计算机新技术丛书-分布式系统原理与设计

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isbn号码:9787810244602
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  • 分布式系统
  • 计算机技术
  • 原理与设计
  • 架构
  • 云计算
  • 微服务
  • 高并发
  • 数据一致性
  • CAP理论
  • 系统设计
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具体描述

探索现代计算的基石:高性能计算架构与前沿技术 导语: 在信息爆炸的时代,数据处理的需求正以前所未有的速度增长,对底层计算架构的效率、可靠性和可扩展性提出了严峻的挑战。本书深入剖析了支撑当代大型应用和新兴技术(如人工智能、大数据分析)的核心——高性能计算(HPC)的架构设计、优化策略和前沿发展。我们旨在为读者提供一个系统、深入且实用的视角,理解如何构建和驾驭能够应对PB级数据和复杂计算任务的现代计算系统。 第一部分:高性能计算的基石与体系结构 本部分聚焦于理解现代高性能计算系统的物理和逻辑基础,为后续的软件设计和优化奠定理论基础。 第一章:超越摩尔定律的挑战与演进 功耗墙与性能瓶颈: 探讨晶体管尺寸极限、散热压力对传统串行计算模型带来的根本性制约。分析如何从单纯提高时钟频率转向提高并行度和能效比。 异构计算的兴起: 详细对比CPU、GPU(图形处理器)、FPGA(现场可编程门阵列)和专用加速器(如TPU)的架构特性、擅长的计算模型(如SIMD、SIMT)及其在不同工作负载中的适用性。 计算模型的范式转移: 从冯·诺依曼架构的限制出发,介绍内存中心计算(Memory-Centric Computing)和近数据处理(Processing-in-Memory, PIM)等新兴计算范式的研究现状与潜力。 第二章:大规模并行处理单元的深度解析 多核/众核处理器架构: 深入分析现代CPU(如Intel Xeon, AMD EPYC)内部的乱序执行、超线程、片上缓存层次结构(L1, L2, L3,共享缓存)的设计哲学,以及它们如何影响数据访问延迟和吞吐量。 GPU并行编程模型: 重点解析CUDA/OpenCL等模型中的线程块(Thread Blocks)、网格(Grids)和工作组(Workgroups)的概念。讲解 warp/wavefront 调度机制、内存模型(全局内存、共享内存、常量内存)的差异与优化策略。 指令级并行与流水线技术: 阐述超标量处理器如何通过指令预取、重排序和分支预测来最大化指令级并行度,并探讨现代编译器如何利用这些特性生成高效代码。 第三章:高速互连网络与拓扑结构 集群互连技术演进: 比较传统以太网、InfiniBand(IB)和高速光互连技术(如PCIe Gen5/6)在带宽、延迟和消息传递开销上的性能指标。 网络拓扑结构: 详细分析环形、网格(Mesh)、环面(Torus)和折叠立方体(Fat Tree)等拓扑结构在扩展性、容错性和路由算法(如Dimension-Order Routing)上的优缺点。 消息传递接口(MPI)的底层机制: 探讨MPI标准如何抽象底层网络硬件,以及非阻塞通信(如`Isend`/`Irecv`)在隐藏通信延迟、实现计算与通信重叠方面的关键作用。 第二部分:编程模型、优化与性能调优 理解硬件后,本部分将引导读者掌握如何利用这些并行资源,编写出高效、可扩展的软件。 