1）基礎用法：
uvm_object macro：
a. 在transaction使用
uvm_object_utils_begin：它用於把乙個直接或間接派生自uvm_object的類註冊到factory。
uvm_object_param_utils_begin：它用於把乙個直接或間接派生自uvm_object的引數化類註冊到factory。
b. 在uvm_sequence使用：
uvm_object_utils(sequence 類名)
可能還需要`uvm_declare_p_sequencer(sequencer類名)的宣告
uvm_component macro
在uvm_component中使用
uvm_component_utils(類名)
transaction要派生自uvm_sequence_item，sequence要派生自uvm_sequence或者uvm_sequence的派生類。agent要派生自uvm_agent. uvm_agent裡多了乙個is_active的成員。一般根據這個active來決定是否例項化driver和sequencer. is_active變數的數值需要在env的build_phase裡設定完成，可以直接設定，也可以用uvm_config_db#(int)::set。
uvm_passive：agent以這種形式執行時，只監測匯流排而不驅動匯流排；
uvm_active：agent以這種形式執行時，既可以監測匯流排，也可以驅動匯流排；
pack的使用：
a. 定義乙個簡單的xaction，將類成員註冊到uvm_field_int等巨集定義中，在類中定義do_pack函式，繼承原來的do_pack。
b.呼叫pack_bytes
c. 從log中可以看出，呼叫pack_bytes之後將類成員都打包成byte的形式，預設是按照大端的形式處理的
uvm_object中定義get_bits、get_bytes、get_ints函式用來獲取對應位寬的資料。
3）底層原理分析：
首先從type_id分析，它**於uvm_sequence_item中uvm_object_utils_begin這個巨集拓展的**，那麼在begin與end之間做了下圖的事情：
第一句（註冊）：獲取我們通過`uvm_object_utils_begin(jelly_bean_transaction)傳進來的jelly_bean_transaction這個類，然後宣告了乙個該型別的uvm_object_registry類，同時把這個uvm_object_registry起個別名叫type_id。宣告了兩個函式，最終效果是呼叫了type_id，也就是uvm_object_registry這個型別中的get函式。
第二句：等效於new；
第三句：返回型別名。
uvm_field結構：
常用函式需要注意pack unpack pack_bytes unpack_bytes pack_ints unpack_ints 返回值都是bit個數。
uvm_all_on：『b000000101010101
uvm_all_on|uvm_no_pack：這樣就會忽略掉pack bit
對於uvm_component派生類來說，field_automation機制最重要的是可以在build_phase中自動獲取uvm_config_db#()::set()的數值（必須加super.build_phase(phase)）---- 也就是不用寫 uvm_config_db#()::get()
然後分析uvm樹：
uvm_void是乙個空的虛類。在src/base/uvm_misc.svh中定義。
層次結構函式：
get_parent() get_child(string name) 這兩個分別獲取parent指標和指定名字的child指標。
get_children(ref uvm_component children[$]) 獲取所有的child指標
get_num_children() 獲取child個數
get_first_child(ref string name) get_next_child(ref string name) 獲取child的名字（反映到string name上），返回值是0/1兩種情況。
uvm列印資訊控制：
get_report_verbosity_level()
set_report_verbosity_level(uvm_high) 只對當前呼叫的component起作用
set_report_verbosity_level_hier(uvm_high) 對當前及下面所有的component起作用（專案中使用）；
simv +uvm_verbosity=uvm_high 命令列方式 ------ 我覺得用這個就可以了。
一段分析資料的總結
業務背景 有乙個表中存在1億的資料，存著個人資訊 城市 單位 學校等內容 而這些內容在字段中儲存的是json，需要將這些資料分析後，算出這些內容的離散模型，取出top100。最先的實現方案是批量查出來1w資料，分析後一條條更新，發現更新太慢。隨後做了如下改進，也是總結 1 先查詢後更新的操作，用my...
一段分析資料的總結
業務背景 有乙個表中存在1億的資料，存著個人資訊 城市 單位 學校等內容 而這些內容在字段中儲存的是json，需要將這些資料分析後，算出這些內容的離散模型，取出top100。最先的實現方案是批量查出來1w資料，分析後一條條更新，發現更新太慢。隨後做了如下改進，也是總結 1 先查詢後更新的操作，用my...
氣！還是只有第一段。
以後再也不輕易做這種要整個編輯部的同事都來配合的專題了，根本不靠譜，誰都有一堆做不完的事兒，誰高興替你寫這些東西，誰在乎你星期幾發版啊？又等了乙個晚上，我也要拖版，我也要拖版！把第一段寫好了，題圖也想好了，剩下的，由不得我。盤點2005之產業生死簿 西遊記 第三回寫到無法無天的美猴王孫悟空酒醉入夢，...