Computer and Communication Systems Performance Modelling pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Prentice Hall

作者:Peter J. B. King

出品人:

页数:256

译者:

出版时间:1990-12

价格:USD 50.00

装帧:Hardcover

isbn号码:9780131629844

丛书系列:

图书标签:

• 性能建模
• 计算机系统
• 通信系统
• 排队论
• 仿真
• 性能分析
• 网络性能
• 系统建模
• 随机过程
• 计算性能

洞悉数字世界的运作脉络：一本关于系统性能设计的深度解析 在信息技术日新月异的今天，无论是庞大的数据中心，还是遍布全球的通信网络，亦或是承载日常工作的软件系统，其背后都离不开对“性能”的精细打磨与持续优化。一套高效、稳定、可扩展的系统，不仅能为用户带来流畅的使用体验，更是企业在激烈竞争中立于不败之地的关键。本书将带领读者深入探索系统性能设计的核心奥秘，从理论基础到实践应用，勾勒出一幅全面而深刻的系统性能蓝图。 第一部分：性能的基石——理论框架与模型构建 要理解和优化系统的性能，首先需要建立一套严谨的理论框架。本书将从最基础的概念出发，系统性地梳理性能研究的学科脉络。我们将探讨“性能”的本质，以及在不同类型的系统中，性能体现的具体维度，例如响应时间、吞吐量、资源利用率、可靠性、可扩展性等等。我们将区分不同层级的性能指标，从微观的CPU周期、内存访问，到宏观的网络带宽、服务器并发处理能力，理解它们之间的相互关联和影响。 在此基础上，本书将重点介绍用于描述和分析系统行为的数学模型。我们将深入讲解排队论作为核心工具的原理与应用。读者将学习到基本的排队模型，如M/M/1, M/M/c, M/G/1等，理解其假设、参数的含义以及如何通过这些模型来预测系统的平均等待时间、队列长度、系统利用率等关键性能指标。我们将进一步探讨更复杂的排队模型，例如具有优先级的队列、有限容量的队列、以及多类顾客到达的队列，这些模型能够更精确地反映现实世界中复杂系统的行为。 除了排队论，本书还将触及其他重要的性能建模技术。我们将介绍马尔可夫链在分析系统状态转移、故障恢复、以及可靠性建模中的应用。通过构建离散时间或连续时间马尔可夫链，我们可以量化系统在不同状态下的概率分布，评估其长期稳定性和潜在的性能瓶颈。同时，我们也会探讨仿真技术的重要性。当理论模型难以精确捕捉系统的复杂性时，仿真提供了一种强大的替代方案。本书将讲解如何设计和构建离散事件仿真模型，如何选择合适的仿真软件，以及如何进行仿真实验、收集数据并分析结果，以验证理论模型的有效性或探索超出理论模型范围的场景。 最后，在理论构建阶段，我们将强调性能度量与基准测试的重要性。理解各种性能测试工具和方法，如负载测试、压力测试、容量规划测试，以及如何设计有意义的基准测试场景，获取可靠的性能数据，为后续的分析和优化奠定坚实的基础。 第二部分：系统架构与性能影响 理解了性能的理论基础，接下来需要将理论应用于具体的系统架构中。本书将深入剖析各类主流计算与通信系统的架构设计，并分析其对系统性能产生的直接和间接影响。 我们将首先关注服务器与数据中心架构。从单服务器到分布式系统，再到云计算环境，我们将探讨不同架构模式下的性能特点。读者将学习到如何评估和优化CPU、内存、存储、网络接口等硬件资源的使用效率，理解I/O瓶颈、内存泄漏、CPU调度等常见性能问题产生的原因。我们将深入讨论虚拟化技术（如VMware, KVM）和容器化技术（如Docker, Kubernetes）如何影响系统性能，包括资源隔离、性能开销以及容器编排的性能考量。 