具体描述
近年来，各类信息技术的发展非常迅速，应用也日益广泛。目前，随着计算机应用的不断普及，网络的作用和地位日渐突出，尤其是各级各类学校、社会培训机构、企业、政府机关等单位以及网吧等场所，网络的应用相当普及。网络是由多台计算机组成的集合，那么如何从单机开始组建一个满足用户需求的网络呢？本书将给读者一个较为完整的解决方案。
本书主要包括以下的内容：流行机型的选择和设置、计算机软硬件的安装和配置、计算机系统的个性化打造、计算机网络机房的规划、网络的具体施工、局域网的共享接入、Intranet的创建、多媒体电子教室的组建和应用、网吧的组建和管理、网络多媒体教学的实现和应用、实践经验和故障排除等。
本书可作为现代信息技术培训的标准教材，特别适合于网络机房的安装者和管理者，也适合于网吧管理者和普通的电脑爱好者阅读。
深入理解现代计算架构与分布式系统：构建高效能信息系统的理论与实践 内容提要 本书旨在为读者提供一个全面、深入的视角，探讨现代计算系统的核心理论基础、关键技术演进以及前沿的分布式系统设计与实现方法。我们将聚焦于如何从底层硬件、操作系统内核，到上层应用框架，构建出高可用、高并发、可扩展的复杂信息系统。全书内容严格围绕理论模型的建立、经典算法的剖析以及工业级实践案例的分析展开，不涉及任何关于个人电脑硬件的DIY组装、局域网（LAN）配置或基于个人计算机的简单网络连接技术。 第一部分：计算基础与性能优化 本部分从最底层的计算模型出发，为理解复杂系统打下坚实的基础。 第一章：现代处理器架构与指令集 深入剖析现代CPU的微架构，包括流水线、分支预测、乱序执行以及多核并行处理的原理。重点讲解X86-64和ARM架构下的内存模型和缓存一致性协议（如MESI、MOESI）。 缓存层次结构与性能瓶颈：详细分析L1、L2、L3缓存的容量、延迟与命中率对程序性能的影响。讨论伪共享（False Sharing）问题及其在多线程编程中的规避策略。 SIMD指令集与向量化：介绍SSE、AVX等单指令多数据扩展，讲解如何通过编译器优化和手动向量化来加速密集型计算，例如信号处理和密码学运算。 内存访问模型：探讨非一致性内存访问（NUMA）架构下，进程与线程的内存布局如何影响跨节点通信的效率。 第二章：操作系统内核与并发控制 本书不再探讨操作系统安装或桌面环境配置，而是聚焦于内核层面对资源的管理和抽象。 进程调度算法的演进：对比实时调度（如EDF、RMS）与通用分时调度（如CFS）的内在机制和适用场景。分析调度延迟对系统响应时间的影响。 内存管理与虚拟化：深入讲解分页机制、TLB（Translation Lookaside Buffer）的工作原理。阐述页表结构对I/O性能的制约，并介绍KSM（Kernel Samepage Merging）等内存去重技术。 同步原语的底层实现：详述互斥锁、信号量、屏障（Barrier）在内核中的原子操作实现。重点分析无锁数据结构（Lock-Free Data Structures）的设计范式，如基于CAS（Compare-and-Swap）操作的实现。 第三章：高性能I/O与存储系统 本章关注如何高效地与外部设备进行数据交互，这是构建高性能服务器的关键。 传统I/O模型的局限性：分析阻塞式I/O和多线程I/O模型在高并发场景下的效率瓶颈。 异步I/O框架：详尽介绍epoll (Linux)、kqueue (BSD/macOS) 和IOCP (Windows) 等事件驱动模型的原理和编程范式。讲解如何利用这些机制实现高吞吐量的网络服务器。 存储介质的演变：对比SATA/SAS与NVMe协议的性能差异。深入探讨SSD的磨损均衡（Wear Leveling）和垃圾回收（Garbage Collection）机制对I/O延迟的动态影响。 第二部分：分布式系统理论与实践 本部分是本书的核心，专注于构建跨多台机器的健壮系统所需的理论框架。 