了解一下CPU 第一篇(r4笔记第30天)

CPU可能对于我们来说是熟悉又陌生的，每天的工作基本都离不开CPU，CPU的消耗是系统负载的一个重要指标，每天都会不定时的来看看CPU的使用情况，但是对于它了解甚少。 在查找了一些资料，个人还是比较能够接受<<大规模分布式存储系统：原理解析与架构实战>>中对于CPU的描述。首先来看看书中提供的一张图。 这张图是关于经典的多CPU架构为对称多处理结构（Symmetric Multi-Processing，SMP），即在一个计算机上汇集了一组处理器，它们之间对称工作，无主次或从属关系，共享相同的物理内存及总线

直接拷贝作者的原话： SMP系统由两个CPU组成，每个CPU有两个核心（core），CPU与内存之间通过总线通信。每个核心有各自的L1d Cache（L1数据缓存）及L1i Cache（L1指令缓存），同一个CPU的多个核心共享L2以及L3缓存，另外，某些CPU还可以通过超线程技术（Hyper-Threading Tech-nology）使得一个核心具有同时执行两个线程的能力。 对于这一点可以举一个类似的例子来说明。 在awr报告中，我们总是在报告头部得到一些硬件的信息，比如下面的这一段内容来自于工作中的awr内容。

根据上面的信息，socket就是主板上插cpu的槽的数目，这个地方也代表着存在着4个物理CPU。CPUs为80代表逻辑CPU， CPUs=threads*Cores*CPU_NO,所以可以得出在每个core中，都启用了超线程，使得每个core可以同时执行两个线程。 通过linux命令我们也可以得到一些重要信息。 ************************************** CPU Physical NO: 4 CPU Processor NO: 80 CPU Core NO: cpu cores : 10 CPU model name : Intel(R) Xeon(R) CPU E7- 4870 @ 2.40GHz 我们可以推算出，每个core对应着2个线程，即 2*10*4=80 说到SMP，还有一种CPU架构为NUMA,是对SMP的扩展。每一个NUMA节点是一个SMP的结构，都会有独立的本地内存和IO槽口，如下图：

我们可以多说说CPU中的缓存机制，其中一级缓存是非常重要的，每一级缓存都是依次对上一级缓存的补充，当CPU读取数据的时候，如果在一级缓存中不存在，就会在二级缓存，依次类推，每级缓存的容量也是很有梯度的分布。每一级的缓存命中率都在80%以上。 我们在稍后的章节了解CPU的工作原理和性能相关的知识。