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目录

零：Java的发展背景介绍

一：EE的概念

二：计算机的构成

1：CUP

（1）CPU的计算单元

（2）架构和指令集

（3）CPU的核心

①多核cpu和并发编程：

②超线程技术：

③大小核技术：

（4）CPU的频率

（5）CPU的指令

①寄存器的概念：

②模拟cpu执行指令的过程

③：总结CPU是如何计算的

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零：Java的发展背景介绍

1：9几年，java之父詹姆斯想做一个面包机，当时流行的编程语言是c++，因为门槛比较高，团队里的新人上手慢，詹姆斯就简化了c++的代码，做出了java语言，后来面包机没搞成，java这一套编程语言却流传下来了

2：后来互联网兴起，人们从网页获取信息，网站开发成了热门，java就衍生出了一种技术applet，这是一种让java代码在浏览器上运行的技术，能够控制网页和用户之间的交互

3：同期微软的windows也崛起，当时主流浏览器是网景Netspace，windows的崛起让IE浏览器取代了网景，微软想让VBScript在IE上取代Java的前端开发位置，但是却成全了JAVAScript（跟java没啥关系，只是名字），JavaScript也一直为前端霸主之一流传到现在（现在微软下的TS市场份额超过了JavaScript），但是Java只好另寻出路

4：进军服务器后端开发领域（当时后端是Linux的天下），当年后端开发网站服务器首选PHP（世界上最好的编程语言，官网上这么写的，叠甲！！），用到的技术栈是LAMP（Linux，Apache，MySQL，PHP）,Java就参考PHP搞了一个JSP，Java凭借JSP就站稳了

微软则是仿照开发了一个叫ASP。

①随着网站规模变大，PHP招架不住了，（PHP是把代码嵌入到html中），这种方式耦合性非常高，所以规模变大就出问题了

②JSP同样也是，这时Java中出现了Spring（是一系列用于构建后端服务器的相关工具组件），把前端和后端解耦合了，即分开开发，这种方式把界面和逻辑分开，界面只由前端这些技术来构建，逻辑用其他语言来开发服务器，服务器只给界面提供数据，并不干预界面是什么样子的。

5：进军移动端应用开发，在00年，手机上的很多游戏都是Java开发的，用到的技术是J2ME，像贪吃蛇啥的，进游戏的界面会有个咖啡杯的logo

①：07年水果发布，12年安卓崛起，水果用的开发语言是Objective-C，生态非常封闭，相对安卓生态更加开放（是一个开源的操作系统），后来java就成了谷歌（安卓）力推的开发编程语言，

                                                                                                                                                                          

一：EE的概念

JavaEE就是java开发网站后端用到的一系列的技术栈

前端：通俗简单的讲就是我们现在在浏览器上看到的网页界面

后端：简单理解就是服务器，数据库等

学习的六个方面

1：操作系统基础

2：多线程

3：文件操作

4：网络编程

5：网络原理

6：jvm

二：计算机的构成

（1）计算机  =  软件  +  硬件

输入设备：鼠标，键盘，麦克风

输出设备：显示器，音响，耳机

既是输入也是输出：触摸屏，网卡

1：CUP

引入：CPU人类科技巅峰之作

（1）CPU的计算单元

cpu的计算单元非常的小，是通过光刻机在硅晶片上雕刻电路，想要提高cpu的算力，就得提高cpu计算单元的集成程度，就需要更高精度的光刻机，目前我国这一领域还是处于被卡脖子的一个阶段，且看诸君了！！

（2）架构和指令集

①cpu的设计方式有很多种，这就是架构，每种架构方式都有不同的“指令集”；

   intel  和   AMD  搞的CPU是同一种架构——x86

高通、苹果搞得是另外一套架构——ARM（低功耗高续航，但性能略逊色于x86）

②指令集：我们说的编程，就是通过编程语言写出来一些逻辑，这些逻辑最终被转换成cpu能够识别的“指令”（机器语言）最终执行。

③编程语言一般分为三种：机器语言，汇编语言，高级语言

④软件开发：我们所说的软件开发并不局限于图形化界面，而一个软件难易程度也跟图形化界面没有关系，软件开发说的是通过一些代码解决问题，如何写出一个软件就需要程序员具有相当高的内功和外功了

（3）CPU的核心

引入：上面说到，cpu的算力跟它的计算单元有关，计算单元越小，它的集成程度越高，算力越强，那么这玩意可以无限小吗？显然不行，涉及到量子力学了，原来的那一套逻辑就行不通了，那么没有办法了吗？no~no~no~

①多核cpu和并发编程：

让一个cpu上具有多个“核心”，每一个核心都是一个完整的cpu，例如8核CPU：我们把要处理的一个大任务合理拆分成8个小任务，交给每一个核心去处理，此时大大提升了效率，这就是（并发编程）。当然仅靠核心是不足以完成这一任务的，还需要通过软件的配合

