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2.11 简述Linux系统态与用户态，什么时候会进入系统态？
参考回答
- 内核态与用户态：内核态（系统态）与用户态是操作系统的两种运行级别。内核态拥有最高权限，可以访问所有系统指令；用户态则只能访问一部分指令。
- 什么时候进入内核态：共有三种方式：a、系统调用。b、异常。c、设备中断。其中，系统调用是主动的，另外两种是被动的。
- 为什么区分内核态与用户态：在CPU的所有指令中，有一些指令是非常危险的，如果错用，将导致整个系统崩溃。比如：清内存、设置时钟等。所以区分内核态与用户态主要是出于安全的考虑。
2.12 简述LRU算法及其实现方式。
参考回答
-
LRU算法：LRU算法用于缓存淘汰。思路是将缓存中最近最少使用的对象删除掉
-
实现方式：利用链表和hashmap。
当需要插入新的数据项的时候，如果新数据项在链表中存在（一般称为命中），则把该节点移到链表头部，如果不存在，则新建一个节点，放到链表头部，若缓存满了，则把链表最后一个节点删除即可。
在访问数据的时候，如果数据项在链表中存在，则把该节点移到链表头部，否则返回-1。这样一来在链表尾部的节点就是最近最久未访问的数据项。
答案解析
给出C++实现的代码
class LRUCache {
list<pair<int, int>> cache;//创建双向链表
unordered_map<int, list<pair<int, int>>::iterator> map;//创建哈希表
int cap;
public:
LRUCache(int capacity) {
cap = capacity;
}
int get(int key) {
if (map.count(key) > 0){
auto temp = *map[key];
cache.erase(map[key]);
map.erase(key);
cache.push_front(temp);
map[key] = cache.begin();//映射头部
return temp.second;
}
return -1;
}
void put(int key, int value) {
if (map.count(key) > 0){
cache.erase(map[key]);
map.erase(key);
}
else if (cap == cache.size()){
auto temp = cache.back();
map.erase(temp.first);
cache.pop_back();
}
cache.push_front(pair<int, int>(key, value));
map[key] = cache.begin();//映射头部
}
};
/**
* Your LRUCache object will be instantiated and called as such:
* LRUCache* obj = new LRUCache(capacity);
* int param_1 = obj->get(key);
* obj->put(key,value);
*/
2.13 一个线程占多大内存？
参考回答
一个linux的线程大概占8M内存。
答案解析
linux的栈是通过缺页来分配内存的，不是所有栈地址空间都分配了内存。因此，8M是最大消耗，实际的内存消耗只会略大于实际需要的内存(内部损耗，每个在4k以内)。
2.14 什么是页表，为什么要有？
参考回答
页表是虚拟内存的概念。操作系统虚拟内存到物理内存的映射表，就被称为页表。
原因：不可能每一个虚拟内存的 Byte 都对应到物理内存的地址。这张表将大得真正的物理地址也放不下，于是操作系统引入了页（Page）的概念。进行分页，这样可以减小虚拟内存页对应物理内存页的映射表大小。
答案解析
如果将每一个虚拟内存的 Byte 都对应到物理内存的地址，每个条目最少需要 8字节（32位虚拟地址->32位物理地址），在 4G 内存的情况下，就需要 32GB 的空间来存放对照表，那么这张表就大得真正的物理地址也放不下了，于是操作系统引入了页（Page）的概念。
在系统启动时，操作系统将整个物理内存以 4K 为单位，划分为各个页。之后进行内存分配时，都以页为单位，那么虚拟内存页对应物理内存页的映射表就大大减小了，4G 内存，只需要 8M 的映射表即可，一些进程没有使用到的虚拟内存，也并不需要保存映射关系，而且Linux 还为大内存设计了多级页表，可以进一页减少了内存消耗。
