多处理器编程的艺术 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:机械工业出版社

作者:Maurice Herlihy

出品人:

页数:356

译者:金海

出版时间:2009-8

价格:59.00元

装帧:

isbn号码:9787111268055

丛书系列:计算机科学丛书

图书标签:

• 并行
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• 同步机制
• 分布式系统
• 性能优化
• 内存模型

《并行计算与并发编程实践指南》 概述 在当今计算密集型应用日益普及的时代，单核处理器的性能瓶颈已愈发明显。多核处理器已成为主流，如何有效地利用这些并行计算资源，设计出高效、可靠的并行和并发程序，已成为软件开发的关键挑战。《并行计算与并发编程实践指南》旨在为读者提供一套系统性的理论框架和丰富的实践指导，帮助开发者深入理解并行计算的本质，掌握各种并发编程模型和技术，从而编写出能够充分发挥多处理器优势的应用程序。本书不仅关注理论的深度，更注重实践的落地，通过大量的代码示例和案例分析，引导读者逐步克服并行编程中的常见陷阱，提升程序性能和可伸缩性。 本书特色 系统性理论讲解： 从最基础的并行计算概念入手，逐步深入到共享内存模型、消息传递模型、同步与互斥、死锁与活锁、原子操作、内存一致性等核心概念，为读者构建扎实的理论基础。 多维度并发模型探讨： 全面介绍各种主流的并发编程模型，包括线程模型、进程模型、协程模型、Actor模型等，并深入分析其适用场景、优缺点及实现方式。 丰富的实践技术解析： 详尽阐述了实现并行与并发编程所需的关键技术，如锁（互斥锁、读写锁、自旋锁）、信号量、条件变量、无锁数据结构、内存池、线程池、异步I/O、事件驱动模型等。 跨平台与语言支持： 本书内容涵盖了多种主流的编程语言和开发平台，如C++（Pthreads, C++11/14/17/20）、Java（java.util.concurrent）、Python（threading, multiprocessing, asyncio）、Go（goroutines, channels）等，并对比分析了不同语言在并发编程方面的特性。 案例驱动的学习方式： 大量贴近实际应用的案例贯穿全书，从简单的多线程数据处理到复杂的分布式系统设计，帮助读者理解理论知识如何在实际项目中应用，并解决实际问题。 性能调优与故障排查： 重点讲解了如何分析和优化并行程序的性能，识别和解决常见的性能瓶颈。同时，提供了系统性的方法和工具来诊断和排除并行程序中的死锁、竞态条件、内存泄漏等疑难杂症。 面向未来的展望： 关注并行计算和并发编程领域的前沿发展，如GPU编程（CUDA/OpenCL）、分布式内存并行计算（MPI）、并行数据流编程等，为读者提供面向未来的学习方向。 内容概览 第一部分：并行计算基础 1. 并行计算概述： 摩尔定律的挑战，多核处理器的兴起，并行计算的定义与优势，分类（数据并行、任务并行）。 2. 共享内存与分布式内存模型： 两种主要的并行计算范式，内存一致性模型（顺序一致性、松弛一致性），缓存一致性协议。 3. 并发与并行： 概念区分，并发编程的挑战（同步、通信、数据共享）。 4. 线程与进程： 线程的创建与管理，进程的创建与通信，线程与进程的比较。 第二部分：同步与通信机制 5. 互斥与锁： 互斥锁（Mutex），死锁的产生条件与避免策略，不同类型的锁（读写锁、自旋锁、递归锁）。 6. 信号量与条件变量： 信号量的作用与实现，条件变量的配合使用，生产者-消费者问题。 7. 原子操作： 原子操作的概念，CAS（Compare-and-Swap）操作，无锁数据结构的设计思路。 8. 消息传递： 消息队列，管道，远程过程调用（RPC），Actor模型中的消息传递。 第三部分：并发编程模型与技术 9. 线程池与任务调度： 线程池的优势，固定线程池、可伸缩线程池，任务分配与管理。 10. 内存管理与并发： 并发环境下的内存分配与回收，内存屏障，内存泄漏的防范。 11. 异步编程与事件驱动： 回调函数，Promise/Future，事件循环，异步I/O。 12. 并发设计模式： Builder模式，Factory模式，Pool模式，Observer模式在并发中的应用。 第四部分：语言与平台实践 13. C++并发编程： Pthreads API，C++11/14/17/20标准库（`std::thread`, `std::mutex`, `std::atomic`, `std::future`）。 14. Java并发编程： `java.lang.Thread`, `java.util.concurrent`包（`ExecutorService`, `ConcurrentHashMap`, `Lock`接口）。 15. Python并发编程： `threading`模块，`multiprocessing`模块，`asyncio`库。 16. Go并发编程： Goroutines，Channels，`sync`包。 第五部分：性能优化与故障排查 17. 并行程序性能分析： 性能指标（吞吐量、响应时间、伸缩性），性能剖析工具（gprof, perf, VTune）。 18. 性能优化策略： 减少同步开销，数据局部性，任务分解与合并，算法优化。 19. 死锁检测与预防： 死锁的调试技巧，静态分析与运行时检测。 20. 竞态条件与内存模型问题： 识别和解决竞态条件，理解内存模型对并发行为的影响。 第六部分：前沿与高级主题 21. GPU并行计算： CUDA和OpenCL入门，GPU架构与编程模型。 22. 分布式内存并行计算： MPI（Message Passing Interface）基础。 23. 并行数据流编程： Spark，Flink等框架的并行计算模型。 目标读者 本书适合所有希望深入理解并行计算和并发编程的开发者，包括： 软件工程师： 希望提升程序性能，设计更具伸缩性的应用程序。 系统架构师： 需要设计和构建高并发、高可用性的分布式系统。 算法工程师： 需要在多核环境中高效地实现计算密集型算法。 计算机科学专业的学生： 学习操作系统、分布式系统、高性能计算等课程的补充读物。 结论 《并行计算与并发编程实践指南》将引领读者穿越并行计算的复杂迷宫，掌握构建高效、可靠并发程序的关键技能。通过理论与实践的完美结合，本书将帮助您解锁多处理器系统的全部潜力，为应对现代计算挑战做好充分准备。

