操作系统：（一）快速学习存储器
一、CPU
1、冯诺依曼模型
在 1945 年冯诺依曼和其他计算机科学家们提出了计算机具体实现的报告，其遵循了图灵机的设计，而且还提出用电子元件构造计算机，并约定了用二进制进行计算和存储。
最重要的是定义计算机基本结构为 5 个部分，分别是运算器、控制器、存储器、输入设备、输出设备，这 5 个部分也被称为冯诺依曼模型。
运算器、控制器是在中央处理器（CPU）里的，存储器就我们常见的内存，输入输出设备则是计算机外接的设备，比如键盘就是输入设备，显示器就是输出设备。
存储单元和输入输出设备要与中央处理器打交道的话，离不开总线。所以，它们之间的关系如下图：
1.1 内存
1.什么是内存？
内存是硬件，是用于存放数据的硬件。
程序执行前需要先放到内存中才能被CPU处理。
内存是与CPU沟通的桥梁，计算机中所有程序的运行都要依靠内存，内存对计算机的影响非常大。
主存储器，内存，内存条，内部存储器是一个东西。这很重要，不然看到后面概念都混淆。
2.内存的作用
内存，用于存放CPU中的运算数据以及硬盘等外部存储设备交换的数据。
CPU一般会把需要运算的数据调到主存中进行运算，运算完后CPU将结果再传出来。
我们的程序和数据都是存储在内存，存储的区域是线性的。
在计算机数据存储中，存储数据的基本单位是字节（byte），1 字节等于 8 位（8 bit）。每一个字节都对应一个内存地址。
内存的地址是从 0 开始编号的，然后自增排列，最后一个地址为内存总字节数 - 1，这种结构好似我们程序里的数组，所以内存的读写任何一个数据的速度都是一样的。
1.2 中央处理器（CPU）
中央处理器也就是我们常说的 CPU，32 位和 64 位 CPU 最主要区别在于一次能计算多少字节数据：
- 32 位 CPU 一次可以计算 4 个字节；
- 64 位 CPU 一次可以计算 8 个字节；
这里的 32 位和 64 位，通常称为 CPU 的位宽，代表的是 CPU 一次可以计算（运算）的数据量。
之所以 CPU 要这样设计，是为了能计算更大的数值，如果是 8 位的 CPU，那么一次只能计算 1 个字节 0~255 范围内的数值，这样就无法一次完成计算 10000 * 500 ，于是为了能一次计算大数的运算，CPU 需要支持多个 byte 一起计算，所以 CPU 位宽越大，可以计算的数值就越大，比如说 32 位 CPU 能计算的最大整数是 4294967295。
CPU 内部还有一些组件，常见的有寄存器、控制单元和逻辑运算单元等。其中，控制单元负责控制 CPU 工作，逻辑运算单元负责计算，而寄存器可以分为多种类，每种寄存器的功能又不尽相同。
寄存器是计算机中央处理器（CPU）内部的一种高速存储单元，用于临时存储数据和指令。
为什么有了内存还需要寄存器？
因为内存离 CPU 太远了，而寄存器就在 CPU 里，还紧挨着控制单元和逻辑运算单元，自然计算时速度会很快。
1.3 输入、输出设备
输入设备向计算机输入数据，计算机经过计算后，把数据输出给输出设备。期间，如果输入设备是键盘，按下按键时是需要和 CPU 进行交互的，这时就需要用到控制总线了。
2、线路位宽与 CPU 位宽（操作系统32位和64位）
数据是如何通过线路传输的呢？其实是通过操作电压，低电压表示 0，高压电压则表示 1。
如果构造了高低高这样的信号，其实就是 101 二进制数据，十进制则表示 5，如果只有一条线路，就意味着每次只能传递 1 bit 的数据，即 0 或 1，那么传输 101 这个数据，就需要 3 次才能传输完成，这样的效率非常低。
这样一位一位传输的方式，称为串行，下一个 bit 必须等待上一个 bit 传输完成才能进行传输。当然，想一次多传一些数据，增加线路即可，这时数据就可以并行传输。
为了避免低效率的串行传输的方式，线路的位宽最好一次就能访问到所有的内存地址。
CPU 想要操作「内存地址」就需要「地址总线」：
- 如果地址总线只有 1 条，那每次只能表示 「0 或 1」这两种地址，所以 CPU 能操作的内存地址最大数量为 2（2^1）个（注意，不要理解成同时能操作 2 个内存地址）；
- 如果地址总线有 2 条，那么能表示 00、01、10、11 这四种地址，所以 CPU 能操作的内存地址最大数量为 4（2^2）个。
那么，想要 CPU 操作 4G 大的内存，那么就需要 32 条地址总线，因为 2 ^ 32 = 4G。
知道了线路位宽的意义后，我们再来看看 CPU 位宽。
CPU 的位宽最好不要小于线路位宽，比如 32 位 CPU 控制 40 位宽的地址总线和数据总线的话，工作起来就会非常复杂且麻烦，所以 32 位的 CPU 最好和 32 位宽的线路搭配，因为 32 位 CPU 一次最多只能操作 32 位宽的地址总线和数据总线。
如果用 32 位 CPU 去加和两个 64 位大小的数字，就需要把这 2 个 64 位的数字分成 2 个低位 32 位数字和 2 个高位 32 位数字来计算，先加个两个低位的 32 位数字，算出进位，然后加和两个高位的 32 位数字，最后再加上进位，就能算出结果了，可以发现 32 位 CPU 并不能一次性计算出加和两个 64 位数字的结果。
