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出版者:

作者:John L. Hennessy

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:2003

价格:0

装帧:Paperback

isbn号码:9788535211108

丛书系列:

图书标签:

• 计算机体系结构
• 计算机组织
• 数字逻辑
• 处理器设计
• 存储系统
• 并行计算
• 嵌入式系统
• 性能评估
• 硬件设计
• 计算机工程

深入理解电子设备的心脏：现代计算系统的基石 本书旨在为读者提供一个全面、深入的视角，剖析现代电子计算系统的底层结构、设计原理与工作机制。我们不着眼于特定的软件应用或高级编程语言的语法，而是将焦点完全集中在构建这些应用的基础——硬件架构本身。 本书的结构设计遵循从宏观到微观，再到系统集成的逻辑顺序，旨在培养读者构建清晰、连贯的“机器内部世界”图景。我们将逐步揭示构成现代计算机系统的基本构建块，并探讨它们如何协同工作以实现复杂的计算任务。 第一部分：信息表示与数字逻辑基础 在深入探究复杂的处理器设计之前，理解信息在机器内部的表达方式至关重要。本部分将从最基本的层面入手，构建读者的数字思维框架。 1. 数据的编码与表示： 我们将详细探讨数字系统（二进制、八进制、十六进制）如何作为机器语言的基础。重点将放在固定点和浮点数的表示标准（如 IEEE 754 规范），分析不同表示方式在精度、范围以及计算效率上的权衡。此外，还将涵盖字符编码（如 ASCII、Unicode）和多媒体数据（图像、声音）的数字化过程，展示信息如何从物理世界转化为可供处理的比特流。 2. 布尔代数与逻辑门： 这一章是理解所有数字电路的基石。我们将回顾布尔代数的基本定律和定理，并详细介绍基本的逻辑门（AND, OR, NOT, XOR, NAND, NOR）的物理实现和真值表。 3. 组合逻辑电路设计： 在掌握了基本逻辑门之后，我们将进入组合电路的设计。读者将学习如何使用卡诺图（Karnaugh Maps）和布尔代数简化方法来优化电路，从而减少所需的门数量和延迟。我们将分析关键的组合电路组件，如译码器、编码器、数据选择器（Multiplexer）和数据分配器（Demultiplexer），并展示它们在数据路由和选择中的核心作用。 4. 存储单元与时序逻辑： 与组合逻辑不同，时序逻辑电路的状态依赖于输入和先前的状态。本部分将详细介绍基本存储元件——锁存器（Latches）和触发器（Flip-flops，包括 SR, D, JK, T 型），阐述其工作原理和时序约束。随后，我们将扩展到更复杂的时序结构，如寄存器（Registers）和移位寄存器（Shift Registers），以及计数器（Counters）的设计与应用，为理解中央处理器内部的状态维护机制打下基础。 第二部分：中央处理器（CPU）的核心架构 本部分是本书的核心，专注于揭示执行指令的“大脑”——中央处理器的工作原理和内部结构。 5. 指令集架构（ISA）概述： 我们将探讨 ISA 作为硬件与软件之间的契约。内容将涵盖指令集的设计原则，区分面向操作数（Operand-oriented）和面向操作（Operation-oriented）的指令集风格。重点分析 RISC（精简指令集计算）和 CISC（复杂指令集计算）的设计哲学及其历史演变，并讨论现代处理器如何结合两者的优点。 6. 汇编与寻址模式： 读者将学习如何解读机器语言指令，理解不同寻址模式（如立即寻址、直接寻址、寄存器相对寻址等）对程序执行效率的影响。