Patterns for Parallel Software Design (Wiley Software Patterns Series) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Wiley

作者:Jorge Luis Ortega-Arjona

出品人:

页数:438

译者:

出版时间:2010-03-22

价格:USD 60.00

装帧:Hardcover

isbn号码:9780470697344

丛书系列:

图书标签:

• 并行计算
• 并行计算
• 并发编程
• 软件设计模式
• 多核处理器
• 分布式系统
• 高性能计算
• 线程
• 进程间通信
• 可扩展性
• 架构模式

模式驱动的并行软件设计：构建高效、可扩展的现代应用程序 在当今计算密集型的世界里，并行计算已经不再是尖端研究的专属领域，而是构建响应迅速、性能卓越、能够处理海量数据的现代应用程序的核心基石。随着多核处理器、分布式系统以及新兴的异构计算架构的普及，如何有效地利用并行性来解决复杂的计算问题，已经成为软件工程师和架构师面临的重大挑战。传统的顺序编程范式在应对并行任务的复杂性时，往往显得力不从心，容易陷入难以调试的竞态条件、死锁以及性能瓶颈等陷阱。 本书《模式驱动的并行软件设计》（Patterns for Parallel Software Design）正是为了应对这一挑战而生，它为开发者提供了一套系统、可复用的解决方案，帮助他们以一种结构化、易于理解的方式来设计和实现并行软件。本书的核心理念在于“模式”，即在特定上下文下，对解决常见问题的反复出现的、经过验证的解决方案。通过学习和应用这些精心提炼的并行设计模式，开发者可以避免从零开始摸索，而是站在前人的智慧肩膀上，更快速、更可靠地构建出高质量的并行系统。 本书内容涵盖了并行软件设计中的各个关键层面，从高层次的架构决策到低层次的线程管理和通信机制，都提供了深刻的见解和实用的指导。它不仅讲解了“是什么”的模式，更侧重于“为什么”和“如何做”，帮助读者深入理解每种模式的设计思想、适用场景、潜在的权衡以及实现细节。 一、并行任务的分解与映射：奠定坚实的基础 任何并行计算的起点都是将一个大的计算问题分解成更小的、可以独立或协作执行的任务。本书深入探讨了多种任务分解策略，包括： 数据并行（Data Parallelism）: 当同一个操作需要应用于大量独立的数据元素时，数据并行是理想的选择。本书会详细介绍如何识别数据并行的机会，例如在图像处理、科学计算中的矩阵运算等场景。它还会讨论如何将数据划分为更小的块，并将其分发给不同的处理器核心进行同时处理，以及如何处理数据同步和结果聚合。 任务并行（Task Parallelism）: 与数据并行不同，任务并行关注的是将不同的计算任务分配给不同的处理器。例如，在一个模拟场景中，可能存在天气模拟、地理信息处理、数据分析等多个独立的任务，它们可以并行执行。本书会讲解如何识别任务并行的潜力，如何定义任务之间的依赖关系，以及如何有效地调度和执行这些任务，以最大限度地提高处理器利用率。 管道并行（Pipeline Parallelism）: 管道并行将一个复杂的计算过程分解成一系列按顺序执行的阶段，每个阶段都可以由一个独立的处理器或线程来负责。当数据流经这些阶段时，就像流水线一样，下一个阶段可以立即开始处理前一个阶段已经完成的部分，从而实现并行。本书会探讨如何设计有效的计算管道，例如在编译器中的词法分析、语法分析、代码生成等阶段，以及如何处理管道中的瓶颈和负载均衡问题。 递归分解（Recursive Decomposition）: 对于许多递归定义的算法，例如快速排序、归并排序、分治法等，其固有的递归结构天然适合并行化。本书会讲解如何将递归调用转化为并行任务，如何管理并行递归的深度和粒度，以及如何避免潜在的栈溢出和不必要的同步开销。 二、同步与通信：协调整体步调的关键 并行任务的顺利执行离不开它们之间的有效协调和通信。本书将细致地剖析各种同步和通信机制，并提供相应的设计模式： 互斥与临界区（Mutual Exclusion and Critical Sections）: 当多个线程需要访问共享资源时，互斥机制是必不可少的，以防止数据损坏。本书将详细介绍互斥锁（Mutex）、信号量（Semaphore）等基本同步原语，并提供“保护共享数据（Protect Shared Data）”等模式，指导开发者如何在访问共享数据时确保其原子性和一致性。 条件变量（Condition Variables）: 任务之间往往存在更复杂的依赖关系，一个任务的完成可能需要等待另一个任务满足某个特定条件。