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出版者:Addison-Wesley Professional

作者:Cameron Hughes

出品人:

页数:720

译者:

出版时间:2003-08-29

价格:USD 54.99

装帧:Hardcover

isbn号码:9780131013766

丛书系列:

图书标签:

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《并发与并行系统设计：原理、实践与挑战》 前言 在当今计算领域，对高性能、高吞吐量以及可扩展性的需求日益增长，这使得并发和并行编程成为了现代软件开发不可或缺的关键技能。从多核处理器到分布式云计算平台，我们赖以生存的数字世界正以前所未有的速度发展，而支撑这一切的基石正是并发与并行技术的不断演进。本书并非聚焦于某一种特定的编程语言或框架，而是致力于为读者构建一个坚实而全面的理论与实践基础，帮助理解和驾驭这些复杂而强大的计算范式。 我们生活的时代，计算能力不再仅仅局限于单个强大的处理器，而是分散在成千上万的微小节点上，它们协同工作，共同完成海量的数据处理和复杂的任务。这种分布式和并行化的趋势，对软件的设计、开发和部署提出了全新的挑战。如何有效地利用多核CPU的并行能力？如何设计能够横跨多个服务器的分布式应用？如何在保证数据一致性的前提下实现高效的通信？这些都是本书将深入探讨的核心问题。 本书的宗旨是提供一种“自顶向下”的学习路径。我们将从最基础的概念入手，逐步深入到复杂的系统架构和设计模式。我们相信，只有深刻理解了并发与并行背后的基本原理，才能在实际开发中做出明智的技术选型，并有效地解决遇到的问题。因此，本书的内容将涵盖从线程模型、进程通信到分布式一致性算法、容错机制等一系列核心主题。 我们同样关注实际应用中的挑战。在编写高效的并发和并行程序时，开发者常常会面临诸如死锁、竞态条件、资源争用、数据一致性以及通信延迟等棘手的问题。本书将通过分析真实的场景和提出行之有效的解决方案，帮助读者规避这些陷阱，并编写出健壮、可靠且高性能的系统。 本书的目标读者是那些希望在软件工程领域建立深厚功底的开发者、系统架构师、以及对计算科学前沿感兴趣的研究人员。无论您是初学者，希望系统地学习并发与并行编程的入门知识，还是经验丰富的工程师，希望深入理解分布式系统的设计与实现，本书都将为您提供宝贵的指导和启发。 本书的内容将围绕以下几个关键领域展开： 第一部分：并发编程基础 在这一部分，我们将奠定并发编程的坚实基础。我们将首先探讨并发的基本概念，理解任务的并发执行与串行执行的区别，以及引入并发所带来的优势和挑战。 进程与线程模型： 我们将深入分析进程和线程这两种最基本的并发执行单元。理解它们在资源占用、通信方式、生命周期管理以及调度机制上的差异，对于选择合适的并发模型至关重要。我们将探讨不同操作系统中进程与线程的实现细节，以及它们在性能和开销上的权衡。 同步机制与互斥： 并发访问共享资源时，很容易产生数据不一致的问题。我们将详细介绍各种同步机制，包括锁（互斥锁、读写锁）、信号量、条件变量等，并深入分析它们的工作原理、适用场景以及潜在的死锁和活锁风险。我们将通过具体示例演示如何使用这些机制来保护共享数据，确保程序的正确性。 通信机制： 除了共享内存，进程或线程之间还需要有效的通信方式。我们将考察管道、消息队列、套接字等经典的进程间通信（IPC）机制，并讨论它们在不同场景下的优劣。理解这些通信机制有助于构建模块化、解耦的并发系统。 内存模型与原子操作： 在多核环境下，对内存的访问顺序变得复杂。我们将介绍内存模型（memory model）的概念，理解它如何规范处理器和编译器对内存访问顺序的优化，以及原子操作（atomic operations）在实现无锁数据结构和高性能并发算法中的关键作用。 第二部分：并行计算原理与技术 本部分将转向并行计算，探讨如何利用多个处理器或计算单元同时执行任务以加速计算。 