通过实例分析，读者将能够将高级语言的概念映射到实际的机器码操作。 7. 数据通路与控制单元： 这一章将详细描述 CPU 内部的数据通路。我们将分解指令的执行周期（取指、译码、执行、访存、写回），并分析算术逻辑单元（ALU）如何执行算术和逻辑运算。随后，我们将深入探讨控制单元（Control Unit）的设计，区分硬布线控制（Hardwired Control）和微程序控制（Microprogrammed Control）的实现方式及其对指令集复杂性的支持。 8. 流水线技术（Pipelining）： 为了提高吞吐量，现代处理器广泛采用流水线技术。本部分将解释流水线的基本概念、级数划分以及性能提升的理论基础。更重要的是，我们将详细分析流水线中的主要性能瓶颈——数据依赖性、控制依赖性（分支）和结构冲突，并探讨如分支预测（Branch Prediction）、延迟槽（Delay Slots）等解决策略。 第三部分：存储体系结构与内存管理 处理器速度的飞速发展，使得存储系统成为系统性能的关键瓶颈。本部分将重点研究如何构建一个高效、快速的内存层级结构。 9. 存储器层次结构理论： 我们将首先建立对局部性原理（时间局部性和空间局部性）的深刻理解，这是所有高效存储系统设计的核心驱动力。在此基础上，介绍从寄存器到二级存储的完整存储器层次结构。 10. 缓存存储器（Cache Memory）： 缓存是提高系统性能的最关键组件之一。本章将深入探讨缓存的组织方式：块映射（直接映射、全相联、组相联）、替换策略（LRU、FIFO 等）以及写回/写穿透策略。读者将学习如何通过分析命中率、延迟和带宽来评估缓存系统的性能。 11. 主存（Main Memory）技术： 详细分析 DRAM（动态随机存取存储器）和 SRAM（静态随机存取存储器）的内部结构、读写时序和技术演进。我们将讨论内存模块的组织方式，包括位组织和多字组织，以及如何利用并行性提高主存的访问速度。 12. 虚拟存储器与地址翻译： 虚拟存储器是现代操作系统与硬件紧密协作的成果。本部分将解释虚拟地址空间、物理地址空间的概念，并详细阐述分页（Paging）和分段（Segmentation）机制。重点分析页表（Page Table）的结构、多级页表的设计，以及转换后援缓冲器（TLB）在加速地址翻译中的作用。 第四部分：输入/输出（I/O）系统与互连 计算系统必须能够与外部世界交互。本部分关注处理器如何管理和通信外部设备。 13. I/O 接口与设备控制器： 介绍 I/O 设备的分类（块设备与字符设备）以及设备控制器在硬件层面对设备的抽象作用。我们将分析 I/O 端口与内存映射 I/O 两种主要的 I/O 编址方式。 14. 处理器与设备的交互模式： 详细对比三种主要的 I/O 控制方式：程序轮询（Polling）、中断驱动 I/O（Interrupt-driven I/O）和直接内存存取（DMA）。重点分析 DMA 控制器的工作流程，以及它如何释放 CPU 资源以执行其他计算任务。 15. 系统互连结构： 探讨处理器、内存和 I/O 设备之间如何通过总线（Bus）进行通信。分析单总线结构的局限性，并介绍多总线结构和交叉开关（Crossbar Switch）等高性能互连网络的原理，为理解多处理器系统的通信奠定基础。 通过对以上四个部分的系统性学习，读者将不仅理解“计算机如何工作”，更重要的是，能够分析和评估不同架构选择对系统整体性能、功耗和成本的影响，从而为未来硬件设计和系统优化打下坚实的理论基础。本书的重点始终是硬件逻辑与结构的严谨剖析，而非上层软件的实现细节。

