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出版者:机械工业出版社

作者:周伟

出品人:

页数:532

译者:

出版时间:2009

价格:69.00元

装帧:平装

isbn号码:9787111270157

丛书系列:

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深入解析 C++ 内存模型与并发编程实践 本书聚焦于 C++ 语言底层机制、高性能计算以及现代多核处理器环境下的并发编程挑战与解决方案。 本书旨在为具有一定 C++ 基础的开发者，特别是需要深入理解程序运行效率、进行系统级优化以及构建高可靠性、高并发软件的工程师，提供一套全面且深入的技术指南。 第一部分：C++ 内存模型与底层架构 本部分将彻底剖析 C++ 如何与底层硬件架构交互，特别是内存管理和数据布局的精髓。 第一章：C++ 内存层次结构透视 物理内存到虚拟内存的映射： 详细讲解 MMU（内存管理单元）的工作原理、页表机制以及地址翻译过程。分析操作系统如何通过虚拟内存隔离和管理物理资源。 缓存体系结构详解： 深入探讨 L1、L2、L3 缓存的设计哲学，包括缓存行大小、替换策略（如 LRU 变种）和写回/写透策略。重点分析程序数据访问模式对缓存命中率的实际影响。 伪共享（False Sharing）的根源与规避： 这是高性能并发编程中的一个隐形杀手。我们将用实际案例演示伪共享如何通过跨核心的缓存行竞争，严重拖慢本应快速的同步操作。提供具体的结构体对齐和填充技术来解决此问题。 第二章：C++ 对象布局与内存访问效率 类和结构体的内存占用计算： 不仅仅是成员变量的简单相加。详细分析虚函数表（vptr）、虚基类指针（vbptr）的引入如何影响对象大小和访问速度。 数据对齐与填充机制： 探讨不同平台（x86, ARM）的对齐要求，以及编译器如何自动或手动进行内存填充（Padding）。如何通过 `alignas` 精确控制布局以优化向量化操作。 非类型模板参数与常量计算的极致优化： 如何利用模板元编程在编译期确定和优化内存相关的常量，避免运行时开销。 第三章：C++ 标准内存模型（C++11/17/20） 原子操作（Atomics）的硬件基础： 深入讲解 Load-Link/Store-Conditional (LL/SC) 硬件指令集如何支撑 C++ 标准库中的原子操作。对比 CAS（Compare-and-Swap）循环的效率。 内存序（Memory Ordering）的精细控制： 系统性地解析 `memory_order_relaxed`, `memory_order_acquire`, `memory_order_release`, `memory_order_acq_rel`, 和 `memory_order_seq_cst` 的语义边界。通过具体的同步场景（如双重检查锁定模式）来指导何时使用何种序，避免过度同步带来的性能损耗。 volatile 关键字的现代解析： 澄清 `volatile` 与内存序的区别，它主要用于阻止编译器优化对易变内存（如内存映射寄存器）的读取，而不是提供多线程安全保证。 第二部分：现代并发编程范式与高性能同步原语 本部分将从理论走向实践，构建健壮、高效的并行应用程序。 