取消手机号码归属地，将增大电信诈骗风险

• 存储器存储空间大小：内存>L3>L2>L1>寄存器;
• 存储器速度快慢排序：寄存器>L1>L2>L3>内存;

注意：缓存是由最小的存储区块-缓存行(cacheline)组成，缓存行大小通常为64byte。

缓存行是什么意思呢? 比如你的L1缓存大小是512kb,而cacheline = 64byte,那么就是L1里有512 * 1024/64个cacheline

CPU读取存储器数据过程

1. CPU要取寄存器X的值，只需要一步：直接读取。
2. CPU要取L1 cache的某个值，需要1-3步(或者更多)：把cache行锁住，把某个数据拿来，解锁，如果没锁住就慢了。
3. CPU要取L2 cache的某个值，先要到L1 cache里取，L1当中不存在，在L2里，L2开始加锁，加锁以后，把L2里的数据复制到L1，再执行读L1的过程，上面的3步，再解锁。
4. CPU取L3 cache的也是一样，只不过先由L3复制到L2，从L2复制到L1，从L1到CPU。
5. CPU取内存则最复杂：通知内存控制器占用总线带宽，通知内存加锁，发起内存读请求，等待回应，回应数据保存到L3(如果没有就到L2)，再从L3/2到L1，再从L1到CPU，之后解除总线锁定。

CPU为何要有高速缓存

CPU在摩尔定律的指导下以每18个月翻一番的速度在发展，然而内存和硬盘的发展速度远远不及CPU。这就造成了高性能能的内存和硬盘价格及其昂贵。然而CPU的高度运算需要高速的数据。为了解决这个问题，CPU厂商在CPU中内置了少量的高速缓存以解决IO速度和CPU运算速度之间的不匹配问题。

在CPU访问存储设备时，无论是存取数据抑或存取指令，都趋于聚集在一片连续的区域中，这就被称为局部性原理。

• 时间局部性(Temporal Locality)：如果一个信息项正在被访问，那么在近期它很可能还会被再次访问。

         比如循环、递归、方法的反复调用等。

• 空间局部性(Spatial Locality)：如果一个存储器的位置被引用，那么将来他附近的位置也会被引用。

         比如顺序执行的代码、连续创建的两个对象、数组等。

空间局部性案例：
 

2PC

实现简单，但是效率低，所有参与者需要block，throughput低;无容错，一个节点失败整个事务失败。如果第一阶段完成后，参与者在第二阶没有收到决策，那么数据结点会进入“不知所措”的状态，这个状态会block住整个事务。

3PC

改进版的2PC，把2PC的第一个段break成了两段: 询问，然后再锁资源，最后真正提交。3PC的核心理念是：在询问的时候并不锁定资源，除非所有人都同意了，才开始锁资源。

3PC比2PC的好处是，如果结点处在P状态(PreCommit)的时候发生了Fail/Timeout的问题，3PC可以继续直接把状态变成C状态(Commit)，而2PC则不知所措。

不过3PC实现比较困难，而且无法处理网络分离问题。如果preCommit消息发送后两个机房断开，这时候coordinator所在的机房会abort，剩余的participant会commit。

Paxos

Paxos的目的是让整个集群的结点对某个值的变更达成一致。Paxos算法是一种基于消息传递的一致性算法。Paxos算法基本上来说是个民主选举的算法——大多数的决定会成个整个集群的统一决定。

任何一个点都可以提出要修改某个数据的提案，是否通过这个提案取决于这个集群中是否有超过半数的结点同意(所以Paxos算法需要集群中的结点是单数)。这个是Paxos相对于2PC和3PC最大的区别，在2f+1个节点的集群中，允许有f个节点不可用。

Paxos的分布式民主选举方式，除了保证数据变更的一致性之外，还常用于单点切换，比如Master选举。

Paxos协议的特点就是难，both 理解 and 实现 :(

关于2PC，3PC和Paxos，强烈推荐阅读 分布式系统的事务处理。

目前大部分支付系统其实还是在2PC的基础上进行自我改进的。一般是引入一个差错处理器，进行差错协调(回滚或者失败处理)。

MVCC：多版本并发控制

这个是很多RDMS存储引擎实现高并发修改的一个重要实现机制。具体可以参考：

1. 多版本并发控制(MVCC)在分布式系统中的应用

2. MVCC (Oracle, Innodb, Postgres).pdf

（编辑：阜阳站长网）

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