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计算机系统结构复习试题及答案（⾮计算）⼀．名词解释计算机系统结构：传统机器程序员所看到的计算机属性，即概念性结构与功能特性。
在计算机技术中，把这种本来存在的事物或属性，但从某种⾓度看⼜好像不存在的概念称为透明性。
系列机：由同⼀⼚家⽣产的具有相同系统结构、但具有不同组成和实现的⼀系列不同型号的计算机。
同构型多处理机系统：由多个同类型或⾄少担负同等功能的处理机组成，它们同时处理同⼀作业中能并⾏执⾏的多个任务。
堆栈型机器：CPU 中存储操作数的单元是堆栈的机器。
累加器型机器：CPU 中存储操作数的单元是累加器的机器。
通⽤寄存器型机器：CPU 中存储操作数的单元是通⽤寄存器的机器。
数据相关：考虑两条指令i 和j，i 在j 的前⾯，如果下述条件之⼀成⽴，则称指令j 与指令 i 数据相关：（1）指令j 使⽤指令i 产⽣的结果；（2）指令j 与指令k 数据相关，⽽指令k ⼜与指令i 数据相关。
定向：⽤来解决写后读冲突的。
在发⽣写后读相关的情况下，在计算结果尚未出来之前，后⾯等待使⽤该结果的指令并不见得是马上就要⽤该结果。
如果能够将该计算结果从其产⽣的地⽅直接送到其它指令需要它的地⽅，那么就可以避免停顿。
向量处理机：指令级并⾏：简称ILP。
是指指令之间存在的⼀种并⾏性，利⽤它，计算机可以并⾏执⾏两条或两条以上的指令。
指令的动态调度：是指在保持数据流和异常⾏为的情况下，通过硬件对指令执⾏顺序进⾏重新安排，以提⾼流⽔线的利⽤率且减少停顿现象。
是由硬件在程序实际运⾏时实施的。
指令的静态调度：是指依靠编译器对代码进⾏静态调度，以减少相关和冲突。
它不是在程序执⾏的过程中、⽽是在编译期间进⾏代码调度和优化的。
失效率：CPU 访存时，在⼀级存储器中找不到所需信息的概率。
失效开销：CPU 向⼆级存储器发出访问请求到把这个数据调⼊⼀级存储器所需的时间。
强制性失效：当第⼀次访问⼀个块时，该块不在Cache 中，需要从下⼀级存储器中调⼊Cache，这就是强制性失效。
cache一致性问题和解决方法作者辽宁工程技术大学摘要高速缓冲存储器一致性问题是指高速缓冲存储器中的数据必须与内存中的数据保持同步(一致) 。
多核处理器将一个以上的计算内核集成在一个处理器中，通过多个核心的并行计算技术，增强处理器计算性能。
单片多处理器结构(CMP—ChipMultiprocessor)又是该领域中备受关注的问题。
本文简要论述了CMP的多级Cache存储结构，多级结构引起了Cache一致性问题，一致性协议的选取对CMP系统的性能有重要影响。
使用何种Cache一致性模型以及它的设计方案是本文重点研究的内容。
关键词：CMP；Cache一致性；存储器；协议；替换策略Cache consistency problem and solving methodAbstract Cache consistency refers to the data in the cache memory must be synchronized with the data in memory (the same).Multi·core processor was the integration of multiple computing cores on a single processoL which improved processor computing ability through the parallelcomputing Technology of multi-coreprocessors．Single chip multi-processorarchitecture(CMP-ChipMulfiprocessor)was hot spots in this area．The CMPmulti-level Cache storage structure was briefly discussed in this paper,which led to Cache coherence problem，the selection of consistency protocol had a major impact on the performance of the CMP system．The selection of model of theCache Coherence and methods of its design will have a significant impact ofoverall design and development of CMPKey words：CMP Cache; consistency; memory; protocol; replacement strategy1引言在过去的二十年中，计算机处理器设计工艺和处理器体系结构发展迅速，计算机也能够完成所赋予它的大部分任务。
锁步核工作原理锁步核工作原理是指在计算机系统中，多个处理器或核心在进行同步运算时，需要遵循一定的规则和协议，以确保计算结果的正确性和一致性。
锁步核工作原理是现代计算机系统中的重要组成部分，对于保障系统的可靠性和性能具有重要意义。
一、锁步核工作原理的概念和原理锁步核工作原理是指在多核处理器系统中，各个核心按照同步的方式工作，即各个核心执行相同的指令序列，按照相同的时钟周期进行操作，以保证计算结果的一致性和正确性。
