《底层技术》课件

底层技术探索计算机系统核心组件和运行机制课程背景和目标技术基础理解现代软件系统的底层技术，包括硬件架构、操作系统、网络协议等。编程能力掌握常用的编程语言和开发工具，并能进行简单的代码编写和调试。工程实践通过实际项目案例，学习软件工程的基本概念和流程，并锻炼团队合作能力。什么是底层技术？支撑应用的基石底层技术为各种软件应用提供基础支撑，如同建筑的地基，为应用程序提供坚实基础。不可见但不可或缺用户通常无法直接看到底层技术，但它们是应用程序正常运行的关键，就像幕后英雄一样。构建效率和性能底层技术决定了应用程序的性能、可靠性和安全性，为高效运行提供保障。底层技术的重要性理解底层技术可以帮助你更好地设计和构建软件系统，并提高代码的效率和性能。它可以帮助你避免常见的错误，并理解各种软件工具和框架的工作原理。此外，掌握底层技术还能让你在面对复杂的技术问题时更加游刃有余。计算机硬件架构1CPU中央处理器，负责执行指令和处理数据2内存临时存储数据，供CPU快速访问3硬盘永久存储数据，包括操作系统和应用4主板连接各个硬件组件，提供通信和数据传输通道CPU工作原理1获取指令CPU从内存中读取指令，指令包含需要执行的操作和操作数。2解码指令CPU将指令解码成计算机可以理解的机器语言，以便执行操作。3执行指令CPU根据指令执行相应的操作，例如算术运算、数据传输、逻辑判断等。4写入结果CPU将执行结果写入内存或寄存器中，供后续操作使用。内存管理机制内存管理机制是操作系统的重要组成部分，负责分配、回收和管理计算机系统中的内存资源。它确保不同程序能够共享内存空间，并防止程序之间相互干扰。常见的内存管理机制包括分页式内存管理、分段式内存管理和段页式内存管理。分页式内存管理将内存空间划分为固定大小的页面，程序代码和数据被加载到不同的页面中。分段式内存管理将内存空间划分为逻辑段，每个段对应程序的不同部分。段页式内存管理将内存空间划分为页面和段，并使用页表和段表来管理内存访问。硬盘和存储系统硬盘是存储设备的典型代表，它将数据持久保存到磁介质上。存储系统则是一个更复杂的系统，它管理着多个硬盘，并提供数据存储和访问服务。云存储则利用了互联网技术，将数据存储在云服务器上，为用户提供灵活和可扩展的存储服务。操作系统原理资源管理操作系统负责管理计算机系统中的各种资源，包括CPU、内存、磁盘、网络等。进程管理操作系统负责创建、调度和终止进程，并分配和回收进程所需的资源。内存管理操作系统负责管理内存空间，分配和回收内存，并解决内存碎片问题。文件管理操作系统负责管理文件系统，创建、删除、打开、关闭文件，并提供文件访问控制。文件系统结构1文件数据和信息的基本单元2目录组织和管理文件的层次结构3卷存储设备上的逻辑分区网络协议栈应用层负责与用户交互，提供各种网络应用服务，例如电子邮件、网页浏览和文件传输。传输层提供端到端的可靠数据传输服务，例如TCP协议和UDP协议。网络层负责数据包的路由和转发，例如IP协议。数据链路层管理物理网络连接，例如以太网协议。物理层定义物理介质和信号传输方式，例如电缆和无线信号。TCP/IP协议工作原理网络层负责将数据包从源主机传递到目标主机，并提供IP地址分配和路由功能。传输层提供端到端的连接，确保数据可靠传输，包括数据分段、重传和流量控制。应用层为应用程序提供网络服务，例如HTTP、FTP、SMTP等。HTTP协议机制1请求和响应HTTP协议基于请求-响应模型。客户端发送请求，服务器返回响应。2统一资源标识符(URI)URI用于标识网络资源，包括网站地址、文件路径等。3方法和状态码HTTP定义了多种请求方法，例如GET、POST、PUT等，以及状态码来表示请求结果。