第四章：无锁（Lock-Free）数据结构设计 无锁编程的挑战与必要性： 明确指出“无锁”的定义（至少一个线程总是在进展）以及其复杂性。 基于 CAS 的基本数据结构实现： 从零开始构建一个线程安全、无锁的堆栈（Stack）和队列（Queue）。重点解决 ABA 问题的原理及防御策略（如使用带有版本戳的 `std::atomic` 包装器）。 RCU（Read-Copy-Update）在 C++ 中的应用探索： 介绍 RCU 机制如何为读多写少的场景提供近乎零开销的读取性能，并讨论其在 C++ 环境中实现（通常需要定制的同步机制）的难点。 第五章：并发容器与协作机制的深度优化 线程池的成熟实现： 区别于简单的任务队列，本书提供一个可复用、支持任务依赖、优先级调度和工作窃取（Work-Stealing）的高级线程池框架设计。 Futures, Promises, 和 Coroutines（协程）： 深入研究 `std::future` 的实现细节，特别是其与线程同步原语的绑定。随后，详细讲解 C++20 协程（Coroutines）如何在不引入线程切换开销的情况下，实现高效的异步 I/O 和延迟计算，这是下一代高并发的基础。 并行算法与执行策略： 探讨 `std::for_each` 等算法如何利用 `std::execution::par` 和 `std::execution::par_unseq` 策略，并分析其内部如何平衡任务粒度以适配不同的硬件拓扑。 第六章：性能剖析与调试并发错误 数据竞争的静态与动态检测： 介绍如何使用 Address Sanitizer (ASan) 和 Thread Sanitizer (TSan) 来捕获编译时难以发现的数据竞争问题。 性能分析工具链应用： 使用 perf (Linux) 或 VTune (Intel) 对比锁保护和无锁实现的性能差异。重点关注缓存未命中率、指令级并行度（ILP）和分支预测失误率。 死锁、活锁与饥饿的识别和预防： 提供一套系统化的方法来分析复杂的同步依赖图，并通过反向依赖、超时机制和资源排序来解耦并发死锁。 第三部分：异构计算与未来趋势 本部分着眼于 C++ 在更广阔的计算环境中的应用。 第七章：SIMD 向量化与数据并行 理解 SIMD 指令集： 介绍 SSE/AVX/Neon 等指令集的工作原理，以及它们如何一次性处理多个数据元素。 编译器自动向量化与手动优化： 分析编译器优化报告，学习如何重构循环结构（如数据扁平化、消除循环依赖）以最大化自动向量化的可能性。 使用 C++ 标准库的 SIMD 扩展： 探讨 `std::simd`（如果可用或基于社区提案）或特定编译器的内置函数（Intrinsics）进行显式向量化编程的方法。 第八章：与 GPU/加速器的接口 OpenMP 与 OpenACC 简介： 快速入门在 C++ 代码中利用 `pragma` 指令将计算卸载到多核 CPU 和简单加速器上的方法。 CUDA/OpenCL 基础与 C++ 封装： 概述如何通过 C++ 代码管理 GPU 内存、内核启动和数据传输，并讨论使用库（如 Kokkos 或 SYCL）来构建可移植的异构计算抽象层。 本书不仅是理论的堆砌，更是一本结合了现代硬件特性和 C++ 语言最新标准的实践手册。通过阅读本书，读者将能够超越依赖简单互斥锁的传统并发模型，构建出真正面向未来多核和异构系统的、高性能、低延迟的 C++ 应用程序。