评分☆☆☆☆☆

可以更加深入理解操作系统调度和并发等问题，无需深刻的计算理论知识即可读懂。我是在研一花了整整十天看完的！建议后来者多结合图示理解文字算法，不懂再去看代码，这样快一些！前六章的计算理论不分不必追究细节，后面阅读时可以慢慢体会！其实学过操作系统和计算机组成完全...

评分☆☆☆☆☆

深入学习一个领域最好的方法就是读这个领域权威人物写的教材，最好是每章后面带有chapter notes的那种，共享内存并发同步领域的The Art of Multiprocessor Programming这本书就是如此，作者M. Herlihy本身就提出了并发同步相关的很多重要理论和方法。全书以一致的风格介绍领域...  

评分☆☆☆☆☆

这本书是我们的课本。不知道为什么这么多人竟然说很好。个人感觉读过以后仍然一头雾水，不得不去翻翻原来的paper看，通过读由来的paper以后清楚很多。比如说第三章讲linearizable，就很不清楚。这本书只能当目录来看，里面有很多不详细的内容，还有很多错误的地方，都需要去翻...  

评分☆☆☆☆☆

可以更加深入理解操作系统调度和并发等问题，无需深刻的计算理论知识即可读懂。我是在研一花了整整十天看完的！建议后来者多结合图示理解文字算法，不懂再去看代码，这样快一些！前六章的计算理论不分不必追究细节，后面阅读时可以慢慢体会！其实学过操作系统和计算机组成完全...

评分☆☆☆☆☆

深入学习一个领域最好的方法就是读这个领域权威人物写的教材，最好是每章后面带有chapter notes的那种，共享内存并发同步领域的The Art of Multiprocessor Programming这本书就是如此，作者M. Herlihy本身就提出了并发同步相关的很多重要理论和方法。全书以一致的风格介绍领域...  

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当我看到《多处理器编程的艺术》这个书名时，脑海里立刻浮现出一些画面：数个处理器如同训练有素的士兵，各自担负着不同的任务，却又井然有序地协同作战，最终完成一项宏大的工程。这本身就是一种令人着迷的景象。我一直以来从事的软件开发工作，虽然也涉及多线程，但更多时候是一种“摸着石头过河”的状态，对其中的深层原理和优化技巧知之甚少。感觉自己就像是掌握了一些基础的烹饪技巧，但对于如何调配出令人惊叹的美味佳肴，却缺乏系统的指导。我希望这本书能够填补我在这方面的知识空白，它不仅仅是关于如何写出能跑的代码，更是关于如何写出“好”的代码，写出既高效又稳定的多处理器程序。我想要了解，在并行计算的世界里，有哪些经典的“艺术”手法？比如，如何巧妙地避免死锁和竞态条件？如何在有限的硬件资源下，最大化程序的吞吐量？如何设计出易于理解和维护的并发模型？这本书的标题“艺术”二字，让我觉得它不会仅仅停留在技术的层面，更会触及编程的哲学和思想，带我领略一种更加高阶的编程境界。

