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出版者:科学出版社

作者:张幸儿

出品人:

页数:440

译者:

出版时间:2008-6

价格:49.00元

装帧:

isbn号码:9787030212474

丛书系列:

图书标签:

• 计算机
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• 语法分析
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• 词法分析
• 编译技术
• 计算机科学

《数字时代的系统构建：从底层逻辑到高级架构》 书籍简介 在飞速迭代的数字世界中，我们所依赖的软件和系统，其稳固与高效，无不根植于深邃而精妙的底层逻辑。本书《数字时代的系统构建：从底层逻辑到高级架构》并非探讨编译器本身的工作机制，而是将视野拓宽至整个信息技术生态的构建哲学、方法论以及前沿实践。我们聚焦于如何将抽象的计算需求，转化为高效、可靠、可维护的实际系统。 第一部分：计算基石与抽象之美 本部分旨在为读者打下坚实的计算科学基础，但这并非传统的汇编或指令集教学，而是从更宏观的视角审视计算机科学中的“转换”与“映射”过程。 第一章：信息的物理实现与逻辑形态 本章探讨信息在硅基媒介上的物理存储方式，以及这些物理状态如何被抽象为布尔代数和逻辑门。重点分析了冯·诺依依曼体系结构在现代计算中的延伸与局限性，尤其关注现代CPU如何通过流水线、超标量执行等技术，在硬件层面优化指令流。我们深入剖析了位、字节、字在不同抽象层次（硬件、操作系统内核、应用层）中含义的动态变化，强调“上下文”对信息语义的决定性作用。 第二章：抽象层次的剥离与重构 系统构建的核心在于有效管理复杂性。本章系统梳理了从晶体管到高级编程语言之间的七大抽象层级。我们详细分析了每一层级引入的“开销”（Overhead）与“收益”（Benefit）。例如，虚拟内存机制如何用复杂的管理算法换取了程序间隔离的巨大安全收益；垃圾回收机制如何在运行时增加延迟以换取内存管理复杂性的简化。本章提出了一种“最小必要抽象原则”，指导开发者何时应该深入底层以优化性能，何时应该停留在高层以保证开发效率。 第二章内容延伸：异常处理与控制流的非线性管理 控制流是任何程序运行的核心。本章超越了简单的顺序、分支和循环，重点讨论了中断（Interrupts）、陷阱（Traps）和异常（Exceptions）在现代操作系统中的处理流程。分析了同步与异步事件如何交织在一起，塑造了程序的最终行为。我们将详细解构上下文切换（Context Switching）的开销及其对系统响应时间的影响，为理解实时系统和高并发环境下的性能瓶颈奠定基础。 第二部分：构建高效能软件的范式 本部分聚焦于设计和实现现代复杂系统的工程实践，强调如何选择合适的工具和范式来匹配特定的计算任务。 第三章：数据结构与算法的系统级应用 算法的选择不再仅仅是时间复杂度的权衡。本章探讨了在特定硬件架构（如NUMA架构、GPU并行计算单元）下，标准数据结构（如B+树、哈希表、图结构）的实际性能表现。我们着重分析了缓存友好性（Cache-Friendliness）对算法实际运行时间的主导作用，并引入了“内存访问模式优化”作为核心设计指标。例如，如何重构深度递归算法以适应迭代处理，以最大化L1/L2缓存的命中率。 第四章：并发性、并行性与分布式协调 在多核处理器普及的今天，并发编程是构建高性能系统的必经之路。本章深入探讨了并发模型，包括共享内存模型下的锁机制（Mutex, Semaphore）、原子操作（Atomic Operations）以及消息传递模型。我们详尽对比了乐观并发控制（OCC）和悲观并发控制的适用场景。在分布式领域，本章引入了CAP理论的实际工程取舍，重点分析了Raft和Paxos等共识算法在现代微服务架构中的部署挑战与调优策略。 第五章：可靠性工程与故障注入 软件的“稳定”是一个持续演化的过程，而非静态属性。本章聚焦于如何主动测试和提升系统的韧性（Resilience）。我们将介绍混沌工程（Chaos Engineering）的哲学与实践，包括如何设计合理的故障场景（如网络延迟模拟、资源耗尽测试）。同时，详细讨论了容错设计模式（如熔断器、限流器、重试策略）在实际应用中的部署细节和参数调优。 第三部分：从代码到运行态的转化与部署 本部分将目光投向源代码转化为可执行服务，并最终部署到生产环境的整个生命周期管理。 第六章：运行时环境的优化与管理 现代应用很少直接在裸机上运行。本章分析了虚拟机（VM）、容器化技术（如Docker、Kubernetes）对应用性能的影响。我们将深入探讨容器运行时（如CRI-O, containerd）如何管理命名空间（Namespaces）和控制组（cgroups），以及这些隔离机制对资源分配和性能的可预测性的影响。对于托管语言（如Java, Go），我们将剖析运行时内存管理（如堆管理、即时编译JIT）如何影响应用启动时间和尾部延迟（Tail Latency）。 第七章：系统级性能分析与度量 “没有度量，就没有改进。”本章提供了一套系统的性能分析工具箱。我们不仅仅介绍如何使用`perf`或火焰图（Flame Graphs），更重要的是如何解读这些工具输出背后的系统行为。分析将围绕CPU周期、缓存未命中次数、系统调用频率等核心硬件事件展开。本章强调“归因分析”——如何将观察到的性能下降准确归因于代码逻辑、I/O瓶颈、还是内核调度延迟。 第八章：基础设施即代码与自动化运维 系统的最终形态是通过自动化流程实现的。本章探讨了基础设施即代码（IaC）的成熟实践，从使用Terraform/Ansible定义基础设施蓝图，到CI/CD流水线（如GitLab CI, Jenkins）的构建。重点在于如何设计一个能够快速、安全地部署复杂多层级系统的自动化流程，并确保生产环境与开发测试环境之间的高度一致性，从而消除“在我的机器上可以运行”的陷阱。 结语：面向未来的系统设计思维 本书总结了构建下一代数字系统的核心思维模式：对抽象层次的深刻理解、对硬件特性的敏感性、对复杂性管理的工程化方法，以及对系统韧性的持续投入。它旨在培养读者不仅仅是编写代码的工程师，而是能够从底层逻辑出发，设计和实现大规模、高可靠性数字系统的架构师。

