极客时间——后端面试38讲——李智慧老师——听课笔记

程序是如何运行起来的

我们平常写的是文本格式的代码，比如：

public class{public static void main(String[] args){System.out.println("hello_word");}
}

文本格式的代码有三种执行方式：

解释执行。比如javaScript，python语言。
编译执行。文本格式的代码需要经过编译器编译成机器代码。比如c/c++.
虚拟机执行。文本格式的代码先被编译成一种中间代码，然后由计算机中的虚拟机解释执行。比如java。

其中，可以被操作系统或虚拟机运行的代码被称为可执行代码。

文本格式的代码和可执行代码统称为程序。

文本格式的代码执行的流程是：

把程序从外部存储设备中加载到内存中，处理成机器代码，生成相应的数据结构和内存空间，并在操作系统的管理下交给CPU去执行，。
操作系统从可执行代码的起始位置读取指令交给CPU顺序执行。指令执行过程中，可能遇到跳转指令，即CPU要执行的下一条指令不是内存中可执行代码的下一条指令。编程中使用的循环for() while(){} if(){}else{}
都被编译为跳转指令。
程序运行期间如果需要创造数组等数据结构，操作系统就会在进程的堆空间中申请一块相应的内存空间，并把这块内存的首地址信息记录在进程的栈中。

进程包含可执行代码，在运行期使用的内存堆空间，栈空间，供操作系统管理用的数据结构。其中，堆是一块无序的内存空间，由操作系统维护，任何时候进程需要申请内存，都会从堆内存中分配。栈是一个严格的先进后出的数据结构，同样有操作系统维护，主要用来记录函数内部的局部变量、堆空间分配的内存地址等。

每次调用函数，操作系统都会在栈中创建一个栈帧，正在执行的函数的参数、局部变量、申请的内存地址等都在当前栈帧，也就是当前堆栈的顶部栈帧中。栈帧是隔离的，所以不同的函数可以定义相同的变量而不会发生胡乱。

void f(){int x = g(1);x++;
}
int g(int x){return x+1;
}

上述的函数调用过程中，栈的操作：
当f函数被调用还没执行函数体时，f函数的栈帧就在栈顶。执行到创建变量时，局部变量x被存储在栈帧中。当f函数调用g函数时，当前的执行函数变为g函数，操作系统会为g函数创建一个栈帧并防止在栈顶。当函数g()调用结束，程序返回f函数，g函数对应的栈帧出栈，顶部栈帧又变为f函数的栈帧，继续执行f函数的代码。

一台计算机如何处理数以百计的任务

CPU分时共享技术：如果有多个进程在执行，操作系统会将CPU的执行时间分成很多份，进程按照某种策略在CPU上轮流执行。

进程的生命周期：

运行。
就绪。当一个进程获得了除CPU以外的一切所需资源，只需要得到CPU即可运行，则称此进程就处于就绪状态。
阻塞。当一个进程等待某一事件发生（比如等待I/O完成，等待锁）而暂时停止运行，这时即使把CPU而分配给进程也无法运行。

线程可以理解为轻量级的线程，在进程内创建，拥有自己的线程栈。也有三种主要状态。

进程间进行CPU切换的代价大于线程间进行CPU切换的代价。

CPU以线程为单位进行分时共享执行，代码被加载到内存空间后，有多个线程在这些代码上执行。这些线程从逻辑上看，是同时运行的，每个线程都拥有自己的线程栈，所有的线程栈是完全隔离的，也就是每个方法的参数和方法内的局部变量都是隔离的，一个线程无法访问到其他线程的栈内数据。

我们开发的应用程序通常以一个进程的方式在操作系统中启动，然后在进程中创建很多线程，每个线程处理一个用户请求（可以是同一个用户的不同请求，也可以是不同用户的同样的请求）。

Tomcat启动多个线程，为每个用户请求分配一个线程，调用和请求URL路径相对应的Servlet（或者Controller）代码，完成用户请求处理。而Tomcat则在JVM虚拟机进程中，JVM虚拟机则被操作系统当成一个独立进程管理。真正完成最终计算的，是CPU、内存等服务器硬件，操作系统将硬件进行分时化（CPU），分片化（内存）管理，虚拟化成一个独享资源让JVM进程在其上运行。
Tomcat会对不同应用做一些隔离。如果某个用用导致JVM crash，则所有的应用都会crash。

系统变慢，崩溃

很多线程排队等待锁、I/O操作、对数据库连接的获取会引起线程的阻塞，从WEB请求者的角度看，响应时间边长，系统变慢。

被阻塞的线程越多，占据的系统资源也越来越多，这些被阻碍的线程即不能继续执行，也不能释放当前已经占据的资源，在系统中一边等待一边小号资源，如果阻塞的线程数超过了某个系统资源的极限，就会导致应用崩溃。

解决系统因高并发而导致的响应变慢、应用崩溃的主要手段是使用分布式系统架构，用更多的服务器构成一个集群，以便共同处理用户的并发请求，保证每台服务器的并发负载不会太高。此外，必要时还需要在请求入口处进行限流，减小系统的并发请求数；在应用内进行业务降级，减小线程的资源的消耗。

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