评分☆☆☆☆☆

买了这本书之后，一直没怎么看！大多是讲入门的一些知识。带初学者进入门槛。所以这是个入门参考的书籍！  

评分☆☆☆☆☆

买了这本书之后，一直没怎么看！大多是讲入门的一些知识。带初学者进入门槛。所以这是个入门参考的书籍！  

评分☆☆☆☆☆

内容包括桌面开发，web开发，没什么废话。 在目前中文资料中，是学习Python的很好的一本。 附带一张光盘。

评分☆☆☆☆☆

这本书从语法到c/s b/s开发，不管是wxpython 还是django 讲的都很详细，作为参考书和入门书都很好 书还附带一张光盘，虽然没怎么看，但总的而来说不错！  

评分☆☆☆☆☆

单从内容来讲，比起官方的python tutorial来讲，我觉得更适合入门学习。但是书中的错误实在是太多了，代码的排版中多了很多招致错误的空格，需要入过门的人才能自己甄别出这些错误。 书中有些地方作者的理解也不正确，比如p155讲解finally错误的用法的部分，并不是因为f定义在...  

评分☆☆☆☆☆

这本书简直是Python学习者的一剂强心针，尤其对于那些在实际项目开发中遇到瓶颈的朋友来说，它就像一本急救手册。我记得我当时刚接触到大型项目架构时，各种模块间的依赖关系和数据流向让我头大，感觉自己就像一个在迷宫里打转的初学者。这本书的讲解方式非常务实，不是那种空泛的理论堆砌，而是直接切入痛点。它对如何设计可扩展、可维护的系统架构有着独到的见解，比如如何合理地使用设计模式来解耦代码，以及在微服务环境下，Python应用如何与其他服务进行高效通信。我特别欣赏其中关于性能优化的章节，它不仅仅停留在“使用列表推导式”这种基础层面，而是深入到了GIL的底层机制，以及如何通过多进程或异步编程来突破Python在并发处理上的限制。读完之后，我立刻能感觉到自己处理复杂工程问题的信心大增，代码质量也有了质的飞跃，感觉自己像是从一个只会写脚本的小白，蜕变成了一个能驾驭复杂系统的工程师。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，市面上关于Python的书籍汗牛充栋，很多都只是对官方文档的二手翻译，读起来枯燥乏味，让人昏昏欲睡。然而，这本书完全避开了这种陷阱。它的叙事风格非常活泼且充满激情，读起来根本不像是在啃技术书籍，更像是在听一位经验丰富的前辈分享他的“武功秘籍”。书中很多关于“为什么”的讨论，比单纯的“怎么做”更有价值。比如，作者在讲解异常处理时，不仅仅告诉我们应该用`try-except`，而是深入探讨了在不同业务场景下，应该采取哪种粒度的异常捕获策略，以及如何设计一个健壮的错误报告系统。这种对编程哲学和最佳实践的深入探讨，让我对编写“好代码”有了更深层次的理解。它不仅仅是教我写能跑起来的代码，更是教我写经得起时间考验的优雅代码。

评分☆☆☆☆☆

如果非要挑剔，这本书的覆盖面之广，几乎涵盖了Python开发中的所有主流方向，从Web后端到自动化运维，从性能调优到代码测试，几乎无所不包。我个人对其中关于测试驱动开发（TDD）和持续集成/持续部署（CI/CD）实践的章节情有独钟。作者没有仅仅停留在单元测试的层面，而是推导出了一整套在企业级环境中实施端到端测试和自动化部署的流程。这些内容对于那些希望将个人项目推广到生产环境的朋友来说，是极具指导意义的。它不仅仅是关于Python语言本身，更是关于如何将Python这门语言高效地整合到现代软件工程流程中的宝贵经验总结。读完后，我感觉自己不仅掌握了新的技术点，更重要的是，提升了自己在整个软件生命周期管理上的视角和能力。

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版和内容组织达到了一个极高的水准，对于希望系统性提升自己的开发者来说，它提供了一个清晰的路线图。我尤其欣赏它对新版本特性的跟进速度和解析深度。比如，在介绍现代Python的并发模型时，它对`asyncio`的讲解细致入微，从事件循环的工作原理到如何编写高效的协程，每一步都讲解得丝丝入扣，绝不含糊。很多初学者在接触到异步编程时都会感到挫败，但这本书通过生动的类比和清晰的图示，让原本抽象的概念变得触手可及。更难得的是，书中还穿插了一些实用的调试技巧和工具链的介绍，比如如何使用高级调试器来跟踪复杂的异步调用栈，这在实际工作中能省去大量的排错时间。整体来看，这是一部兼具理论深度和实战价值的“工具箱”。

评分☆☆☆☆☆

这本书的阅读体验非常流畅，文字的编排和逻辑的推进都非常巧妙，让我完全沉浸其中，仿佛作者正坐在我对面，手把手地教我每一个复杂的概念。最让我惊喜的是，它对数据处理和科学计算方面的讲解，简直是为我量身定制的。我日常工作需要处理海量日志文件，原先的方法总是笨重且耗时，但书中介绍的那些基于Pandas和NumPy的高效向量化操作，彻底颠覆了我的工作流程。它没有止步于API的罗列，而是深入剖析了底层数据结构的优化，比如如何构建更优的索引，如何避免不必要的内存拷贝。这种深度的讲解，对于那些想把Python应用到数据密集型任务中的人来说，简直是无价之宝。而且，书中的代码示例都是经过精心打磨的，可以直接复制到我的项目中进行测试和修改，这种即时反馈的学习方式，极大地提高了学习效率。

评分☆☆☆☆☆

内容太多太杂，可以翻一下，不必细看

评分☆☆☆☆☆

评分有点低，500多页，打算最近撸完，觉得讲的还不错。希望看完能对Python有更好的理解。谁叫咱们是苦逼的搞软件的呢

评分☆☆☆☆☆

蛮实用

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很好的一本入门书！推荐~

评分☆☆☆☆☆

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