[操作系统]

内存

在程序中得到逻辑地址，先通过地址转换机构得到物理地址，
也就是通过查找页表找到对应的物理地址，请注意，这里有一个TLB用于加快查找页表的过程
页表中存储的是逻辑页和物理页的映射。页地址加上页内地址才是完整的地址
TLB中存储的是最近访问的页表项，如果TLB命中就停止去内存中查找页表项
如果TLB和页表都没有这个页的物理地址说明这一页没有还没加载到内存中，发生缺页中断。
得到物理地址后，先去查找cache判断这一块是否在cache中（cache中不仅包含数据块还包含了数据标记，也就是一块的地址值），如果在直接命中，
如果不在，再去内存中加载这一块到cache。

虚拟内存

TLB

地址空间：线程共享本进程的地址空间，而进程之间是独立的地址空间。
资源：线程共享本进程的资源如内存、I/O、cpu等，不利于资源的管理和保护，而进程之间的资源是独立的，能很好的进行资源管理和保护。
健壮性：多进程要比多线程健壮，一个进程崩溃后，在保护模式下不会对其他进程产生影响，但是一个线程崩溃整个进程都死掉。
执行过程：每个独立的进程有一个程序运行的入口、顺序执行序列和程序入口，执行开销大。但是线程不能独立执行，必须依存在应用程序中，由应用程序提供多个线程执行控制，执行开销小。
可并发性：
两者均可并发执行。
切换时：
进程切换时，消耗的资源大，效率高。所以涉及到频繁的切换时，使用线程要好于进程。同样如果要求同时进行并且又要共享某些变量的并发操作，只能用线程不能用进程。
其他：线程是处理器调度的基本单位，但是进程不是。

三、协程和线程的区别
协程避免了无意义的调度，由此可以提高性能，但程序员必须自己承担调度的责任。同时，协程也失去了标准线程使用多CPU的能力。
线程相对独立有自己的上下文切换受系统控制；协程相对独立有自己的上下文切换由自己控制，由当前协程切换到其他协程由当前协程来控制。

四、何时使用多进程，何时使用多线程？
对资源的管理和保护要求高，不限制开销和效率时，使用多进程。要求效率高，频繁切换时，资源的保护管理要求不是很高时，使用多线程。

五、为什么会有线程？
每个进程都有自己的地址空间，即进程空间，在网络或多用户换机下，一个服务器通常需要接收大量不确定数量用户的并发请求，为每一个请求都创建一个进程显然行不通（系统开销大响应用户请求效率低），因此操作系统中线程概念被引进。

六、*python多线程的问题（面试问题）
存在问题：
python由于历史遗留的问题，严格说多个线程并不会同时执行（没法有效利用多核处理器，python的并发只是在交替执行不同的代码）。多线程在Python中只能交替执行，即使100个线程跑在100核CPU上，也只能用到1个核。所以python的多线程并发并不能充分利用多核，并发没有java的并发严格。

原因：
原因就在于GIL ，在Cpython 解释器（Python语言的主流解释器）中，有一把全局解释锁（GIL, Global Interpreter Lock），在解释器解释执行Python 代码时，任何Python线程执行前，都先要得到这把GIL锁。这个GIL全局锁实际上把所有线程的执行代码都给上了锁。这意味着，python在任何时候，只可能有一个线程在执行代码。其它线程要想获得CPU执行代码指令，就必须先获得这把锁，如果锁被其它线程占用了，那么该线程就只能等待，直到占有该锁的线程释放锁才有执行代码指令的可能。多个线程一起执行反而更加慢的原因：同一时刻，只有一个线程在运行，其它线程只能等待，即使是多核CPU，也没办法让多个线程「并行」地同时执行代码，只能是交替执行，因为多线程涉及到上线文切换、锁机制处理（获取锁，释放锁等），所以，多线程执行不快反慢。什么时候GIL 被释放？当一个线程遇到I/O 任务时，将释放GIL。计算密集型（CPU-bound）线程执行100次解释器的计步（ticks）时（计步可粗略看作Python 虚拟机的指令），也会释放GIL。即，每执行100条字节码，解释器就自动释放GIL锁，让别的线程有机会执行。Python虽然不能利用多线程实现多核任务，但可以通过多进程实现多核任务。多个Python进程有各自独立的GIL锁，互不影响。

