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作者: KeYLock | 来源:发表于2016-07-04 22:22 被阅读0次

    AR1

    Q: 哪些因素可以引发pipeline stall?

    A: Pipeline Stall是指流水线操作因为某些原因被挂起,这是CPU设计中的安全措施,用以避免因为Hazard而带来的计算错误。Hazard指由于某种原因,下一条指令从register中读取后,无法在接下来的CPU周期内执行,如果此时流水线继续装载指令,将导致计算错误。Hazard大体分为三类:Data Hazard(数据读写时发生竞争)、 Structural Hazard(同一设备被两条及以上指令同时使用)和Branch Hazard(指因为需要违背当前流水线顺序,执行分支指令而引发的Hazard)。其中Data Hazard又分为写后读(RAW),读后写(WAR),写后写(WAW)三种。Pipeline Stall和Hazard的解决是系统架构和并行设计中必须加以考虑的问题。

    AG1

    Q: 请设计一个平均时间复杂度最低的算法,找出一个无序数组中第k大的数。

    ** A:** 二分即可,不解释。平均复杂度O(N)。

    AG2

    Q: 写出一个线性时间的算法,以确定字符串T是否是另一个字符串T'的循环旋转(无需判断是左旋转还是右旋转)。例如:abcd和bcda互为循环旋转,56dabl36ddf和bl36ddf56da互为循环旋转,12345和54321不互为循环旋转,12345和45123互为循环旋转。

    ** A:** 算导原题,S1S1中kmp找S2,S2S2中kmp找S1即可。

    OP3

    Q: SNMP、BMC、IPMI是机房运维经常用于维护服务器健康的工具,你知道通过SNMP获取IPMI传感器读数时,系统和主板内部发生了什么吗?

    ** A: ** IPMI中文名叫做智能平台管理接口,定义了嵌入式管理子系统进行通信的特定方法。IPMI 通过基板管理控制器 BMC(位于 IPMI 规格的硬件组件上)进行交流。使用低级硬件智能管理而不使用操作系统进行管理,具有两个主要优点: 首先,此配置允许进行带外服务器管理;其次,操作系统不必负担传输系统状态数据的任务。
    也就是说,如果你愿意,完全不需要经过OS层,即可通过BMC进行IPMI管理。但是,现有的管理条件往往不能支持你单独再扯一根IPMI网线出来,所以很多管理员还是习惯通过SNMP(简单网络管理协议,其最流行的实现是Net-SNMP)进行硬件管理。此时,操作系统中必须安装IPMI驱动(通常为FreeIPMI或者OpenIPMI),SNMP子代理(Subagent)负责处理与管理员的交互,SNMP子代理将管理员指令根据MIB文件进行转换,子代理将指令移交给SNMP服务,SNMP服务进行验证和decode后,将指令交给IPMI驱动,识别对应IPMI传感器(无论是物理传感器还是虚拟传感器),然后与IPMI驱动进行交互,IPMI驱动则为硬件层和OS层提供交互,进行获取传感器读数,收集硬件事件(trap),收发RAW指令等功能。

    OP4

    Q: 现在你只有一台带BMC芯片和板载IPMI服务端的双网卡服务器,共3个网络接口(两个以太网卡,一个IPMI lan),如何测试BMC的IPMI远程管理功能?

    ** A:** 启动前,请仔细阅读服务器用户手册。首先,通过IPMI驱动先通过OS检查IPMI是否工作正常。若无问题,用一号网口连接外网(这个“外网”指的是相对的外网,只要你能访问到就可以。),或者直接把显示器键盘往服务器上插。IPMI口和二号网口直接相连,此时即相当于把一个独立的BMC设备接到了一台路由器上。用iptables转发做软路由,一号网卡(IP1)做网关,给二号网卡分配一个内网地址(IP2),然后用Iptables将一号网卡某个端口转发到二号网卡的对应端口(即BMC端口,通常80端口有自带的UI网页)。将该路由和转发设置为开机应用。重启机器,进入BIOS,为BMC芯片分配静态IP地址,配置网关,重启成功后即可通过刚刚设置好的转发和路由,通过那个特定端口管理BMC。

    PY1

    Q: 请简述Python是如何进行内存管理的?(note:包括GC机制、内存分配机制、内存池、引用机制等等,要求有条理,简洁易懂。如果你觉得有必要区分2和3,也请简要说明。)

    **A: ** Python是动态语言,所有的类型和值都是在运行时确定的。对象之间传递的是引用,每个对象都会维护一个引用计数器,一旦计数器置为0,则该对象便会被标记为“可以被gc”,而gc过程又受对象分配次数和取消分配次数之差和对象世代(generation)的控制,可以选择每个世代之间的GC频率,GC时,Python会将不同世代的对象内存集中管理。此外,Python的GC还对循环引用的对象进行了处理,一旦引用树根断开,就说明可以回收,确保不会因为引用环的存在而造成某些变量无法GC。
    Python的内存模型最底层是操作系统和C语言,再往上是Python Raw Memory Allocaor,再往上是Object Memory,最顶层是Object-Specific Memory。对于大内存,Python使用malloc分配,小内存使用内存池分配,其中内存池根据对象类型的不同,又采用了不同的缓冲池对对象进行缓冲。
    以上内容用极其粗暴的方式撸了一遍Python的内存管理特点,其中有很多细节没提。推荐《Python源码剖析》,这书值得看看。

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