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这本书的语言风格非常典雅，行文流畅，充满了老派计算机科学家的严谨和一丝不苟。每一次概念的引入都伴随着严格的数学定义和完备的证明，这对于追求知识根源的读者来说，无疑是一种享受。但是，这种高度形式化的表述，使得实际的编程应用感被冲淡了。我特别想知道，在实际的编译器项目（比如GCC或LLVM）中，这些理论是如何被工程化和折衷的。书中对正则表达式和有限自动机的介绍，虽然精确无比，但几乎没有提供任何关于如何使用这些工具来快速构建一个实用型词法分析器的具体步骤或代码片段。这就像是给了我们一整套精密的钟表齿轮，却没告诉我们如何用这些齿轮装配出一个能走时的钟。我更希望看到的是，每引入一个理论概念，就能紧接着提供一个小型、可运行的C/C++或Python实现，哪怕只是一个简化版的例子，也能极大地增强读者的信心和动手能力。目前来看，这本书更像是为那些志在学术研究或者希望深入理解编译原理数学本质的硕士生准备的深度参考资料，而不是面向希望快速上手构建工具的软件工程师的工具书。

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翻开这本《计算机编译原理》，我立刻被其排版设计所吸引，它摒弃了传统教材的枯燥与沉闷，采用了大量现代化的图示和流程图，试图以一种更具视觉冲击力的方式来阐释复杂的编译流程。然而，这种对形式美感的追求，似乎在一定程度上牺牲了内容的深度和连贯性。举例来说，在介绍代码优化策略时，书中对数据流分析的介绍显得非常分散，不同的优化技术被割裂在不同的章节中，读者需要花费额外的精力去将它们串联起来，构建一个完整的优化图景。我期待的是一种能够将数据依赖分析、控制流分析这些核心技术整合进具体的优化案例中的讲解方式，而不是将它们当作独立的理论模块来呈现。更令人感到困惑的是，书中对于现代编译器设计中至关重要的JIT（Just-In-Time）编译技术和面向特定硬件架构的优化探讨几乎是空白的，这使得本书的内容在紧跟技术前沿方面显得力不从心。对于希望了解Google V8或OpenJDK HotSpot这类高性能系统的读者来说，这本书提供的视角显得过于“经典”，缺乏对当代软件生态系统所必需的动态编译策略的关注，读完后感觉掌握的知识虽然“扎实”，但“时效性”上稍有欠缺。

