計算機新技術叢書-分布式係統原理與設計 pdf epub mobi txt 電子書 下載2026

簡體網頁||繁體網頁

☆☆☆☆☆

出版者:

作者:

出品人:

頁數:0

译者:

出版時間:

價格:24.00元

裝幀:

isbn號碼:9787810244602

叢書系列:

圖書標籤:

• 分布式係統
• 計算機技術
• 原理與設計
• 架構
• 雲計算
• 微服務
• 高並發
• 數據一緻性
• CAP理論
• 係統設計

探索現代計算的基石：高性能計算架構與前沿技術 導語： 在信息爆炸的時代，數據處理的需求正以前所未有的速度增長，對底層計算架構的效率、可靠性和可擴展性提齣瞭嚴峻的挑戰。本書深入剖析瞭支撐當代大型應用和新興技術（如人工智能、大數據分析）的核心——高性能計算（HPC）的架構設計、優化策略和前沿發展。我們旨在為讀者提供一個係統、深入且實用的視角，理解如何構建和駕馭能夠應對PB級數據和復雜計算任務的現代計算係統。 第一部分：高性能計算的基石與體係結構 本部分聚焦於理解現代高性能計算係統的物理和邏輯基礎，為後續的軟件設計和優化奠定理論基礎。 第一章：超越摩爾定律的挑戰與演進 功耗牆與性能瓶頸： 探討晶體管尺寸極限、散熱壓力對傳統串行計算模型帶來的根本性製約。分析如何從單純提高時鍾頻率轉嚮提高並行度和能效比。 異構計算的興起： 詳細對比CPU、GPU（圖形處理器）、FPGA（現場可編程門陣列）和專用加速器（如TPU）的架構特性、擅長的計算模型（如SIMD、SIMT）及其在不同工作負載中的適用性。 計算模型的範式轉移： 從馮·諾依曼架構的限製齣發，介紹內存中心計算（Memory-Centric Computing）和近數據處理（Processing-in-Memory, PIM）等新興計算範式的研究現狀與潛力。 第二章：大規模並行處理單元的深度解析 多核/眾核處理器架構： 深入分析現代CPU（如Intel Xeon, AMD EPYC）內部的亂序執行、超綫程、片上緩存層次結構（L1, L2, L3，共享緩存）的設計哲學，以及它們如何影響數據訪問延遲和吞吐量。 GPU並行編程模型： 重點解析CUDA/OpenCL等模型中的綫程塊（Thread Blocks）、網格（Grids）和工作組（Workgroups）的概念。講解 warp/wavefront 調度機製、內存模型（全局內存、共享內存、常量內存）的差異與優化策略。 指令級並行與流水綫技術： 闡述超標量處理器如何通過指令預取、重排序和分支預測來最大化指令級並行度，並探討現代編譯器如何利用這些特性生成高效代碼。 第三章：高速互連網絡與拓撲結構 集群互連技術演進： 比較傳統以太網、InfiniBand（IB）和高速光互連技術（如PCIe Gen5/6）在帶寬、延遲和消息傳遞開銷上的性能指標。 網絡拓撲結構： 詳細分析環形、網格（Mesh）、環麵（Torus）和摺疊立方體（Fat Tree）等拓撲結構在擴展性、容錯性和路由算法（如Dimension-Order Routing）上的優缺點。 消息傳遞接口（MPI）的底層機製： 探討MPI標準如何抽象底層網絡硬件，以及非阻塞通信（如`Isend`/`Irecv`）在隱藏通信延遲、實現計算與通信重疊方麵的關鍵作用。 第二部分：編程模型、優化與性能調優 理解硬件後，本部分將引導讀者掌握如何利用這些並行資源，編寫齣高效、可擴展的軟件。 第四章：現代並行編程範式的實踐 共享內存編程（OpenMP）： 深入探討OpenMP的並行區域、數據依賴處理、同步機製（Barrier, Atomic, Critical）以及如何利用指令級並行（如SIMD指令集擴展，AVX/SSE）進行自動或手動嚮量化。 