硬件-内存

• 内存（memory）,又叫主存，是CPU与其他设备沟通的桥梁，主要用来临时存放数据，配合CPU工作，协调CPU的处理速度
  • 理解：
    • 硬盘数据、外设数据、网络传输要进入CPU以前，都要先进入内存
    • 临时存放，在断电后，内存内容就会消失
• 内存的组成：内存地址、存储单元
  • 内存地址：一个编号，用于指示数据位置（绝对路径、相对路径））
  • 存储单元：实际存放数据的地方
    • 数据大小
      • 写过代码的应该都知道，定义一个数据，要先声明数据类型
        • 连续数据：数组（列表）......
          • 连续的存储单元 =====》内存块
          • 数据存储是不是可以更复杂
            • 所以就有了数据结构
• 数据结构
  • 堆栈：不是一个，而是两种不同数据结构
  栈(stack)：LIFO === Last In First Out 后进先出
  • 　装入叫压入（push）,q取出叫弹出（pop）
  • 队列（queue) ===FIFO 先进先出
    • FIFO === First In First out 先进先出
    • 顺序队列
    • 循环队列
  • 堆（heap）：对象
• 链表：
  • 列表：在内存中，会分配一个连续地址空间，存放数据　　
    • 在列表中插入一个数据，插入索引位置之后的数据都要移动，所以导致这种输入，插入的数据并不快
  • 链表：链条
    • 链表中，存放数据时，地址空间+存储单元（自己的数据+下一个数据的地址空间）
      • 向链表中插入数据，地址空间+存储单元（自己的数据+前一个数据地址+后一个数据地址）
      • 当插入一个数据时，插入位置之后的数据不需要移动位置，这种方式，数据的更新速度非常快
      • 链表查找一个数据时，可能需要从头开始，读取数据，一个一个的比对，直到找到我们需要的数据才停止，这个过程有大量IO，所以读取数据的速度并不快
• 树型结构
  • 二叉树
    • 建立在链表的基础上的一种数据结构
    • 二叉树的左边存储的是小于自身数据，右边是存储大于自身数据
    • 读取数据，因为数据已经做了二分，查找链路变短，io就减少了，读取速度也变快
    • 二叉树不足：随着存储的数据量增加，二叉树会越来越大，查找某个数据的io次数可能会非常多
    • 增、删和链表一样
• B树：平衡二叉树，不是一个简单的平衡二叉树
  • B+s树 立体的平衡二叉树
• 红黑树　　
• 内存使用　　
  • 一个程序（服务）运行起来，需要分配一块内存空间，无异常时，就在分配的这块内存空间中弹性伸缩存储
    • 在这个内存空间，至少会包括一块栈区和一块堆区，还会包括其他
    • 栈区：存放程序中的变量
    • 堆区：存放程序中的对象
  • 典型案例：JVM(Java Virtual Machine  java虚拟机）
    • 程序计数器、java虚拟机栈、本地方法栈、方法区、堆内存
      • 程序技术器：记录持续执行字节码的行号指示器
      • java虚拟机栈：java方法执行时的内存模型
        • StackOverflowError：线程请求的栈深度大于虚拟机运行的最大深度
        • OutMemoryError：栈在动态扩展时，无法申请到足够的内存空间
          • 内存溢出：申请空间时，没有足够的空间可被申请
          • 内存泄露：程序运行时，申请内存空间，使用完了，不及时释放，导致可申请的内存空间越来越少。可以使用的内存空间就越来越少
          • OOM会导致整个内存条空间被使用吗
            • 不会，只会消耗该程序申请的空间，不会消耗内存条空间
      • 方法区
      • 堆内存
        • 划分为新生代、老年代、永久代（元空间）　　　
        • 新生代
        • 老年代
        • 永久代