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出版者:Wiley Publishing

作者:Cameron Hughes

出品人:

页数:621

译者:

出版时间:2008-8

价格:434.00元

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isbn号码:9780470289624

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深入理解并发世界的基石：解构多核编程的精髓 在当今计算领域，单核处理器早已成为历史的陈迹，多核架构已成为主流。从智能手机到超级计算机，它们无处不在，为我们带来了前所未有的计算能力。然而，随之而来的是一个严峻的挑战：如何有效地利用这些强大的多核资源？简单地将应用程序移植到多核平台并不能自动带来性能的提升。真正的瓶颈在于如何设计和实现能够充分发挥并行计算优势的软件。 本书并非一本浅尝辄止的“如何快速上手”指南，也不是一本罗列了各种工具和库的“菜谱”。相反，它是一次深入的探险，一次对多核编程内在机制的细致解构。我们将剥离表面的代码实现，直抵并发世界的底层逻辑，探究那些决定程序能否高效、稳定运行的根本原理。本书旨在为你打下坚实的基础，让你不仅能“写出”多核程序，更能“理解”它，并能“驾驭”它。 核心挑战与演进：从单核到并行思维的转变 回溯历史，单核时代的编程思维相对直观，任务顺序执行，状态管理也更为简单。然而，当处理器核心数量激增，这种线性思维模式便显得捉襟见肘。并发性成为了不可回避的现实。本书将首先带领你回顾这个演进的过程，理解为何传统的串行编程模型不再适用于现代硬件。我们将深入剖析“并发”与“并行”的本质区别，以及它们在多核环境下的相互作用。 理解并发性带来的挑战是构建高效多核程序的第一步。我们将探讨那些隐藏在看似简单并行任务背后的复杂性： 竞态条件（Race Conditions）： 当多个线程或进程同时访问共享数据，且至少有一个访问是写操作时，结果的不可预测性将成为巨大的隐患。我们将深入分析竞态条件的成因，并通过具体的案例展示它们如何导致程序崩溃或产生错误结果。更重要的是，我们将学习识别这些隐藏的陷阱，并掌握预防它们的方法。 死锁（Deadlocks）： 两个或多个线程因互相等待对方释放资源而陷入永久等待状态，这是多核编程中最令人头疼的问题之一。我们将详细讲解死锁产生的必要条件，并通过图示和代码示例，让你能够直观地理解死锁的发生机制。此外，我们将探讨多种检测和避免死锁的策略，从资源分配顺序到死锁恢复机制，为你提供应对的工具箱。 活锁（Livelocks）与饥饿（Starvation）： 除了死锁，还有其他一些“不活跃”的并发问题。活锁是指进程或线程不断改变自身状态，但始终无法进展，如同两辆车在狭窄道路上互相避让却谁也无法通过。饥饿是指某些进程或线程由于资源分配不公，长期无法获得所需的资源，无法进入执行状态。我们将辨析这些问题的异同，并提供相应的解决方案。 性能瓶颈（Performance Bottlenecks）： 即使程序能够正确运行，并行化也并不意味着性能线性提升。内存访问模式、缓存一致性、通信开销等都可能成为新的性能瓶颈。本书将帮助你理解这些潜在的瓶颈，并指导你如何通过分析和优化来释放多核处理器的真实潜力。 构建健壮并发系统的基石：同步机制的深入剖析 要解决上述挑战，我们必须掌握一套强大的同步机制。本书将对各种主流的同步原语进行深入的剖析，不仅仅是介绍它们的功能，更重要的是理解它们的工作原理、适用场景以及潜在的权衡。 互斥锁（Mutexes）： 作为最基础的同步原语，互斥锁被广泛用于保护共享资源。我们将深入探讨互斥锁的实现细节，理解其内部的锁机制，以及如何避免死锁和竞态条件。本书将重点关注不同类型的互斥锁（如自旋锁、互斥锁）在不同场景下的优劣，帮助你做出最适合的选择。 信号量（Semaphores）： 信号量比互斥锁更通用，可以用于控制对有限资源的访问。我们将讲解信号量的 P 操作和 V 操作，理解它们如何实现资源的计数与控制。