评分☆☆☆☆☆

这本书的名字，读起来就带有一种厚重感和探索的意味。“多处理器编程的艺术”，听起来就像是解锁某种高级技能的秘籍，或者是一扇通往未知领域的门。我一直对计算机底层是如何高效地利用多核心进行运算感到好奇，但市面上很多关于并行和并发的书籍，要么过于偏重理论，晦涩难懂，要么就太聚焦于具体的工具和框架，脱离了核心的思想。我希望能找到一本真正能阐述“艺术”所在的书，就像是学习一门乐器，不仅仅是掌握指法和音符，更重要的是理解其中的韵律、情感和表达方式。这本书的标题，正是我一直以来所追求的那种感觉。它让我联想到那些精妙的算法设计，那些在微妙的线程同步中展现出的巧思，以及如何将复杂的计算任务分解、调度，最终化繁为简，发挥出硬件的极致潜力。我期待它能提供一种系统性的视角，让我从宏观上理解多处理器系统的运作机制，而不是零散地学习各种并发原语。我想知道，在多核环境下，“艺术”究竟体现在哪些方面？是效率的极致追求，还是代码的优雅表达？它会像一本武林秘籍，揭示那些失传已久的绝世武功吗？我带着满心的期待，希望这本书能给予我答案。

评分☆☆☆☆☆

《多处理器编程的艺术》这个名字，乍听之下，就给人一种既神秘又诱人的感觉。在如今这个多核处理器几乎成为标配的时代，掌握多处理器编程的技巧，已经不再是锦上添花，而是必不可少的硬实力。然而，很多时候，我们在面对多线程、多进程的挑战时，常常感到力不从心，陷入各种难以捉摸的BUG之中。这本书的出现，就像是在迷雾中指引方向的一盏明灯，让我看到了希望。我期待它能提供一套完整而深入的理论框架，帮助我理解多处理器系统的底层运作逻辑，以及如何在这样的环境中进行高效的编程。我想知道，那些所谓的“艺术”，究竟是如何体现在代码中的？是通过精妙的算法设计？还是通过对硬件特性的深刻洞察？这本书会不会就像一位经验丰富的导师，循循善诱地向我展示那些前辈们在多处理器编程领域积累的宝贵经验和智慧？我渴望学习如何写出真正“优雅”的多处理器程序，而不是仅仅能运行的程序。

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“多处理器编程的艺术”，这个书名真的勾起了我内心深处的好奇心。在过去的编程经历中，我常常能感受到多线程带来的性能提升，但同时，也经常被各种与并发相关的问题困扰，例如数据竞争、死锁以及线程安全等。我总觉得，多处理器编程不仅仅是简单地开启多个线程来执行任务，其中一定蕴含着更深层次的原理和设计思想。这本书的标题，恰恰点出了我一直以来所寻求的“艺术”层面。它让我联想到那些巧妙地将复杂问题分解、并行处理，最终以最高效率解决的经典案例。我希望这本书能帮助我理解，在多处理器环境下，如何才能真正做到“化繁为简”，如何才能设计出既高效又健壮的并发程序。这本书会不会像一本宝典，里面记载着解决各种并发难题的秘籍？我期待它能教会我如何像一个真正的艺术家一样，在代码中挥洒自如，创造出精妙绝伦的多处理器程序。

评分☆☆☆☆☆

读到《多处理器编程的艺术》这个名字，我不禁联想到那些顶级的工匠，他们手中的工具，经过无数次的打磨和实践，最终能够创造出令人惊叹的作品。多处理器编程，在我看来，也正是这样一种技艺。随着计算能力的飞速发展，拥有一颗多核处理器已经不再是奢侈品，而是标配。然而，如何有效地利用这些强大的计算资源，却是一门深奥的学问。我一直对那些能够充分发挥多核优势的程序感到佩服，它们就像是精密的机械，每一个部件都恰到好处地运作，最终产生巨大的能量。我希望这本书能够为我揭示这背后的奥秘，让我明白，在多处理器编程的世界里，“艺术”究竟体现在何处？是那些精巧的同步机制？还是那些高效的任务调度策略？我希望它能带我走出“写完能跑就行”的误区，进入一个更注重效率、稳定性和优雅的编程境界。我期待这本书能让我对多处理器编程有一个全新的认识，甚至改变我以往的编程思维方式。

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很难懂，需要在安静的状态下集中全部精力才能真正理解书中的一些逻辑。

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书是好书 就是这个神特么翻译????????????

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读得很难受，太学究了…

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曾经一度以为lockfree就是并发，实现了一下LockfreeQueue才发现lockfree只能提高单线程下的性能，scalability未必会好。lock/lockfree & concurrent可以说是正交的两个东西，

评分☆☆☆☆☆

理解起来太费劲，太过于偏重理论，而且翻译也有问题，一个缓冲行填充说的理解半天，看了半天才明白。本来一句话的事，半天没说清楚，看了两个小时，和看天书一样，或许是理论功底不足吧。