②超线程技术：

在cpu多核的基础上还能不能继续提升呢？可以的！在超线程技术的支持下，我们把一个“核心”当成两个来用，即如果是八核cpu，一个核心为两份劳动力，那我们就拥有了16份劳动力（一个核心干两个人的活）。（赤裸裸的剥削QwQ！！）

③大小核技术：

那还能提升吗？yes，后来intel搞出来个大小核技术，就是把一个核心分为两份（一份次大核心，一份次小核心），次大核心带有超线程技术（一个顶俩），次小核心不带超线程技术（一个顶一个）。

（4）CPU的频率

引入：由上提问，那是不是cpu的核心越多，算力就越强呢？不一定，cpu的算力还跟cpu的频率有关，频率是描述每秒钟cpu核心工作处理的次数，一般是按亿为单位的

①超睿频技术

cpu核心的频率是随当前任务的多少而动态变化的，即频率大小是有一个区间的，基础频率（下限）——最大睿频（上限）

注：除此之外还有很多指标可以衡量cpu的性能

（5）CPU的指令

①寄存器的概念：

寄存器是CPU上的存储数据的单元，因为cpu自身能存储的数据不多，所以cpu计算的很多中间结果就可以先放到寄存器当中（随放随取），等要用的时候再拿出来，寄存器的读写速度非常快，比内存能高出3~5个数量级

解释：RAM内存，opcode操作码

②模拟cpu执行指令的过程

步骤一：假设从0号地址开始

数据四位一分   0010     1110（14）

0010（opcode）对应的指令是LOAD_A,从内存的指定地址加载到A寄存器当中

1110（14）地址对应的数据是0000 0011，也就是（放）A寄存器中：0000  0011

步骤二：光标下移到了地址1执行                                 同理（放）B寄存器中：0000  1110

步骤三：继续光标下移到了地址2 （计算两个制定寄存器中数据的和并放到第二个寄存器当中）

步骤四：

③：总结CPU是如何计算的

例如：上述步骤三  3 + 14 = 17；

第一步：CPU从内存读取指令，并存放至寄存器当中（读取指令非常耗时，比CPU执行计算开销大很多，因此CPU引入了缓存，流水线等技术来进行优化，下面会详细讲到）

第二步：CPU解析指令，需要用到指令表，不同的cpu架构有不同的指令表，指令表是写死到cpu中的，cpu很容易识别出来

第三步：CPU执行指令，执行过程中，指令可能会带有一些操作数，不同的操作数的额含义有所不同，

总结：指令，是内存当中的一段数据，我们写好的代码编译后，转化成cpu能够读懂的机器语言（指令），经过操作系统加载到内存当中，然后cpu从内存中读取数据才能执行

（我们把想法通过编程编译，转化成cpu能够识别的指令，操作系统把指令存储到内存，cpu读内存的指令到寄存器，cpu根据指令表解析寄存器中的指令，最后执行）

注：寄存器只是用来存放一些中间结果的一个地方，CPU只从内存当中读取数据和指令，读完之后根据指令表，CPU开始解析指令，最后执行指令

（简单理解：读、解析、执行）

（6）CPU的缓存和流水线

①背景引入：冯诺依曼体系

在当年，冯大佬提出的冯诺依曼体系的精髓就在于:将“执行”和“存储”分开，即“解耦合”，这在计算机设计之初，大大降低了硬件的成本，当时cpu执行“指令”的速度，和从存储器（分为内存和外存）中读取指令的速度差不多。

但是随着时代的发展，硬件越来越NB，cpu执行的速度大大超过了从存储器中读取指令的速度，所以，就提出了一种“缓存”的机制来解决这个问题

②缓存 

打个比方：（当年硬件还没发展起来的时候）有一个舞台，现在有5个演员依次要从很远的地方来舞台演出（每个演员可能需要演多场戏），一个演员演出结束后，后一个演员出发去演出（此时舞台是空闲的，因为路上耽误很多时间，这就是从存储器中读取指令成本过高的原因），走了很久终于到舞台了，以此类推

第一个演员第一场演出完了之后，可不可以让他先住在宾馆不回去，因为后面他还要继续演出。从而出现了一个东西就叫作缓存

缓存：就是将执行完毕的指令，先暂时放到缓存区中，一会还要用到的时候直接再取出来即可，速度快多了（即提升了cpu从存储器中读取指令的速度）xian

③流水线：

前面说到，一个演员演出结束后，后一个演员才出发去演出，此时舞台是空闲的，就浪费了很多资源，那么我们能不能让A演员在演出的时候下一个B演员就提前出发呢？（即A演员演出结束后，B演员刚好到舞台，无缝衔接演出）这就是流水线！！！