本书将展示如何使用信号量来解决生产者-消费者问题、读者-写者问题等经典的并发难题。 条件变量（Condition Variables）： 条件变量与互斥锁结合使用，允许线程在满足特定条件时才被唤醒，从而实现更精细的线程间通信和同步。我们将详细讲解条件变量的 `wait`、`signal` 和 `broadcast` 操作，并结合实际例子，说明如何利用它们实现复杂的同步逻辑。 读写锁（Read-Write Locks）： 当共享数据存在大量的读操作而写操作较少时，读写锁可以显著提高并发性能。我们将剖析读写锁的实现原理，理解其如何允许多个读者同时访问，但只允许一个写者独占访问，并探讨读写锁可能带来的公平性问题。 原子操作（Atomic Operations）： 原子操作是不可中断的执行序列，它们能够保证在多处理器环境下操作的正确性，而无需显式的锁。本书将介绍各种原子操作，如原子增减、原子比较交换（CAS）等，并展示它们在实现高效无锁数据结构或实现简单的计数器等场景中的应用。 现代并发编程模型与实践 除了底层的同步机制，现代并发编程还涌现出多种高级模型和技术，它们旨在简化并发程序的编写，提高开发效率和程序的可维护性。 线程模型（Thread Models）： 我们将深入探讨两种主要的线程模型：用户级线程和内核级线程。理解它们之间的区别、优缺点，以及操作系统在线程管理中的作用，有助于我们更好地选择和使用线程。 并行设计模式（Parallel Design Patterns）： 类似于面向对象设计模式，并行计算领域也存在一些经过实践检验的常用设计模式。本书将介绍诸如“任务分解”、“工作窃取”、“管道”、“MapReduce”等经典并行设计模式，并讲解它们在解决不同类型并发问题时的优势。 消息传递与共享内存（Message Passing vs. Shared Memory）： 多核编程主要有两种通信范式：共享内存和消息传递。我们将深入比较这两种范式的优劣，分析它们在不同硬件架构和应用场景下的适用性。本书将指导你如何根据具体需求选择合适的通信方式。 并发数据结构（Concurrent Data Structures）： 标准的集合类（如列表、映射）在多线程环境下是不可直接使用的。我们将探讨各种并发安全的数据结构，包括线程安全的列表、队列、映射等，并理解它们的内部实现机制，以及如何在实际项目中高效地应用它们。 错误处理与调试（Error Handling and Debugging）： 并发程序的调试是一项艰巨的任务。本书将提供一套系统性的方法来应对并发程序的错误。我们将学习如何使用专门的调试工具来跟踪线程的执行、捕获竞态条件和死锁，以及如何编写日志来辅助问题的定位。 超越理论：真实世界的挑战与未来展望 理论知识固然重要，但将它们应用于实际问题才是关键。本书不会止步于概念的阐述，而是会通过大量的真实世界案例，让你看到这些理论是如何被巧妙地应用的。 性能调优（Performance Tuning）： 理解程序的性能瓶颈，并学会使用各种分析工具（如性能计数器、剖析器）来识别问题所在。本书将提供一套系统性的性能调优流程，帮助你逐步优化并发程序的执行效率。 可伸缩性（Scalability）： 随着核心数量的增加，程序的性能是否能够同步提升？我们将深入探讨可伸缩性的概念，以及如何设计和实现能够良好扩展的并发算法和应用程序。 异构计算（Heterogeneous Computing）： 现代系统常常集成多种计算单元，如 CPU、GPU 等。本书将触及异构计算的理念，并介绍如何利用不同计算单元的优势来解决复杂的计算问题。 未来趋势（Future Trends）： 计算领域仍在快速发展，新的并发模型和技术不断涌现。我们将对未来多核编程的发展趋势进行展望，包括新的硬件架构、编程语言对并发的支持以及更高级别的抽象工具。 本书的目标是让你成为一名更成熟、更有洞察力的多核程序员。你将不再是仅仅遵循他人代码的“搬运工”，而是能够理解并发的本质，设计出高效、健壮、可扩展的并行应用程序的“架构师”。我们将一起踏上这段探索之旅，为你打开理解和驾驭多核世界的大门。

