MIC高性能计算编程指南 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:水利水电出版社

作者:王恩东

出品人:

页数:307

译者:

出版时间:2012-11

价格:45.00元

装帧:

isbn号码:9787517003380

丛书系列:

图书标签:

• 高性能计算
• MIC
• 并行计算
• 计算机
• Training
• ASC
• 1
• 高性能计算
• MIC架构
• 编程指南
• 英特尔
• 并行编程
• CPU
• 向量化
• 优化
• 科学计算
• 技术文档

《迈向卓越：分布式系统的高效实践》 第一章：分布式系统的基石——从理论到架构 在当今数字化的浪潮中，分布式系统已不再是遥不可及的概念，而是支撑起从互联网服务到科学计算的庞大基础设施的核心。本书的第一章将带领读者深入理解分布式系统的基本原理，剖析其演进的脉络，并系统地构建对分布式架构的认知。 1.1 分布式系统的定义与核心挑战： 我们将首先界定什么是分布式系统，强调其“多个独立计算实体协同工作以达成共同目标”的本质。在此基础上，深入探讨分布式系统所面临的核心挑战，包括： 一致性（Consistency）： 如何确保在数据分布的多个节点上，所有副本都能保持一致的状态，尤其是在并发访问和节点故障的情况下。我们将区分强一致性、最终一致性等不同模型，并探讨其权衡。 可用性（Availability）： 如何保证系统在面对节点故障、网络分区等不可预测事件时，仍然能够响应请求并提供服务。我们将介绍冗余、故障转移、分区容错等概念。 分区容错性（Partition Tolerance）： 分布式系统必须能够在网络通信可能失败（分区）的情况下继续运行。CAP定理（Consistency, Availability, Partition Tolerance）将作为理解这一挑战的关键理论工具，深入分析其不可避免的权衡。 并发性（Concurrency）： 多个进程或线程同时执行，可能导致数据竞争、死锁等问题。我们将研究各种并发控制机制，如锁、事务、消息队列等。 伸缩性（Scalability）： 系统如何能够通过增加资源（如服务器数量）来处理不断增长的负载。我们将讨论横向伸缩（scale out）和纵向伸缩（scale up）的差异及适用场景。 可靠性（Reliability）： 系统在面临硬件故障、软件错误、人为失误等情况下，仍能正常运行并维持数据的完整性。容错、备份、恢复等技术将是本节的重点。 复杂性（Complexity）： 分布式系统的设计、开发、部署和维护比单体系统更为复杂，需要考虑更多的交互、状态管理和错误处理。 1.2 分布式系统架构的演进与模式： 我们将追溯分布式系统架构的发展历程，从早期的简单客户端-服务器模型，到如今主流的微服务、事件驱动架构等。重点介绍以下几种经典的架构模式： 客户端-服务器（Client-Server）： 经典的架构模式，清晰的职责划分。 点对点（Peer-to-Peer, P2P）： 强调去中心化，各节点地位平等。 主从架构（Master-Slave）： 一主多从，数据复制与读写分离。 多主多从（Multi-Master）： 允许数据在多个节点上进行写操作，挑战在于冲突解决。 微服务架构（Microservices Architecture）： 将应用程序拆分成一组小型、独立的、可独立部署的服务，强调松耦合和敏捷开发。我们将深入分析其优势（如独立部署、技术多样性、易于维护）和挑战（如服务发现、分布式事务、监控）。 事件驱动架构（Event-Driven Architecture, EDA）： 系统各组件之间通过异步事件进行通信，强调解耦和响应性。我们将探讨事件的发布、订阅、处理流程，以及在 EDA 中常用的消息队列（Message Queues）和事件总线（Event Bus）。 面向服务架构（Service-Oriented Architecture, SOA）： 强调服务的重用性和互操作性。 1.3 分布式系统组件的深入剖析： 在理解了宏观架构之后，我们将深入到构成分布式系统的各个关键组件，探讨它们的功能、设计原理和实现细节： 负载均衡器（Load Balancer）： 如何将流量公平、高效地分配到多个服务器上，保证服务的可用性和性能。我们将介绍不同的负载均衡算法（如轮询、加权轮询、最少连接、IP哈希等）以及硬件和软件负载均衡器的区别。 服务注册与发现（Service Registry and Discovery）： 在动态变化的分布式环境中，如何让服务能够找到彼此。我们将分析ZooKeeper, etcd, Consul等服务发现工具的工作原理，以及它们在服务注册、心跳检测、健康检查等方面的作用。 API网关（API Gateway）： 作为所有客户端请求的入口，提供统一的请求路由、认证、限流、日志记录等功能。我们将探讨API网关在微服务架构中的重要性，以及如何选择和配置合适的API网关。 消息队列（Message Queue）： 实现异步通信、削峰填谷、解耦服务。我们将详细介绍RabbitMQ, Kafka, ActiveMQ等主流消息队列的技术特性、消息传递模型（点对点、发布/订阅）、消息持久化、可靠投递机制等。 分布式数据库（Distributed Databases）： 针对海量数据和高并发访问需求，分布式数据库的设计原则和常见解决方案。我们将介绍CAP定理在数据库选择中的影响，以及NoSQL数据库（如Cassandra, MongoDB）和分布式SQL数据库（如TiDB, CockroachDB）的特点。 分布式缓存（Distributed Caching）： 提升系统性能，减少对后端数据库的压力。我们将探讨Redis, Memcached等分布式缓存系统的原理、一致性哈希环（Consistent Hashing）在分布式缓存中的应用，以及缓存失效策略。 分布式协调服务（Distributed Coordination Services）： 解决分布式系统中诸如分布式锁、Leader选举、配置管理等复杂问题。我们将深入剖析ZooKeeper的Paxos/Raft算法，以及etcd在分布式协调中的应用。 1.4 分布式系统的容错与恢复： 故障是分布式系统不可避免的现实，因此，设计能够优雅地处理故障的系统至关重要。本节将聚焦于分布式系统的容错机制和恢复策略： 故障检测（Failure Detection）： 如何及时、准确地检测到节点或网络的故障。我们将探讨心跳检测、超时机制、 Gossip协议等。 隔离（Isolation）： 如何防止一个组件的故障蔓延到整个系统。断路器模式（Circuit Breaker）将是本节的重点，介绍其工作原理和实现。 降级（Degradation）： 在部分功能不可用时，系统如何提供有限但仍有用的服务。 