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出版者:清华大学出版社

作者:Microsoft Corporation

出品人:

页数:367

译者:

出版时间:2000-9

价格:49.00元

装帧:

isbn号码:9787900630469

丛书系列:

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深入理解与实践：现代软件开发中的高级技术与架构 本书旨在为拥有扎实编程基础的开发者提供一个深入理解现代软件开发前沿技术、架构设计和工程实践的全面指南。我们聚焦于超越基础语法和单个语言特性的更高层次抽象，探讨如何构建高性能、高可用、可维护的大型复杂系统。 --- 第一部分：高性能计算与底层优化 本部分内容将带领读者深入操作系统、编译原理和内存管理的核心机制，旨在提升代码的执行效率，并掌握性能瓶颈的定位与优化策略。 第一章：现代操作系统内核交互与进程管理 本章将详细剖析现代操作系统的进程间通信（IPC）机制，包括共享内存、消息队列、管道和信号量的底层实现原理。我们将重点研究上下文切换的开销、线程调度算法（如CFS、实时调度）对应用程序性能的影响，并探讨如何通过优化资源分配来最大化CPU利用率。内容还将覆盖虚拟内存管理，包括页面置换算法（LRU、FIFO的变种）、TLB（Translation Lookaside Buffer）的工作原理及其对内存访问延迟的影响。此外，我们将对比用户态与内核态的切换成本，并介绍零拷贝（Zero-Copy）技术在I/O密集型应用中的实践。 第二章：编译器优化技术与机器码级调优 软件性能的极限往往取决于代码如何被翻译成机器指令。本章将深入探讨现代编译器的优化流水线，包括循环展开、死代码消除、常量折叠、向量化（SIMD指令集如SSE/AVX的应用）等技术。读者将学习如何阅读和理解汇编代码输出，识别编译器未能优化的代码段，并手动植入内联汇编或使用特定的编译器指令来指导优化过程。此外，我们将介绍性能分析工具（如Valgrind、perf）的使用，重点关注缓存未命中率（Cache Miss Rate）的分析，以及如何设计数据结构以实现更好的空间局部性和时间局部性，从而最大限度地利用CPU缓存层次结构。 第三章：并发编程的深层挑战与同步原语的精细控制 在多核时代，并发是性能提升的关键，但也是引入复杂问题的温床。本章超越了基本的锁机制，深入探讨无锁数据结构（Lock-Free Data Structures）的设计与实现，包括基于CAS（Compare-and-Swap）操作的队列、栈和哈希表。我们将详细解析内存屏障（Memory Barriers/Fences）的作用，理解它们如何保证多处理器系统中的指令顺序一致性，并讨论顺序一致性模型（Sequential Consistency）、释放一致性模型（Release Consistency）和顺序一致性模型（Acquire/Release Consistency）之间的细微差别及其对编程实践的影响。最后，我们将探讨原子操作库的高效使用及其在实现高性能同步机制中的核心地位。 --- 第二部分：分布式系统架构与容错设计 本部分内容聚焦于如何构建能够跨越多个机器稳定运行、具备高可用性和可扩展性的复杂系统，涵盖一致性、服务发现和容错机制。 第四章：一致性模型与分布式事务处理 理解分布式系统中的数据一致性是构建可靠应用的基础。本章将详述CAP理论的局限性与实际应用场景，并深入探讨BASE理论的权衡。核心内容包括：拜占庭容错（BFT）的原理、Paxos和Raft一致性算法的详细工作流程、领导者选举与日志复制的机制。此外，我们将研究分布式事务的解决方案，包括两阶段提交（2PC）、三阶段提交（3PC）以及Saga模式，分析它们在性能和原子性方面的优缺点，并探讨最终一致性（Eventual Consistency）在实际业务场景中的落地策略。 第五章：微服务通信、服务发现与负载均衡 本章探讨现代微服务架构中的关键基础设施。我们将详细分析服务注册与发现机制，对比DNS轮询、客户端负载均衡（如Ribbon）和服务器端负载均衡（如Nginx、HAProxy）的优劣。重点将放在高级负载均衡算法（如一致性哈希、最少连接数）和流量治理策略（如熔断、限流、重试）的设计与实现。此外，我们将深入研究服务间通信协议，对比RESTful API、gRPC（Protobuf序列化）和消息队列（如Kafka、RabbitMQ）在不同场景下的适用性，并探讨服务网格（Service Mesh，如Istio）如何抽象化这些基础设施层的复杂性。 第六章：容错、隔离与优雅降级策略 构建健壮的系统要求系统能够在部分组件失效时保持核心功能。