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页数:1027

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出版时间:2009-3

价格:98.00元

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isbn号码:9787811243116

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科技前沿：数字时代的编程与硬件实践指南 本书旨在为广大计算机科学爱好者、软件开发者以及IT从业人员提供一本全面、深入、紧跟时代步伐的实践指导手册。它不侧重于对现有词汇的简单罗列与翻译，而是专注于剖析数字世界的核心机制、新兴技术栈的原理，以及如何将理论知识高效转化为实际应用的能力。 --- 第一部分：底层架构与系统编程深度解析 本部分将带领读者穿透操作系统的外衣，直抵计算机系统的核心。我们不再停留在“内存”或“进程”的表面定义，而是深入探讨现代操作系统的内存管理策略（如虚拟内存、页面置换算法的实际性能考量）、并发控制机制（无锁编程范式的挑战与实现）、以及I/O子系统的优化路径。 1.1 汇编语言的艺术与效率边界： 深入分析x86-64架构下的指令集特性，探讨编译器优化是如何将高级语言代码转化为高效的机器码。内容涵盖函数调用约定（Calling Conventions）、栈帧的精细布局、以及如何利用内联汇编（Inline Assembly）突破C/C++语言自身的性能瓶颈。重点讲解基于硬件特性的向量化指令（如SSE/AVX）在数据密集型计算中的应用场景与陷阱。 1.2 操作系统内核的演进与定制： 详细剖析主流操作系统（Linux/Windows）内核的结构设计。对于Linux内核，我们将聚焦于调度器（如CFS的最新演变）、VFS（虚拟文件系统）的设计哲学，以及如何通过eBPF技术进行内核级别的动态追踪与性能剖析，而无需修改内核源代码。对于嵌入式或特定场景，我们将探讨如何裁剪和定制最小化的实时操作系统（RTOS）内核，理解中断处理与上下文切换的毫秒级决策过程。 1.3 内存模型与并行计算的挑战： 传统的线程同步原语（Mutex, Semaphore）在多核、多CPU NUMA架构下往往成为性能瓶颈。本章将详述C++11/17引入的内存模型（Memory Model），解释`std::atomic`操作背后的硬件保证（如Cache Coherence Protocols，MESI/MOESI协议）。此外，还将系统性介绍无锁数据结构（Lock-Free Data Structures）的设计原则，如基于CAS（Compare-and-Swap）的循环等待机制，以及它们在高性能消息队列中的实际部署案例。 --- 第二部分：现代网络协议栈与分布式系统构建 理解网络不再是简单地知道TCP/IP模型。本部分关注于如何设计和实现高可用、低延迟的网络服务。 2.1 高性能网络I/O模型探究： 深入比较传统阻塞I/O、多路复用（Select/Poll/Epoll/Kqueue）以及异步I/O（AIO/io_uring）的效率差异。重点解析Epoll/Kqueue在事件驱动模型中的工作原理，以及如何利用这些机制构建百万并发连接的网络服务器。我们将以C/C++为例，实现一个基于`io_uring`的零拷贝（Zero-Copy）文件传输服务原型。 2.2 分布式一致性算法的工程实践： 探讨Raft和Paxos协议的工程化落地。本书不仅会解释这些算法的理论基础，更会提供一个使用Go或Rust语言实现的、可运行的、带有故障注入和恢复机制的键值存储（K/V Store）的实现框架。我们将对比Leader选举的效率、日志复制的时延对用户体验的影响，并讨论Quorum机制在实际部署中的负载均衡考量。 2.3 微服务通信与服务网格（Service Mesh）： 随着应用架构的演进，服务间通信的复杂性剧增。本章将超越RESTful API，深入探讨gRPC（基于HTTP/2和Protocol Buffers）在低延迟场景下的优势，以及如何配置Envoy等Sidecar代理实现流量控制、熔断（Circuit Breaking）和分布式追踪（Tracing，如OpenTelemetry标准）。 --- 第三部分：数据结构与算法的性能调优 算法和数据结构的价值体现在其在特定硬件和数据规模下的实际表现。本书强调“为什么”以及“如何”选择最佳结构。 3.1 缓存友好的数据结构设计： 现代CPU性能受限于内存延迟。本节侧重于如何设计能最大化L1/L2/L3缓存命中率的数据结构。我们将分析数组、链表、跳表（Skip List）在缓存访问模式上的差异，并介绍如何利用结构体填充（Structure Padding）和数据紧凑布局（AoS vs. SoA）来优化迭代访问的性能。 3.2 复杂图算法的工程优化： 对于大规模图数据（如社交网络、知识图谱），传统的Dijkstra或Bellman-Ford算法可能无法满足实时查询需求。我们将介绍基于图处理框架（如Pregel/Giraph模型）的迭代计算方法，以及如何利用GPU（CUDA/OpenCL）加速最短路径、PageRank等核心算法的计算。 3.3 编译器的魔力：优化等级与代码生成： 学习如何解读编译器生成的中间表示（IR）和汇编输出，理解`-O2`到`-O3`甚至`-Os`优化等级背后发生的事情——循环展开（Loop Unrolling）、函数内联（Inlining）、指令重排等技术如何影响最终执行速度。 --- 第四部分：新兴计算范式与前沿技术栈 本部分面向希望在技术浪潮中保持领先地位的专业人士。 4.1 WebAssembly (Wasm) 的跨平台潜力： 探讨Wasm如何超越浏览器环境，成为一种安全、可移植的服务器端运行时。我们将演示如何使用Rust或C++编译高性能模块至Wasm，并在Node.js或特定Wasm运行时（如Wasmtime）中加载和执行，探讨其在边缘计算（Edge Computing）中的应用场景。 4.2 容器化与可观测性（Observability）： 深入研究Docker和Kubernetes的底层实现，重点关注Cgroups和Namespaces如何实现资源隔离。在此基础上，本书将构建一个完整的可观测性堆栈，集成Metrics（Prometheus）、Logging（Fluentd/Loki）和Tracing（Jaeger），实现对复杂云原生应用的端到端性能监控。 4.3 机器学习基础设施（MLOps）的关键组件： 本章不教授机器学习模型本身，而是聚焦于支撑模型高效迭代的基础设施。我们将讲解特征存储（Feature Store）的设计原则、模型训练和部署的流水线（Pipelines，如使用Kubeflow或MLflow），以及如何使用TensorRT或ONNX Runtime对训练好的模型进行推理加速。 --- 本书的最终目标是培养读者的系统思维、解决复杂工程问题的能力，而非仅仅是作为一本技术参考书被束之高阁。每章后的实践挑战都要求读者动手构建、调试并性能测试所学知识，确保理论与实践的无缝对接。

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