随后，我们将聚焦通信网络架构。从局域网到广域网，从传统网络到5G、Wi-Fi 6等新型网络，我们将分析网络拓扑、协议设计、路由算法、拥塞控制机制等如何影响端到端的通信性能。读者将理解带宽、延迟、丢包率、抖动等关键网络指标的意义，以及如何通过网络配置优化、流量工程、负载均衡等手段提升网络吞吐量和降低延迟。 接下来，我们将转向软件系统架构。我们将探讨单体应用、微服务架构、事件驱动架构等不同软件设计模式的性能优势与劣势。读者将学习到如何识别和解决软件中的性能瓶颈，例如数据库查询优化、缓存策略设计、并发控制、异步编程、以及消息队列的应用。我们还会讨论并行与并发编程对性能的提升作用，以及其中的挑战，如死锁、竞态条件等。 此外，本书还将讨论分布式系统的性能挑战。在分布式环境中，数据一致性、节点间通信、故障容忍、以及负载均衡等问题都会对系统整体性能产生深远影响。我们将探讨CAP理论、一致性模型、分布式事务等概念，以及它们与系统性能之间的权衡关系。 第三部分：性能优化策略与实践 在全面理解了系统架构及其性能影响之后，本书将进入最核心的优化阶段。我们将提供一系列行之有效的性能优化策略和实践方法，帮助读者解决实际问题，将理论知识转化为可衡量的性能提升。 我们将从系统调优入手。这包括操作系统层面的参数调优，如文件系统参数、网络栈参数、进程调度策略等。读者将学习如何根据系统负载和应用需求，调整这些参数以达到最佳性能。 在数据库性能优化方面，我们将深入讲解索引设计、查询优化、表结构设计、缓存配置、以及读写分离等技术。我们将分析慢查询的产生原因，并提供相应的诊断和改进方法。 针对网络性能优化，本书将介绍流量整形、拥塞避免算法、QoS（服务质量）保障、以及内容分发网络（CDN）的应用。读者将学习如何通过合理的网络规划和配置，最大程度上发挥网络带宽，降低通信延迟。 在应用性能优化方面，我们将聚焦代码层面。这包括算法优化、数据结构选择、避免不必要的计算和I/O操作、以及使用更高效的编程语言特性。我们将探讨性能剖析工具的使用，例如Java Profiler、gprof等，帮助开发者定位代码中的性能热点。 本书还将强调负载均衡与弹性伸缩在保证系统性能和可用性方面的重要性。我们将讨论不同的负载均衡算法（如轮询、最少连接、IP哈希），以及如何设计和实现自动化的弹性伸缩机制，以应对流量的波动。 最后，本书将探讨安全性与性能之间的权衡。虽然安全措施通常会带来一定的性能开销，但理解这种权衡对于构建既安全又高效的系统至关重要。我们将讨论如何最小化安全措施对性能的影响，例如通过硬件加速、优化加密算法等。 第四部分：面向未来的性能考量 随着技术的不断发展，系统性能的设计理念也在持续演进。本书的最后部分将着眼于未来的性能考量，为读者提供前瞻性的视野。 我们将讨论人工智能与机器学习在性能分析与优化中的应用。例如，利用机器学习模型预测系统负载，提前进行资源调度；利用AI自动识别和诊断性能问题；以及AI驱动的自适应性能调优。 同时，我们也将探讨新兴硬件技术（如GPU、FPGA、加速器）对系统性能的影响，以及如何设计能够充分发挥这些硬件优势的系统。 此外，本书还将触及绿色计算与能源效率。在追求高性能的同时，如何降低系统的能耗，实现可持续发展，也是未来系统设计的重要考量。 总而言之，本书旨在为读者提供一个全面、深入且实用的系统性能设计指南。无论您是软件工程师、系统管理员、网络工程师、还是对系统底层运作充满好奇的研究者，都能从中获得宝贵的知识和启示。通过掌握本书所介绍的理论、方法和实践，您将能够构建出更强大、更稳定、更高效的计算与通信系统，为数字世界的蓬勃发展贡献力量。

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