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出版者:高等教育出版社

作者:陈国良　等

出品人:

页数:619

译者:

出版时间:2004-1

价格:49.50元

装帧:简裝本

isbn号码:9787040133066

丛书系列:并行计算系列丛书

图书标签:

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《并发编程艺术：解锁多核时代的性能极限》 在这个日益追求效率和响应速度的数字时代，单核处理器早已无法满足复杂计算任务的需求。多核处理器技术的飞速发展，为我们带来了前所未有的计算能力，但也随之而来了新的挑战——如何充分利用这些并行计算资源，设计出高效、可靠的并发程序。本书《并发编程艺术：解锁多核时代的性能极限》正是为了应对这一挑战而诞生的。它不是一本关于特定语言或框架的教程，而是一部深入探讨并发编程核心理念、设计模式、实现技术以及性能优化策略的百科全书，旨在帮助读者从根本上理解并发的本质，掌握构建高性能并发系统的关键技能。 核心理念与抽象层级：拨开迷雾，直击本质 并发并非简单的“同时做多件事”，其背后蕴含着深刻的计算机科学原理。《并发编程艺术》将从最基础的并发模型入手，例如共享内存模型与消息传递模型，阐述它们各自的优缺点、适用场景以及潜在的陷阱。我们将深入探讨线程（Thread）、进程（Process）、协程（Coroutine）等不同的执行单元，解析它们在操作系统层面的实现机制、资源消耗以及通信方式。 本书强调理解并发的抽象层级。从底层的硬件并发（多核CPU、GPU），到操作系统提供的并发原语（锁、信号量、条件变量），再到编程语言层面提供的并发抽象（如Java的`synchronized`和`Lock`，Python的`threading`和`multiprocessing`，C++的`std::thread`和`std::mutex`），我们层层剥离，揭示不同抽象层级之间的关系与权衡。理解这些层级，有助于读者在面对具体问题时，选择最合适的工具和方法。 并发设计的核心挑战：同步、通信与协作 并发编程最棘手的往往是处理数据竞争（Data Races）、死锁（Deadlocks）、活锁（Livelocks）和竞态条件（Race Conditions）等问题。本书将系统性地分析这些问题的成因，并提供一套全面的同步机制来解决它们。我们会深入剖析互斥锁（Mutex）、读写锁（Read-Write Lock）、信号量（Semaphore）、条件变量（Condition Variable）等经典同步原语的工作原理，以及它们的正确使用方法和性能考量。 除了同步，并发通信（Concurrency Communication）也是并发程序设计的关键。本书将探讨多种通信模式，包括共享内存通信（及其伴随的同步挑战）和消息传递通信（如Actor模型、CSP模型）。我们将分析不同通信模式的优劣，以及如何在实际应用中选择和实现高效的通信机制。 高级并发模式与架构：构建可扩展、可维护的系统 理解了基础概念和同步机制后，本书将进一步引入高级并发设计模式。我们将详细讲解诸如生产者-消费者模式（Producer-Consumer）、读-写器模式（Reader-Writer）、线程池模式（Thread Pool）、事件驱动模型（Event-Driven）、Future/Promise模式等被广泛应用的并发设计模式。通过分析这些模式的结构、工作流程和适用场景，读者将能够借鉴前人的智慧，构建出更优雅、更健壮的并发程序。 在架构层面，本书将探讨如何设计可伸缩（Scalable）和高可用（Highly Available）的并发系统。我们将分析无共享（Share-Nothing）架构、基于Actor的并发架构，以及如何利用分布式并发来克服单机性能瓶颈。本书还将涉及幂等性（Idempotency）、事务（Transactions）在并发环境下的处理，以及如何设计具有良好容错性的并发系统。 性能优化与调试：挖掘潜力，解决疑难 并发程序的性能往往是其生命线。《并发编程艺术》将投入大量篇幅探讨并发性能优化的策略。这包括但不限于： 减少锁粒度与锁竞争：如何设计精细的锁，减少锁的持有时间，以及使用无锁（Lock-Free）数据结构和算法。 内存模型与缓存一致性：理解CPU缓存的工作原理，以及它对并发程序的影响，如何避免缓存伪共享（False Sharing）。 异步I/O与非阻塞操作：如何高效地处理I/O密集型任务，避免线程阻塞，提高吞吐量。 任务分解与调度：如何有效地将大任务分解成小任务，并利用高效的调度器来执行。 利用GPU进行并行计算：介绍GPU并行计算的基本原理，以及如何利用CUDA、OpenCL等技术来加速计算密集型任务。 并发程序的调试比单线程程序更为复杂。本书将提供一套并发程序调试的系统方法。我们将介绍内存屏障（Memory Barriers）、原子操作（Atomic Operations）等底层的同步原语，以及如何使用它们来构建更安全的并发程序。同时，本书还将讲解性能剖析工具（Profiling Tools）的使用，如何定位性能瓶颈，以及动态分析（Dynamic Analysis）和静态分析（Static Analysis）在并发程序开发中的作用。 实践导向与案例分析：理论联系实际 《并发编程艺术》绝非纸上谈兵。本书将穿插大量的代码示例和实际案例分析。这些示例将涵盖不同编程语言（例如，Java、C++、Go、Rust等）的并发特性，以及在实际应用中遇到的典型问题和解决方案。从高性能服务器的网络并发模型，到大规模数据处理的并行计算，再到实时系统的响应式设计，本书将通过鲜活的案例，帮助读者将理论知识转化为实践能力。 面向的读者群体 本书适合以下人群： 软件工程师：希望深入理解并发编程，构建更高效、更可靠的应用程序。 系统架构师：需要设计和实现可伸缩、高可用的分布式并发系统。 计算机科学学生：对操作系统、分布式系统、高性能计算等领域感兴趣，希望打下坚实的并发编程基础。 对多核计算感兴趣的研究人员：希望探索并发算法的最新进展和前沿技术。 总结 《并发编程艺术：解锁多核时代的性能极限》是一本关于理解、设计、实现和优化并发程序的全面指南。它不仅仅教授“如何做”，更重要的是解释“为什么这样做”，帮助读者建立起对并发编程的深刻认知。通过掌握本书中的核心理念、设计模式和优化策略，读者将能够游刃有余地驾驭多核时代的挑战，释放计算的无限潜力，创造出真正高性能、高可靠的软件产品。这本书将成为您在并发编程领域的宝贵参考，助您在技术之路上更上一层楼。

