# 操作系统
30 秒速记
- 操作系统 = 管硬件的大管家：管
CPU、内存、文件、设备，对上给程序提供系统调用 - 四个基本特征：并发、共享、虚拟、异步；并发是最核心的，其他三个都围绕它
- 进程是资源分配单位，线程是调度单位；同进程的线程共享内存，切换轻但隔离差
- 调度看目标：批处理看吞吐，交互系统看响应，实时系统看截止时间，没法同时最优
- 并发就要处理互斥、同步和死锁；内核结构上有大内核（快）和微内核（隔离好）之分
操作系统就是一层管家软件，把 CPU、内存、磁盘、各种设备管起来，再用系统调用这套受控接口租给应用程序用。 它有四个基本特征：并发是让多个程序在一段时间里一起推进；共享是这些程序共用同一批资源；虚拟是把一个物理资源变成多个逻辑资源，比如一颗 CPU 分时给很多进程；异步是进程走走停停，什么时候跑完没法预知。围绕这几个特征，才有了进程线程、调度算法、锁和死锁、虚拟内存这些后面要讲的内容。
# 一、概述
# 基本特征
面试官追问
追问 1操作系统四个基本特征里，哪个是最根本的？
并发。正因为要让多个程序同时推进，才需要共享资源；资源不够分，才需要虚拟化把一个变多个；多个程序抢资源，执行节奏就变得走走停停，也就是异步。
追问 2浏览器一边下载文件一边播动画，体现了哪个特征？
首先是并发：下载在等网络时，CPU 去渲染动画，两件事在一段时间里一起推进。多核机器上浏览器进程和 GPU 进程还可能真的并行。
追问 3进程和线程的区别，用浏览器举个例子？
Chrome 每个标签页一般是独立的渲染进程，一个页面崩了不影响别的，这是进程隔离的好处。同一个渲染进程里有主线程、合成线程、Worker 线程，它们共享这个进程的内存，通信快但一个线程写坏内存整个进程都会挂。
追问 4为什么说调度算法没有最好的？
目标互相打架：想吞吐高就少切换，让长任务一口气跑完；想响应快就得频繁切换给交互任务让路，切换本身又有开销。服务器批处理和桌面系统要的东西不一样，算法自然不同。
追问 5前端为什么要学操作系统？
很多前端问题的根在这：JS 单线程为什么能处理并发请求、Web Worker 为什么不能直接操作 DOM、Node.js 的 libuv 线程池为什么默认 4 个线程，都要用进程、线程、I/O 模型去解释。
# 1. 并发
30 秒速记
- 并发 = 一段时间内多个任务交替推进；并行 = 同一时刻真的有多个任务在跑
- 并行要硬件：多核、多流水线、多台机器；单核只能并发，不能并行
- 操作系统靠进程、线程加时间片切换实现并发
- 并发的价值是「等待时不闲着」：
I/O密集型收益大，纯计算任务在单核上拆线程反而更慢 - 前端例子：
JS单线程 + 事件循环是并发不是并行；Web Worker跑在另一个线程上，才可能并行
并发是一段时间里多件事交替推进，并行是同一瞬间多件事真的在同时跑。 打个比方，一个厨师在炖汤的时候去切菜，两道菜都在进行，这是并发；两个厨师各做一道，才是并行。单核 CPU 靠时间片切换也能做到并发，但并行必须多核。并发真正的价值是等待时不闲着，比如一个请求在等磁盘，CPU 先去处理别的。JS 就是典型：单线程，靠事件循环在等网络时去干别的，所以能并发处理很多请求，但纯计算还是一个一个算。
并发是指宏观上在一段时间内能同时运行多个程序，而并行则指同一时刻能运行多个指令。
并行需要硬件支持，如多流水线、多核处理器或者分布式计算系统。
操作系统通过引入进程和线程，使得程序能够并发运行。
原理拆解： 操作系统把可运行的线程放入调度队列，按时间片、优先级和阻塞状态选择执行者。单核上，线程在计算、等待 I/O、被抢占之间快速切换，使多个任务在观察尺度上共同前进；切换时要保存和恢复寄存器、栈指针等执行现场。多核环境可以让不同线程分别占用核心，此时并发任务才可能在物理时间上重叠执行。
具体例子： 一个服务同时处理下载和日志写入时，请求线程在等待磁盘或网络期间会被挂起，处理器转去运行其他线程，因此吞吐量和响应性可能提升。若把一个纯计算循环拆成多个线程，却仍运行在单核上，工作总量没有减少，还增加了调度、上下文切换和同步成本，完成时间反而可能变长。共享计数器等数据还会产生竞争，需要锁、原子操作或消息传递来约束访问顺序。
边界与反例： “同时处理很多请求”不能证明它们并行执行；异步事件循环也能在单线程中组织大量并发 I/O。相反，多核并行也不保证线性加速：串行部分、锁竞争、缓存失效、内存带宽和任务分配不均都会限制收益。线程数量远大于核心数时，过度切换还可能降低有效计算时间。
工程验证： 可分别构造 I/O 等待型和持续计算型任务，逐步增加线程数，并记录总耗时、吞吐量、处理器利用率、上下文切换次数及运行队列长度。若 I/O 型任务在线程增加后吞吐提升而处理器未满，说明等待时间被其他任务利用；若计算型任务超过核心数后吞吐不再增长且切换次数上升，则瓶颈已从任务数量转为计算资源或同步开销。判断并发效果应结合时间线和系统指标，不能只看线程是否都处于存活状态。
