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出版者:Springer

作者:Gross, Thilo 编

出品人:

页数:351

译者:

出版时间:2009-08-31

价格:USD 159.00

装帧:Hardcover

isbn号码:9783642012839

丛书系列:

图书标签:

• 手绘
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• Math
• 自适应网络
• 复杂网络
• 网络科学
• 机器学习
• 人工智能
• 优化算法
• 分布式系统
• 通信网络
• 博弈论
• 数据分析

深入理解现代计算的基石：并行计算与分布式系统 概述 本书旨在为读者提供一个全面且深入的视角，探讨当代信息技术领域两大核心支柱：并行计算和分布式系统。在数据爆炸式增长和计算需求日益复杂的背景下，无论是高性能计算（HPC）、大规模数据分析，还是构建可靠、高可用的互联网服务，掌握这些底层原理和工程实践都至关重要。本书不仅涵盖了理论基础，更侧重于将这些概念应用于实际场景，帮助读者构建和优化现代计算基础设施。 第一部分：并行计算的理论与实践 第一部分将聚焦于单个或多个处理单元如何协同工作以加速复杂问题的解决。 第一章：并行计算基础与模型 本章首先界定并行计算的范畴，区分其与并发性的差异。我们将详细介绍并行计算的几种基本模型： 共享内存模型（Shared Memory Model）：重点探讨UMA（统一内存访问）和NUMA（非统一内存访问）架构的特点、优势与局限性。深入分析线程和进程的同步机制，包括锁（Locks）、信号量（Semaphores）、互斥量（Mutexes）和条件变量（Condition Variables）。我们将使用Pthreads和OpenMP作为核心实践工具，展示如何在多核CPU上有效利用并行性。 分布式内存模型（Distributed Memory Model）：介绍消息传递接口（MPI）作为构建大规模并行应用的标准范式。分析点对点通信（Point-to-Point）和集合通信（Collective Communication）的效率考量，例如广播（Broadcast）、归约（Reduce）和散/收集（Scatter/Gather）操作的底层实现优化。 数据流模型（Dataflow Model）：探讨任务依赖图的构建，以及如何通过调度器（Scheduler）最大化计算单元的利用率，特别是针对有明确依赖关系的图计算。 第二章：并行算法设计与分析 本章着重于如何将经典算法转化为高效的并行版本，并评估其性能。 并行化策略：讲解任务分解（Task Decomposition）和数据分解（Data Decomposition）的艺术。讨论如何识别算法中的固有并行性（Intrinsic Parallelism）和如何处理序列瓶颈（Sequential Bottlenecks）。 性能度量与扩展性分析：引入关键性能指标，如加速比（Speedup）、效率（Efficiency）和可扩展性（Scalability）。详细阐述Amdahl定律和Gustafson定律，帮助读者理解增加处理器数量对特定问题规模的理论极限。 特定领域的并行算法：我们将深入剖析在矩阵运算（如Strassen算法的并行化）、图算法（如并行广度优先搜索BFS和PageRank）以及数值模拟（如有限元方法FEM）中的并行实现技巧。 第三章：异构计算与加速器编程 本章关注现代异构计算架构，尤其是GPU（图形处理器）和专用加速器（如FPGA）。 GPU架构与内存层次：解析CUDA（Compute Unified Device Architecture）或OpenCL的编程模型，包括线程块（Blocks）、线程束（Warps）和全局内存、共享内存（Shared Memory）的区别与访问优化。 内核优化：探讨内存合并访问（Coalesced Memory Access）、避免分支发散（Branch Divergence）和有效利用寄存器（Registers）的关键技术。 异构任务调度：讨论CPU与GPU之间数据传输的开销管理，以及如何使用现代框架（如OpenACC或专门的库）来简化异构代码的编写。 --- 第二部分：分布式系统：构建可靠与可扩展的计算环境 第二部分将从单个节点的限制中跳脱出来，探讨如何通过网络连接的多个独立计算节点来提供服务和进行计算。 第四章：分布式系统的基础架构与通信 本章建立分布式系统的基础框架，关注节点间的交互方式。 系统模型与挑战：定义分布式系统的基本要素，包括并发性、缺乏全局时钟、独立故障等核心挑战。深入讨论部分故障模型（Partial Failure Model），这是分布式系统设计中必须面对的现实。 网络通信协议栈：回顾TCP/IP在分布式环境中的作用，并重点分析RPC（远程过程调用）机制的演变，从传统的同步RPC到异步、基于消息的通信模式。探讨RESTful架构和gRPC等现代通信框架的优缺点。 中间件与消息队列：分析消息传递系统（如Kafka, RabbitMQ）在解耦服务、实现异步通信和保证数据持久性方面的关键作用。讲解发布/订阅（Pub/Sub）模式的实现机制。 第五章：分布式状态管理与一致性 分布式系统的核心难题之一是如何在多个副本间维护数据的一致性。本章将全面覆盖这一领域。 复制与容错：探讨主/从（Primary/Secondary）和多主（Multi-Primary）复制策略。分析强一致性、会话一致性与最终一致性之间的权衡。 共识算法（Consensus Algorithms）：这是分布式系统稳定性的基石。详细解析Paxos算法的复杂性、工作原理及其在实际系统中的应用。随后，重点介绍更易于理解和实现的Raft算法，包括其领导者选举、日志复制和安全性保证。 分布式事务：讲解如何在跨越多个节点的场景下保证ACID特性，包括两阶段提交（2PC）的阻塞问题以及三阶段提交（3PC）的改进。 第六章：分布式系统的设计范式与扩展 本章将目光投向大规模服务的设计实践，关注系统的横向扩展和高可用性。 负载均衡与服务发现：分析不同层次的负载均衡策略（L4 vs L7），以及DNS、中心化注册表（如ZooKeeper或etcd）在服务发现中的作用。 分布式计算框架：深入探讨大规模数据处理的通用模型。详述MapReduce的编程模型、执行流程以及它如何应对数据倾斜问题。接着，介绍更现代的迭代式计算框架，如Spark，分析其DAG（有向无环图）执行引擎和内存计算的优势。 容错与弹性：讨论隔离机制（如Bulkhead模式）、超时与重试策略，以及断路器（Circuit Breaker）模式在防止级联故障中的重要性。探讨分布式快照（Chandy-Lamport算法）在状态一致性检查中的应用。 --- 结语 本书的最终目标是培养读者将理论知识转化为解决实际工程问题的能力。通过对并行计算的深度挖掘，我们学会如何榨干单个硬件平台的性能；通过对分布式系统的系统性理解，我们掌握了构建健壮、可扩展和高容错能力系统的蓝图。掌握这两项技能，是驾驭未来复杂计算环境的关键所在。