本条参考博客：http://www.sohu.com/a/230407177_99992472

七、进程通信方式（选读）
管道：速度慢，容量有限，只有父子进程能通讯
FIFO：任何进程间都能通讯，但速度慢
消息队列：容量受到系统限制，且要注意第一次读的时候，要考虑上一次没有读完数据的问题
信号量：不能传递复杂消息，只能用来同步
共享内存区：能够很容易控制容量，速度快，但要保持同步，比如一个进程在写的时候，另一个进程要注意读写的问题，相当于线程中的线程安全，当然，共享内存区同样可以用作线程间通讯，不过没这个必要，线程间本来就已经共享了同一进程内的一块内存
本条参考博客：https://blog.csdn.net/weixin_40283480/article/details/82155704

八、举例说明进程、线程、协程
程序：例如main.py这是程序，是一个静态的程序。
python进程：一个程序运行起来后，代码+用到的资源 称之为进程，它是操作系统分配资源的基本单元。multiprocessing.Process实现多进程
进程池：如果要启动大量的子进程，可以用进程池的方式批量创建子进程。multiprocessing.Pool
进程间通信：各自在独立的地址空间，并不能直接进行全局的数据共享，在创建子进程的时候会将父进程的数据复制到子进程中一份。进程间通信 Python的multiprocessing模块包装了底层的机制，提供了Queue、Pipes等多种方式来交换数据。
python线程：thread是比较低级,底层的模块，threading是高级模块，对thread进行了封装,可以更加方便的被使用。
python协程：线程和进程的操作是由程序触发系统接口，最后的执行者是系统；协程的操作则是程序员,当程序中存在大量不需要CPU的操作时（例如 I/O），适用于协程。
例如yield其中 yield 是python当中的语法。当协程执行到yield关键字时，会暂停在那一行，等到主线程调用send方法发送了数据，协程才会接到数据继续执行。但是，yield让协程暂停，和线程的阻塞是有本质区别的。
协程的暂停完全由程序控制，线程的阻塞状态是由操作系统内核来进行切换。因此，协程的开销远远小于线程的开销。最重要的是，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。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。

优先级队列

数据结构是堆

一. PriorityQueue

PriorityQueue 简介

继承关系

PriorityQueue 示例

二. Comparable 比较器

Compare 接口

三. Comparator 比较器

Comparator 接口

四. 底层原理

一. PriorityQueue
PriorityQueue 简介
PriorityQueue ，即优先级队列。优先级队列可以保证每次取出来的元素都是队列中的最小或最大的元素<Java优先级队列默认每次取出来的为最小元素>。

大小关系：元素的比较可以通过元素本身进行自然排序，也可以通过构造方法传入比较器进行比较。

继承关系

通过继承关系图可以知道 PriorityQueue 是 Queue 接口的一个实现类，而 Queue 接口是 Collection 接口的一个实现类，因此其拥有 Collection 接口的基本操作，此外，队列还提供了其他的插入，移除和查询的操作。每个方法存在两种形式：一种是抛出异常（操作失败时），另一种是返回一个特殊值（null 或 false）。

PriorityQueue 的 peek 和 element 操作的时间复杂度都为常数，add，offer，remove 以及 poll 的时间复杂度是 log（n）。

PriorityQueue 示例
impot java.util.PriorityQueue;

public class PriorityQueueTest{
public static void main(String[] args){
PriorityQueue queue = new PriorityQueue<>();
queue.add(11);
queue.add(22);
queue.add(33);
queue.add(55);
queue.add(44);
System.out.println(queue.remove());
System.out.println(queue.remove());
System.out.println(queue.remove());
System.out.println(queue.remove());
System.out.println(queue.remove());
}
}
运行结果：