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我阅读这本书最大的困惑点在于其对不同抽象层次的处理缺乏有效的衔接。书的开篇部分，对上下文无关文法（CFG）的介绍，详细到了令人发指的地步，各种推导树和规范形式被反复强调，仿佛我们正在学习的形式语言本身就是编译器的全部。然而，当我们进入到代码生成和机器依赖性部分时，这种对细节的关注度却骤然下降了。例如，在讨论寄存器分配时，溢出处理和活跃变量分析的章节显得过于简略，给出的示例也过于理想化，没有充分暴露真实机器上可能出现的复杂约束和冲突。我试图理解如何处理非标准的指令集或者如何高效地在栈帧之间传递参数，但这些关键的、与底层硬件紧密相关的工程细节，在这本书中只是蜻蜓点水般带过。这种结构上的失衡，使得读者在理论基础打下之后，会突然面临一个巨大的知识鸿沟——如何将这些漂亮的抽象概念，硬生生地映射到硅片上那几十个寄存器和内存寻址模式中去。这本书更像是一份关于“理想编译器”的蓝图，而非关于“现实世界中通用编译器”的实用指南。

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这本名为《计算机编译原理》的书，着实让我这个初次涉足编译器领域的学习者感到有些手足无措。我原本以为，这是一本能够循序渐进地引导我理解从源代码到可执行文件的整个转化过程的“圣经”。然而，实际的阅读体验，更像是一场在布满专业术语迷雾中的探险。书中的理论推导非常深入，对于词法分析和语法分析的讲解，虽然严谨，但对于像我这样背景相对薄弱的读者来说，概念的密度实在太大了。例如，在谈到LL(1)分析器的构建时，书中直接跳跃到了复杂的First集和Follow集计算的算法细节，而对这些集合在实际应用中如何直观地指导解析过程的阐述相对不足。我花了大量时间去查阅其他辅助资料，试图将书本上的抽象数学模型与实际的编程场景联系起来。特别是在语义分析和中间代码生成部分，代码示例的数量显得有些吝啬，导致我很难将理论知识转化为可操作的实践技能。整体而言，这本书的学术价值无疑是毋庸置疑的，它为那些已经具备扎实离散数学和形式语言基础的读者提供了极高的参考密度，但对于希望快速入门或需要大量实践指导的初学者而言，它无疑是一座陡峭的高峰，需要极大的毅力和耐力才能攀登。

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这本书的翻译质量，坦率地说，是影响我整体体验的一个重要因素。尽管大部分专业术语的译法是标准且准确的，但在某些描述复杂算法逻辑的长难句中，译者似乎未能完全把握住原文的语境和逻辑的流畅性。这导致我在理解例如“回溯算法的剪枝策略”或者“数据流方程的迭代收敛条件”这类句子时，需要反复阅读，甚至需要对照英文原版才能确保没有理解偏差。这种翻译带来的阅读阻滞感，在涉及控制流图（CFG）的构建和遍历时尤为明显。本应清晰明了的步骤，因为冗长且略显生硬的中文表达，变得晦涩难懂，大大拖慢了我的学习进度。我欣赏作者在理论上的深刻洞察，但一本优秀的教材，尤其是在面向工程实践的领域，其表达的清晰度和易读性是至关重要的。这本书的中文版，在这一点上，距离“优秀”的标准还有一段距离，它更像是学术研究报告的翻译，而非一本旨在广泛传播知识的教科书，让读者在学习过程中时常需要进行二次解码。

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中国的课本都是这样，改不了的骨头里头的晦涩。

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