重试（Retry）： 对于瞬时故障，如何通过重试机制来恢复服务。我们将讨论幂等性（Idempotency）在重试机制中的重要性。 备份与恢复（Backup and Recovery）： 确保数据不会因故障而丢失，并能在故障后快速恢复。 一致性协议（Consensus Protocols）： 在分布式环境中，如何让多个节点就某个值或状态达成一致。我们将深入讲解 Paxos 和 Raft 算法，理解它们在实现分布式系统一致性方面的原理和优劣。 1.5 案例研究：经典分布式系统的架构解析： 为了加深理解，我们将对一些业界知名的分布式系统进行案例研究，剖析其架构设计和解决挑战的方法： Google File System (GFS) / Hadoop Distributed File System (HDFS)： 分布式文件系统的设计哲学，如何处理海量数据存储和高吞吐量访问。 Chubby Lock Service： Google 用于分布式锁和协调服务的经验，为后续的ZooKeeper等系统奠定了基础。 Amazon Dynamo / Apache Cassandra： NoSQL 数据库的典范，如何在可用性和一致性之间做出权衡。 Apache Kafka： 分布式流处理平台的架构，如何实现高吞吐量的消息传递和持久化。 通过本章的学习，读者将建立起对分布式系统全面而深入的认知，为后续更高级的主题打下坚实的基础。我们将强调理论与实践的结合，鼓励读者思考不同架构模式的适用场景，以及在设计分布式系统时需要权衡的关键因素。 第二章：高效并发的艺术——多线程与并行计算 在本章中，我们将深入探讨如何利用多线程和并行计算技术，最大化计算资源的利用率，提升程序的执行效率。这不仅是高性能计算的关键，也是现代软件开发不可或缺的技能。 2.1 线程模型与创建： 首先，我们将明确线程的概念，它是在进程内部执行的更小的独立执行单元。我们将比较用户级线程和内核级线程的区别，以及它们的优缺点。 线程的创建与管理： 详细介绍在不同操作系统和编程语言中创建线程的方法，包括使用 `pthread` (POSIX Threads) 库、Java 的 `Thread` 类、C++11 的 `` 等。我们将演示如何通过继承 `Thread` 类或实现 `Runnable` 接口（Java）来创建线程，以及如何使用 `std::thread` (C++)。 线程生命周期： 剖析线程的各个生命周期状态（新建、就绪、运行、阻塞、终止），以及线程之间状态转换的触发条件。 2.2 同步机制与互斥访问： 并发访问共享资源是多线程编程中最棘手的问题之一。本节将深入讲解各种同步机制，确保数据的一致性和避免竞态条件。 互斥锁（Mutex）： 讲解互斥锁的基本原理，如何通过加锁和解锁来保护临界区（Critical Section），确保同一时间只有一个线程可以访问共享资源。我们将讨论不同类型的互斥锁（如普通锁、递归锁）以及它们的适用场景。 信号量（Semaphore）： 介绍信号量的概念，它是一个计数器，用于控制同时访问某个资源的线程数量。我们将演示如何使用信号量来实现生产者-消费者问题、读者-写者问题等经典并发场景。 条件变量（Condition Variable）： 讲解条件变量与互斥锁配合使用，实现线程间的等待和通知机制。当某个线程满足特定条件时，其他等待的线程才能被唤醒继续执行。 读写锁（Read-Write Lock）： 介绍读写锁的特点，允许多个读线程同时访问，但写线程只能独占访问。这在读多写少的场景下能显著提升性能。 原子操作（Atomic Operations）： 探讨原子操作的优势，它们能够保证单个操作的不可中断性，避免锁带来的性能开销。我们将介绍常见的原子操作，如原子增加、原子比较并交换（CAS）等。 2.3 避免死锁与活锁： 死锁是多线程编程中最具破坏性的问题之一，当两个或多个线程互相等待对方释放资源时，就会发生死锁。 死锁的产生条件： 深入剖析死锁产生的四个必要条件：互斥条件、持有并等待条件、非抢占条件、循环等待条件。 死锁的预防与避免： 介绍多种策略来预防死锁，例如： 资源有序分配： 规定线程获取资源的顺序，打破循环等待。 一次性申请所有资源： 线程在开始执行前一次性申请所有需要的资源，避免持有并等待。 设置超时机制： 限制线程等待资源的时间，防止无限期等待。 死锁的检测与解除： 在某些情况下，死锁可能难以避免，此时需要检测并解除死锁。我们将介绍死锁检测算法和相应的处理策略。 活锁（Livelock）： 介绍活锁的概念，即线程不断地尝试执行，但由于彼此之间的交互，始终无法成功完成任务。 2.4 并行计算模型与任务分解： 将计算任务分解成多个可并行执行的部分是实现高性能的关键。 数据并行（Data Parallelism）： 将相同操作应用到不同的数据子集上。例如，对一个大数组中的每个元素进行相同的计算。 任务并行（Task Parallelism）： 将不同的任务分配给不同的线程并行执行。例如，在一个图像处理应用中，同时进行滤波、颜色校正和缩放操作。 工作窃取（Work Stealing）： 介绍工作窃取（Work Stealing）模型，一种高效的并行任务调度策略，空闲的处理器会从忙碌的处理器那里“窃取”任务。 2.5 高性能线程库与框架： 我们将介绍一些广泛应用于高性能计算领域的线程库和并行编程框架。 OpenMP (Open Multi-Processing)： 一个用于共享内存并行编程的API，通过简单的编译器指令（pragmas）即可实现多线程并行。我们将演示如何使用OpenMP指令来并行化循环、并行区域等。 Intel Threading Building Blocks (TBB)： 一个C++模板库，提供了高级的并行算法和数据结构，用于开发高性能的并行应用程序。我们将介绍TBB中的主要组件，如任务图、并行算法（parallel_for, parallel_reduce）等。 C++ Standard Library ``, ``, ``： 深入讲解C++11及以后版本提供的标准库，使C++开发者能够更方便地进行多线程编程。我们将重点介绍 `std::thread`、`std::mutex`、`std::condition_variable`、`std::future` 和 `std::async` 的使用。 2.6 性能分析与调优： 即使编写了多线程代码，也需要进行性能分析和调优，以确保其真正发挥并行优势。 性能瓶颈分析： 介绍如何使用性能分析工具（如 `gprof`, `perf`, Intel VTune Amplifier）来识别程序中的性能瓶颈，例如CPU密集型操作、I/O等待、锁竞争等。 缓存一致性与伪共享（False Sharing）： 深入探讨现代多核处理器中的缓存机制，以及伪共享问题如何影响并行程序的性能。我们将讲解如何通过数据对齐和填充来避免伪共享。 