那些讓你起飛的計算機基礎知識
- 資訊的表示和處理
計算機如何表示整數：有符號數和無符號數，尤其是如何用補碼錶示負數，數字的取值範圍。
計算機如何表示浮點數，為什麼小數的二進位制表示法只能近似表示十進位制小數。
數值的轉換、移位
這幾點非常重要，因為幾乎所有的程式語言都有資料型別，而最基本資料型別必然包括整數和浮點數。
搞不清這些表示和運算，在程式設計中就會遇到一些稀奇古怪的問題。
- 從彙編層面理解程式的執行
順序、分支、迴圈、函式呼叫、陣列、結構體等在彙編層面是怎麼實現的，暫存器和記憶體是怎麼使用的。
理解了這些其實也就理解了馮諾依曼計算機體系結構，這是計算機學科一個基礎性的東西。
知道程式在底層是怎麼運轉的， 對於學習各種虛擬機器有很大的幫助，比如JVM，它要解析執行的是位元組碼，位元組碼本質上要表達的就是這些東西，只不過有所擴充套件。
理解了棧幀，就能理解函式呼叫的本質，遞迴，以及尾遞迴的實現。還有安全相關的概念，如緩衝區溢位這個臭名卓著的漏洞及其防範辦法。
- 程序和執行緒
程式設計師必備的知識，不瞭解這個，簡直是無法程式設計。
需要掌握程序的地址空間，程式碼在哪裡，堆在哪裡，棧在哪裡。
要準確理解程序和執行緒之間的關係，為什麼說程序是擁有資源的基本單位， 執行緒是CPU排程的基本單位？
程序切換和執行緒切換之間的區別和聯絡。
他們是如何建立，執行，有哪些狀態，狀態之間的轉換。 由此會涉及到併發和並行，執行緒之間的競爭和合作。
鎖的本質（硬體層面），樂觀鎖，悲觀鎖，死鎖等問題。
執行緒的實現方式，使用者級執行緒和核心級執行緒的對應方式。
在程式設計的過程中，有些知識點會直接使用，如多執行緒程式設計，鎖。 還有一些概念能用到很多地方，例如CAS，不僅僅是程式語言的概念，還能在更新資料庫時使用。再比如你理解了執行緒的實現方式，迅速就能掌握go語言中併發的手段：goroutine。
- 儲存器的層次結構
Tomcat用了多執行緒執行請求，Redis用了單執行緒來處理請求，Node.js也用了單執行緒來，這是為什麼？ 祕密都在儲存器的層次結構。
人類製造的計算機裝置之間有著巨大的速度差異：
總之，CPU超級快，記憶體比較快，硬碟非常慢，網路更慢， 這個速度差異是IT行業的一個核心問題，人類想了很多辦法試圖去彌補這個差異：多執行緒，快取，非同步，多路複用，硬體層面的DMA。
記著下面這張圖，每當你遇到某個軟體的特性的時候，想一想和它有什麼關係：
- 資料結構和演算法
它的重要性我羅嗦過很多次了，不用再重複了， 我就舉個最簡單的例子： 理解了B+ Tree才能理解MySQL的InnoDB的索引，理解了索引才能更好地優化查詢，對吧？
- 計算機網路
現在的程式基本上都是網路程式， 所以這也是一個必備的基礎知識，學習計算機網路的一大好處就是和工作直接相關，能直接使用，比較有動力。
HTTP協議肯定跑不掉，TCP,UDP也得會，尤其是TCP可靠傳輸的原理：如何在一個不可靠的網路中進行可靠的傳輸， 這是無數前輩總結的經驗，一定得掌握。
要理解什麼是通訊協議，也許某一天你自己就需要定製一個協議來傳輸資料。
分組交換是什麼意思？ 協議分層的本質是什麼？ 什麼叫無狀態的協議？
Socket相關的程式設計更是重點，尤其是涉及到伺服器端高併發的時候，如何維持和處理這些海量的socket， epoll等技術就得上場了。
還有非常重要的HTTPs的基本原理，也是網路安全的精華所在：對稱加密，非對稱加密，訊息摘要，數字證書，中間人攻擊。
- 資料庫
不多說，關係模型、正規化、SQL、索引、事務等知識都得掌握，尤其是要了解他們的實現方式。
- 分散式的基礎知識
這些已經偏向應用層面了，但是現在很多系統都是分散式的了，分散式就變成了一種基礎知識。
系統通訊：RPC, 訊息佇列等
負載均衡的原理
CAP原理，BASE原理，冪等性，一致性模型（強一致性，最終一致性…）和相關協議(兩階段提交，Raft，Paxos…)
資料分片：取模演算法，一致性Hash，虛擬桶
- 基本的設計思想
下面這幾種設計思想對我影響很大，需要大家特別注意。但是掌握起來卻很不容易，需要在實踐中不斷地體會：
正交：各個概念之間可以獨立變化
抽象：拋棄細節，找到本質和共性
《深入理解計算機系統》一書中提到：“指令集是對CPU的抽象， 檔案是對輸入/輸出裝置的抽象， 虛擬儲存器是對程式儲存的抽象， 程序是對一個正在執行的程式的抽象， 而虛擬機器是對整個計算機（包括作業系統、處理器和程式）的抽象。 如果你對這句話透徹理解了，說明對計算機系統的認識已經很深刻了。
分層：我只想和我的鄰居打交道， 如網路協議，Web應用開發。
分而治之：大事化小，小事化了，架構設計必備。
- 關鍵點來了，怎麼學習呢？
我原來的方式是先看書，看了很多書，資料結構，作業系統，彙編，網路… 這種辦法的最大問題就是枯燥（嗯，那時候還沒有碼農翻身這樣用故事講解技術的文章）。
理論多，實踐少，很多知識點體會不深， 等到參與的專案多了，Coding多了，這些知識點才慢慢地鮮活起來。
一種更加有效的辦法是從工作中用到的知識點出發，從這個知識點向外擴充套件，由點到線，由線到面，然後讓各個層次都連線起來，形成一個立體的網路。
切記，學習是一個螺旋上升的過程，想要上升就得深度思考，多問幾個為什麼。
比如工作中用到了Redis，你在學習過程中發現這個Redis用了單執行緒來處理讀寫請求，為什麼要這麼做？ 對於成千上萬的請求它是如何處理的？ 然後再聯想一下別的軟體：Tomcat為什麼不這麼幹？ 想回答這些問題，需要發掘很多基礎知識。
這樣做的次數多了，積累到一定程度，量變就會引起質變，整個系統就被你看透了，你的知識又擴大了一圈，更多的疑問出現了…
- 轉載自微信公眾號：碼農翻身
