运存

stm32内存知识点(转)

只愿长相守 提交于 2019-11-26 16:43:24
1.bss段,data段、text段、堆(heap)和栈(stack) bss段:   bss段(bss segment)通常是指用来存放 程序中未初始化的全局变量 的一块内存区域。   bss是英文Block Started by Symbol的简称。   bss段属于静态内存分配。 data段:   数据段(data segment)通常是指用来存放程序中已初始化的全局变量的一块内存区域。   数据段属于静态内存分配。 text段:   代码段(code segment/text segment)通常是指用来存放程序执行代码的一块内存区域。   这部分区域的大小在程序运行前就已经确定,并且内存区域通常属于只读(某些架构也允许代码段为可写,即允许修改程序)。   在代码段中,也有可能包含一些只读的常数变量,例如字符串常量等。 堆(heap):   堆是用于存放进程运行中被动态分配的内存段,它的大小并不固定,可动态扩张或缩减。   当进程调用malloc等函数分配内存时,新分配的内存就被动态添加到堆上(堆被扩张);   当利用free等函数释放内存时,被释放的内存从堆中被剔除(堆被缩减)。 栈(stack):    栈又称堆栈,是 用户存放程序临时创建的局部变量,   也就是说我们函数括弧“{}”中定义的变量(但不包括static声明的变量,static意味着在数据段中存放变量)。

如何最大限度提升虚拟内存性能(组图)

随声附和 提交于 2019-11-26 11:27:43
如今已经进入大内存时代,如何设置虚拟内存才能获得最大限度的性能提升呢?本期董师傅将针对这个问题展开讨论。       禁用虚拟内存可提升系统性能?      在内存较小的年代,设置虚拟内存的必要性大家都比较清楚。现在内存的价格越来越便宜,很多朋友都用上了1GB的内存。在大内存环境下,是否可以完全禁用虚拟内存,以提高系统性能呢?      要了解这个问题,首先得明白什么是虚拟内存,以及虚拟内存有什么作用。在早期,因为内存价格非常昂贵,因此一般电脑上都不会配置太多。此时如果操作系统和应用程序需要的内存数量超过了计算机中安装的物理内存数量,操作系统就会暂时将不需要访问的数据通过一种叫做“分页”的操作写入到硬盘上一个特殊的文件中,从而给需要立刻使用内存的程序和数据释放内存,这个位于硬盘上的特殊文件就是分页文件(也就是虚拟内存文件,或叫做 交换 文件, Windows 2000/XP/2003中的分页文件名为pagefile.sys)。      而硬盘和内存的速度有天壤之别,因此有朋友认为,在内存较大的条件下,可以禁用虚拟内存,这样系统就不需要花时间将内存中的数据分页到硬盘上,从而提高系统的运行效率。      然而根据传统的设计, Windows 的许多核心功能都需要使用分页文件,如果你禁用了所有分页文件,有些第三方的应用软件就可能会遇到内存不足的错误。其实在不需要的时候

深入iOS系统底层之指令集介绍

蹲街弑〆低调 提交于 2019-11-26 03:32:53
不以规矩.不能成方圆。--《孟子·离娄上》 说到指令集以及CPU架构体系,大家就会想到计算机专业课程里面的计算机体系结构的方面的内容。既然课程中已经有了的内容我就不想那么枯燥的去复述一遍,而是先看一个类的定义: //定义寄存器编号 typedef enum : int { Reg0, Reg1, Reg2, Reg3 } RegNum; //定义系统调用编号 typedef enum : int { Int3 //设备输出,将寄存器Reg0中的内容输出到屏幕 } Interrupt; //定义指令索引 typedef int Instruct; /** 虚拟CPU类,模拟CPU所提供的指令。 虚拟CPU由4个寄存器和运算部件组成。四个寄存器的编号分别定义在RegNum中;运算部件提供了赋值、加减、比较、跳转9个指令。 */ @interface VCPU : NSObject //将一个常量值赋值给编号为reg的寄存器中。 -(void)moveFromConst:(int)val toReg:(RegNum)reg; //将编号为reg1的寄存器中的值赋值给编号为reg2的寄存器中。 -(void)moveFromReg:(RegNum)reg1 toReg:(RegNum)reg2; //将编号为reg的寄存器中的值赋值给地址为addr的内存中。 -(void

【并发那些事】可见性问题的万恶之源

时光总嘲笑我的痴心妄想 提交于 2019-11-25 21:59:15
【并发那些事】可见性问题的万恶之源 硬件工程师为均衡 CPU 与 缓存之间的速度差异,特意加的 CPU 缓存,竟然在多核的场景下阴差阳错的成为了并发可见性问题的万恶之源!( 本文过长,如果不是特别无聊,看到这里就可以了 ) 前言 还记得那些年,你写的那些多线程 BUG 吗?明明只想得到个 1 + 1 = 2 的预期,结果他有时候得到 1,有时候得到 3,但偏偏有时候他也会返回正确的 2。明明在本地运行的好好的,一上线一堆诡异的 BUG。你一遍一遍的检查代码,一行一行 debug,结果无功而返。 变量为何突然变异?代码为何乱序运行?条件为何形同虚设?欢迎收看今天的《走进科学》之半夜。。。哦,不对,欢迎阅读今天的《并发那些事》之可见性问题的万恶之源。就像上面说的,我们在写并发程序时,经常会出现超出我们认识与直觉的问题,而按我们的以往的经验,很难去察觉到他的问题所在。而又因为我们不了解他发生的诱因,即使我们按照书上的方案解决了,但是下次还是会出现。所以本文的主旨并不是解决问题的术,而是解决问题的道。一起来探究多线程问题的根源。 首先揭开谜底,大多数并发问题的发生都是这三个问题导致的, 可见性问题、原子性问题、有序性问题 。那么又是什么导致这三个问题的出现呢?本文将一步步解析可见性问题出现的原因。 核心矛盾 众所周知,电脑由很多的部件组成。其中最最最重要的有三个,它们分别是 CPU 、内存