具体描述
本书是以Visual Basic程序设计零起点读者作为主要对象的程序设计教程。
全书用例题组织所有的教学内容，整体内容编排独特、组织形式新颖：（1）将每章内容及习题均分成必须掌握的基础部分和具有扩展性的提高部分，若学时不足时，跳过提高部分，不影响后续内容的学习；（2）针对学生“设计界面容易，编写程序代码难”的情况，书中凡涉及算法的例题，在给出完整程序之前，都增设了“编程点拔”；（3）在每章最后均提供综合实例，该例题包括本章的大部分知识点，实用性也较强；（4）通过具体例题分阶段介绍了调试程序的方法，以使读者及时体会不同阶段程序的调试过程；（5）本书习题形式新颖多样、由浅入深、而且提供单号习题的解答，方便学生自测和教师布置作；（6）本书还配备了生动的电子教案。
本书是高等院校Visual Basic程序设计课程的教材，也可作为自学者的指导书。
图书简介：现代软件架构与高性能计算 图书名称： 现代软件架构与高性能计算 作者： [此处可填入作者姓名，例如：李明、王芳] 出版社： [此处可填入出版社名称，例如：清华大学出版社、人民邮电出版社] --- 导言：数字化时代的基石 在当前飞速发展的科技浪潮中，软件系统已不再是简单的工具集合，而是承载着复杂业务逻辑、处理海量数据流动的核心基础设施。从云计算平台的弹性伸缩到金融交易的毫秒级响应，再到人工智能模型的深度训练，对软件架构的健壮性、可扩展性以及计算效率的要求达到了前所未有的高度。 《现代软件架构与高性能计算》旨在为资深的软件工程师、系统架构师以及计算机科学研究人员提供一个全面、深入、且极具实践指导意义的知识体系。本书超越了对特定编程语言特性的浅尝辄止，聚焦于驱动现代大规模系统的核心设计哲学、模式选择以及底层优化策略。我们深知，一个优秀的架构是系统成功的一半，而对性能瓶颈的精准定位与高效解决，则是保证系统在真实负载下稳定运行的关键。 本书的编写基于前沿的行业实践和学术研究成果，力求在理论深度与工程实用性之间找到完美的平衡点。我们不会关注用户界面的美学设计或特定前端框架的API细节，而是将全部篇幅投入到幕后——那些决定系统生死存亡的、关于数据如何流动、服务如何协作、以及指令如何被CPU高效执行的底层逻辑。 第一部分：前沿架构范式解析（The Architectural Paradigm Shift） 本部分系统性地梳理了过去十年间主导企业级应用和云原生环境的主流架构演进路径，并对当前最具潜力的设计模式进行深度剖析。 第一章：从单体到云原生：架构的演进脉络 微服务架构的深度剖析： 不仅仅是拆分，更关注服务边界的合理划分、领域驱动设计（DDD）在微服务治理中的应用。探讨服务间的通信机制选择（同步REST/gRPC vs. 异步消息队列），以及服务间调用的复杂性管理，包括幂等性、重试策略和熔断机制的实现细节。 事件驱动架构（EDA）与Saga模式： 探讨如何利用事件作为核心驱动力，构建高内聚、低耦合的分布式事务解决方案。重点分析了基于日志（如Kafka/Pulsar）的Event Sourcing模式，以及它如何重塑数据一致性的维护方式。 Serverless与FaaS的权衡： 深入解析无服务器架构的优势与局限。讨论冷启动优化、状态管理、供应商锁定风险，以及如何将传统业务逻辑适配到函数即服务（FaaS）的执行模型中。 第二章：弹性、韧性与可观测性 韧性设计（Resilience Engineering）： 借鉴Google SRE的实践，详细阐述混沌工程（Chaos Engineering）的原理与工具链。重点解析隔离（Bulkheads）、限流（Rate Limiting）和降级（Degradation）策略，确保系统在部分组件失效时仍能保持核心功能可用。 分布式系统中的数据一致性模型： 彻底超越传统的ACID视角，深入理解CAP理论的现代解释，重点对比BASE理论在不同场景下的应用。详细讲解一致性协议如Paxos和Raft在分布式锁、领导者选举中的具体部署与调优。 