对于 64 位 CPU 就可以一次性算出加和两个 64 位数字的结果，因为 64 位 CPU 可以一次读入 64 位的数字，并且 64 位 CPU 内部的逻辑运算单元也支持 64 位数字的计算。
但是并不代表 64 位 CPU 性能比 32 位 CPU 高很多，很少应用需要算超过 32 位的数字，所以如果计算的数额不超过 32 位数字的情况下，32 位和 64 位 CPU 之间没什么区别的，只有当计算超过 32 位数字的情况下，64 位的优势才能体现出来。
另外，32 位 CPU 最大只能操作 4GB 内存，就算装了 8 GB 内存条，也没用。而 64 位 CPU 寻址范围则很大，理论最大的寻址空间为 2^64（256T）
二、存储器的层次结构
层次结构介绍
计算机的两类存储器，一是外部存储器，二是内部存储器。常见的外部存储器主要是磁盘，磁盘又分为硬盘和软盘，而内部存储器就是常说的内存。
小林coding层次结构：
OS教材：
聚焦CPU内部：
我们想象中一个场景，大学期末准备考试了，你前去图书馆临时抱佛脚。那么，在看书的时候，我们的大脑会思考问题，也会记忆知识点，另外我们通常也会把常用的书放在自己的桌子上，当我们要找一本不常用的书，则会去图书馆的书架找。
我们可以把 CPU 比喻成我们的大脑，大脑正在思考的东西，就好比 CPU 中的寄存器，处理速度是最快的，但是能存储的数据也是最少的，毕竟我们也不能一下同时思考太多的事情，除非你练过。
我们大脑中的记忆，就好比 CPU Cache，中文称为 CPU 高速缓存，处理速度相比寄存器慢了一点，但是能存储的数据也稍微多了一些。
CPU Cache 通常会分为 L1、L2、L3 三层，其中 L1 Cache 通常分成「数据缓存」和「指令缓存」，L1 是距离 CPU 最近的，因此它比 L2、L3 的读写速度都快、存储空间都小。我们大脑中短期记忆，就好比 L1 Cache，而长期记忆就好比 L2/L3 Cache。
寄存器和 CPU Cache 都是在 CPU 内部，跟 CPU 挨着很近，因此它们的读写速度都相当的快，但是能存储的数据很少，毕竟 CPU 就这么丁点大。
聚焦CPU外部：
知道 CPU 内部的存储器的层次分布，我们放眼看看 CPU 外部的存储器。
当我们大脑记忆中没有资料的时候，可以从书桌或书架上拿书来阅读，那我们桌子上的书，就好比内存，我们虽然可以一伸手就可以拿到，但读写速度肯定远慢于寄存器，那图书馆书架上的书，就好比硬盘，能存储的数据非常大，但是读写速度相比内存差好几个数量级，更别说跟寄存器的差距了。
硬盘有如下的内容：
机械硬盘（HDD）
机械硬盘是计算机中的一种数据存储设备，它使用旋转的盘片和移动的磁头来读写数据。机械硬盘通常比固态硬盘容量更大，价格更便宜，但是速度相对较慢，且比较容易受到机械损伤的影响。机械硬盘通常用于存储大量数据和长期存储。
固态硬盘（SSD）
固态硬盘是一种新型的数据存储设备，它使用闪存芯片来读写数据。固态硬盘比机械硬盘速度更快，能够更快地启动计算机和打开文件，且比较抗震抗摔，寿命也更长。但是，固态硬盘价格相对较高，容量相对较小。
在第一节介绍内存的时候，曾说内存就是主存，但是严格的说，内存包括主存(内存条,基于DRAM)与高速缓存(Cache,基于SRAM)两部分。
总结：
1. CPU的寄存器
定义与功能
寄存器是CPU内部的高速存储单元，用于暂时存储CPU运算过程中的数据和指令。
它们具有极快的访问速度，能够减少CPU对内存的访问次数，提高程序执行效率。
2. 内存
定义与功能
内存（RAM，随机存取存储器）是计算机系统中用于存储数据和程序的临时存储器。
提供了较大的存储容量，但相对于CPU的访问速度较慢。
与CPU的关系
CPU通过内存总线与内存进行通信，以读取和写入数据。
当CPU需要执行程序时，它会从内存中读取指令和数据到寄存器中进行处理。
3. 高速缓存（Cache）
定义与功能
高速缓存是位于CPU和内存之间的一种存储器层次结构，用于存储CPU频繁访问的数据和指令。
它通过减少CPU对内存的访问次数来提高计算机系统的性能。
多级缓存结构
通常包括L1、L2、L3等多级缓存，其中L1缓存距离CPU最近且速度最快，L2、L3缓存则更大但速度稍慢。
这种多级缓存结构旨在利用容量、速度和成本之间的平衡，以提供更好的性能。
4. 寄存器、内存与高速缓存之间的联系
数据传输
当CPU执行程序时，它会从内存中读取指令和数据到寄存器中进行处理。
如果这些指令和数据已经存储在高速缓存中，则CPU可以直接从缓存中读取，减少了对内存的访问次数。
性能提升
寄存器和高速缓存的存在大大提高了CPU的数据访问速度，从而提升了计算机系统的整体性能。
它们通过减少CPU对内存的依赖，降低了内存访问的延迟和能耗。
协同工作
寄存器、内存和高速缓存之间通过复杂的协同工作机制，共同支持CPU的高效运行。
寄存器提供快速的数据访问能力，高速缓存减少了对内存的访问次数，而内存则提供了较大的存储容量以支持复杂的程序和数据结构。