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这本书的结构设计巧妙得令人赞叹，它并非是那种线性地从简单到复杂的排列组合。相反，它似乎有意地将不同层次的并行技术穿插在一起，形成一种网状的学习体验。例如，在你刚刚理解了基于线程的共享内存并行模型时，作者就会穿插介绍一些关于向量化指令集（SIMD）的优化技巧，这使得读者在学习高层概念的同时，也能不断地接触到对底层性能提升的直接途径。这种混合式的教学方法非常适合需要快速产出结果的专业人士。我特别欣赏它对“可维护性”和“可移植性”的持续关注。在很多性能至上的讨论中，代码的简洁和清晰往往被牺牲，但这本书成功地展示了如何用一种既高效又优雅的方式来实现并行算法，确保我们的并行代码不会在下一次硬件迭代后就迅速过时。它教授的不仅是“如何做”，更是“为什么这样做的长期优势在哪里”。

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从一个资深系统架构师的角度来看，这本书展现了一种罕见的全局观。它没有局限于单一的并行范式，而是提供了一个宏观的视野，让我们能够权衡使用不同并行层级——从细粒度的指令级并行到粗粒度的分布式集群计算——的成本与收益。尤其让我印象深刻的是，作者在讨论分布式内存模型时，对网络拓扑结构对通信开销的影响进行了细致的建模和讨论，这在很多纯粹偏向于软件实现的并行书籍中是缺失的深度。我曾经在一个超算中心的项目中遇到过严重的“通信壁垒”问题，当时我们尝试了各种优化手段但收效甚微，现在回看，如果早有这本书的指导，我们就能更早地意识到网络延迟和带宽限制才是罪魁祸首，而不是仅仅优化计算部分。这种对底层硬件和网络基础设施的深刻理解，使得这本书的价值远超出了一个简单的编程指南，它更像是一份指导复杂系统性能调优的战略蓝图。