本章将深入研究混沌工程（Chaos Engineering）的理念和实践，通过可控的故障注入来验证系统的弹性。内容涵盖：Bulkhead（舱壁）隔离模式的实现，如何限制故障传播；超时与重试机制的设计，包括指数退避策略的优化；以及主动降级（Graceful Degradation）的艺术——如何在系统过载时牺牲非核心功能以保障关键路径的响应速度。我们将分析Circuit Breaker模式的内部状态转换，并讨论如何通过精细的资源隔离来防止雪崩效应。 --- 第三部分：数据存储的高级技术与优化 本部分将超越传统的关系型数据库CRUD操作，探索面向特定需求的存储系统设计、索引优化和数据持久化策略。 第七章：NoSQL数据库的底层结构与适用性分析 本章对主流NoSQL数据库的内部结构进行解剖。我们将深入研究键值存储（如Redis的内存结构、数据过期策略）、文档数据库（如MongoDB的BSON与存储引擎MMAPv1/WiredTiger的对比）、列式存储（如Cassandra的SSTable结构与LSM-Tree的读写放大问题）以及图数据库的遍历优化。重点在于理解不同存储模型的持久化机制（如WAL、快照、Compaction过程）如何影响读写性能，并学习如何根据数据访问模式选择最合适的NoSQL范式。 第八章：关系型数据库的深度性能调优与索引理论 本章假设读者已掌握SQL基础，转向数据库内核的优化层面。我们将详述B+树索引的物理结构、页分裂、锁粒度（行级锁、间隙锁）的竞争，以及MVCC（多版本并发控制）如何实现高并发下的读写隔离。重点内容包括：查询优化器的工作原理、执行计划的精细解读、索引失效的常见场景（如函数调用、隐式类型转换）以及复合索引的最优设计原则。此外，还将探讨数据库的复制机制（主从、半同步、异步）对延迟和一致性的影响，以及如何使用读写分离和连接池技术来扩展数据库的承载能力。 第九章：大数据处理框架的内存与磁盘I/O优化 针对大规模数据处理，本章聚焦于现代数据流和批处理框架的性能瓶颈。我们将分析Hadoop/Spark架构中数据序列化（如Kryo、Thrift）的选择对内存占用的影响，深入研究Spark的DAG调度器、Stage划分和Task执行机制。重点关注如何通过调整分区策略、数据倾斜的检测与解决、以及利用内存缓存（如RDD/DataFrame的`persist`级别）来最小化磁盘I/O，从而加速迭代计算和复杂查询的执行。 --- 第四部分：软件架构演进与工程实践 本部分探讨将技术落地为高质量产品的关键步骤，包括架构选型、安全防护和可观测性建设。 第十章：架构模式的取舍与演化路径 本章对比分析了从单体应用到微服务，再到事件驱动架构（EDA）的演化过程。我们将深入剖析宏服务（Monolith Plus）、Service-Oriented Architecture (SOA) 和 Event Sourcing 模式的优缺点。重点在于识别何时应采用何种架构，以及如何管理跨越不同架构阶段的数据迁移和系统解耦。内容还将涵盖面向服务的架构设计原则，如契约优先设计和领域驱动设计（DDD）在微服务边界划分中的应用。 第十一章：云原生安全与身份认证机制 安全是现代应用不可或缺的一环。本章关注云原生环境下的安全实践。内容包括：OAuth 2.0、OpenID Connect (OIDC) 的认证流程细节；JWT（JSON Web Token）的签名与验证机制；零信任网络模型（Zero Trust）的实施。此外，我们将探讨容器化环境（如Docker/Kubernetes）中的安全加固，包括最小权限原则、镜像扫描、Secrets管理（如HashiCorp Vault）以及网络策略（Network Policies）在保证东西向流量安全中的作用。 第十二章：可观测性（Observability）的构建与实践 现代复杂系统需要更强大的诊断能力。本章聚焦于可观测性的三大支柱：指标（Metrics）、日志（Logs）和分布式追踪（Tracing）。我们将探讨如何设计有效的埋点策略，对比时序数据库（如Prometheus）与日志聚合系统（如Elastic Stack）的优劣。核心内容是分布式追踪的实现，包括Trace Context的传播（如使用W3C Trace Context标准）、Span的定义，以及如何利用追踪数据来快速定位跨服务调用链中的性能瓶颈和错误根源。 --- 本书适合对象： 具有3年以上编程经验，希望从“实现功能”迈向“设计系统”的高级软件工程师、系统架构师和技术负责人。本书要求读者具备扎实的计算机科学基础，并对深入理解底层原理抱有浓厚兴趣。

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