前言

今天,

妹子突然找我,

问了我一个问题……

糟了是心动的感觉.gif_的表情包

她要买笔记本电脑 (突然的失望……)

她不是小白, 知道电脑要看内存, CPU,显卡以及固态硬盘等等

甚至知道 N卡和 A卡的区别

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但是依旧被CPU的

“i5处理器双核四线程”

“i5处理器双核双线程”

……

这些描述给整懵了...

妹子知道我是“码农”,

所以直接问我了

“ CPU的双核双线程和双核4线程有啥什么区别? ”

虽然我不明白“码农”为什么要知道这些……

一脸懵逼 - 一脸懵逼彩虹懵逼_的表情包

**

不过, 巧了, 咸鱼君刚好知道!(差点不知道, 多影响形象!)
那么, 在CPU中,所谓的核心数,所谓的线程数究竟代表着什么?

CPU

CUP核数

CUP核数即一个CPU由多少个核心组成,核心数越多, 代表这个CPU的运转速度越快, 性能越好.
工地搬砖头 (处理一堆数据),
单核CPU相当于1个人搬砖头,
双核CPU相当于2个人搬砖头,
4核CPU相当于4个人搬砖头,
………………
通常人越多, 搬砖头效率越高!(处理核心数越多, CPU的工作效率也就越高)

CUP线程数

CPU的线程数是指逻辑上处理单元,
它是Intel提出的逻辑概念, 只有Intel的CPU才有核心线程数;
依托于Intel的超线程技术,它让操作系统识别到有多个处理单元.
你可以简单的认为,
线程数就是核心数, 只不过它是模拟的, 并不是和核心数一样, 是物理上真实存在的.

我们以拥有单个的CPU的系统举例

单核单线程

CPU上只有一个核心, 所以只能串行处理任务, 效率极其低下, 早期的计算机就是这样

单核多线程

通过Intel超线程技术来让单核CPU模拟出多核的CPU的效果.
如果没有超线程技术, 一个CPU核心只能对应一个线程;
而使用了超线程技术, 一个CPU核可以模拟出多线程CPU(可以理解为多核CPU);
对于一个CPU, 线程数总是大于或等于核心数.
这里有一点强调下,
模拟这个词说明不是真正的多核心, 区别可以看下面“超线程技术”的实现原理

超线程技术

超线程这个概念是Intel提出的，
简单来说是在单核的CPU上并发多个线程;
听起来似乎不太可能, 因为单核CPU都是分时的;
其实这里也是分时的, 一个CPU除了处理器核心还有其他设备(寄存器、L1L2缓存等等),
一段代码执行过程中也不光是只有处理器核心工作,
如果两个线程A和B,
A正在使用处理器核心, B正在使用缓存或者其他设备, 那AB两个线程就可以并行;
但是如果AB都在访问同一个设备, 那就只能等前一个线程执行完后一个线程才能执行(此时是并发);

实现这种并发的原理是在CPU里加了一个协调辅助核心,
根据Intel提供的数据,这样一个设备会使得设备面积增大5%,但是性能提高15%~30%.

咸鱼君和妹子 balabala 说了一通, 大致意思就是

“CPU的核数就是真正的计算核心, 线程数是英特尔处理器特有的来模拟核心的东东, 并不是物理上真实存在的”

妹子回了句“哦”

…………

我曾经失落失望失掉所有方向.jpg_的表情包

好吧, 既然都谈到这个了, 接下来再聊几个问题~

CPU为什么要多核?
一个多核的CPU也就是一个CPU上有多个处理器核心,这样有什么好处呢?

假设现在我们要在一台计算机上跑一个多线程的程序,
因为是一个进程里的线程,所以需要一些共享一些存储变量;
如果这台计算机都是单核单线程CPU,
就意味着这个程序的不同线程需要经常在CPU之间的外部总线上通信,
同时还要处理不同CPU之间不同缓存导致数据不一致的问题,
所以在这种场景下多核单CPU的架构就能发挥很大的优势,通信都在内部总线,共用同一个缓存.

为什么要多CPU?
前面提了多核的好处,那为什么要多CPU呢?

这个其实很容易想到,
如果要运行多个程序(进程)的话,
假如只有一个CPU的话, 就意味着要经常进行进程的上下文切换,
因为单CPU即便是多核的,也只是多个处理器核心,其他设备都是共用的,
所以多个进程就必然要经常进行进程上下文切换，这个代价是很高的.

另外就是一个制造成本的问题,
单个CPU我们不可能无限制叠加核心,
就算可以, 那成本也是随着核心数呈几何级增加的,
所以不如多用几个核心少点的CPU,
毕竟, “三个臭皮匠, 顶个诸葛亮”

为什么要多线程?

一个进程里多线程之间可以共享变量, 线程间通信开销也较小, 可以更好的利用多核CPU的性能;
多核CPU上跑多线程程序往往会比单线程更快,
有的时候甚至在单核CPU上多线程程序也会有更好的性能,
因为虽然多线程会有上下文切换和线程创建销毁开销,
但是单线程程序会被IO阻塞无法充分利用CPU资源,
加上线程的上下文开销较低以及线程池的大量应用,
多线程在很多场景下都会有更高的效率.