从今天开始看《并发编程的艺术》，然后留下学习的笔记，是学习，是提问，是散发思维，是形成自己的知识体系。抱着学习研究的态度，去学习这本书，去深挖一门技术。看完一遍，还有一遍，如此反复。发布出来是因为，技术需要交流，如果我有写错的地方，希望朋友们可以狠狠批评，我认真改过。好，废话不多说，马上开始头脑风暴。

上下文切换，时间片，线程调度算法

1 什么是上下文切换，上下文切换的原理是什么？

1.1 cpu调度算法干了什么？

在操作系统层面，有一个概念叫模式切换，从用户态到内核态，或者从内核态到用户态。一般上下文切换指的是进程上下文切换，或者线程上下文切换。因为进程运行过程当中，会产生，局部变量，进程的方法栈，当cpu调度系统，从一个时间片切换到另一个有效的时间片时，会保存现场数据（上下文数据），局部变量表，程序运行到哪一行，进入PC（程序计数器）等一些数据到内核进程的堆栈中。 实际上，是因为cpu内部有一个计数器，当计数器倒计时到0，那么代表时间片用完了，这个时候，会产生一个中断去触发，cpu调度算法，去重新分配时间片给在就绪队列中的进程。如此循环往复。

1.2 CPU内部的MMU干了什么？

1.2.1首先MMU的主要功能是什么？

• 地址转换
• 权限管理
• 交换分区
  首先引入两个概念，虚拟地址(VA)和物理地址(Virtual Address , Physical Address)。如果处理器没有MMU，或者有MMU但没有启用，CPU执行单元发出的内存地址将直接传到芯片引脚上，被内存芯片（以下称为物理内存，以便与虚拟内存区分）接收，这称为物理地址（Physical Address，以下简称PA）如果处理器启用了MMU，CPU执行单元发出的虚拟地址将被MMU映射转换成PA。那么中间肯定有一个像对照表一样的东西，从VA到PA。如果是32位处理器，那么他的地址总线是32位的，那么代表他的寻址能力是4G。但是实际上，这个表是存在于CPU内部一个叫TLB（Translation Lookaside Buffer 一般叫页表缓存，这个是页表缓存，就有命中hit和miss，在物理内存的内核区域还有完整的页表）结构如下图所示：
  image.png

那么他不可能是这么大的一个表，肯定空间不够。那他如何寻址？
答案是通过将内存分页。通过页帧号+页内偏移来寻址，一般32位处理器是一页32KB。寻址方式 如下图。

image.png

然后回到原先的问题，MMU干了什么？在进程切换的时候，这里他要清空一些TLB中的映射条目，因为从一个虚拟地址空间到另外一个地址空间。有些条目，已经失效了。但是内核进程由于被用户进程锁共享，一直在内存的某个区域不动，所以这部分的话，不需要刷新。cpu缓存中的数据，也要被清空，设置为invaliad。这就导致，进程切换的时候，很多东西都是未命中，需要重新加载。切换时图片如下所示：

image.png

2 疑问？

什么时候会触发上下文切换？ （这里的疑问？？）是和进程一样的吧，时间片到了我的猜测，只有在系统时钟周期到了，或者由于中断，陷入内核态，才会触发调度算法。
《并发编程的艺术》书中显示：
多线程竞争锁时，会引起上下文切换

3 如何减少上下文切换

• CAS，无锁并发编程。
• CLH 队列，采用唤醒传递机制 ,避免大量线程同时唤醒，引起一个惊群效应
• 分段锁，或者锁的离散化 ，就像jdk1.7 的ConcurrentHashMap .采用更强的离散函数。
• 在一定量的任务前提下，合理使用线程池。使得在用的线程得到更大程度的利用。比如工作窃取fork/join ，线程的重复利用。虽然说本身并不能减少上下文切换，但是参数上下文切换的线程少了，那就间接的减少了上下文切换。
• 协程。

3.1 协程是什么？

线程不同状态之间的转化是谁来实现的呢？是JVM吗？
并不是。JVM需要通过操作系统内核中的TCB（Thread Control Block）模块来改变线程的状态，这一过程需要耗费一定的CPU资源。
多线程编程的耗性能操作：

• 同步锁
• 线程的状态切换
• 线程的上下文切换
  但是，协程大大减少了上面所涉及的性能消耗。
  协程，英文Coroutines，是一种比线程更加轻量级的存在。
  协程不是被操作系统内核所管理，而完全是由程序所控制（也就是在用户态执行）。
  这样带来的好处就是性能得到了很大的提升，不会像线程切换那样消耗资源。

3.2 协程的应用

• Python语言
  python可以通过 yield/send 的方式实现协程。在python 3.5以后，async/await 成为了更好的替代方案。
• Go语言
  Go语言对协程的实现非常强大而简洁，可以轻松创建成百上千个协程并发执行。