大規模分布式編程（MPI進階）： 涵蓋MPI集閤通信操作（如`Allreduce`, `Broadcast`）的底層實現優化，以及MPI-3/4標準引入的新特性，如非阻塞集閤通信和One-Sided通信（如RMA）。 加速器編程： 針對GPU，詳細介紹數據如何在主機（Host）和設備（Device）之間高效遷移，以及如何利用庫（如cuBLAS, cuFFT）實現高性能原語。 第五章：內存訪問優化與數據布局 緩存友好性與局部性： 闡述時間局部性和空間局部性原則在編寫高性能代碼中的重要性。講解如何通過數據分塊（Tiling/Blocking）和循環變換（Loop Interchange, Loop Fusion）來提高緩存命中率。 內存一緻性與原子操作： 討論多核環境下內存一緻性模型的含義，以及在無鎖編程中正確使用原子操作和內存屏障的重要性，避免不必要的同步開銷。 數據對齊與填充： 分析係統總綫寬度和緩存行為對結構體和數組布局的影響，講解如何通過數據對齊和僞緩存行填充（Padding）來消除僞共享（False Sharing）問題。 第六章：性能分析、調試與可擴展性評估 性能度量指標： 定義和區分功耗效率、利用率、並行效率（並行度、加速比、伸縮性）等核心指標。介紹Amdahl定律和Gustafson定律在評估並行化潛力時的應用。 性能分析工具鏈： 實踐使用專業的性能分析工具（如`perf`, VTune, Nsight Systems）來捕獲硬件性能計數器（HPC），識彆代碼中的熱點、內存延遲瓶頸和I/O等待。 可擴展性測試與瓶頸定位： 介紹如何設計閤理的擴展性測試（弱擴展與強擴展），並係統地將性能瓶頸歸類於計算受限、通信受限或I/O受限，指導後續的算法和架構調整。 第三部分：前沿計算範式與應用集成 本部分展望高性能計算領域的熱點研究方嚮，探討其在特定應用場景中的集成方法。 第七章：麵嚮AI的硬件與框架優化 深度學習加速器的架構： 分析AI訓練和推理對矩陣運算的特殊需求，探討定製化AI加速器（如TPU，或ASIC）如何通過高稀疏度支持和高吞吐量的數據流來超越通用GPU。 模型並行與數據並行策略： 針對超大規模模型（如GPT係列），講解模型分割（如張量並行、流水綫並行）與數據並行（如AllReduce）在數韆張卡集群上的有效結閤策略。 混閤精度計算： 探討FP32、FP16（半精度）和INT8等混閤精度格式在保持模型精度同時，實現內存帶寬和計算吞吐量提升的數學基礎與工程實現。 第八章：大規模數據存儲與I/O挑戰 並行文件係統架構： 深入解析Lustre、GPFS（Spectrum Scale）等並行文件係統的元數據管理、數據條帶化（Striping）機製，以及它們如何支持高並發的讀寫訪問。 持久性存儲與內存級存儲： 討論NVMe-oF、CXL（Compute Express Link）等新興技術如何模糊內存與存儲的界限，實現低延遲的持久化數據訪問。 I/O優化技術： 介紹Check pointing（檢查點恢復）機製、異步I/O操作，以及如何通過數據預取（Prefetching）和緩存策略來緩解HPC應用中的I/O瓶頸。 結語： 本書提供的知識體係旨在幫助工程師和研究人員不僅理解現有的高性能計算係統是如何工作的，更能具備設計、實現和優化下一代超大規模係統的能力。通過對硬件架構的深刻洞察、並行編程模型的精湛掌握以及對前沿優化技術的應用，讀者將能夠充分挖掘計算資源的潛力，應對未來計算領域最復雜、最苛刻的挑戰。

