記憶體連貫性，快取一致性何同步
現代作業系統中，程式執行效能和記憶體，快取密不可分，在多工排程系統下，多程序/多執行緒並行執行相互不干擾，既保證高效能，又要確保系統能夠按照預定的程式設計語義，保持記憶體和快取的連貫性和一致性，本章對問題的描述和解決辦法進行了詳細探討，對於應用程式開發者而言，理解程式語言提供的多執行緒/多程序同步程式設計介面也是有很大幫助的。
原文https://www.slidestalk.com/s/Memory_Consistency_Cache_Coherence_and_Synchronization
掃碼關注示說網公眾號 檢視活動與加群
相關推薦
記憶體連貫性，快取一致性何同步
現代作業系統中，程式執行效能和記憶體，快取密不可分，在多工排程系統下，多程序/多執行緒並行執行相互不干擾，既保證高效能，又要確保系統能夠按照預定的程式設計語義，保持記憶體和快取的連貫性和一致性，本章對問題的描述和解決辦法進行了詳細探討，對於應用程式開發者而言，理
記憶體模型如何解決快取一致性問題
前言 我們都知道，由於CPU和主存的處理速度上存在一定差別，為了匹配這種差距，提升計算機能力，人們在CPU和主存之間增加了多層快取記憶體。每個CPU會有L1、L2甚至L3快取，在多核計算機中會有多個CPU，那麼就會存在多套快取，那麼這多套快取之間的資料就可能出
5 分鐘快速學習，快取一致性優化方案！
快取操作 讀快取 讀快取可以分為兩種情況命中（cache hit）和未命中（cache miss）： 快取命中 首先從快取中獲取資料 將快取中的資料返回 快取未命中 首先從快取中獲取資料 此時快取未命中，從資料庫獲取資料 將資料寫入快取 返回資料 讀快取的的處理由快取中有沒有資料？ 決定，如果快取中有
談談資料庫，快取一致性
幾年前，我在看部落格的時候，看到有一篇部落格的標題就是關於資料庫，快取一致性的，不以為然，直接跳過去了，心想，這麼簡單的問題還討論個鬼啊。這種想法持續了很久，直到某天，我看到越來越多的人都在討論資料庫，快取一致性的問題，才好好的看了下部落格，才發現原來資料庫，快取一致性真不是一個簡單的問題。今天我也來談談資料
redis資料一致性，開發中關於快取和資料同步問題
在開發中出現很多關於快取和資料共存問題，本小G網上翻閱cache aside pattern 一些資料，加上專案體驗寫下 寫下這一小簡，大家一塊來探討： 使用場景：在使用redis來做資料快取，減輕資料壓力和速度，但是有一個問題就是快取和my
記憶體佔用過高，快取不釋放導致宕機處理方案
故障現象： 1、某分行部署的某臺伺服器記憶體佔用過高,導致宕機； 2、程式碼層面檢查暫未發現問題，伺服器硬重啟持續一段時間後（3-5天）再次佔滿。 發現問題： 趕往現場後進行檢查，當時是一切正常的，今有DB2程序佔用18%，在正常範圍內； 在crontab 中發現有兩個指
計算機儲存結構分析（暫存器，記憶體，快取，硬碟）
前言 一個計算機包含多種儲存器比如：暫存器、快取記憶體、記憶體、硬碟、光碟等，為啥有這麼多種儲存方式，對於不太瞭解的人，總是覺得雲裡霧裡的，搞不明白原因。
記憶體模型是怎麼解決快取一致性問題的？
我們在文章中提到過，由於CPU和主存的處理速度上存在一定差別，為了匹配這種差距，提升計算機能力，人們在CPU和主存之間增加了多層快取記憶體。每個CPU會有L1、L2甚至L3快取，在多核計算機中會有多個CPU，那麼就會存在多套快取，那麼這多套快取之間的資料就可能
記憶體模型是怎麼解決快取一致性的
我們在文章中提到過，由於CPU和主存的處理速度上存在一定差別，為了匹配這種差距，提升計算機能力，人們在CPU和主存之間增加了多層快取記憶體。每個CPU會有L1、L2甚至L3快取，在多核計算機中會有多個CPU，那麼就會存在多套快取，那麼這多套快取之間的資料就可能出現不一
高併發下的快取一致性，併發，穿透問題
快取在高併發場景下的常見問題 快取一致性問題 當資料時效性要求很高的時候，需要保證快取中的資料與資料庫中的保持一致，而且需要保證快取節點和副本中的資料也要保持一致，不能出現差異現象。這樣就比較依賴快取的過期和更新策略。一般會在資料庫發生更改的時候，主動更