并行计算模型： 我们将介绍不同的并行计算模型，如共享内存并行模型（SIMD, MIMD）和分布式内存并行模型。理解这些模型有助于我们根据问题特点选择最适合的并行策略。 任务分解与并行化： 如何有效地将一个大问题分解成可以并行执行的小任务是并行编程的核心。我们将探讨各种任务分解策略，包括数据并行、任务并行，以及如何识别程序中的并行性。 并行算法设计： 许多经典的算法在并行环境下需要重新设计才能获得最佳性能。我们将介绍一些典型的并行算法，如并行排序、并行搜索、矩阵乘法等，并分析它们在并行计算模型上的实现。 并行计算框架与库： 介绍当前主流的并行计算框架和库，例如OpenMP、Intel TBB（Threading Building Blocks）等，它们提供了高级抽象，简化了并行程序的开发。我们将探讨如何利用这些工具来高效地并行化计算密集型任务。 第三部分：分布式系统设计与实现 随着云计算的兴起，分布式系统已成为构建大规模、高可用服务的基础。本部分将深入探讨分布式系统的设计原则和关键技术。 分布式系统架构： 我们将分析常见的分布式系统架构，如客户端-服务器模型、对等网络模型、微服务架构等，并讨论它们各自的特点和适用场景。 分布式通信： 在分布式系统中，节点之间的通信是核心。我们将深入探讨各种分布式通信协议和技术，包括远程过程调用（RPC）、消息队列（MQTT, Kafka）、RESTful API等，并分析它们的性能、可靠性和可扩展性。 数据一致性与共识： 在分布式环境中维护数据的一致性是一个巨大的挑战。我们将详细介绍分布式一致性协议，如 Paxos、Raft，以及 CAP 定理（Consistency, Availability, Partition Tolerance）等 fundamental 的概念。理解这些理论是构建可靠分布式系统的基石。 故障检测与容错： 分布式系统不可避免地会面临节点故障。我们将研究各种故障检测技术（如心跳机制）和容错策略（如副本、重试、隔离），以确保系统在部分节点失效时仍能继续运行。 分布式事务： 在分布式环境下，跨多个节点执行的事务需要特殊的处理。我们将探讨分布式事务的挑战，以及两阶段提交（2PC）等常用解决方案的原理与局限性。 可扩展性与性能优化： 分布式系统的目标之一是实现高度可扩展。我们将探讨负载均衡、分片（sharding）、缓存等技术，以提高系统的吞吐量和响应速度。 第四部分：高级主题与实践挑战 在掌握了基础知识后，我们将进一步探索并发与并行编程中的一些高级主题和实际应用中的挑战。 无锁编程（Lock-Free Programming）： 探讨如何设计避免使用锁的并发数据结构和算法，以消除锁带来的性能瓶颈和死锁风险。我们将介绍一些常见的无锁数据结构，如无锁队列、无锁栈，以及实现它们所依赖的底层原子操作。 Actors 模型： 介绍 Actor 模型作为一种更高级的并发编程范式，它将并发单元封装为独立的 Actor，通过消息传递进行通信，从而简化了并发系统的设计和管理。 并行模式与框架： 深入研究更广泛的并行设计模式，如 MapReduce、Spark 等，它们为大数据处理提供了强大的并行计算能力。 性能分析与调优： 学习如何使用性能分析工具来识别并发和并行程序的瓶颈，并掌握各种调优技术，以最大化系统的性能。 安全性与并发： 探讨在并发和分布式系统中可能出现的安全漏洞，如注入攻击、跨站请求伪造（CSRF）等，以及相应的防御策略。 领域特定语言（DSL）与并行： 简要介绍领域特定语言在简化特定领域内并行编程方面的作用。 结语 并发与并行编程是一个不断发展的领域，新的技术和工具层出不穷。本书旨在为读者提供一个全面而深入的理解框架，使他们能够独立地学习、适应并应对未来的挑战。我们鼓励读者在学习过程中积极实践，通过动手编写代码来加深对理论的理解。掌握并发与并行的精髓，将使您能够构建出更强大、更高效、更具竞争力的软件系统，从而在日益复杂的计算世界中脱颖而出。