线程池（Thread Pool）： 介绍线程池的概念，预先创建一定数量的线程，并在需要时复用它们，避免频繁创建和销毁线程的开销。 减少上下文切换（Context Switching）： 解释上下文切换的开销，并提供减少上下文切换的方法，例如使用更长的任务执行时间，避免频繁的线程阻塞。 通过本章的学习，读者将掌握编写高效、可靠的多线程和并行程序的关键技术，能够识别和解决并发编程中的常见问题，并利用各种工具和框架来优化程序的性能。 第三章：海量数据的高速通道——高性能I/O与存储 在处理大规模数据集时，I/O操作往往成为性能的瓶颈。本章将深入探讨如何优化I/O操作，并选择和管理高性能的存储系统，以应对海量数据的挑战。 3.1 I/O基础与模型： 我们将从I/O的基本概念出发，理解数据如何在应用程序和存储设备之间流动。 缓冲（Buffering）： 介绍输入输出缓冲区的概念，以及它们如何通过将小块数据聚集成大块数据来减少I/O操作的频率，提升效率。我们将区分用户空间缓冲和内核空间缓冲。 阻塞I/O（Blocking I/O）与非阻塞I/O（Non-blocking I/O）： 比较这两种I/O模型，理解它们在应用程序等待I/O完成时的行为差异。 同步I/O（Synchronous I/O）与异步I/O（Asynchronous I/O）： 讲解同步I/O中应用程序必须等待I/O完成，而异步I/O允许应用程序在I/O操作进行时继续执行其他任务，通过回调或事件通知来处理I/O完成。 内存映射文件（Memory-Mapped Files）： 介绍内存映射文件的概念，它将文件直接映射到进程的地址空间，应用程序可以直接通过访问内存来读写文件，极大地简化了I/O操作并可能提高性能。 3.2 高效文件I/O技术： 掌握高效的文件I/O技术是优化程序性能的关键。 顺序读写（Sequential Read/Write）： 探讨顺序读写数据的优势，尤其是在磁性介质硬盘上，它能最大程度地减少磁头寻道时间。 随机读写（Random Read/Write）： 分析随机读写带来的性能损耗，以及如何在可能的情况下进行优化，例如通过数据结构的设计来减少随机访问。 批量I/O（Batch I/O）： 将多个小型的I/O请求合并成一个大的I/O请求，减少系统调用的开销。 零拷贝（Zero-Copy）： 介绍零拷贝技术，它能够避免数据在用户空间和内核空间之间不必要的复制，直接在内核空间完成数据的传输，显著提高I/O效率。我们将以 `sendfile()` 系统调用为例进行讲解。 3.3 现代存储技术与性能考量： 深入了解不同存储介质的特性，并根据应用需求选择合适的存储方案。 固态硬盘（SSD）与传统硬盘（HDD）： 详细对比SSD和HDD在读写速度、延迟、持久性、成本等方面的差异，以及它们各自适合的应用场景。 RAID（Redundant Array of Independent Disks）： 讲解不同RAID级别（RAID 0, RAID 1, RAID 5, RAID 6, RAID 10）的原理、性能特点、冗余能力和适用场景，以及如何在性能、容量和数据可靠性之间进行权衡。 存储网络（Storage Area Network, SAN）与网络附加存储（Network Attached Storage, NAS）： 区分SAN和NAS这两种常见的企业级存储解决方案，理解它们的架构、优势和局限性。 对象存储（Object Storage）： 介绍对象存储的架构，它将数据视为对象，并提供扁平化的命名空间。我们将探讨Amazon S3、OpenStack Swift等对象存储系统的特点，以及它们在云存储和大数据中的应用。 分布式文件系统（Distributed File Systems）： 再次回顾HDFS等分布式文件系统，重点关注其在海量数据存储、高吞吐量访问、容错性方面的设计。 3.4 数据库I/O优化： 数据库是数据存储和访问的核心，优化数据库I/O对整体性能至关重要。 数据块（Block）与页（Page）： 理解数据库管理系统如何组织和管理数据，以及块/页的大小对I/O性能的影响。 索引（Indexes）： 深入讲解索引的工作原理，如何通过 B-tree, Hash index 等来加速数据的查找，以及索引维护带来的额外开销。 查询优化器（Query Optimizer）： 介绍查询优化器的作用，它如何分析SQL查询语句，并选择最优的执行计划来最小化I/O操作。 缓存（Caching）与预读（Prefetching）： 数据库系统如何利用内存缓存（Buffer Pool）来减少磁盘I/O，以及预读机制如何预测未来的数据访问需求。 事务日志（Transaction Log）与预写日志（Write-Ahead Logging, WAL）： 讲解事务日志在保证数据一致性和恢复性方面的重要作用，以及WAL机制如何提高写性能。 3.5 内存管理与高效内存访问： 高效的内存管理直接影响到I/O性能，因为许多I/O操作都涉及内存的读写。 内存分配策略： 探讨不同的内存分配算法（如首次适应、最佳适应）以及它们的性能影响。 内存对齐（Memory Alignment）： 解释内存对齐对CPU访问内存效率的影响，以及如何进行数据结构的内存对齐。 内存预取（Memory Prefetching）： 讨论CPU的内存预取机制，以及如何编写代码来辅助CPU进行有效的预取。 垃圾回收（Garbage Collection, GC）： 在使用托管语言（如Java, C）时，理解垃圾回收机制对内存使用和程序性能的影响，以及如何进行GC调优。 3.6 I/O性能监控与调优： 持续的监控和调优是保持I/O系统高性能的关键。 I/O性能指标： 学习如何解读关键的I/O性能指标，如IOPS（Input/Output Operations Per Second）、吞吐量（Throughput）、延迟（Latency）、队列深度（Queue Depth）等。 I/O监控工具： 介绍常用的I/O监控工具，如 `iostat`, `iotop`, `sar`, `vmstat` (Linux/Unix) 或性能监视器 (Windows)。 容量规划（Capacity Planning）： 基于对I/O负载的分析，进行合理的容量规划，确保存储系统能够满足未来的业务需求。 I/O路径优化： 通过分析I/O路径，识别并消除不必要的I/O操作，例如通过使用更高效的数据结构、算法或调整系统参数。 通过本章的学习，读者将能够深刻理解I/O操作的原理，掌握各种优化I/O性能的实用技术，并能根据实际需求选择和管理高效的存储系统，从而在处理海量数据时获得显著的性能提升。 第四章：数据存储与检索的艺术——高性能数据库与数据处理 数据是现代应用的核心，如何高效地存储、检索和处理数据，是构建高性能系统的关键。本章将深入探讨高性能数据库的设计原理、各种数据存储格式以及面向大数据的高性能数据处理技术。 