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对于一个长期在科学计算领域摸爬滚打的同行来说，我必须承认，市面上很多声称是“实践”的书籍，读起来更像是一堆堆零散的API文档的堆砌，让人昏昏欲睡。然而，这部作品的叙事方式却让我眼前一亮。它不是简单地罗列算法，而是通过一系列精心挑选的、富有代表性的案例来串联起整个并行计算的知识体系。作者非常擅长于“讲故事”，他会先设定一个具体的挑战——比如，一个复杂的有限元分析问题，或者一个大规模图遍历任务——然后逐步展示如何从串行思维跳跃到并行思维，并在这个过程中，自然而然地引入了诸如数据依赖性分析、内存访问模式优化等关键概念。这种“问题驱动”的学习路径，极大地增强了知识的粘性。我最喜欢的是其中关于异构计算部分，那种对底层硬件特性的洞察力，让我对自己过去低效的GPU核函数编写方式有了深刻的反思。这绝不是一本可以快速翻阅的书，它需要你静下心来，跟随作者的脚步，一步步调试和验证那些代码示例，才能真正体会到“并行”二字的重量。

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这本书简直是为那些渴望在计算密集型任务中榨干每一滴性能的工程师和研究人员量身定做的。我尤其欣赏它在理论与实践之间构建的坚实桥梁。作者没有仅仅停留在高深的数学推导层面，而是深入到如何将这些理论转化为实际可运行、可优化的代码。从最初的并行化思维建立，到不同硬件架构（如多核CPU、GPU）的特性分析，再到具体的并行编程模型（如OpenMP、MPI、CUDA）的详细对比和适用场景剖析，整个叙述流程行云流水，逻辑严密得像是精密的机械设计图。特别是关于负载均衡和同步机制的章节，那些关于死锁预防和竞态条件处理的实战经验，远比教科书上的抽象描述来得生动和实用。读完后，我感觉自己对于如何识别代码中的并行瓶颈，并用最恰当的工具和策略去解决它们，有了一种脱胎换骨的理解，这对于我目前负责的高性能数据处理项目来说，无疑是一剂强心针。

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我通常对技术书籍的阅读抱有一种审慎的态度，因为很多作者往往是理论家而不是真正的实践者。但这本书显然是由一位在战场上摸爬滚打出来的老兵所写。最能体现这一点的是其中关于调试和性能度量（Profiling）的章节。并行程序的调试本就是一场噩梦，而作者提供了一套非常实用的、特定于并行环境的调试技巧和工具链推荐，特别是如何有效地隔离和重现间歇性的错误。更重要的是，作者强调了“度量即是真相”的原则，他展示了如何使用诸如性能计数器和Trace分析工具来揭示那些隐藏在表面之下的性能陷阱，比如缓存未命中、分支预测失败，以及更微妙的伪共享（False Sharing）问题。这种对细节的执着和对实际操作困难的深刻共情，让这本书读起来充满了烟火气，让人感觉作者真的理解我们日常工作中遇到的那些棘手难题，而不是纸上谈兵。

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bug真多。。理论部分感觉讲的也稀里糊涂的。

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bug真多。。理论部分感觉讲的也稀里糊涂的。

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bug真多。。理论部分感觉讲的也稀里糊涂的。

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传说中陈老先生讲课非常好，这本书相对于国内同类教材也算上品了。不过相对于老美那些原版书还是差得太远了，尤其是里面不时出现的一个个错误，实在是...

评分☆☆☆☆☆

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