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说实话，这本书的阅读体验更像是在进行一次严谨的学术探究，而不是轻松的午后阅读。它对并发控制原语的剖析细致入微，几乎把每一种锁的设计缺陷和适用场景都摊开来做了对比分析。我当时正好在处理一个高并发数据库的读写锁冲突问题，这本书里关于无锁数据结构（Lock-Free Data Structures）那一章简直就是及时雨。作者没有空泛地谈论性能提升，而是深入到了原子操作的汇编级实现，并讨论了在不同CPU架构下，例如乱序执行对算法正确性的潜在影响。我花了整整一个周末的时间，才完全消化了关于“内存顺序”那部分的内容，那种豁然开朗的感觉非常棒。这本书的难点在于，它要求读者具备很强的逻辑推理能力和对底层硬件的直觉。对于那些只满足于使用标准库`std::mutex`的开发者来说，这本书的深度可能有些“过剩”，但如果你正致力于优化性能瓶颈到纳秒级别，或者正在设计新的并行算法，那么这本书的内容是无可替代的基石。

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我购买这本书主要是冲着它在“大规模并行编程模型”上的论述。当时市面上关于GPU编程和异构计算的书籍还比较分散，这本书试图提供一个统一的、可以映射到多种硬件加速器的抽象框架。它对SIMD指令集和向量化处理的介绍，详尽到令人发指，甚至包括了不同CPU代际之间的指令集差异。虽然我最终转向了更偏向于深度学习框架的并行实现，但这本书对数据依赖性分析和任务依赖图构建的讲解，为我后续学习CUDA和OpenCL打下了坚实的基础。它确实更偏向于底层系统优化，而不是上层应用开发，所以，如果有人期望这本书能快速教你写出第一个并行程序，那可能会感到失望。它需要的是沉下心来，一步步地构建起一个对“时间”和“同时性”的全新认知模型。这是一部需要被“研读”而非“浏览”的著作。

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这本书的封面设计得相当朴实，黑白主色调，没有花哨的图案，直接点明了主题。拿到手上能感觉到纸张的厚度，一看目录就知道内容份量十足。我最初接触这本书，是想深入理解并发编程的底层机制，尤其是在多核架构下如何高效地调度任务。这本书确实没有让我失望，它从最基础的硬件并行性讲起，逐步深入到操作系统层面的线程管理、锁机制的实现细节，再到更高级的内存模型和缓存一致性问题。作者的讲解非常细致，尤其是在解释CAS操作和内存屏障时，用了大量的图示和伪代码，帮助我清晰地构建了抽象概念与具体实现之间的桥梁。我特别欣赏它没有停留在API的表面调用，而是力求解释“为什么”以及“如何”实现这些机制，这对于希望成为系统级开发者的我来说，是无价之宝。不过，对于初学者来说，前几章可能需要一些耐心去啃，因为它假定读者已经对C/C++和基础计算机体系结构有了一定的了解。整体而言，这是一本可以放在案头反复研读的经典参考书，每一次重读都能发现新的理解层次。

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这本书的专业性毋庸置疑，但它的结构组织确实考验读者的毅力。前三分之一的内容主要建立理论基础——为什么我们需要复杂的同步机制，以及现代处理器是如何欺骗我们的。这部分阅读起来比较枯燥，充满了对硬件规范的引用和逻辑推导。然而，一旦跨过那道坎，进入到后面关于并发调试和性能剖析的部分，体验就变得极其实用和引人入胜了。作者提供了一套完整的流程，教你如何使用硬件性能计数器（PMC）来定位缓存未命中和分支预测失败等难以察觉的并发性能杀手。我按照书中的方法对自己的一个旧项目进行了分析，结果发现了一个隐藏多年的竞争条件，修复后性能提升了近30%。这本书的价值，就在于它教会你如何像硬件工程师一样思考程序的执行路径，而不仅仅是停留在代码层面。

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与其他市面上侧重于特定框架（比如Java的`java.util.concurrent`或C++20标准库）的并发书籍不同，这本书的视角极其宏大和通用。它聚焦于“并行计算”这个领域本身，而不是被任何特定的编程语言或平台所束缚。我非常喜欢作者在讨论并行算法设计模式时，采用的那种跨语言的思维方式。例如，在讨论并行迭代器和任务分解时，书中引用的例子既有C++风格的模板元编程，也有面向对象语言中的Actor模型影子。这使得我能够把学到的知识灵活地迁移到我当前主要使用的Rust语言环境中去。唯一的遗憾是，本书在实时系统（RTOS）环境下如何处理中断和优先级反转问题的篇幅稍显不足，但考虑到其目标读者是通用的应用层或系统软件开发者，这或许是取舍的结果。总而言之，它是一本建立“并行思维”的教科书，而非工具手册。

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非常好的一本书。收益良多。

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