希望大家关注菜鸟，不然后期的文章，各位可能无法及时看到
文章目录
深入浅出计算机组成原理1、计算机性能的两个指标2、计算机的计时单位： CPU时钟大家了解了上面的知识点，那接下来就是两者结合的高光时刻了深入浅出计算机组成原理
入门四知识点：
1、计算机性能的两个指标
①响应时间（Response time）或者叫执行时间（Execution time），表示执行一个程序一共所花的时间。
②吞吐率（Throughput）或者叫带宽（Bandwidth），表示一定时间内，计算机可以执行的的指令的多少。
2、计算机的计时单位： CPU时钟
时间是一个很自然的用来衡量性能的指标，但是用时间来衡量时，有两个问题。
① 第一个就是时间不“准”。
为什么不准呢？
计算机可能同时运行着好多个程序，CPU 实际上不停地在各个程序之间进行切换。在这些走掉的时间里面，很可能 CPU 切换去运行别的程序了。有些程序在运行的时候，可能要从网络、硬盘去读取数据，要等网络和硬盘把数据读出来，给到内存和 CPU。
所以说，要想准确统计某个程序运行时间，进而去比较两个程序的实际性能，我们得把这些时间给刨除掉。
而Linux里面有一个叫time的命令，可以帮我们统计出来，同样的 Wall Clock Time （统计时间是用类似于“掐秒表”一样，记录程序运行结束的时间减去程序开始运行的时间。这个时间也叫 Wall Clock Time 或者Elapsed Time，就是在运行程序期间花费的时间）下，程序实际在 CPU 上到底花了多少时间。运行下面代码：
time seq 1000000 | wc -l //代码表示，输出从 1 到1000000的列表，然后通过通道传入到wc中，并只打印出列数
这里不清楚通道的可以看我的博客 趣谈Linux操作系统 熟悉常用命令（自我提升第5天） 不清楚seq的看 这篇博客 不清楚wc的看菜鸟教程wc
可以得到该结果（当然这是测试CPU运行时间的，所以每个电脑不一样，同一个电脑也可能不一样）
1000000real 0m0.013suser 0m0.017ssys0m0.008s
time 命令。它会返回三个值：
第一个是real time，也就是我们说的Wall Clock Time，也就是运行程序整个过程中流逝掉的时间；
第二个是user time，也就是 CPU 在运行你的程序，在用户态运行指令的时间（这是执行此进程所消耗的实际CPU时间，其他进程和此进程阻塞的时间并不包括在内）；
第三个是sys time，是 CPU 在运行你的程序，在操作系统内核里运行指令的时间（即在内核执行系统调用所使用的CPU时间）。
而程序实际花费的 CPU 执行时间（CPU Time），就是 user time 加上 sys time。（程序实际占用的 CPU 时间一般比 Elapsed Time 要少不少）
但是我这里却出现了real<user+sys，这是为什么？
在多处理器的系统上，一个进程如果有多个线程或者有多个子进程可能导致real time比CPU time（user + sys time）要小，这是因为不同的线程或进程可以并行执行。换句话说，这里的并行是指真正的并行，不是在单CPU上的多线程并发，如果系统只有一个CPU（单核），那么即使多线程，也不会使得real < user + sys。
举个例子，一个纯计算任务，没有系统调用（即没有耗费sys time，只有user time），采用单线程需要执行的时间为8s。那么在一个四核的机器上，采用并行算法，用4个核一起算，理想上如果完全并行，加速比为4，2s内就能完成，那么从开始到结束，real time是2s。user time呢？应该是2s * 4 = 8s. 所以此时会出现real < sys + user的情况。
同样，对于多CPU的机器上的多线程程序，也会有这样的结果。
参考该篇博客