数据库基础知识数据模型关系型数据库、NoSQL数据库等数据库语言SQL（结构化查询语言）数据库设计数据表设计、索引优化等数据库管理数据库备份、恢复、安全管理等数据库事务处理原子性事务中的所有操作必须作为一个整体完成，要么全部成功，要么全部失败。一致性事务执行前后，数据库必须保持一致状态，例如数据完整性和约束条件。隔离性多个并发事务之间相互隔离，不会互相影响，保证数据的一致性。持久性一旦事务提交，其结果就应该永久保存在数据库中，即使系统崩溃也不会丢失数据。算法设计与分析算法设计与分析是计算机科学的基础，它涉及选择最佳算法来解决特定问题，同时考虑算法的效率和资源消耗。排序算法比较常见的排序算法包括冒泡排序、插入排序、选择排序、归并排序、快速排序等。不同的排序算法在时间复杂度、空间复杂度、稳定性等方面各有优劣。冒泡排序：简单易懂，但效率较低，时间复杂度为O(n^2)插入排序：适用于近乎有序的数据，时间复杂度为O(n^2)选择排序：时间复杂度为O(n^2)，不稳定归并排序：时间复杂度为O(nlogn)，稳定快速排序：时间复杂度为O(nlogn)，不稳定图算法应用案例社交网络分析推荐系统、社群发现、影响力分析路线规划地图导航、最短路径查找、交通流量预测生物信息学基因序列分析、蛋白质结构预测、药物研发编程语言基础语法和语义学习编程语言的语法和语义，掌握基本数据类型、运算符、控制流等。数据结构和算法理解常用的数据结构，例如数组、链表、栈、队列等，以及相应的算法设计。面向对象编程学习面向对象编程的基本概念，例如类、对象、继承、多态等。编译器和解释器编译器将高级语言源代码转换为机器语言的可执行文件。解释器逐行执行高级语言源代码，无需编译过程。区别编译器一次性将代码翻译成机器语言，解释器则在执行时逐行翻译。垃圾回收机制1自动内存管理自动释放不再使用的内存2引用计数跟踪对象的引用次数3标记-清除标记可达对象，清除不可达对象4分代收集将对象划分为不同的代，提高效率并发编程模型1线程模型允许多个线程在同一进程中并发执行，提高程序效率。2进程模型每个进程拥有独立的内存空间，适合处理多个相互独立的任务。3协程模型轻量级线程，可实现高效的并发，适合IO密集型应用。设计模式应用设计模式是软件设计中反复出现的解决方案，它们提供可重用、经过验证的最佳实践，用于解决常见的设计问题。通过应用设计模式，可以提高代码的可读性、可维护性和可扩展性。设计模式的种类繁多，从创建型模式到结构型模式，再到行为型模式，涵盖了软件开发的各个方面。微服务架构独立部署每个微服务都可以独立部署，无需依赖其他服务，方便快捷。技术栈自由每个微服务可以选择最适合的技术栈，提高开发效率和灵活性。易于扩展可以根据需求轻松扩展单个微服务，提升系统性能和可靠性。云计算技术资源池化云平台将计算资源，如服务器、存储和网络，整合为一个可共享的资源池，供用户按需使用。安全性云平台提供强大的安全机制，包括数据加密、访问控制和安全监控，以保护用户的数据和应用程序。可扩展性云平台可以根据用户需求动态调整资源，轻松扩展或缩减，以满足不断变化的工作负载需求。大数据处理框架Hadoop是一款开源软件框架，用于分布式存储和处理大量数据集。Spark是一个开源集群计算框架，用于大规模数据处理和机器学习。Flink是一个开源流式计算框架，用于实时数据处理和分析。人工智能基础1机器学习使计算机能够从数据中学习，而无需明确编程。2深度学习使用神经网络模拟人脑的学习过程。3自然语言处理让计算机理解和生成人类语言。4计算机视觉使计算机能够“看”和理解图像和视频。机器学习算法1监督学习分类、回归2无监督学习聚类、降维3强化学习试错、奖励深度学习模型深度学习模型是模仿人类大脑结构和功能的一种人工智能技术。它们通过多层神经网络来学习复杂的数据模式，并在图像识别、自然语言处理、语音识别等领域取得了显著成果。卷积神经网络(CNN)循环神经网络(RNN)生成对抗网络(GAN)实践项目演示项目场景模拟真实场景，构建