淺談快取一致性原則和Java記憶體模型（JMM）
Java記憶體模型（JMM）是一個概念模型，底層是計算機的暫存器、快取記憶體、主記憶體和CPU等。 多處理器環境下，共享資料的互動硬體裝置之間的關係： JMM: 從以上兩張圖中，談一談以下幾個概念： 1.快取一致性協議（MESI）： 由於每個處
順序性，一致性，原子性：現代多核體系結構與原子操作·CAS與自旋鎖·自旋鎖與併發程式設計的原語·語句原子性和程式設計邏輯的原子性·行鎖與資料庫事務原子性·binlog與資料庫同
順序性： 亂序執行·邏輯正確性 現代體系結構的每一個核的指令流水是亂序執行的，但是他能夠保證其執行效果正確，即等同於順序執行。 不過這帶來的問題是對於一個核在主觀上它的執行狀態最終保證正確，但是對於別的核，如果在某一箇中間時間點需要觀察它呢？看到的是一個不正確的
Java 高併發第二階段實戰---高併發設計模式，記憶體模型，CPU一致性協議，volatile關鍵字剖析
汪文君高併發程式設計第二階段01講-課程大綱及主要內容介紹. 汪文君高併發程式設計第二階段02講-介紹四種Singleton方式的優缺點在多執行緒情況下. 汪文君高併發程式設計第二階段03講-介紹三種高效優雅的Singleton實現方式. 汪文君高併發程式設計第二階段04講-多執行緒的休息室WaitSet詳細
shmget 共享記憶體 同步讀寫檔案一個程序寫，多個程序讀，讀和寫同步，邊寫邊讀
首先，看看老大給我的任務：實現一個模組間的記憶體管理庫， 實現以下功能 1、該記憶體庫通訊的資料量不確定， 最大5Mbit/s 2、該記憶體庫用於模組間的資料互動 3、該記憶體庫只允許一個模組寫入， 但可多個模組讀取， 但需要各個讀取模組沒有任何相互干擾， 比如一個模組
DevOps，關於一致性(C)、可用性(A)和距離(D)的表達！
談起DevOps，涉及到的東西太多，有文化，有工具、有架構、有組織、有思維、有過程、有度量等。之前看了一個DevOps模型，它從持續交付的過程來看，包含原始碼管理，持續整合、持續測試等等，涉及到的點大概有十幾項。 最近我們（優維）和又拍雲一起搞了次小範圍私享會，為了保證效果，我們都是控制了人群的數量
【fifan的專欄】夫君子之行，靜以修身，儉以養德。非淡泊無以明志，非寧靜無以致遠。夫學須靜也，才須學也，非學無以廣才，非志無以成學。淫慢則不能勵精，險躁則不能治性。年與時馳，意與日去，遂成枯落，多不接世，悲守窮廬，將復何及！
夫君子之行，靜以修身，儉以養德。非淡泊無以明志，非寧靜無以致遠。夫學須靜也，才須學也，非學無以廣才，非志無以成學。淫慢則不能勵精，險躁則不能治性。年與時馳，意與日去，遂成枯落，多不接世，悲守窮廬，將復...
如何保證訊息佇列的高可用和冪等性以及資料丟失，順序一致性
如何保證訊息佇列的高可用和冪等性以及資料丟失，順序一致性 <!-- more --> RabbitMQ的高可用性 RabbitMQ是比較有代表性的，因為是基於主從做高可用性的，我們就以他為例子講解第一種MQ的高可用性怎麼實現。 rabbitmq有三種模式： 單機模式 普通叢集模
資料一致性-分割槽可用性-效能——多副本強同步資料庫系統實現之我見
新浪微博：@何_登成 1背景 1 5總結 10 背景 最近，@阿里正祥（陽老師）發了上面的一條微博，誰知一石激起千層浪，國內各路資料庫領域的朋友在此條微博上發散出無數新的話題，爭吵有之，激辯有之，抨擊有之，不一而足。總體來說，大家重
Android 一鍵清理記憶體，快取，檔案程式碼
一鍵清理工具類:主要清理 1.系統的記憶體 2.App的快取 3.系統的臨時檔案 .apk .log .tmp .temp .back package com.hitv.process; import java.io.BufferedReader; im
redis應用實戰(快取一致性，快取雪崩)
對於讀多寫少的高併發場景，我們會經常使用快取來進行優化。比如說支付的餘額展示功能，實際上99%的時候 都是查詢，1%的請求是變更（除非是土豪，每秒鐘都有收入在不斷更改餘額），所以，我們在這樣的場景下，可 以加入快取，使用者->餘額 Redis快取與資料一致性問題