評分☆☆☆☆☆

評分☆☆☆☆☆

評分☆☆☆☆☆

評分☆☆☆☆☆

評分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

與其他技術書籍不同，這本《計算機新技術叢書-分布式係統原理與設計》的語言風格非常具有啓發性，它不隻是在“教”你知識，更是在“引導”你思考。書中有大量的“思考題”和“設計挑戰”，比如“如何設計一個跨數據中心的全局唯一ID生成器，要求高可用且不依賴外部時鍾同步？”這類問題，逼迫讀者跳齣既定的框架去構思解決方案。我尤其欣賞它在介紹各種中間件時所采用的對比視角，比如Kafka與RabbitMQ的設計哲學差異，作者並非簡單地羅列特性，而是深入分析瞭它們各自的業務場景定位和底層數據結構的選擇如何決定瞭它們的優缺點。這種深入骨髓的洞察力，讓我在閤上書本後，仍然能對工作中遇到的新問題，迅速將其映射到書中學到的某個原理模型上，這纔是真正掌握知識的錶現。

评分☆☆☆☆☆

這本書給我最大的驚喜是它對“可觀測性”的重視程度，這在很多傳統的分布式係統書籍中是被輕描淡寫的。它不是簡單地提一句“要監控”，而是深入探討瞭分布式追蹤（Tracing）、度量（Metrics）和日誌（Logging）這三駕馬車如何協同工作來診斷延遲和錯誤。書中甚至專門開闢瞭一章講解OpenTracing和Prometheus等工具鏈的底層原理，讓我明白為什麼一個請求在跨越數十個微服務時會慢下來，以及如何通過火焰圖來定位到那個拖後腿的函數調用。這種從宏觀架構到微觀實現都覆蓋到的全麵性，使得這本書的實用價值極高。我感覺自己不再是那個隻會搭建服務的初級工程師，而是開始具備瞭運營一個復雜、高並發係統的“上帝視角”。對於那些正在經曆服務爆炸性增長而痛苦不堪的團隊，這本書提供瞭清晰的診斷路徑。

评分☆☆☆☆☆

天呐，我剛讀完這本厚厚的《計算機新技術叢書-分布式係統原理與設計》，簡直要為它“鼓掌”！這本書的敘述方式太引人入勝瞭，它不是那種乾巴巴的教科書，更像是一場穿越復雜概念的精彩冒險。作者對“一緻性”和“容錯性”的闡述，簡直是化繁為簡的典範。我印象最深的是它對Paxos和Raft算法的對比分析，簡直像是在看一場精心編排的辯論賽，把每種方案的精妙和權衡點都掰開瞭揉碎瞭講。特彆是對於網絡分區和拜占庭將軍問題的討論，它沒有止步於理論模型，而是穿插瞭大量現實世界中失敗案例的剖析，讓我深刻體會到在設計分布式係統時，每一個看似微小的設計決策背後都可能隱藏著巨大的風險。而且，書中對最新存儲技術，比如KV存儲和NewSQL數據庫的介紹，也緊跟前沿，讓我感覺自己仿佛站在瞭技術浪潮的最前沿。這本書絕不僅僅是紙上談兵，它真的教會瞭我如何從“分布式思維”齣發去構建健壯的係統。

评分☆☆☆☆☆

我必須承認，這本書的深度和廣度讓我有點喘不過氣，但那種“挑戰自我”的感覺非常過癮。我之前對分布式事務的處理總是一知半解，認為隻要用兩階段提交（2PC）就萬事大吉瞭。然而，讀完這本書中關於Saga模式和TCC（Try-Confirm-Cancel）的詳細拆解後，我纔意識到自己過去的認知多麼狹隘。這本書的行文風格非常嚴謹，充滿瞭數學邏輯和嚴密的推導過程，對於追求極緻性能優化的工程師來說，簡直是寶藏。它深入探討瞭各種並發控製機製的性能瓶頸，比如MVCC在不同隔離級彆下的實現細節，並且用圖錶清晰地展示瞭不同鎖策略對吞吐量的影響。對於那些想把係統擴展到數韆個節點的架構師來說，這本書提供的工具箱是無價的。它毫不留情地揭示瞭CAP定理的殘酷現實，但同時也引導我們思考如何在非理想網絡環境下，做齣最“不壞”的工程取捨。

评分☆☆☆☆☆

老實說，這本書的排版和圖示設計簡直是業界良心！在處理如此復雜的概念，比如一緻性哈希算法在節點增減時的平滑過渡，或者Gossip協議的數據傳播過程時，如果缺乏清晰的視覺輔助，很容易讓人迷失。但這本書的插圖質量非常高，綫條清晰，邏輯明確，有效地將抽象的數學模型具象化瞭。我發現自己對那些原本難以想象的數據結構和消息傳遞流程，僅憑著書中的示意圖就能迅速在大腦中構建齣動態模型。此外，書中對各種係統設計模式（如Sidecar、Broker、Event Sourcing）的講解，都配有簡潔的UML圖或架構圖，使得我們這些偏嚮實踐的讀者，能夠快速捕捉到核心思想，並將其應用到自己的項目藍圖中。這本書的閱讀體驗，可以說是兼具瞭學術的嚴謹性和工程實踐的直觀性。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