4.1 关系型数据库的高性能之道： 虽然NoSQL数据库兴起，但关系型数据库在许多场景下仍是主流。我们将聚焦于如何优化关系型数据库的性能。 数据库架构剖析： 深入理解关系型数据库的核心组件，包括查询解析器、查询优化器、存储引擎（如InnoDB, MyISAM）、事务管理器、日志记录等，以及它们如何协同工作。 SQL查询优化： 重点讲解如何编写高效的SQL查询语句。 索引策略： 深入研究不同类型的索引（B-tree, Hash, Full-text），复合索引的创建时机，以及覆盖索引（Covering Index）的应用。 JOIN优化： 分析各种JOIN算法（Nested Loop Join, Hash Join, Sort-Merge Join），以及如何通过调整查询或数据库配置来优化JOIN性能。 子查询与CTE（Common Table Expressions）： 探讨子查询的性能影响，以及何时使用CTE可以提高可读性和性能。 避免全表扫描： 强调如何通过添加合适的WHERE子句和索引来避免低效的全表扫描。 数据库设计与范式： 解释范式（第一、第二、第三范式等）在数据库设计中的作用，以及反范式（Denormalization）在特定高性能场景下的应用。 事务管理与并发控制： 深入理解ACID（Atomicity, Consistency, Isolation, Durability）事务的含义，以及数据库如何通过锁（Locking）、多版本并发控制（MVCC）等机制来保证事务的隔离性，并分析这些机制对性能的影响。 数据库调优： 讲解常见的数据库调优技巧，包括参数调优（如缓冲区大小、连接数）、表分区（Partitioning）、读写分离（Read/Write Splitting）、数据库集群（Clustering）等。 4.2 NoSQL数据库的优势与选型： NoSQL数据库在处理海量、非结构化或半结构化数据时展现出强大的优势。 键值存储（Key-Value Stores）： 介绍Redis, Memcached等键值存储的原理，它们如何通过简单的键来快速检索值，以及在缓存、会话管理等场景下的应用。 文档数据库（Document Databases）： 讲解MongoDB, Couchbase等文档数据库，它们以JSON或BSON等格式存储数据，非常适合存储半结构化数据。 列族数据库（Column-Family Stores）： 深入分析Cassandra, HBase等列族数据库，它们擅长处理海量、稀疏的数据，并提供高可用性和线性扩展能力。 图数据库（Graph Databases）： 介绍Neo4j, ArangoDB等图数据库，它们以节点和边的形式存储数据，非常适合处理复杂的关系网络，如社交网络、推荐系统。 NoSQL的CAP理论权衡： 再次强调CAP理论在NoSQL数据库选型中的指导意义，理解不同NoSQL数据库在一致性、可用性、分区容错性上的侧重点。 数据模型设计： 探讨在NoSQL数据库中进行数据模型设计时需要考虑的因素，与关系型数据库的设计理念有所不同。 4.3 新型数据存储格式与序列化： 高效的数据存储格式对于减少存储空间、加快数据传输和解析速度至关重要。 Parquet： 介绍Parquet是一种面向列（Columnar）的存储格式，非常适合分析工作负载，能够显著提高数据查询的性能。我们将探讨其压缩技术和编码方式。 ORC（Optimized Row Columnar）： 类似Parquet，ORC也是一种面向列的存储格式，在Hadoop生态系统中广泛应用。 Avro： 介绍Avro是一种基于行的（Row-based）数据序列化系统，它支持动态模式演进，适合数据吞吐量大的场景。 Protocol Buffers (protobuf) 与 Thrift： 讲解Google Protocol Buffers和Apache Thrift，这两种高效的、语言无关的、平台无关的序列化机制，常用于RPC（Remote Procedure Call）通信和数据存储。 4.4 大数据处理框架与技术： 处理TB甚至PB级别的数据需要专门的框架和技术。 Hadoop生态系统： HDFS（Hadoop Distributed File System）： 作为Hadoop的核心存储组件，回顾其分布式存储机制。 MapReduce： 经典的大数据批处理模型，我们将理解其Map和Reduce阶段的工作原理。 YARN（Yet Another Resource Negotiator）： Hadoop的资源管理和作业调度框架。 Apache Spark： 现代化的、内存计算的大数据处理框架。 Spark Core： 理解Spark的核心概念，如RDD（Resilient Distributed Dataset）、DAG（Directed Acyclic Graph）调度器。 Spark SQL： 学习如何使用Spark SQL进行结构化数据处理，以及与DataFrame和Dataset API的配合。 Spark Streaming / Structured Streaming： 探讨Spark在实时数据处理方面的能力。 Spark MLlib： 简要介绍Spark的机器学习库。 数据仓库（Data Warehousing）： 介绍数据仓库的概念、ETL（Extract, Transform, Load）过程，以及Amazon Redshift, Snowflake等云数据仓库的特点。 流处理（Stream Processing）： Apache Flink： 另一款强大的流处理框架，强调其低延迟、高吞吐量和状态管理能力。 Apache Kafka Streams： 介绍Kafka Streams，一个构建在Kafka之上的流处理库。 内存计算（In-Memory Computing）： 强调内存计算在大数据处理中的重要性，以及Spark等框架如何利用内存来加速计算。 4.5 数据湖（Data Lake）与数据仓库（Data Warehouse）的对比： 理解这两种不同的数据存储和管理策略，以及它们在不同业务场景下的应用。 数据湖的定义与优势： 存储原始、未经处理的数据，提供灵活性。 数据仓库的定义与优势： 存储经过清洗、结构化的数据，用于分析和报告。 Schema-on-Read vs. Schema-on-Write： 对比这两种数据处理模式。 4.6 数据挖掘与机器学习的集成： 探讨如何将高性能数据存储和处理技术与数据挖掘和机器学习模型结合起来。 特征工程（Feature Engineering）： 如何从原始数据中提取有用的特征，为机器学习模型提供输入。 模型训练与部署： 介绍在大规模数据集上训练模型时需要考虑的性能问题，以及如何将训练好的模型部署到生产环境中。 数据管道（Data Pipelines）： 讲解如何构建端到端的数据管道，从数据采集、清洗、转换到模型训练和部署。 