第四章:现代并行编程范式的实践 共享内存编程(OpenMP): 深入探讨OpenMP的并行区域、数据依赖处理、同步机制(Barrier, Atomic, Critical)以及如何利用指令级并行(如SIMD指令集扩展,AVX/SSE)进行自动或手动向量化。 大规模分布式编程(MPI进阶): 涵盖MPI集合通信操作(如`Allreduce`, `Broadcast`)的底层实现优化,以及MPI-3/4标准引入的新特性,如非阻塞集合通信和One-Sided通信(如RMA)。 加速器编程: 针对GPU,详细介绍数据如何在主机(Host)和设备(Device)之间高效迁移,以及如何利用库(如cuBLAS, cuFFT)实现高性能原语。 第五章:内存访问优化与数据布局 缓存友好性与局部性: 阐述时间局部性和空间局部性原则在编写高性能代码中的重要性。讲解如何通过数据分块(Tiling/Blocking)和循环变换(Loop Interchange, Loop Fusion)来提高缓存命中率。 内存一致性与原子操作: 讨论多核环境下内存一致性模型的含义,以及在无锁编程中正确使用原子操作和内存屏障的重要性,避免不必要的同步开销。 数据对齐与填充: 分析系统总线宽度和缓存行为对结构体和数组布局的影响,讲解如何通过数据对齐和伪缓存行填充(Padding)来消除伪共享(False Sharing)问题。 第六章:性能分析、调试与可扩展性评估 性能度量指标: 定义和区分功耗效率、利用率、并行效率(并行度、加速比、伸缩性)等核心指标。介绍Amdahl定律和Gustafson定律在评估并行化潜力时的应用。 性能分析工具链: 实践使用专业的性能分析工具(如`perf`, VTune, Nsight Systems)来捕获硬件性能计数器(HPC),识别代码中的热点、内存延迟瓶颈和I/O等待。 可扩展性测试与瓶颈定位: 介绍如何设计合理的扩展性测试(弱扩展与强扩展),并系统地将性能瓶颈归类于计算受限、通信受限或I/O受限,指导后续的算法和架构调整。 第三部分:前沿计算范式与应用集成 本部分展望高性能计算领域的热点研究方向,探讨其在特定应用场景中的集成方法。 第七章:面向AI的硬件与框架优化 深度学习加速器的架构: 分析AI训练和推理对矩阵运算的特殊需求,探讨定制化AI加速器(如TPU,或ASIC)如何通过高稀疏度支持和高吞吐量的数据流来超越通用GPU。 模型并行与数据并行策略: 针对超大规模模型(如GPT系列),讲解模型分割(如张量并行、流水线并行)与数据并行(如AllReduce)在数千张卡集群上的有效结合策略。 混合精度计算: 探讨FP32、FP16(半精度)和INT8等混合精度格式在保持模型精度同时,实现内存带宽和计算吞吐量提升的数学基础与工程实现。 第八章:大规模数据存储与I/O挑战 并行文件系统架构: 深入解析Lustre、GPFS(Spectrum Scale)等并行文件系统的元数据管理、数据条带化(Striping)机制,以及它们如何支持高并发的读写访问。 持久性存储与内存级存储: 讨论NVMe-oF、CXL(Compute Express Link)等新兴技术如何模糊内存与存储的界限,实现低延迟的持久化数据访问。 I/O优化技术: 介绍Check pointing(检查点恢复)机制、异步I/O操作,以及如何通过数据预取(Prefetching)和缓存策略来缓解HPC应用中的I/O瓶颈。 结语: 本书提供的知识体系旨在帮助工程师和研究人员不仅理解现有的高性能计算系统是如何工作的,更能具备设计、实现和优化下一代超大规模系统的能力。通过对硬件架构的深刻洞察、并行编程模型的精湛掌握以及对前沿优化技术的应用,读者将能够充分挖掘计算资源的潜力,应对未来计算领域最复杂、最苛刻的挑战。