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这本书的排版和插图设计简直是视觉上的享受，这在技术书籍中是比较少见的。很多关于系统架构的概念，比如数据流的转换或者多线程之间的竞争关系，仅靠文字描述很容易让人感到混乱。但作者巧妙地运用了色彩编码和简洁的图形化表示，使得复杂的内部机制一目了然。我记得一个关于分布式事务处理的章节，原本我需要查阅好几篇博客才能勉强理解其工作流程，但在书中，仅通过一个精心设计的流程图，所有的关键步骤和失败路径就清晰地呈现在眼前。这种对用户阅读体验的极致追求，使得学习过程的阻力大大降低。对于那些偏爱通过视觉信息来吸收知识的读者来说，这本书的价值又提升了一个档次。它不仅仅是在传授知识，更是在提供一种高效、愉悦的学习体验，这种对细节的打磨，实在值得称赞。

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要说这本书最让我震撼的地方，那还是它对“调试与故障排除”这一环节的重新定义。通常，这类书籍会把调试当作一个附属技能来简单介绍，但本书却将其提升到了“系统科学研究”的高度。作者没有给出大量的IDE快捷键技巧，而是深入探讨了如何构建一个能够“自我诊断”的系统。书中详尽地介绍了如何设计高质量的遥测数据（Telemetry），如何利用断言（Assertions）和契约式设计（Design by Contract）来提前捕获潜在的错误，而不是等到系统崩溃时才被动地去“救火”。这种前瞻性的错误预防哲学，彻底改变了我过去那种“写完代码就完事”的心态。阅读完后，我开始在每一个模块的设计之初就考虑“如果它失败了，我如何知道？”以及“我如何快速、安全地恢复？”这是一种思维模式上的根本转变，远超出了任何单一的技术点教学，我认为这是本书最大的价值所在。

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我通常对那些过于宏大的叙事不太感冒，总觉得很多技术书籍在试图用一套理论解释所有现象，但这本书的格局和深度明显更胜一筹。它并没有试图去定义“什么是最好的编程”，而是细致地剖析了“为什么在特定历史背景下，某种技术会成为主流，又在哪些新的挑战下被新的技术所取代”。尤其是关于编程语言演进历史的那几章，作者将技术发展与当时的硬件限制、商业需求紧密结合起来，揭示了底层技术决策背后的非技术驱动力。这种历史的纵深感，让读者在学习具体技术点时，拥有了更广阔的视野，不再是盲目地追逐热点。此外，书中关于代码可读性和长期维护成本的讨论，也十分发人深省。作者用一种近乎诗意的笔触，阐述了“简洁的代码才是最快的代码”这一朴素真理，这对于当下这个追求快速迭代、代码质量经常被牺牲的行业来说，无疑是一剂清醒剂。

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这本书真是让人眼前一亮，尤其是它对软件设计哲学中“优雅与效率的权衡”这一主题的探讨，简直是教科书级别的分析。作者并没有流于表面地罗列各种设计模式，而是深入挖掘了不同范式（比如函数式编程与面向对象编程）在处理大规模并发问题时的内在局限性和各自的闪光点。我记得其中有一章详细对比了两种截然不同的状态管理策略，一个是基于不可变性的纯粹模型，另一个是高度优化的、带有副作用的命令式模型，作者用大量的实际案例和严谨的数学论证，清晰地展示了在特定性能指标下，看似“更复杂”的设计选择是如何带来数量级的性能提升的。更难能可贵的是，它没有强行推销任何一种“银弹”，而是教会读者如何根据项目约束（时间、资源、团队经验）来做出明智的技术选型。阅读体验上，行文流畅，逻辑递进自然，即便是初学者也能跟上作者的思路，而对于资深工程师来说，其中关于抽象层次的深入剖析，提供了很多可以回去重构现有系统的启发。这本书绝对不是那种读完就束之高阁的工具书，它更像是一份陪伴你职业生涯成长的思想指南。

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老实说，拿到这本书的时候，我有点担心它会过于偏重理论，变成一本晦涩难懂的学术专著，但我的担忧完全是多余的。它在数据结构与算法的“实际应用落地”这一块做得极其出色。作者选择的例子非常贴近现代互联网应用的需求，比如如何高效地处理地理空间查询，或者在内存受限的环境下优化日志聚合的性能。我特别欣赏它对缓存一致性协议的讲解，没有停留在经典的四种模型描述上，而是引入了基于事件溯源（Event Sourcing）的视角来重新审视这些协议的健壮性和可维护性。书中穿插的那些小小的“陷阱”提示，都是作者在多年实践中踩过的坑，对于我们这些总想走捷径的开发者来说，简直是无价之宝。这种“手把手”带你穿越复杂泥潭的感觉，让我对作者的敬佩之情油然而生。它成功地搭建了理论知识与生产环境之间的桥梁，让那些抽象的数学概念瞬间变得鲜活而实用。

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