通过本章的学习，读者将能够根据不同的数据类型、规模和业务需求，选择最合适的数据存储和处理技术，并能够利用各种强大的框架和工具来高效地管理和分析数据，为构建智能化的应用提供坚实的数据基础。 第五章：网络通信的效率提升——高性能网络编程 在分布式系统中，高效、可靠的网络通信是连接各个组件的生命线。本章将深入探讨高性能网络编程的方方面面，从底层协议到高级框架，旨在最大化网络传输效率，减少延迟。 5.1 网络协议栈的深度理解： 理解TCP/IP协议栈的层次结构和关键协议，是进行网络优化的基础。 TCP/IP模型回顾： 简要回顾应用层、传输层、网络层、数据链路层等各层的功能。 TCP的握手与挥手： 深入剖析TCP的三次握手和四次挥手过程，理解其状态转换，以及如何通过调整TCP参数来优化连接建立和关闭的效率。 TCP的拥塞控制与流量控制： 讲解TCP如何通过拥塞窗口（Congestion Window）、慢启动（Slow Start）、拥塞避免（Congestion Avoidance）等算法来动态调整发送速率，避免网络拥塞。同时，理解滑动窗口机制在流量控制中的作用。 UDP的特点与应用： 介绍UDP协议的无连接、不可靠性，以及其在实时通信（如音视频流）、DNS查询等场景下的优势。 HTTP/2与HTTP/3： 重点介绍HTTP/2的多路复用（Multiplexing）、头部压缩（Header Compression）等特性，以及HTTP/3如何利用QUIC协议（基于UDP）来解决HTTP/2的队头阻塞问题，实现更低的延迟。 5.2 高效的网络I/O模型： 选择合适的网络I/O模型直接影响到应用程序的并发处理能力。 阻塞I/O（Blocking I/O）： 详细分析其局限性，即当进行I/O操作时，线程会被阻塞，无法处理其他请求。 非阻塞I/O（Non-blocking I/O）： 介绍应用程序如何避免线程阻塞，通过轮询（Polling）来检查I/O状态，但效率较低。 I/O多路复用（I/O Multiplexing）： `select`： 讲解`select`的工作原理，如何通过监视多个文件描述符来检测哪些可读写。分析其在文件描述符数量上的限制。 `poll`： 介绍`poll`与`select`的相似之处，以及它在文件描述符数量上没有严格限制的优势。 `epoll`（Linux）： 深入剖析`epoll`的事件驱动机制，以及它相比`select`和`poll`在性能上的巨大提升，包括事件回调、边缘触发（Edge-Triggered）和水平触发（Level-Triggered）模式。 异步I/O（Asynchronous I/O, AIO）： 介绍AIO模型，应用程序发起I/O请求后，可以继续执行其他任务，I/O操作完成后，系统通过回调函数或信号通知应用程序。 5.3 网络编程框架与库： 利用成熟的网络编程框架可以极大地简化开发，并提供高性能的抽象。 Socket编程基础： 回顾并演示使用原生Socket API（如C/C++的`socket`, `bind`, `listen`, `accept`, `connect`, `send`, `recv`）进行网络通信。 高性能网络库： libevent / libev： 广泛使用的事件驱动网络库，封装了I/O多路复用和异步I/O。 Netty (Java)： 强大的、事件驱动的、基于NIO（Non-blocking I/O）的网络应用程序框架，提供了一套丰富的协议支持和灵活的组件。我们将重点介绍Netty的Pipeline、ChannelHandler等核心概念。 Boost.Asio (C++)： 一个跨平台的C++库，用于网络和底层I/O编程，提供了同步和异步操作的支持。 gRPC： 一个高性能、开源的通用RPC框架，基于Protocol Buffers进行数据序列化，并支持HTTP/2传输。我们将探讨gRPC在微服务通信中的优势。 消息队列（Message Queues）在网络通信中的作用： 再次强调消息队列（如Kafka, RabbitMQ）作为解耦和异步通信的中间件，如何通过网络传输消息，并实现高吞吐量和可靠性。 5.4 传输层优化策略： 直接对TCP/IP协议栈进行调优，可以进一步提升网络性能。 TCP参数调优： 讲解如何通过修改Linux下的`/proc/sys/net/ipv4/`目录下的内核参数来优化TCP性能，例如： `tcp_rmem` 和 `tcp_wmem` (TCP接收和发送缓冲区大小) `tcp_congestion_control` (选择合适的拥塞控制算法，如`cubic`, `bbr`) `tcp_max_syn_backlog` (SYN队列长度) `tcp_fin_timeout` (FIN_WAIT_2超时时间) 增大缓冲区（Buffer Tuning）： 解释为什么增大TCP接收和发送缓冲区可以提高吞吐量，尤其是在高延迟的网络环境中。 减少延迟（Latency Reduction）： TCP Fast Open (TFO)： 允许客户端在TLS握手完成之前发送数据，减少延迟。 Zero-Copy网络传输： 再次提及零拷贝技术在网络传输中的应用，如`sendfile()`。 长连接（Long Connection）与短连接（Short Connection）： 分析它们在不同场景下的优缺点，以及如何通过连接池（Connection Pool）来复用连接，减少连接建立的开销。 5.5 分布式系统中的网络考量： 在构建分布式系统时，网络问题尤为突出。 服务发现与注册： 介绍ZooKeeper, etcd, Consul等服务发现组件如何通过网络进行通信，以及它们对网络稳定性的要求。 RPC（Remote Procedure Call）： 探讨RPC框架的工作原理，如何隐藏网络通信的细节，让分布式调用看起来像本地调用，以及gRPC、Thrift等RPC框架在性能上的优化。 分布式事务中的网络通信： 分析分布式事务（如两阶段提交2PC）在网络通信中的挑战，例如网络延迟、节点不可用可能导致的阻塞。 网络分区（Network Partition）： 了解网络分区对分布式系统的影响，以及如何设计能够容忍网络分区的系统。 5.6 网络性能监控与故障排查： 有效的监控和故障排查是保证网络通信稳定性的关键。 网络监控工具： 介绍`ping`, `traceroute`, `mtr`, `tcpdump`, `wireshark`, `netstat`, `ss`等工具的使用，用于检测网络连通性、延迟、丢包率和分析网络流量。 吞吐量与延迟的测量： 学习如何使用`iperf`等工具来准确测量网络带宽和吞吐量。 日志分析： 分析应用程序和网络设备产生的日志，识别网络相关的错误和异常。 性能瓶颈定位： 通过综合运用各种工具，准确定位网络性能瓶颈，例如是服务器CPU、内存、磁盘I/O问题，还是网络带宽、延迟问题。 