条件变量提供了一种高效的机制来实现这种等待和通知。本书会讲解“信号等待（Signal and Wait）”模式，帮助开发者构建生产者-消费者模型、读写锁等经典并发结构。 屏障（Barriers）: 在某些并行算法中，所有线程必须在继续下一步操作之前都到达一个特定的点。屏障就是为此而设计的。本书将介绍“同步点（Synchronization Point）”模式，展示如何在需要所有参与者就绪时使用屏障来协调并行执行。 消息传递（Message Passing）: 在分布式系统中，进程或线程之间通常通过发送和接收消息来进行通信。本书会探讨不同的消息传递模型，如点对点通信、集体通信（广播、归约等），并介绍相应的“消息交换（Message Exchange）”模式，以及如何设计高效、可靠的消息传递协议。 共享内存（Shared Memory）: 在多核处理器上，进程或线程可以通过共享内存进行高效的通信。本书会深入探讨如何利用共享内存进行数据共享，以及如何管理共享内存的访问，以避免竞态条件和提高性能。 三、并行算法的设计与优化：提升性能的智慧 除了基本的任务分解和同步机制，本书还将着重于如何设计和优化并行算法，以充分发挥硬件的潜力： 避免显式锁（Avoid Explicit Locks）: 过多的锁会显著降低并行性能，甚至可能导致死锁。本书会介绍锁的替代方案，例如原子操作（Atomic Operations）、无锁数据结构（Lock-Free Data Structures）以及一些基于消息传递的并发模型，帮助开发者构建更具可伸缩性的并行系统。 任务队列（Task Queues）: 当需要动态地管理大量并发任务时，任务队列是一种有效的解决方案。本书会介绍“工作窃取（Work Stealing）”等模式，展示如何让空闲的处理器“窃取”其他处理器上的任务，从而实现负载均衡和最大化资源利用。 并行数据结构（Parallel Data Structures）: 针对常见的集合类型，如列表、映射、集合等，本书会介绍如何设计或使用线程安全的并行数据结构，它们能够直接支持并发访问，而无需开发者手动进行同步。 性能分析与调优（Performance Analysis and Tuning）: 即使设计了优秀的并行算法，如果不进行细致的性能分析和调优，也很难达到预期的效果。本书会指导读者如何使用各种性能分析工具，识别性能瓶颈，例如缓存失效、内存访问模式不佳、线程上下文切换开销过大等，并提供相应的优化建议。 四、并行架构与模式：构建可维护、可扩展的系统 除了具体的算法和技术，本书还将关注并行软件的整体架构设计： Actor模型（Actor Model）: Actor模型是一种强大的并发模型，它将计算封装在独立的“Actor”中，Actor之间通过异步消息进行通信。本书会介绍Actor模型的优点，例如隔离性、容错性以及易于扩展性，并指导如何利用Actor模型来构建高度并行的系统，例如在微服务架构和分布式计算框架中。 MapReduce: 尽管MapReduce在许多场景已被更通用的框架所取代，但其核心思想——将数据处理分解为Map和Reduce两个阶段——依然具有重要的借鉴意义。本书会讲解MapReduce模式的思想，以及它在处理大规模数据集时的优势。 Master-Worker模式: Master-Worker模式是一种常见的分治计算模型，一个Master进程负责任务的分配和结果的收集，而多个Worker进程则并行执行分配到的任务。本书会详细介绍Master-Worker模式的实现细节、优缺点以及适用场景。 总结 《模式驱动的并行软件设计》不仅仅是一本技术手册，更是一本思想的启迪之书。它提供了一套通用的语言和框架，让开发者能够更清晰地思考和沟通并行软件的设计问题。通过掌握书中所阐述的各种模式，开发者将能够： 更有效地识别并行化的机会： 了解哪些类型的计算问题适合并行处理，以及如何进行有效的任务分解。 更可靠地实现并发控制： 掌握避免竞态条件、死锁等常见并发问题的技巧。 更高效地设计并行算法： 学习如何优化算法，充分利用现代硬件的并行能力。 更轻松地构建可扩展和可维护的系统： 采用经过验证的设计模式，提高软件的质量和灵活性。 无论是从事高性能计算、大数据处理、实时系统还是游戏开发，本书都将为读者提供一套宝贵的工具箱，帮助他们构建出更强大、更高效、更具竞争力的并行软件。它将引导开发者从“如何让它并行工作”的思维，跃升到“如何更好地设计并行系统”，从而在快速发展的计算领域中占据有利位置。

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