代码中我们依次添加11，22，33，55，44五个数据，然后进行删除，通过结果我们发现，每次删除的都为队列中最小元素，即体现了优先级队列。

结论：优先级队列默认每次获取队列最小的元素，也可以通过 comparator 比较器来自定义每次获取为最小还是最大。

注意:优先级队列中不可以存储 null。

二. Comparable 比较器
Compare 接口
public interface Comparable{
public int compareTo(T o);
}
该接口只存在一个 public int compareTo(T o); 方法，该方法表示所在的对象和 o 对象进行比较，返回值分三种：

1：表示该对象大于 o 对象
0：表示该对象等于 o 对象
-1：表示该对象小于 o 对象

需求：在优先级队列中存储对象学生，每个学生有 id，name 两个属性，并且使优先级队列每次按照学生的 id 从小到大取出。

代码示例：

Student 类：当前类实现了 Comparable 接口，即当前类提供了默认的比较方法。

public class Student implements Comparable{
    private int id;
    private String name;
    public Student(int id,String name,int age){
        this.id = id;
        this.name = name;
    }
    public int getId(){
        return id;
    }
    @Override
    public String toString(){
        return "Student{" +
                "id=" + id +
                ", name='" + name + '\'' +
                '}';
    }
    @Override
    public int compareTo(Object o){
        Student o1 = (Student)o;
        return this.id - o1.id;
    }
}

PriorityQueueTest 类：

public class PriorityQueueTest {
public static void main(String[] args) {
PriorityQueue queue = new PriorityQueue<>();
queue.add(new Student(2,"Jack"));
queue.add(new Student(1,"Mary"));
queue.add(new Student(5,"Mcan"));
queue.add(new Student(4,"Scolt"));
queue.add(new Student(3,"Tina"));
System.out.println(queue.remove());
System.out.println(queue.remove());
System.out.println(queue.remove());
System.out.println(queue.remove());
System.out.println(queue.remove());
}
}
运行结果：

三. Comparator 比较器
新需求：如果使优先级队列按照学生 id 从大到小取出呢？我们很快就会想到修改 Student 类的compareTo 方法，使 return o1.id - this.id；这样当然可以实现我们的新需求。但是有很多时候类的compareTo 方法是不能修改的，比如 JDK 给我们提供的源代码，在不修改 compareTo 方法的前提下实现需求，只能用 comparator 比较器了。

Comparator 接口
public interface Comparator{
int compare(T o1,T o2);
}
该接口只存在一个 int compare(T o1,T o2);方法，该方法需要参数是两个待比较的对象，返回结果是 int 类型：

1：表示 o1对象 大于 o2 对象
0：表示 o1对象 等于 o2 对象
-1：表示 o1对象 小于 o2 对象

public class PriorityQueueTest {
public static void main(String[] args) {
PriorityQueue queue = new PriorityQueue<>(new Comparator() {

        @Override
        public int compare(Student o1, Student o2) {
            return o2.getId() - o1.getId();
    }
})
queue.add(new Student(2, "Jack"));
queue.add(new Student(1, "Mary"));
queue.add(new Student(5, "Mcan"));
queue.add(new Student(4, "Scolt"));
queue.add(new Student(3, "Tina"));
System.out.println(queue.remove());
System.out.println(queue.remove());
System.out.println(queue.remove());
System.out.println(queue.remove());
System.out.println(queue.remove());

}
}
运行结果：

四. 底层原理
优先级队列是如何保证每次取出的是队列中最小（最大）的元素的呢？查看源代码，底层的存储结构为一个数组

transient Object[] queue;

表面上是一个数组结构，实际上优先队列采用的是堆的形式来进行存储的，通过调整小堆或大堆来保证每次取出的元素为队列中的最小或最大。

IO

IO多路复用