通过本章的学习，读者将能够深刻理解网络通信的底层原理，掌握各种高性能网络编程技术和框架，并能够有效地进行网络性能的监控和调优，从而为构建低延迟、高吞吐量的分布式系统奠定坚实的基础。 第六章：高可用与容错设计——构建健壮的分布式系统 在复杂多变的分布式环境中，系统的健壮性和高可用性至关重要。本章将深入探讨如何设计和实现具备高可用性和容错能力的分布式系统，确保服务在面对各种故障时能够持续运行。 6.1 可用性（Availability）与可靠性（Reliability）的概念： 首先，明确可用性和可靠性的定义，以及它们之间的关系。 可用性： 系统在给定时间点能够正常运行并提供服务的概率。通常用“N个9”（如99.999%）来表示。 可靠性： 系统在规定时间内、在规定条件下无故障运行的能力。 MTBF（Mean Time Between Failures）与 MTTR（Mean Time To Repair）： 介绍衡量系统可靠性的关键指标，以及如何通过缩短MTTR来提高可用性。 6.2 冗余（Redundancy）与故障转移（Failover）： 冗余是实现高可用的核心手段，而故障转移则是应对故障的关键机制。 硬件冗余： 双电源、冗余网卡、RAID阵列等。 软件冗余： 部署多个服务实例，负载均衡器负责流量分配。 数据冗余： 数据备份、数据复制（主从复制、多主复制）等。 故障检测（Failure Detection）： 心跳机制（Heartbeat）： 监测节点或服务的存活状态。 超时机制（Timeout）： 在限定时间内未收到响应则认为超时。 健康检查（Health Check）： 定期检查服务是否正常运行。 自动故障转移（Automatic Failover）： 当主节点/实例发生故障时，系统能够自动将服务切换到备用节点/实例。我们将介绍基于DNS、负载均衡器或专门的故障转移软件实现的机制。 手动故障转移（Manual Failover）： 在某些情况下，可能需要人工介入进行故障转移。 6.3 分布式系统中的容错策略： 除了冗余，还有多种策略可以提高分布式系统的容错能力。 隔离（Isolation）： 舱壁模式（Bulkhead Pattern）： 将应用程序划分为多个独立的区域，防止一个区域的故障影响其他区域。 服务降级（Graceful Degradation）： 在部分功能或服务不可用时，系统仍然提供核心功能，并给出适当的提示。 重试（Retry）与幂等性（Idempotency）： 重试机制： 对于瞬时故障，通过多次重试来完成操作。 幂等性： 确保同一操作执行多次与执行一次的效果相同，这是安全重试的关键。我们将介绍如何设计幂等接口。 补偿机制（Compensation）： 在分布式事务中，当某个操作失败时，通过执行补偿操作来撤销已成功执行的操作，以恢复系统状态。 熔断（Circuit Breaker）： 当某个服务调用失败次数达到阈值时，熔断器会“断开”，后续的调用将被快速拒绝，而不是继续尝试，从而防止故障蔓延，并给故障服务恢复的时间。 限流（Rate Limiting）： 限制对服务的访问速率，防止因突发流量导致服务过载而崩溃。 消息队列的容错： 消息持久化、消息确认（Acknowledgement）、死信队列（Dead Letter Queue）等机制，确保消息不会丢失。 6.4 分布式事务与一致性保障： 处理跨多个服务的事务是分布式系统中最具挑战性的问题之一。 两阶段提交（Two-Phase Commit, 2PC）： 详细讲解2PC的工作流程，包括准备阶段（Prepare）和提交阶段（Commit），以及它在网络分区或协调者故障时的局限性（可能导致阻塞）。 三阶段提交（Three-Phase Commit, 3PC）： 介绍3PC如何在2PC的基础上增加一个“预提交”（PreCommit）阶段，以减少阻塞的可能性，但并未完全消除。 TCC（Try-Confirm-Cancel）模式： 一种补偿事务的模式，分为Try（尝试执行）、Confirm（确认执行）、Cancel（取消执行）三个阶段。 Saga模式： 一系列本地事务，每个本地事务都有一个对应的补偿事务，当某个本地事务失败时，会触发之前所有已完成的本地事务的补偿事务。 分布式锁（Distributed Lock）： 在分布式环境下，如何协调对共享资源的访问，防止多个服务同时修改同一数据。我们将分析基于ZooKeeper, Redis等实现的分布式锁。 一致性协议（Consensus Protocols）的进一步应用： Paxos算法： 深入理解Paxos在分布式一致性问题上的解决方案。 Raft算法： Raft是Paxos的一个更易于理解和实现的变种，我们将重点讲解其Leader选举、日志复制等核心机制。 6.5 状态管理与持久化： 在分布式系统中，如何有效地管理和持久化服务状态是保证可用性的关键。 分布式数据库与缓存： 再次强调前面章节讨论的分布式数据库和缓存，它们为状态管理提供了基础。 状态机复制（State Machine Replication）： 一种通过复制服务状态机来实现高可用的技术，所有节点以相同的顺序应用相同的操作，从而保持状态一致。Raft算法就是一种常见的状态机复制实现。 事件溯源（Event Sourcing）： 将所有状态变更记录为一系列不可变的事件。这使得系统具有良好的审计能力和回溯历史状态的能力，也便于实现最终一致性。 6.6 灾难恢复（Disaster Recovery, DR）： 为应对大规模灾难（如数据中心失效），需要制定完善的灾难恢复计划。 多数据中心部署： 将服务部署在地理上分散的多个数据中心，以应对局部灾难。 数据备份与恢复策略： 制定定期的数据备份计划，并进行定期的恢复演练，确保在灾难发生时能够快速恢复数据。 热备（Hot Standby）、温备（Warm Standby）、冷备（Cold Standby）： 介绍不同备用策略的特点和适用场景。 容灾演练（DR Drills）： 定期进行容灾演练，验证灾难恢复计划的有效性，并及时发现和解决潜在问题。 6.7 可观测性（Observability）： 有效的可观测性是识别、诊断和解决故障的基础。 日志（Logging）： 集中化日志管理，收集、存储、检索和分析应用程序日志。 指标（Metrics）： 收集关键系统和应用指标，进行实时监控和趋势分析。 分布式追踪（Distributed Tracing）： 追踪请求在分布式系统中的完整生命周期，识别延迟瓶颈和故障点。 告警（Alerting）： 基于日志和指标设置告警规则，及时通知运维人员处理问题。 通过本章的学习，读者将能够系统地理解分布式系统的可用性和容错机制，掌握各种设计模式和技术来构建健壮、可靠的分布式服务，并在面对不可避免的故障时，能够采取有效的措施来最小化影响，保证业务的连续性。 