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坦白说，市场上关于并发和分布式编程的书籍汗牛充栋，但真正能让人从“知道”到“掌握”的凤毛麟角。这本书的标题暗示了一种系统层面的构建能力，而不是零散的技巧集合。我最看重的是它在“**系统设计**”层面的深入探讨。例如，在分布式场景下，如何选择合适的一致性算法——Paxos还是Raft？这本书是否有能力用C++的视角，清晰地阐述这些复杂算法的实现细节和性能权衡？如果它只是引用现有的成熟库（如Boost.Asio或TBB），而没有揭示这些库背后的设计哲学和实现难点，那么其教学价值就会大打折扣。我特别留意了关于错误处理和容错机制的章节。在并行系统中，一个线程的崩溃可能连锁反应导致整个系统状态损坏；在分布式系统中，网络分区是常态。我需要看到成熟的、在实际生产环境中经过考验的**健壮性设计模式**，比如使用监督树（Supervisor Trees）或更高级别的容错框架。如果这本书能引导读者构建一个能自我修复、具备高可用性的系统原型，那么它就不仅仅是一本编程指南，更是一部系统工程的实战手册。我对它在处理非阻塞I/O和事件循环设计方面的论述抱有极高的期望。

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从一个偏向于应用层开发者的角度来看，我对这本书在**工具链和生态集成**方面的描述很感兴趣。我们知道，C++的编译和链接过程在处理复杂的并行和分布式依赖时，可能会成为效率的瓶颈。这本书是否有篇幅讲解如何利用现代构建系统（如CMake）来优化跨平台的并行代码编译？更重要的是，在调试方面，并行程序的调试难度是串行程序的指数级增长。我希望能看到关于如何使用GDB或Valgrind等工具来有效追踪并发问题的详细“秘籍”，特别是那些与缓存一致性相关的时序错误。此外，分布式系统往往需要监控和可观测性。这本书是否会探讨如何将C++程序与Prometheus或Jaeger等监控系统集成？如果它仅仅停留在代码实现层面，而忽略了“如何运维”和“如何观测”这些现代软件生命周期中不可或缺的环节，那么它就显得不够完整。我期待它能提供一个全面的视角，从编写代码的那一刻起，就将性能分析、调试支持和可观测性纳入设计考量，让读者能够构建出真正**可管理、可维护**的复杂系统。

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这本书的装帧和排版给我的第一印象是扎实且专业，但内容上，我希望能看到它在处理并行化带来的非预期副作用时，能提供足够细致的指导。毕竟，并行编程最让人头疼的不是如何启动线程，而是如何管理那些难以复现的竞态条件和死锁。我仔细翻阅了目录结构中关于“内存模型”和“同步原语”的部分，这部分内容至关重要。很多教材要么过于理论化，用晦涩的数学公式堆砌，让人望而却步；要么过于简化，只停留在API调用的层面，无法解释“为什么”要使用特定的锁或原子操作。我期望这本书能在这两者之间找到一个黄金平衡点，用清晰的图示和具体的C++代码片段，解释**顺序一致性模型**与**释放-获取（Release-Acquire）语义**之间的微妙区别。此外，现代C++在并发编程方面有了长足进步，如果它能结合最新的标准特性，例如协程（Coroutines）在异步IO和高吞吐量服务器中的应用，那将是巨大的加分项。分布式方面，我希望它能对比不同消息传递范式（如Actor模型与CSP模型）的优劣，并展示如何用C++实现这些模型，而不是仅仅介绍理论概念。如果能提供一套完整的性能基准测试（Benchmarking）方法论，教我如何量化我的并行化努力带来的真正收益，那这本书的价值就无可估量了。

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看到这本书的封面和标题，我立刻被它所吸引。**《Parallel and Distributed Programming Using C++》**，这个名字本身就充满了技术深度和挑战性。作为一名长期在软件开发一线摸爬滚打的工程师，我深知在当今时代，仅仅依靠单线程的串行处理已经远远无法满足高性能计算和大规模系统架构的需求。我们迫切需要掌握如何有效地利用多核处理器和网络化集群的计算能力。这本书的侧重点显然是C++，这让我感到非常亲切。C++以其对底层硬件的精细控制能力和极高的执行效率著称，它是构建高性能并行系统的理想选择。我期待它能深入剖析如何用C++的现代特性，比如模板元编程、智能指针以及并发库（如`std::thread`, `std::mutex`, `std::future`等）来优雅且安全地实现并发逻辑。更重要的是，对于“分布式”的探讨，我希望它能超越简单的套接字编程，深入到更高级别的抽象，比如消息队列、远程过程调用（RPC）的底层机制，以及如何处理分布式系统固有的复杂性——数据一致性、故障恢复和集群间同步。如果这本书能提供清晰的架构模式和实战案例，指导我们如何从零开始构建一个健壮的、可扩展的并行应用，那它无疑将是我工具箱中最宝贵的一件利器。我尤其关注它在性能调优方面的论述，毕竟，理论上的正确和实际运行中的高效之间，往往隔着巨大的鸿沟。

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这本书的最终价值，我认为将体现在它能否提供一种**思维模式的转变**，而非仅仅是一堆代码片段的堆砌。并行与分布式编程的核心挑战在于我们必须放弃对“时间”的简单线性认知，转而拥抱“事件”和“交互”的复杂网络。我希望作者能够通过巧妙的案例，潜移默化地将这种思维植入读者脑中。例如，与其直接展示如何用`std::atomic`解决一个计数器问题，不如设计一个更贴近现实场景的问题，比如一个高并发的缓存淘汰策略，然后逐步引入并发控制、锁的粒度选择、以及最终向无锁数据结构的演进路径。这种**渐进式复杂化**的学习路径，远比教科书式的定义罗列更有效。对于分布式部分，我期待看到对**网络延迟和拓扑结构**如何影响算法选择的深入分析。比如，为什么在一个高延迟、高丢包的网络上，一些基于快速同步的算法会迅速退化？这本书如果能将计算机网络的基础知识与C++的实现细节巧妙地结合起来，指导我们做出更明智的系统架构决策，那么它就真正配得上“并行与分布式编程”的宏大主题了。

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