一、计算机的基本组成。
（1）硬件：又是怎么对应到经典的（2）冯·诺依曼体系结构中的：运算器、控制器、存储器、输入设备和输出设备这五大基本组件。
计算机的两个核心指标：（3）性能和（4）功耗
二、计算机的指令和计算。
指令部分： （1）程序是怎么在计算机里面跑起来？。程序是怎么通过编译器和汇编器，变成一条条机器指令的编译过程（编译原理）
（2）操作系统是怎么链接、装载、执行这些程序，一条条指令执行的控制过程（控制器控制）
运算部分：二进制编码，从数字电路层面，实现加法、乘法这些运算功能。运算器（也是算术逻辑单元）实现运算功能 ALU（Arithmetic
Logic Unit/ALU）。浮点数（Floating Point）非常容易用错。
三、处理器
（1）CPU 时钟构造寄存器、内存的锁存器和触发器。知道为什么需要 CPU 时钟（CPU Clock），寄存器和内存的硬件组成的之后，整个计算机的数据通路如何构造。
（2）数据通路，连接了整个运算器和控制器，最终组成了 CPU。
（3）考虑性能和功耗，要理解和掌握面向流水线设计的 CPU、数据和控制冒险、分支预测的相关技术。
（4）既然 CPU 作为控制器要和输入输出设备通信，那么我们就要知道异常和中断发生的机制。
（5）指令的并行执行，如何直接在 CPU 层面，通过 SIMD 来支持并行计算。
四、存储器的原理
（1）存储器的层次结构，从上到下的 CPU 高速缓存、内存、SSD 硬盘和机械硬盘的工作原理，之间的性能差异，应用中利用这些设备会遇到的挑战。
（2）存储器可输入、出，CPU 和存储器如何通信，性能问题： IO_WAIT，如何通过 DMA 来提升程序性能。
存储器如何通过 RAID、Erasure Code、ECC 以及分布式 HDFS，来确保数据的完整性和访问性能。
学习计算机组成原理，究竟有没有好办法？
程序怎样从高级代码变成指令在计算机里面运行，对应着“编译原理”和“操作系统”这两门课程；计算实现背后则是“数字电路”；如果要深入 CPU 和存储器系统的优化，必然要深入了解“计算机体系结构”。
（1）提问来串联知识点。
代码怎样变成运行的程序，得到最终结果的？
整个过程中，计算器层面到底经历了哪些步骤，哪些可优化？
程序的编译、链接、装载和执行，以及计算时需要用到的逻辑电路、ALU，乃至 CPU 自发为你做的流水线、指令级并行和分支预测，还有对应访问到的硬盘、内存，以及加载到高速缓存中的数据。
（2）写示例程序来验证知识点。大量原理和设计，对应着“性能”这个词。
（3）和计算机硬件发展的历史对照。第一台电子计算机发明到现在，有 70 多年了。现代技术，都是跟随实际应用中遇到的挑战，一个个发明、打磨，最后保留下来的。有学术碰撞，有商业交锋。
奔腾 4 和 SPARC 的失败，以及 ARM 的成功，让我们记住 CPU 指令集的繁与简、权衡性能和功耗的重要性
入门书籍：《计算机是怎样跑起来的》，《程序是怎样跑起来的》（微缩版“计算机组成原理”）
Coursera 上北京大学免费公开课《Computer Organization》硬件基础：寄存器、ALU 这些电路是怎么回事。
深入学习书籍：《计算机组成与设计：硬件 / 软件接口》，《深入理解计算机系统》，《计算机组成：结构化方法》，《计算机体系结构：量化研究方法》。
课外阅读：《编码：隐匿在计算机软硬件背后的语言》和《程序员的自我修养：链接、装载和库》是理解计算机硬件和操作系统层面代码执行
最有效的办法：不是短时间冲刺，而是有节奏地坚持，希望你能够和专栏的发布节奏同步推进，做好思考题，并且多在留言区和其他朋友一起交流