面试官追问
追问 1JS 是单线程的，为什么能同时发十个请求？
发请求只是把任务交给浏览器的网络线程，JS 主线程马上就空了，等结果回来再通过事件循环执行回调。十个请求在一段时间里一起推进，是并发；真正的计算还是主线程一个一个跑。
追问 2那页面里一个大循环算了 3 秒，点按钮没反应，怎么解决？
这是 CPU 密集，并发救不了，主线程被占着事件循环转不动。把计算挪到 Web Worker 里，多核机器上它和主线程是真正并行的；或者把任务切片，用 requestIdleCallback 分批跑。
追问 3单核机器上把计算任务拆成 8 个线程，会变快吗？
不会，还可能更慢。总计算量没变，单核同一时刻只能跑一个，拆完还多了线程切换和同步的开销。多线程只有在多核或者有 I/O 等待时才有收益。
追问 4Node.js 也是单线程，为什么能扛高并发？
JS 执行是单线程，但 I/O 交给了 libuv：网络用操作系统的 epoll/kqueue 异步通知，文件操作丢到线程池里。主线程只负责调度回调，大量请求都在等 I/O 时它几乎不闲着。
追问 5线程数一直加，吞吐量会一直涨吗？
不会。超过核心数后，CPU 密集任务就开始排队切换，上下文切换、锁竞争、缓存失效都会吃掉收益，到某个点吞吐反而下降。线程数要按任务类型压测出来，不是越多越好。
# 2. 共享
30 秒速记
- 共享 = 系统资源被多个并发进程共同使用
- 两种方式：同时共享（多个进程可以同时用，比如只读文件）/ 互斥共享（一次只能一个用，比如打印机）
- 互斥共享的资源叫临界资源，访问它的那段代码叫临界区，同一时刻只能有一个进程进去
- 实现互斥靠锁、信号量这类同步机制；锁保护的是「读-改-写」这个过程，不是资源名字
- 易错：锁粒度太大会把能并行的也串行化；多把锁顺序不一致会死锁
共享就是多个进程共用同一批系统资源，关键看这些访问能不能安全地叠在一起。 像只读的配置文件，大家同时读没问题，这是同时共享；但打印机就不行，两个任务同时往里写，纸上内容就交叉了，这种一次只能一个人用的叫临界资源，要互斥共享。实现上就是给访问它的代码段加锁，保证同一时刻只有一个执行者在里面。前端也会遇到：单线程的 JS 照样有竞态，因为 await 中间会让出执行权，「读、等、写」三步被别的任务插队，结果就被覆盖了。
共享是指系统中的资源可以被多个并发进程共同使用。
有两种共享方式：互斥共享和同时共享。
互斥共享的资源称为临界资源，例如打印机等，在同一时刻只允许一个进程访问，需要用同步机制来实现互斥访问。
原理拆解： 共享的判断链路是：先确认多个进程是否会访问同一资源，再判断这些访问能否安全重叠。只读数据通常可以同时共享；打印机、可写文件偏移量或未提供原子操作的共享状态，若并发访问会产生输出交叉、覆盖更新等错误，就应视为临界资源。互斥锁把“检查、使用、更新”组成不可分割的临界区，其他访问者只能等待。锁保护的是访问协议，而不是资源名称本身：同一个文件在只读时可同时共享，执行覆盖写入时却可能需要互斥。
最小验证： 输入三个并发任务，每个任务进入临界区后等待不同时间并修改计数器；要验证的结论是，无锁时临界区可能重叠，加锁后任一时刻最多只有一个任务进入。以下代码可直接由 Node.js 执行：
class Mutex {
constructor() {
this.tail = Promise.resolve();
}
async run(fn) {
const previous = this.tail;
let release;
this.tail = new Promise(resolve => (release = resolve));
await previous;
try {
return await fn();
} finally {
release();
}
}
}
const sleep = ms => new Promise(resolve => setTimeout(resolve, ms));
async function test(useMutex) {
const mutex = new Mutex();
let active = 0;
let maxActive = 0;
let counter = 0;
const task = async ms => {
const critical = async () => {
active++;
maxActive = Math.max(maxActive, active);
const old = counter;
await sleep(ms);
counter = old + 1;
active--;
};
