从0开始学架构-04:复杂度来源高性能

发布时间:2026/9/30 20:28:07
从0开始学架构-04:复杂度来源高性能 周四,我为你讲了架构设计的主要目的是为了解决软件系统复杂度带来的问题。那么从今天开始,我将为你深入分析复杂度的6个来源,先来聊聊复杂度的来源之一高性能。对性能孜孜不倦的追求是整个人类技术不断发展的根本驱动力。例如计算机,从电子管计算机到晶体管计算机再到集成电路计算机,运算性能从每秒几次提升到每秒几亿次。但伴随性能越来越高,相应的方法和系统复杂度也是越来越高。现代的计算机CPU集成了几亿颗晶体管,逻辑复杂度和制造复杂度相比最初的晶体管计算机,根本不可同日而语。软件系统也存在同样的现象。最近几十年软件系统性能飞速发展,从最初的计算机只能进行简单的科学计算,到现在Google能够支撑每秒几万次的搜索。与此同时,软件系统规模也从单台计算机扩展到上万台计算机;从最初的单用户单工的字符界面Dos操作系统,到现在的多用户多工的Windows 10图形操作系统。当然,技术发展带来了性能上的提升,不一定带来复杂度的提升。例如,硬件存储从纸带→磁带→磁盘→SSD,并没有显著带来系统复杂度的增加。因为新技术会逐步淘汰旧技术,这种情况下我们直接用新技术即可,不用担心系统复杂度会随之提升。只有那些并不是用来取代旧技术,而是开辟了一个全新领域的技术,才会给软件系统带来复杂度,因为软件系统在设计的时候就需要在这些技术之间进行判断选择或者组合。就像汽车的发明无法取代火车,飞机的出现也并不能完全取代火车,所以我们在出行的时候,需要考虑选择汽车、火车还是飞机,这个选择的过程就比较复杂了,要考虑价格、时间、速度、舒适度等各种因素。软件系统中高性能带来的复杂度主要体现在两方面,一方面是单台计算机内部为了高性能带来的复杂度;另一方面是多台计算机集群为了高性能带来的复杂度。单机复杂度计算机内部复杂度最关键的地方就是操作系统。计算机性能的发展本质上是由硬件发展驱动的,尤其是CPU的性能发展。著名的“摩尔定律”表明了CPU的处理能力每隔18个月就翻一番;而将硬件性能充分发挥出来的关键就是操作系统,所以操作系统本身其实也是跟随硬件的发展而发展的,操作系统是软件系统的运行环境,操作系统的复杂度直接决定了软件系统的复杂度。操作系统和性能最相关的就是进程和线程。最早的计算机其实是没有操作系统的,只有输入、计算和输出功能,用户输入一个指令,计算机完成操作,大部分时候计算机都在等待用户输入指令,这样的处理性能很显然是很低效的,因为人的输入速度是远远比不上计算机的运算速度的。为了解决手工操作带来的低效,批处理操作系统应运而生。批处理简单来说就是先把要执行的指令预先写下来(写到纸带、磁带、磁盘等),形成一个指令清单,这个指令清单就是我们常说的“任务”,然后将任务交给计算机去执行,批处理操作系统负责读取“任务

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