这种同步方式需要通过一定的协议和规则来实现，以确保各个核心之间的通信和协作。
锁步核工作原理的实现涉及到多个方面的技术，包括时钟同步、数据同步、内存同步等。
其中，时钟同步是最关键的一环，因为各个核心需要按照相同的时钟周期进行操作，才能保证计算结果的一致性。
时钟同步可以通过硬件电路或软件算法来实现，例如采用时钟同步协议（Clock Synchronization Protocol，CSP）、基于时间戳的同步算法（Timestamp-based Synchronization Algorithm，TSA）等。
数据同步是指在多核处理器系统中，各个核心之间需要共享数据，以完成某些复杂的计算任务。
为了保证数据的一致性，需要使用一种数据同步机制，例如锁定机制（Locking Mechanism）、原子操作（Atomic Operation）等。
这些机制可以确保在多个核心同时访问同一个数据时，只有一个核心能够修改数据，其他核心必须等待该核心完成操作后才能进行访问。
内存同步是指在多核处理器系统中，各个核心需要访问同一个内存地址空间，以完成某些计算任务。
为了保证内存的一致性，需要使用一种内存同步机制，例如缓存一致性协议（Cache Coherence Protocol）、内存屏障（Memory Barrier）等。
这些机制可以确保在多个核心同时访问同一个内存地址时，各个核心看到的数据是一致的。
二、锁步核工作原理的应用和优势锁步核工作原理在现代计算机系统中得到了广泛应用，特别是在高性能计算、嵌入式系统、网络通信等领域。
一．多核处理器cashe一致性 (2)二．基于无锁机制的事务存储 (3)1．事务的基本概念 (3)2．实现流程－design (4)3．缓存状态 (5)4．事务行为 (5)5. 回退机制 (6)三．TCC模型 (6)1．编程模型 (6)2．TCC系统 (7)四．ASTM (7)1．背景 (7)2．STM设计 (8)2.1. 急迫申请与懒惰申请 (8)2.2．元数据结构 (8)2.3. 间接引用对象 (8)3．基本ASTM设计 (9)五．参考文献 (10)一．多核处理器cache一致性由于后续章节要用到多处理器cashe一致性的协议，这里先简单阐述一下！维持多处理器cashe一致性的协议叫做cashe一致性协议。
而实现cashe一致性协议的关键就是要跟踪一个共享数据块的任何状态。
目前有两种协议，分别使用不同的技术来跟踪共享状态。
一种是基于目录的，一个物理内存中数据块的共享状态保存在一个位置，叫做目录。
另外一种就是snooping协议。
我们先来看看snooping协议的具体实现。
Snooping的做法是，每个cashe不仅保存着一份物理内存的拷贝，而且保存着数据块的共享状态的拷贝。
通过广播介质这些cashe可以被访问，所有的cashe控制器通过介质检测来决定自己是否拥有一份来自总线请求的数据块的拷贝。
目前多处理器普遍采用写无效协议来维持一致性的需求。
它的核心思想就是一个处理器在写数据之前必须确保它对该数据块的互斥访问。
如果一个读操作紧随一个写操作之后，由于写操作是互斥的，它在写之前必须对无效化所有该数据块在其它cashe上的拷贝，当读发生时，它获得一个读缺失而被迫去获取新的拷贝。
如果两个写操作试图对同一数据同时操作，那么只有一个获胜，获胜方使得其它处理器种的cashe拷贝无效化，其它操作要完成它的写操作必须先获得数据的新拷贝，也就是更新的数据的拷贝，因此写无效协议实际上实现了写的序列化。
实现写无效协议的关键是使用总线(bus)，或者其它的广播介质来执行无效操作。
缓存一致性协议缓存一致性协议是用于管理分布式系统中缓存节点之间数据一致性的一种机制。
在分布式系统中，为了提高数据访问的效率，通常会使用缓存来减少对于源数据节点的访问。
然而，由于分布式系统的特性，例如节点故障、网络延迟等，会导致数据在不同的缓存节点之间出现不一致的情况。
缓存一致性协议就是为了解决这个问题而设计的。
缓存一致性协议主要有两种类型：1. 强一致性协议：强一致性协议保证了所有的读操作能够返回最新的数据版本。
这种协议通常采用锁机制来实现，当一个缓存节点发生写操作时，会先获得锁，其他节点在读取该数据时，需要等待锁释放。
这样可以保证数据的一致性，但是会增加系统的复杂度和延迟。
2. 弱一致性协议：弱一致性协议允许数据在不同的缓存节点之间存在一定的时间差。
这种协议通常采用异步复制的方式，在一个节点上进行写操作后，不会立即对其他节点进行更新，而是延迟一段时间后再进行更新。
这样可以提高系统的吞吐量和响应速度，但是可能会导致数据的不一致。
在实际应用中，根据系统的需求和特性，可以选择合适的缓存一致性协议。
例如，在电子商务系统中，订单数据的一致性要求比较高，可以选择强一致性协议来保证数据的准确性；而在社交网络系统中，用户信息的一致性要求相对较低，可以选择弱一致性协议来提高系统的性能。
除了选择不同的协议之外，还可以通过其他方式来增强缓存一致性。
例如，通过增加故障检测机制，及时发现并修复节点故障，避免数据的不一致；通过增加冗余备份节点，提高节点的可用性和容错性；通过增加缓存同步机制，定期对缓存节点进行数据同步。
总之，缓存一致性协议是分布式系统中保证数据一致性的重要机制之一。
根据系统的需求和特性，可以选择合适的协议来提高系统的性能和可靠性。
但是需要注意的是，在选择协议的同时，也要考虑到系统的复杂度和延迟等因素，以便找到最合适的权衡点。
