系統(tǒng)架構(gòu)師 之 存儲器的三層介紹

Part 1主存儲器:

主存儲器可以采用直接存儲、隨機(jī)存儲扒最,兩種方式,可在運(yùn)行期間內(nèi)對所需要的程序和數(shù)據(jù)訪問华嘹,該速度是影響計算機(jī)性能的主要原因吧趣。

分類:隨機(jī)存儲器、只讀存儲器

隨機(jī)存儲器(RAM):特點(diǎn)可讀可寫耙厚;包括DRAM(動態(tài)RAM)和SRAM(靜態(tài)RAM)强挫。DRAM數(shù)據(jù)易丟失,需要定時刷新需要保存的數(shù)據(jù)薛躬。SRAM斷電數(shù)據(jù)可以保存俯渤。其中,DRAM密度>SRAM型宝,切DRAM更便宜八匠;而SRAM速度更快(因?yàn)椴挥盟⑿码娐罚┬跻侨萘扛。瑑r格高梨树。

只讀存儲器(ROM)坑夯,又稱固定存儲器。特點(diǎn):只讀不寫抡四,數(shù)據(jù)不會改動柜蜈,常用于存儲BIOS。

對主存的編址方式特點(diǎn)指巡,每個單元的位數(shù)是相同的淑履,采用按字節(jié)編址(8bit),按字編制(字的大小會變藻雪,常見是16bit)秘噪。

例如:主存地址從AC000H到C7FFFH,如果該主存按字(16bit)編址阔涉。若該主存由28片存儲器芯片構(gòu)成缆娃,已知構(gòu)成此主存的芯片每片有16KB,則該芯片每個存儲單元存儲多少位瑰排?

①計算主存的大小:C7FFFH-AC000H=1BFFFH=112KB

②計算主存的位數(shù):112KB*16 = 1792KB

③計算芯片的存儲單元:1792/(28*16KB)=4bit


Part 2輔存儲器:

輔存儲器是常用于和主機(jī)成批交換數(shù)據(jù)的存儲器暖侨,大多數(shù)位于計算機(jī)外面椭住,特點(diǎn):容量大、可靠性高(壽命長)字逗、價格低京郑。

常見的兩類輔存儲器:

①磁帶存儲器,特點(diǎn):數(shù)據(jù)采用順序存儲葫掉,存儲時間長些举,容量大,便于攜帶俭厚,價格便宜户魏。目前常用歸檔數(shù)據(jù)存儲。

②硬盤存儲器挪挤,特點(diǎn):信息存儲在磁道上叼丑,息分布層次分明,存在以下存儲層次(由大到锌该拧):記錄面鸠信、圓柱面、磁道论寨、扇區(qū)星立。讀取數(shù)據(jù)采用磁頭臂讀取爽茴,存在多個磁頭臂的時候,單個磁頭不能單獨(dú)移動绰垂。在磁盤中闹啦,次導(dǎo)數(shù)=柱面數(shù)。特地劃分出柱面的原因:提高存儲速度辕坝,針對一個較大的數(shù)據(jù)窍奋,一個磁道無法存儲完整的時候,盡可能將多的內(nèi)容存在一個柱面的磁道上酱畅,以便于數(shù)據(jù)的讀取琳袄。

輔助存儲器的存取時間=尋道時間(尋找磁道時間)+ 旋轉(zhuǎn)延遲(磁頭移動時間)


Part 3 Cache存儲器

Cache的主要功能是:提高CPU數(shù)據(jù)輸入輸出的速率。它容量小纺酸,速度快窖逗。有人說Cache存儲器的出現(xiàn)突破了“馮·諾依曼瓶頸”,即采用了Cache提高了CPU與存儲系統(tǒng)之間數(shù)據(jù)傳送的速度限制餐蔬。適當(dāng)優(yōu)化調(diào)度算法碎紊,可以改善系統(tǒng)性能,極限衡量 訪存速度=訪cache速度樊诺。

Cache通常采用項鏈存儲器CAM仗考,CAM是基于數(shù)據(jù)內(nèi)容訪問的存儲器。在寫數(shù)據(jù)時词爬,能夠自動選擇一個未被使用的空單元存儲秃嗜;在讀取數(shù)據(jù)時,CAM單元中數(shù)據(jù)與內(nèi)存中比較顿膨,如果滿足條件則讀取锅锨。在數(shù)據(jù)比較的過程中,是同事并行進(jìn)行的恋沃,所以比基于地址讀取要快得多必搞。

Cache的原理得力于程序局部性原理。將正在使用的指令與數(shù)據(jù)相鄰的存儲單元內(nèi)數(shù)據(jù)放入Cache中囊咏,使的未來將要使用的時候恕洲,將從Cache中讀取,提高了整體運(yùn)行速度匆笤。

系統(tǒng)平均訪問周期= Cache訪問周期*命中率 + 主存訪問周期 * (1-命中率)


例題:設(shè)某計算機(jī)主存的讀寫時間為100ns研侣,有一個指令數(shù)據(jù)合一的cache一直Cache的讀寫時間為10ns,取指令命中率為98%炮捧,取數(shù)據(jù)命中率95%庶诡,在執(zhí)行某類程序越有1/5指令要存儲操作數(shù),若流水線不堵塞咆课,求指令訪存時間末誓。

①套用公式:98%*10ns + 100ns*(1-98%) + 1/5 *[(95%*10) + (1-95%)*10ns] = 14.7ns

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