第七章：性能调优与基准测试——量化卓越 理论知识固然重要，但只有通过实际的测量和分析，才能真正地优化系统性能。本章将深入探讨性能调优的艺术，以及如何通过科学的基准测试来量化和验证性能的提升。 7.1 性能调优的思维模式与方法论： 理解性能调优并非盲目地修改参数，而是需要系统性的思考。 “慢”的本质： 识别性能瓶颈所在，是CPU受限、内存受限、I/O受限，还是网络受限？ 二八法则（Pareto Principle）： 关注影响80%性能的20%的关键代码或资源。 迭代优化： 性能调优是一个持续迭代的过程，每次小的改进都可能带来累积的性能提升。 “不测量，不优化”： 强调在进行任何调优之前，必须有明确的性能基线和测量方法。 “过早优化是万恶之源”： 只有在性能成为明显问题时，才进行针对性的优化。 7.2 性能分析工具与技术： 掌握各种性能分析工具，能够深入了解程序的运行状况。 CPU性能分析： 采样工具（Sampling Profilers）： `perf` (Linux), VTune Amplifier (Intel)。它们通过周期性地采样CPU寄存器状态来推断函数调用频率和CPU占用率。 插桩工具（Instrumentation Profilers）： `gprof` (GNU), Callgrind。它们通过修改代码来精确记录函数调用次数和耗时。 火焰图（Flame Graphs）： 一种直观展示CPU热点分布的工具，能够快速定位性能瓶颈。 内存性能分析： 内存泄漏检测工具： `Valgrind` (Memcheck), AddressSanitizer (ASan)。 内存使用分析： `top`, `htop`, `pmap` (Linux)。 垃圾回收（GC）分析： JVM的GC日志分析工具（如GCViewer），.NET的GC性能计数器。 I/O性能分析： `iostat`, `iotop`, `sar` (Linux)。 数据库性能监控工具（如MySQL的Performance Schema, PostgreSQL的pg_stat_statements）。 网络性能分析： `ping`, `traceroute`, `mtr`。 `tcpdump`, `wireshark`。 `iperf` (网络带宽测试)。 `netstat`, `ss` (网络连接状态)。 系统调用跟踪： `strace` (Linux)，用于跟踪进程的系统调用，帮助理解程序与操作系统交互的细节。 7.3 核心性能调优领域： 算法与数据结构优化： 时间复杂度与空间复杂度分析： 选择更优的算法和数据结构，从根本上提升效率。 缓存友好型数据结构： 设计能够最大化利用CPU缓存的数据结构。 并发与并行优化： 减少锁竞争： 采用更细粒度的锁、无锁数据结构、读写锁。 线程池调优： 合理配置线程池的大小，避免线程过多或过少。 避免伪共享（False Sharing）： 通过数据对齐和填充来减少缓存行冲突。 I/O优化： 缓冲与批量处理： 减少I/O操作的次数。 内存映射文件（Memory Mapping）： 简化I/O，可能提升性能。 异步I/O： 避免线程阻塞，提高并发处理能力。 网络通信优化： TCP参数调优： 调整缓冲区大小、拥塞控制算法等。 连接复用： 使用长连接或连接池。 协议选择： 采用HTTP/2、gRPC等高效协议。 数据库调优： 索引优化： 创建恰当的索引，避免全表扫描。 查询优化： 编写高效SQL，利用数据库的查询优化器。 缓存策略： 合理配置数据库的查询缓存、缓冲池。 内存管理优化： 减少内存分配与复制： 避免不必要的内存操作。 垃圾回收（GC）调优： 针对托管语言，优化GC参数，减少GC暂停时间。 7.4 基准测试（Benchmarking）： 基准测试是衡量和验证性能优化的标准方法。 基准测试的类型： 微基准测试（Microbenchmarking）： 测试单个函数或代码片段的性能。 宏基准测试（Macrobenchmarking）： 测试整个应用程序或关键子系统的性能。 负载测试（Load Testing）： 模拟实际用户负载，测试系统在压力下的表现。 压力测试（Stress Testing）： 将系统推向极限，观察其在极端条件下的反应。 稳定性测试（Soak Testing / Endurance Testing）： 长时间运行系统，检测是否存在内存泄漏、资源耗尽等问题。 设计有效的基准测试： 明确测试目标： 测试什么？预期达到什么水平？ 模拟真实负载： 测试数据、请求模式应尽可能接近实际生产环境。 控制变量： 在测试过程中，只改变需要优化的参数，其他环境因素保持一致。 重复测试： 多次运行测试，取平均值或中位数，减少偶然性。 隔离测试环境： 避免测试环境受到其他进程或网络的影响。 常用的基准测试工具： JMeter: 开源的、Java开发的负载测试和性能测试工具。 Locust: Python编写的、可扩展的负载测试工具。 wrk: 高性能HTTP基准测试工具。 Sysbench: 通用系统性能基准测试工具。 TPC系列基准测试（TPC-C, TPC-H, TPC-DS）： 行业标准的数据库基准测试。 基准测试结果的解读与分析： 吞吐量（Throughput）： 单位时间内完成的任务数量。 延迟（Latency）： 完成单个任务所需的时间。 响应时间（Response Time）： 从发送请求到接收响应的总时间。 错误率（Error Rate）： 在测试期间发生的错误请求的比例。 资源利用率： CPU、内存、I/O、网络等资源的占用情况。 7.5 性能监控与告警： 持续的性能监控是保持系统高效运行的关键。 实时监控仪表盘（Dashboards）： 使用Grafana, Prometheus, ELK Stack等工具构建可视化的监控仪表盘。 性能告警： 设置阈值，当关键性能指标（如CPU使用率过高、响应时间过长、错误率上升）超出预期时，触发告警通知。 异常检测（Anomaly Detection）： 利用机器学习技术自动识别性能指标中的异常模式。 7.6 性能调优的最佳实践总结： 理解你的系统： 深入了解应用程序的业务逻辑、架构设计和依赖关系。 量化一切： 在优化之前和之后，都要进行准确的测量。 从宏观到微观： 先解决大的性能瓶颈，再优化细节。 系统性思考： 性能调优不是孤立的技术，需要结合算法、数据结构、并发、I/O、网络、数据库等多个方面。 文档记录： 记录每一次调优的改动、测量结果和原因，以便追踪和复盘。 团队协作： 性能调优往往需要开发、运维、测试等多个角色的协作。 通过本章的学习，读者将掌握一套行之有效的性能分析和调优方法论，能够运用各种工具来深入剖析系统性能，并能通过科学的基准测试来量化和验证性能的改进，从而在构建高性能系统的道路上更进一步。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

