机组成原理中的众多概念中，开发者接触得最多的还是内存、硬盘、虚拟内存、CPU 缓存这些概念。这些概念有一个更为抽象的表示 —— 存储器，它是冯 · 诺依曼计算机体系中的五大组件之一，用于存储程序和数据。
在软件开发中，高效的数据管理对于性能优化至关重要。本文将深入探讨一种关键的软件设计模式——数据局部性模式，此外，我们还将提供一个用Go语言实现的示例，帮助读者更好地理解和应用这一模式。
机械同理心（mechanical sympathy）是三届F1世界冠军杰基·斯图尔特 (Jackie Stewart) 创造的一个术语。
若想要完成复杂的计算，例如游戏场景、文字处理等，就必须要有数据的存储。以最早的计算工具算盘为例，排列成串的算珠即是它的存储介质。现代计算机都是基于冯诺依曼结构，这套模型的背后，指出了将存储设备与中央处理器分开的架构，也就是说，存储与计算的指令系统是分开的。
由于局部变量存在于作用域的起始位置，因此访问局部变量比访问跨作用域变量更快，变量在作用域中的位置越深，访问所需时间就越长，由于全局变量总处在作用域的最末端，因此访问速度最慢。
虽然我喜欢分级页表，但是反置页表才是更加自然的方式。之所以叫做 反置 页表，大概是因为它颠倒我们常规理解的寻址：
4.1 缓存与速度 这里所说的动态内容缓存是自行实现的缓存机制，包括整页缓存、局部缓存、数据缓存等。 缓存的目的是把花费昂贵开销的计算结果保存起来，以后需要的时候直接取出，避免重复的计算，一切缓存的本质都是如此。 CPU缓存是位于CPU和内存之间的临时寄存器，它的容量不大，但交换速度高于内存，CPU把频繁交换的数据放在缓存中，以后需要的时候直接从缓存中读出，从而避免访问速度较慢的内存。 缓冲(Buffer)的目的在于改善各部件速度不匹配的问题。例如：用户态空间的数据写入磁盘时
在基于transformer的自回归语言模型（LMs）中，生成令牌的成本很高，这是因为自注意力机制需要关注所有之前的令牌，通常通过在自回归解码过程中缓存所有令牌的键值（KV）状态来解决这个问题。但是，加载所有先前令牌的KV状态以计算自注意力分数则占据了LMs的推理的大部分成本。
CMake中变量的类型有多种：通过set设置的普通变量和缓存变量、环境变量、数组变量等等，由于CMake在生成的过程中会加载缓存的关系，因此用法不一样。
在Android开发领域，RecyclerView是展示动态数据列表的强大工具，凭借其灵活性和高性能，成为了面试中的热门话题。本文旨在深入探讨与RecyclerView相关的高频面试问题，并提供详尽的解答技巧，帮助求职者在面试中脱颖而出。
先来看一下关于闭包的定义：闭包是指有权访问另一个函数作用域中的变量的函数。创建闭包的常见方式，就是在一个函数内部创建另一个函数。
按块读取 程序局部性原理，可以提高效率 充分发挥总线CPU针脚等一次性读取更多 数据的能力 缓存行（cache line）： 缓存行越大，局部性空间效率越高，但读取时间慢 缓存行越小，局部性空间效率越低，但读取时间快 取一个折中值，目前多用:64字节（64 bytes）
因为CPU的频率太快了，快到主存跟不上，这样在处理器时钟周期内，CPU常常需要等待主存，浪费资源。所以cache的出现，是为了缓解CPU和内存之间速度的不匹配问题（结构：cpu -> cache -> memory）。
在我们谈RecyclerView的性能优化之前，先让我们回顾一下RecyclerView的缓存机制。
上回说到 LIL 格式的稀疏矩阵的 rows 属性和 data 属性是一个其元素是动态数组的数组。其在内存中的存储方式为一个外围定长数组的元素是指向对应动态数组的基地址的指针。这一回，我们需要把这样的指针给消去。然而，仅仅是为什么要消去就是一个很复杂的问题，复杂到完全不能直接回答。因此，首先我需要针对 CPU 访问内存数据的过程外加上程序的局部性原理这两个基础的背景知识进行讲解。
这其实涉及到概率问题，计算机中在短时间内存在重复访问某些数据或者某些内存位置的情况，而访问其他数据或者内存的次数较少，那对于常访问的数据访问概率就高，其他数据概率就低。对于概率高的数据可以集中在一片区域，并且访问的速度很快，而其他的数据就集中在速度较慢的区域。很常见的应用就是存储金字塔，越往上速度越快，存储的数据越少
Vuex 是针对 Vue2 来设计的，因为 option API 本身有很多缺点，所以 Vuex 只好做各种补丁弥补这些缺点，于是变得比较“复杂”。
在写面试题系列文章中，多次涉及到JVM的内存分布情况，以及方法执行的过程中局部变量的存储变化情况。比如，在此前已经讲解过字符串常量池的初始化及使用情况。
SRAM 贵，稳定，集成度低，用于高速缓存存储器 DRAM 较便宜，不稳定，集成度高，需要定时重新读写和纠错码，用于主存和帧缓冲区 DRAM 的存储单元（超单元）以二元阵列排列而不是线性排列，这样可以节省管脚。请求某个超单元先发送行，此时会将行缓存到内部行缓冲区；然后发送列，此时将该行该列的超单元数据返回给请求者。传统的 DRAM 会将剩余的数据丢掉，而 FPM DRAM会缓存整行。这两种DRAM早就已经停产了，现在主流是 DDR3/4 SDRAM。 可擦写编程器 EEPROM 掉电数据不
1.软件架构风格 描述特定软件系统组织方式的惯用模式。组织方式描述了系统的组成构 件和这些构件的组织方式，惯用模式则反映众多系统共有的结构和语义。 1.1 主程序-子程序架构风格 所有的计算构件作为子程序协作工作，并由一个主程序顺序地调用这些子程序，构件通过共享存储区交换数据 1.2 管道-过滤器架构 每个构件都有一组输入和输出，构件接受数据输入，经过内部处理，然后产生数据输出。这里的构件称为过滤器，构件之间的连接件称为数据流传输的管道。 2.集中式数据架构 是由一个处理器、与它相关
ECS在游戏里的运用，最初是用来解决预测和回放的问题。但是由于面向数据的编程结构，天然符合了现代CPU的编程思想，所以目前UnityECS主要还是推动展现性能方面的优势。那么ECS是如何提升程序性能的呢？最重要的其实就是CPU的缓存命中。讲CPU命中之前，我们先说说CPU的一些基础知识。
本文介绍了Java基础面试题，包括Java的内存模型、垃圾回收算法、类加载机制、接口和抽象类、线程池、异常处理、多线程以及Spring MVC框架等Java开发人员面试中常见的问题和解决方案。
这是毛主席《十六字令三首》的第二首，描述了在云贵高原和横断山区，极高的落差让山间的江流拥有万马奔腾般的速度和力量，而奔腾的江流又将地貌切割成了雄浑的山脉。
CPU 缓存、浏览器缓存、CDN 缓存、DNS 缓存、内存缓存、 Redis 缓存等，它们都是将数据缓存在离使用者更近的地方，或者读取速度更快的存储介质中，通过空间换时间的方式实现性能优化的。
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