第四章：分布式一致性模型 本章系统梳理了分布式系统中最核心的挑战：数据一致性。 CAP定理的深度剖析：超越表面的A、P、C选择，探讨在实际网络分区（P）发生时，系统如何在一致性（C）和可用性（A）之间进行权衡的工程取舍。 强一致性协议：详细解析Paxos算法的完整流程、角色和日志复制机制。随后，重点讲解Raft协议的设计哲学，以及它如何通过Leader选举和日志一致性来保证状态机复制的正确性。 最终一致性与版本控制：介绍向量时钟（Vector Clocks）和Merkle Trees在解决冲突和高效同步中的应用，这是许多NoSQL数据库实现的基础。 第五章：大规模数据存储架构 探讨支撑PB级数据的持久化解决方案，不涉及客户端的文件共享或个人NAS配置。 分布式文件系统（DFS）：分析Google File System (GFS) 和Hadoop Distributed File System (HDFS) 的设计目标、元数据管理和块（Block）的容错机制。讨论NameNode/DataNode的协同工作流程。 键值存储与动态一致性：深入研究Dynamo架构，理解一致性哈希（Consistent Hashing）如何实现无中心化的负载均衡和节点失败处理。讨论读修复（Read Repair）和Hinted Handoff机制。 NewSQL数据库的兴起：对比传统关系型数据库与新一代分布式SQL系统（如CockroachDB, TiDB）在分布式事务处理（如Two-Phase Commit, 2PC）上的优化和挑战。 第六章：分布式计算框架与资源调度 本部分聚焦于如何利用集群资源进行复杂任务的并行处理。 MapReduce编程模型：深入理解Map、Shuffle、Reduce三个阶段的数据流，分析其在处理大规模数据集时的优势和局限性。 现代集群资源管理器：重点分析Apache YARN和Kubernetes的架构。探讨它们如何管理CPU、内存、网络等异构资源，实现资源隔离和公平调度。 流处理系统：对比批处理与流处理的差异。深入探讨Apache Flink和Kafka Streams的底层架构，包括时间语义（Event Time vs. Processing Time）和状态管理（State Management）的复杂性。 第三部分：网络通信与服务间交互 本部分着重于系统间如何通过网络进行可靠、高效的通信。 第七章：网络协议栈深度解析 超越TCP/IP的基础概念，聚焦于高性能网络的应用。 TCP的拥塞控制：详述CUBIC、BBR等现代拥塞控制算法，分析它们如何适应高带宽、高延迟（BDP）网络环境。 零拷贝技术：讲解Sendfile、splice等系统调用，分析它们如何减少数据在内核态和用户态之间的冗余拷贝，提升网络I/O效率。 下一代网络协议：介绍HTTP/2和HTTP/3（基于QUIC）的设计目标，重点分析多路复用、头部压缩和连接迁移特性如何解决传统HTTP的队头阻塞问题。 第八章：微服务通信与服务治理 探讨在分布式环境中，服务发现、负载均衡和容错机制的实现。 服务发现机制：对比客户端发现（如Ribbon）和服务端发现（如Nginx/LVS）的优劣。分析基于DNS、Consul或Etcd的服务注册与查询流程。 客户端负载均衡：深入探讨LVS、HAProxy、Envoy等专业代理的调度算法（如加权轮询、最少连接）。 弹性与容错设计：详细讲解断路器（Circuit Breaker）、熔断、限流（Rate Limiting）和超时重试策略在RPC框架（如gRPC）中的应用，确保系统在部分组件失效时仍能保持基本服务能力。 总结与展望 本书系统地勾勒了从单机内核优化到全球化分布式系统构建的全景图，强调理论深度和工程实践的结合。读者将掌握设计和维护下一代高可靠、高性能信息系统的必备知识体系。
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