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《Adaptive Networks》这个名字，让我联想到的是一种更加智能、更加灵活的网络形态。我希望能在这本书中找到关于如何构建和管理这种网络的技术细节。比如，在实际部署中，我们会遇到哪些挑战？是性能的瓶颈，还是安全性的顾虑？作者是否会提供一些关于网络虚拟化、软件定义网络（SDN）、网络功能虚拟化（NFV）等前沿技术的深度解析，以及它们如何为实现自适应网络奠定基础？我特别期待书中能够探讨自适应网络在应对突发流量、网络攻击、甚至是硬件故障时的恢复能力和弹性。它是否能够做到在发生问题时，自动检测、隔离、修复，并且快速地恢复服务，而不需要人工的干预？这种“无人值守”的网络运维，将极大地提升网络的可靠性和效率。

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这本书的书名《Adaptive Networks》一下子抓住了我对于下一代网络发展的核心关切。我一直认为，未来的网络不再是静态的、被动的，而是需要具备高度的灵活性和智能性，能够实时地响应各种动态变化。我希望这本书能够深入地探讨“自适应”这个概念的内涵，它究竟是如何实现的？是通过更精细化的流量工程，还是通过更强大的计算能力在网络边缘进行决策？我对网络安全方面的自适应性尤为感兴趣，网络如何能够主动地识别和抵御不断演进的网络威胁，而不是仅仅依赖于静态的防火墙规则？这本书是否能够提供一些关于零信任架构、意图驱动网络等概念的阐释，以及它们在构建自适应网络中的作用？

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这本书的书名听起来就非常有吸引力——《Adaptive Networks》。作为一名对网络技术发展趋势一直保持高度关注的读者，我一直渴望找到一本能够深入浅出地讲解下一代网络架构的书籍。这本书的标题立刻勾起了我的好奇心，它暗示着网络不再是僵化的、预设的，而是能够根据环境、需求甚至是动态变化进行自我调整和优化的。我非常期待它能为我揭示网络是如何做到“适应”的，这种适应性体现在哪些层面？是带宽的智能分配，还是安全策略的动态生成？亦或是网络拓扑结构本身的灵活重构？我希望这本书能够提供一些前瞻性的视角，让我看到未来网络可能的样子，以及实现这些可能性的关键技术。毕竟，在如今万物互联、数据爆炸的时代，传统网络的局限性越来越明显，而“适应性”无疑是解决这些挑战的必由之路。我希望这本书能不仅仅停留在理论层面，而是能结合一些实际案例或者技术路线图，让我对Adaptive Networks的实现有一个更清晰的认知。

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《Adaptive Networks》这个书名，给我一种强烈的科技感和未来感。我脑海中勾勒出的场景是，一个能够自我学习、自我优化、自我修复的网络。我希望这本书能够不仅仅停留在概念的层面，而是能够为我揭示实现这种“自适应”的具体技术路径。例如，在分布式系统、边缘计算、物联网等领域，如何构建真正意义上的自适应网络？书中是否会涉及一些关于网络协议的创新，或者是一些新的网络架构模型？我特别关注的是，这种自适应性如何与用户体验相结合？网络如何能够主动地为不同的应用提供最佳的服务质量（QoS），从而提升用户的整体满意度？这本书能否为我打开一扇通往未来网络世界的大门？

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在翻阅《Adaptive Networks》之前，我脑海中对于“自适应网络”的概念还停留在比较宽泛的理解，或许是关于动态路由算法，又或者是某些流控机制。然而，这本书的书名本身就传递出一种更深层次的进化含义。它不仅仅是简单的“调整”，更像是一种“学习”和“自主决策”的能力。我设想这本书会深入探讨网络中的哪些关键组件能够实现这种自适应？是网络边缘的智能设备，还是云端的核心控制器？亦或是它们之间协同合作的模式？我尤其感兴趣的是，这种“适应”是基于什么样的“感知”机制？网络是如何检测到环境变化、流量压力、甚至是潜在的安全威胁的？这种感知的精度和实时性将直接影响到网络自适应的有效性。如果书中能够提供一些关于机器学习、人工智能在网络自适应中扮演的角色，以及相关的算法模型，那将是极大的惊喜。毕竟，AI赋能的网络，才是真正意义上的“自适应”的未来。

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