我花了大量时间研读了其中关于内存访问模式和缓存优化的章节，这部分内容简直是“干货满满”，很多教科书上轻描淡写一笔带过的地方，这本书却做了详尽的剖析。作者显然对现代处理器架构有着深刻的洞察力，他没有直接抛出优化技巧，而是先解释了为什么需要这些技巧，比如L1/L2/L3缓存的工作原理、伪共享（False Sharing）的隐性开销等等，用图表和生动的比喻将这些抽象的概念具象化。我记得有一个关于向量化（Vectorization）的例子，它清晰地展示了编译器是如何通过指令重排和数据对齐来榨取CPU潜能的，这让我对代码的“微观”性能有了全新的认识。读完后，我立刻尝试着重构了我手头一个旧项目的热点代码段，效果立竿见影，运行时间缩短了近三成，这种即时反馈极大地增强了我的学习动力。

评分☆☆☆☆☆

如果说有什么可以进一步讨论的，那就是它在跨平台异构计算部分的深度。虽然书中对CUDA和OpenCL的基础概念有所涉猎，但对于最新一代的诸如统一内存（Unified Memory）或特定厂商的特定加速器编程模型，似乎可以再增加一些前沿的案例分析。不过，考虑到高性能计算领域的知识更新速度，这本书的现有内容已经涵盖了最核心、最稳定、最需要打好基础的部分。对于希望构建扎实计算思维的读者来说，这本书提供的理论框架和基础优化思想是不会过时的“内功心法”。我阅读完后，对于如何分析和改进任何一个并行程序，都有了一套系统化的方法论，这比单纯学会某个库的API调用要宝贵得多，它真正培养了我们“思考如何并行”的能力，而不是仅仅“如何调用并行库”。

评分☆☆☆☆☆

这本书的叙事风格非常沉稳，带着一种老派工程师的严谨和一丝不苟。它不太使用花哨的语言来吸引眼球，而是用无可辩驳的逻辑和严密的数据支撑起每一个论点。特别是在处理MPI和OpenMP的混合编程模型时，作者展现出了极高的驾驭能力，他不仅分别介绍了它们各自的适用场景和编程范式，更重要的是，探讨了如何将两者有机结合，实现跨节点的并行与节点内的共享内存优化。这种宏观到微观的切换非常流畅，让人能清晰地把握住整个计算任务的并行层次结构。我个人对其中关于“同步开销”的讨论印象深刻，作者用一个精巧的实验模型，量化了不同同步机制（如Barrier、Atomic操作）在不同规模下的性能损耗，这种量化的分析对于制定实际的调度策略具有指导意义，远比那些停留在理论层面的讨论要实用得多。

评分☆☆☆☆☆

我对这本书的实用性给予高度肯定，它不仅仅是一本“了解”高性能计算的书，更像是一本“实战手册”。在介绍各种算法加速技巧时，作者似乎总能预见到读者在实际操作中可能会遇到的陷阱。比如，在描述矩阵乘法的分块（Blocking）策略时，他不仅给出了理论公式，还特别强调了在不同硬件平台上（如GPU vs. CPU）对“块大小”选择的权衡，指出简单的公式在复杂硬件体系下可能会失效，需要根据实际的L2缓存大小进行调整。这种“手把手”的经验传授，体现了作者丰富的工程实践经验，让我感觉自己不是在读一本冰冷的教材，而是在听一位资深专家分享他多年踩坑得来的宝贵教训。这种基于实践的反思，极大地提升了这本书的价值。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计得非常专业，那种深蓝色调配上简洁有力的白色字体，一下子就抓住了我的眼球。拿到手上能感受到那种厚重感，纸张的质感也相当不错，印刷清晰锐利，看起来就是一本下过苦功的力作。我本来对这个领域了解不多，但翻开目录后，发现它似乎在努力构建一个非常扎实的知识体系。从最基础的概念讲起，逐步深入到复杂的并行模型和优化策略，这种循序渐进的编排方式让我感到安心。尤其是对于那些初学者来说，有一个清晰的路线图至关重要，它似乎就是想成为我们踏入高性能计算领域的第一块坚实基石。我特别留意了它关于并行化思想的阐述部分，感觉作者并没有停留在概念的堆砌上，而是试图用一种更贴近实际应用的方式来引导读者理解底层逻辑，这在我看来是比单纯罗列API调用要高明得多的教学方法。

评分☆☆☆☆☆

写的很简明实用。不过是多人合写的，前后章节之间的关联不如一个人写的那么衔接紧密。

评分☆☆☆☆☆

写的很简明实用。不过是多人合写的，前后章节之间的关联不如一个人写的那么衔接紧密。

评分☆☆☆☆☆

乱七八糟，毫无章法，浪潮你们送Intel卖不出去的尾货就算了，自己老总出的书能不能写得有条理一点？

评分☆☆☆☆☆

对于初学MIC来说是挺不错的，不过有些过时了。

评分☆☆☆☆☆

写的很简明实用。不过是多人合写的，前后章节之间的关联不如一个人写的那么衔接紧密。