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看了一点分布式算法，个人理解分布式解决的本质的多进程修改数据时保持一致性的问题 联想到在操作系统内的类比场景，就是多 cpu 访问多内存，然后看了操作系统的书，都有讲多核调度，但是似乎都只是讲了 task 在多核的算力分配的场景 好奇难道不需要考虑多 cpu 写 mem 失败的场景吗（对操作系统不太熟悉） 比如：a=1 ； task A 是给 a+1 ； task B 是给 a+2 两个 task 同时在两个 cpu 上同时修改 a ，怎么保证一致性呢，操作系统的书里没有讲到这个东西，比较好奇
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misdake 2022-07-26 22:55:51 +08:00
都学到操作系统了，前面 CSAPP 里学的信号量、PV 还有印象么
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misdake 2022-07-26 23:23:55 +08:00
看你写的内容，感觉像是把两个问题揉在一起提问：
1. 你举的例子里，两个进程同时尝试读写同一个地址的时候，因为读写分别是原子操作但整体不是原子操作，可能会出现读读写写的错误情况，单核在上下文切换时也可能发生。这个要用信号量或等效的方法解决。资料 https://www.coursera.org/lecture/os-pku/xin-hao-liang-ji-pvcao-zuo-sbhMU 2. 两个核心同时访问同一个地址，一个写一个读，在硬件层面，CPU 是否提供多核间的数据一致性，一致性保证到一个什么程度，是用怎样的方法保证的。这个可以从 CPU 缓存开始学，一直学到缓存一致性协议。资料 https://mp.weixin.qq.com/s/PDUqwAIaUxNkbjvRfovaCg |
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garyox64 OP @misdake 不好意思 原来正文这个格式没有排版
其实我说进程只是举例分布式的场景啦，其实想问的最终还是 多 cpu 写 mem 的一致性问题 多 cpu 读写缓存这个书上也有讲的，所以我主要想了解的还是 多 cpu 读写 mem 的时候的一致性问题，我看了微信的资料，似乎并没有相关的介绍 |
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misdake 2022-07-27 00:07:52 +08:00
@garyox64 #3
如果是单机多进程分布的话，多 CPU 仍然是通过某种缓存一致的总线相连的，仍然能保证缓存一致性。读写 mem 其实就是在读写 cache ，所以这个天然就没问题。 如果指的是多机的分布的话。内存不在同一个空间里，没办法直接写，要写一些基础设施来通过某种网络共享内存，很可能没有硬件的直接支持。这种情况下多机同时读写同一块数据要通过软件的方法来规避，尽量保证同一时间数据只有一个地方能读写，然后使用某种基于网络的同步机制，大家一起读。（即同时间最多 1 个读写，或者多个只读） |
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yumenawei 2022-07-27 08:53:19 +08:00
MESI 协议了解一下
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garyox64 OP @misdake https://www.cnblogs.com/yanlong300/p/8986041.html 找了一个资料，原来 MESI 的写回是通过 store buffer 写回的但是仍然不能 100%保证一致性，所以最后引入了 内存屏障的概念
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