全栈可观测性（Observability）： 讨论Metrics、Logging和Tracing三位一体的监控体系构建。聚焦于分布式追踪系统（如OpenTelemetry）的跨服务上下文传递机制，以及如何利用这些数据进行根因分析（RCA）和性能归因。 第二部分：高性能计算的底层优化（High-Performance Computing Fundamentals） 本部分将视角从宏观架构拉回到微观执行层面，探讨如何榨取硬件的每一分性能潜力，是本书区别于一般架构书籍的关键所在。 第三章：现代CPU架构与指令级并行 内存层次结构与缓存优化： 深入讲解L1/L2/L3缓存的组织结构、缓存一致性协议（如MESI）及其对程序性能的影响。讲解如何通过数据局部性（Temporal and Spatial Locality）重构数据结构，以最大化缓存命中率。 指令级并行与流水线： 分析超标量处理器（Superscalar Processor）的工作原理，包括指令预测、分支预测器的准确性对延迟的影响。介绍SIMD（单指令多数据）指令集（如SSE/AVX）在数据密集型计算中的应用技巧。 并发模型与同步开销： 对比传统的锁机制（Mutex, Semaphore）与无锁编程（Lock-Free）技术。深入讲解原子操作（Atomic Operations）和内存屏障（Memory Barriers）的语义，以及如何避免虚假共享（False Sharing）问题。 第四章：分布式数据处理与I/O优化 零拷贝与高效I/O： 探讨操作系统内核与用户空间之间的数据传输开销。详细介绍`sendfile()`、`mmap()`等零拷贝技术的工作机制，以及如何利用异步I/O（AIO/io_uring）模型来处理高并发网络连接。 向量化处理与数据布局： 讲解如何将数据从面向记录（Row-Oriented）存储转换为面向列（Columnar）存储，以适应现代分析型数据库和大数据框架（如Parquet/ORC）的批处理需求，从而实现向量化执行。 网络栈的性能调优： 超越TCP/IP的基础知识，探讨内核旁路技术（Kernel Bypass），例如DPDK（Data Plane Development Kit），及其在低延迟网络服务中的部署策略，包括用户态网卡驱动和Poll Mode Driver的使用。 第三部分：专业领域的高性能实践（Specialized Performance Engineering） 最后一部分将前两部分的理论与实践相结合，应用于当前技术领域中对性能要求最为苛刻的几个场景。 第五章：大规模数据流处理引擎 流处理的延迟与吞吐量权衡： 分析Apache Flink/Spark Streaming等框架的内部机制，重点解析窗口（Windowing）策略对结果延迟和计算复杂度的影响。 状态管理与容错： 探讨如何有效管理状态（Stateful Processing），对比RocksDB等嵌入式存储作为状态后端时的性能表现，以及如何利用增量Checkpointing机制实现快速恢复。 第六章：高性能计算集群与GPU加速 并行编程模型： 聚焦于CUDA和OpenCL等异构计算模型，讲解如何正确地将数据传输到GPU内存、如何设计高效的内核函数（Kernel）以及线程块（Block）的组织方式以最大化硬件利用率。 互连技术与拓扑结构： 讨论高速互连技术（如InfiniBand/NVLink）在HPC和AI训练中的作用，以及如何根据应用需求选择合适的集群拓扑结构（如Fat-Tree）。 结语 《现代软件架构与高性能计算》的目标是培养工程师“深入本质”的思维模式。它要求读者不仅要理解“做什么”（What），更要掌握“为什么这样做”（Why）以及“如何才能做得更好”（How to Optimize）。本书内容跨越了操作系统、计算机体系结构、分布式理论和工程实践的多个维度，是致力于构建下一代、对性能有着极致追求的软件系统的工程师的必备参考书。
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