那些让你对计算机有更深理解的基础知识,快来看看吧
本文着重介绍计算机基础知识,知道这些知识后,会让你对计算机有更深的理解。
信息的表示和处理
计算机如何表示整数:有符号数和无符号数,尤其是如何用补码表示负数,数字的取值范围。
计算机如何表示浮点数,为什么小数的二进制表示法只能近似表示十进制小数。
数值的转换、移位
这几点非常重要,因为几乎所有的编程语言都有数据类型,而最基本数据类型必然包括整数和浮点数。
搞不清这些表示和运算,在编程中就会遇到一些稀奇古怪的问题。
从汇编层面理解程序的执行
顺序、分支、循环、函数调用、数组、结构体等在汇编层面是怎么实现的,寄存器和内存是怎么使用的。
理解了这些其实也就理解了冯诺依曼计算机体系结构,这是计算机学科一个基础性的东西。
知道程序在底层是怎么运转的, 对于学习各种虚拟机有很大的帮助,比如JVM,它要解析执行的是字节码,字节码本质上要表达的就是这些东西,只不过有所扩展。
理解了栈帧,就能理解函数调用的本质,递归,以及尾递归的实现。还有安全相关的概念,如缓冲区溢出这个臭名卓著的漏洞及其防范办法。
进程和线程
程序员必备的知识,不了解这个,简直是无法编程。
需要掌握进程的地址空间,代码在哪里,堆在哪里,栈在哪里。
要准确理解进程和线程之间的关系,为什么说进程是拥有资源的基本单位, 线程是CPU调度的基本单位?
进程切换和线程切换之间的区别和联系。
他们是如何创建,执行,有哪些状态,状态之间的转换。 由此会涉及到并发和并行,线程之间的竞争和合作。
锁的本质(硬件层面),乐观锁,悲观锁,死锁等问题。
线程的实现方式,用户级线程和内核级线程的对应方式。
在编程的过程中,有些知识点会直接使用,如多线程编程,锁。 还有一些概念能用到很多地方,例如CAS,不仅仅是编程语言的概念,还能在更新数据库时使用。再比如你理解了线程的实现方式,迅速就能掌握go语言中并发的手段:goroutine。
存储器的层次结构
Tomcat用了多线程执行请求,Redis用了单线程来处理请求,Node.js也用了单线程来,这是为什么? 秘密都在存储器的层次结构。
人类制造的计算机设备之间有着巨大的速度差异:
总之,CPU超级快,内存比较快,硬盘非常慢,网络更慢, 这个速度差异是IT行业的一个核心问题,人类想了很多办法试图去弥补这个差异:多线程,缓存,异步,多路复用,硬件层面的DMA。
记着下面这张图,每当你遇到某个软件的特性的时候,想一想和它有什么关系:
数据结构和算法
它的重要性我罗嗦过很多次了,不用再重复了, 我就举个最简单的例子: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优化查询,对吧?
计算机网络
现在的程序基本上都是网络程序, 所以这也是一个必备的基础知识,学习计算机网络的一大好处就是和工作直接相关,能直接使用,比较有动力。
HTTP协议肯定跑不掉,TCP,UDP也得会,尤其是TCP可靠传输的原理:如何在一个不可靠的网络中进行可靠的传输, 这是无数前辈总结的经验,一定得掌握。
要理解什么是通信协议,也许某一天你自己就需要定制一个协议来传输数据。
分组交换是什么意思? 协议分层的本质是什么? 什么叫无状态的协议?
Socket相关的编程更是重点,尤其是涉及到服务器端高并发的时候,如何维持和处理这些海量的socket, epoll等技术就得上场了。
还有非常重要的HTTPs的基本原理,也是网络安全的精华所在:对称加密,非对称加密,消息摘要,数字证书,中间人攻击。
数据库
不多说,关系模型、范式、SQL、索引、事务等知识都得掌握,尤其是要了解他们的实现方式。
分布式的基础知识
这些已经偏向应用层面了,但是现在很多系统都是分布式的了,分布式就变成了一种基础知识。
系统通信:RPC, 消息队列等
负载均衡的原理
CAP原理,BASE原理,幂等性,一致性模型(强一致性,最终一致性.....)和相关协议(两阶段提交,Raft,Paxos......)
数据分片:取模算法,一致性Hash,虚拟桶
基本的设计思想
下面这几种设计思想对我影响很大,需要大家特别注意。但是掌握起来却很不容易,需要在实践中不断地体会:
正交:各个概念之间可以独立变化
抽象:抛弃细节,找到本质和共性
《深入理解计算机系统》一书中提到:“指令集是对CPU的抽象, 文件是对输入/输出设备的抽象, 虚拟存储器是对程序存储的抽象, 进程是对一个正在运行的程序的抽象, 而虚拟机是对整个计算机(包括操作系统、处理器和程序)的抽象。如果你对这句话透彻理解了,说明对计算机系统的认识已经很深刻了。
分层:我只想和我的邻居打交道, 如网络协议,Web应用开发。
分而治之:大事化小,小事化了,架构设计必备。
关键点来了,怎么学习呢?
我原来的方式是先看书,看了很多书,数据结构,操作系统,汇编,网络...... 这种办法的最大问题就是枯燥(嗯,那时候还没有码农翻身这样用故事讲解技术的文章)。
理论多,实践少,很多知识点体会不深, 等到参与的项目多了,Coding多了,这些知识点才慢慢地鲜活起来。
一种更加有效的办法是从工作中用到的知识点出发,从这个知识点向外扩展,由点到线,由线到面,然后让各个层次都连接起来,形成一个立体的网络。
切记,学习是一个螺旋上升的过程,想要上升就得深度思考,多问几个为什么。
比如工作中用到了Redis,你在学习过程中发现这个Redis用了单线程来处理读写请求,为什么要这么做? 对于成千上万的请求它是如何处理的? 然后再联想一下别的软件:Tomcat为什么不这么干? 想回答这些问题,需要发掘很多基础知识。
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