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读后感

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与其他技术书籍不同,这本《计算机新技术丛书-分布式系统原理与设计》的语言风格非常具有启发性,它不只是在“教”你知识,更是在“引导”你思考。书中有大量的“思考题”和“设计挑战”,比如“如何设计一个跨数据中心的全局唯一ID生成器,要求高可用且不依赖外部时钟同步?”这类问题,逼迫读者跳出既定的框架去构思解决方案。我尤其欣赏它在介绍各种中间件时所采用的对比视角,比如Kafka与RabbitMQ的设计哲学差异,作者并非简单地罗列特性,而是深入分析了它们各自的业务场景定位和底层数据结构的选择如何决定了它们的优缺点。这种深入骨髓的洞察力,让我在合上书本后,仍然能对工作中遇到的新问题,迅速将其映射到书中学到的某个原理模型上,这才是真正掌握知识的表现。

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老实说,这本书的排版和图示设计简直是业界良心!在处理如此复杂的概念,比如一致性哈希算法在节点增减时的平滑过渡,或者Gossip协议的数据传播过程时,如果缺乏清晰的视觉辅助,很容易让人迷失。但这本书的插图质量非常高,线条清晰,逻辑明确,有效地将抽象的数学模型具象化了。我发现自己对那些原本难以想象的数据结构和消息传递流程,仅凭着书中的示意图就能迅速在大脑中构建出动态模型。此外,书中对各种系统设计模式(如Sidecar、Broker、Event Sourcing)的讲解,都配有简洁的UML图或架构图,使得我们这些偏向实践的读者,能够快速捕捉到核心思想,并将其应用到自己的项目蓝图中。这本书的阅读体验,可以说是兼具了学术的严谨性和工程实践的直观性。

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天呐,我刚读完这本厚厚的《计算机新技术丛书-分布式系统原理与设计》,简直要为它“鼓掌”!这本书的叙述方式太引人入胜了,它不是那种干巴巴的教科书,更像是一场穿越复杂概念的精彩冒险。作者对“一致性”和“容错性”的阐述,简直是化繁为简的典范。我印象最深的是它对Paxos和Raft算法的对比分析,简直像是在看一场精心编排的辩论赛,把每种方案的精妙和权衡点都掰开了揉碎了讲。特别是对于网络分区和拜占庭将军问题的讨论,它没有止步于理论模型,而是穿插了大量现实世界中失败案例的剖析,让我深刻体会到在设计分布式系统时,每一个看似微小的设计决策背后都可能隐藏着巨大的风险。而且,书中对最新存储技术,比如KV存储和NewSQL数据库的介绍,也紧跟前沿,让我感觉自己仿佛站在了技术浪潮的最前沿。这本书绝不仅仅是纸上谈兵,它真的教会了我如何从“分布式思维”出发去构建健壮的系统。

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我必须承认,这本书的深度和广度让我有点喘不过气,但那种“挑战自我”的感觉非常过瘾。我之前对分布式事务的处理总是一知半解,认为只要用两阶段提交(2PC)就万事大吉了。然而,读完这本书中关于Saga模式和TCC(Try-Confirm-Cancel)的详细拆解后,我才意识到自己过去的认知多么狭隘。这本书的行文风格非常严谨,充满了数学逻辑和严密的推导过程,对于追求极致性能优化的工程师来说,简直是宝藏。它深入探讨了各种并发控制机制的性能瓶颈,比如MVCC在不同隔离级别下的实现细节,并且用图表清晰地展示了不同锁策略对吞吐量的影响。对于那些想把系统扩展到数千个节点的架构师来说,这本书提供的工具箱是无价的。它毫不留情地揭示了CAP定理的残酷现实,但同时也引导我们思考如何在非理想网络环境下,做出最“不坏”的工程取舍。

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这本书给我最大的惊喜是它对“可观测性”的重视程度,这在很多传统的分布式系统书籍中是被轻描淡写的。它不是简单地提一句“要监控”,而是深入探讨了分布式追踪(Tracing)、度量(Metrics)和日志(Logging)这三驾马车如何协同工作来诊断延迟和错误。书中甚至专门开辟了一章讲解OpenTracing和Prometheus等工具链的底层原理,让我明白为什么一个请求在跨越数十个微服务时会慢下来,以及如何通过火焰图来定位到那个拖后腿的函数调用。这种从宏观架构到微观实现都覆盖到的全面性,使得这本书的实用价值极高。我感觉自己不再是那个只会搭建服务的初级工程师,而是开始具备了运营一个复杂、高并发系统的“上帝视角”。对于那些正在经历服务爆炸性增长而痛苦不堪的团队,这本书提供了清晰的诊断路径。

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