这里不明白可以不用深究！！！！
②其次，即使我们已经拿到了 CPU 时间，我们也不一定可以直接“比较”出两个程序的性能差异。
这里又为什么呢？
即使在同一台计算机上，CPU 可能满载运行也可能降频运行，降频运行的时候自然花的时间会多一些。除了 CPU 之外，时间这个性能指标还会受到主板、内存这些其他相关硬件的影响。
所以，我们需要对“时间”这个我们可以感知的指标进行拆解，把程序的 CPU 执行时间变成 CPU时钟周期数（CPU Cycles）和 时钟周期时间（Clock Cycle）的乘积。
程序的 CPU 执行时间 =CPU 时钟周期数×时钟周期时间
我们先来理解一下什么是时钟周期时间？
这个时钟周期，在你买电脑的一刻就已经确定了，即是你电脑CPU 的一个“钟表”能够识别出来的最小的时间间隔（当然，这个你可以自己去调整）。在 CPU 内部，和我们平时戴的电子石英表类似，有一个叫晶体振荡器（Oscillator Crystal）的东西，简称为晶振。我们把晶振当成 CPU 内部的电子表来使用。晶振带来的每一次“滴答”，就是时钟周期时间。而CPU主频越高，意味着这个表（晶振）走得越快，我们的CPU 也就“被逼”着走得越快。
接下来回到公式，那么我们想减少程序的CPU执行时间，那我们应该减少时钟周期时间，即提高主频，但是这似乎并不是主要的，毕竟这个晶振是固定的，如果不人为改变那么是不会变短的，要么就买个更好的，但这不现实，所以我们的目标应该放在：CPU 时钟周期数
对于CPU 时钟周期数，我们可以再做一个分解，把它变成 “指令数×每条指令的平均时钟周期数（Cycles Per Instruction，简称 CPI）” 。不同的指令需要的 Cycles 是不同的，加法和乘法都对应着一条 CPU 指令，但是乘法需要的 Cycles 就比加法要多，自然也就慢。所以：
程序的 CPU 执行时间 = 指令数×CPI×时钟周期时间
因此，如果我们想要解决性能问题，其实就是要优化这三者。
时钟周期时间，就是计算机主频，这个取决于计算机硬件。我们所熟知的摩尔定律就一直在不停地提高我们计算机的主频。比如说，我最早使用的 80386 主频只有 33MHz，现在手头的笔记本电脑就有 2.8GHz，在主频层面，就提升了将近 100 倍[ 但现在这个方法就不太好实现，因为继续提高主频，功耗和散热都会是问题，而且其它部件跟不上节奏也是白忙活的，这也是为什么现很多厂家主频不进反退 ]。
每条指令的平均时钟周期数 CPI，就是一条指令到底需要多少 CPU Cycle [计算机执行一条指令所需的时钟周期数]。在后面讲解CPU 结构的时候，我们会看到，现代的 CPU 通过流水线技术（Pipeline），让一条指令需要的 CPU Cycle 尽可能地少。因此，对于 CPI 的优化，也是计算机组成和体系结构中的重要一环。
指令数，代表执行我们的程序到底需要多少条指令、用哪些指令。这个很多时候就把挑战交给了编译器。同样的代码，编译成计算机指令时候，就有各种不同的表示方式。
(这里大家先了解如何减少CPU执行时间就行)
大家了解了上面的知识点，那接下来就是两者结合的高光时刻了
1、和搬东西做对比，如果我们的响应时间快（速度快），那自然也可以在相同时间内搬更多的东西，吞吐率自然也就高了。
2、除了提高响应时间，我们还可以多来一些人，例如：现在的多核计算机，就是增加了更多的处理器（增加工人），那速度自然就上去了（这里细心的读者就会发现上面我说了的，即：real<user+sys）。
3、提升吞吐率的办法有很多。大部分时候，我们只要多加一些机器，多堆一些硬件就好了。（但是这个也是定性的，所以考虑范围不大，同：晶振）
4、性能的定义定义成响应时间的倒数，也就是：性能 = 1/ 响应时间（上面了解了时钟周期，这里的响应时间[程序运行结束的时间减去程序开始运行的时间]，想必大家也就了解了吧）
