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出版者:Prentice Hall

作者:Barry Wilkinson

出品人:

页数:496

译者:

出版时间:2004-03-14

价格:USD 110.00

装帧:Paperback

isbn号码:9780131405639

丛书系列:

图书标签:

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《系统架构设计：从原理到实践》 图书简介 在当今快速迭代的软件开发环境中，系统架构设计已不再仅仅是技术人员的专属技能，而是决定产品成败的关键因素。本书旨在为读者提供一套全面、深入且实用的系统架构设计方法论，涵盖从宏观概念到微观实现的每一个环节。我们摒弃了空泛的理论说教，而是聚焦于在真实世界复杂业务场景中如何构建高可用、高性能、可扩展且易于维护的系统。 第一部分：架构思维的基石——理解系统与业务的交织 本部分将系统地构建读者的“架构师思维”。架构设计本质上是一种权衡的艺术，而非追求完美无缺的解决方案。 理解业务驱动的架构选择： 架构的起点永远是业务需求。我们将深入探讨如何将模糊的业务目标转化为清晰、可量化的技术指标（如QPS、延迟、可用性SLA）。书中提供了大量的案例分析，展示了不同业务模型（如电商交易、内容分发、金融结算）如何直接影响架构选型，例如，为什么高并发场景下需要采用事件驱动架构而非传统的请求/响应模式。 技术债务与演进路线图： 任何系统架构都伴随着技术债务。本章重点讨论如何识别、量化和管理技术债务，并提供了一套实用的“债务清偿”策略。我们详细阐述了如何制定一个务实的系统演进路线图，确保技术投入与业务增长保持同步，避免“过度设计”或“落后于发展”的陷阱。 非功能性需求的量化与约束： 可靠性、安全性、可维护性等非功能性需求（NFRs）往往是架构设计中最难把握的部分。本书提供了量化NFRs的具体方法，例如使用故障注入测试来验证系统的弹性，以及建立清晰的监控和告警体系来衡量系统健康度。 第二部分：构建弹性与性能的蓝图——核心架构模式详解 本部分深入剖析了现代分布式系统中最为核心的架构模式，并辅以具体的代码片段和配置示例，帮助读者掌握其实施细节。 微服务架构的成熟实践： 尽管微服务已成为主流，但“烟囱式”的微服务实施依然普遍存在。我们重点讨论了服务拆分策略（按业务域、依赖关系、变更频率），服务间通信（同步的REST/gRPC与异步的消息队列/事件流），以及服务治理的必要组件，如服务发现、配置中心和服务网格（Service Mesh）在实际中的落地考量。 数据一致性与事务处理： 在分布式环境中，ACID的约束被打破。本章详细对比了Saga模式、TCC（Try-Confirm-Cancel）以及基于事件溯源（Event Sourcing）的复杂事务处理方案。针对读写分离和数据分区（Sharding）的挑战，我们提供了针对性的解决方案，如一致性哈希的应用和数据迁移的最佳实践。 缓存策略的精细化管理： 缓存是提升系统性能的利器，但也是引入复杂性和不一致性的主要来源。本书系统梳理了本地缓存、分布式缓存（Redis, Memcached）的适用场景，并深入探讨了缓存穿透、雪崩、击穿等问题的防御机制，以及如何设计高效的缓存失效策略。 异步化与消息驱动架构： 探讨如何利用消息队列（如Kafka, RabbitMQ）实现系统解耦和削峰填谷。重点讲解了如何设计可靠的消息投递机制（Exactly-Once语义的近似实现），以及如何利用消息流处理复杂的数据转换和聚合任务。 第三部分：基础设施与运维的固化——DevOps与云原生视角 现代架构必须充分利用基础设施的弹性。本部分聚焦于如何将架构设计与现代化的部署和运维实践相结合。 容器化与编排的深度整合： 不仅仅是Docker和Kubernetes的使用，更重要的是如何围绕容器来设计应用。我们探讨了“十二要素应用”原则在容器化环境下的具体落地，以及Kubernetes原生资源的优化（如StatefulSet vs Deployment的应用边界）。 可观测性（Observability）的设计： 告警是滞后的，而可观测性是前瞻的。本书倡导将Metrics（指标）、Logs（日志）、Traces（追踪）视为架构设计的一部分。我们详细介绍了分布式追踪系统的选型与部署（如Jaeger/Zipkin），以及如何通过链路追踪快速定位跨越多个服务的性能瓶颈。 自动化基础设施与IaC（Infrastructure as Code）： 介绍如何使用Terraform、Ansible等工具实现基础设施的自动化管理，确保开发、测试、生产环境的一致性，从而加速交付周期并降低人为错误。 第四部分：架构评审与决策的艺术 架构设计是一个团队协作的过程。本部分提供了一套结构化的方法论，用于指导架构决策和评审会议。 架构文档化标准： 提供了轻量级但信息丰富的架构文档模板（如C4模型），确保设计的意图能够被清晰、无歧义地传达给所有干系人。 风险评估与安全内建： 讲解如何将安全需求（如OWASP Top 10的防御、数据加密、身份认证/授权）作为初始设计约束，而不是事后补救措施。 本书适合有一定软件开发经验，希望从初级工程师过渡到高级工程师、架构师的专业人士。通过阅读本书，您将掌握一套系统性的方法论，能够自信地应对日益复杂的分布式系统挑战，并构建出既能满足当前业务需求，又能适应未来变化的高质量软件系统。

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我是一个对技术细节非常敏感的人，常常纠结于一些细微的差别，而《Parallel Programming》这本书恰好满足了我对深度和广度的追求。作者在讲解并行编程的各个方面时，都显得游刃有余，并且能够巧妙地将理论与实践相结合。我特别喜欢书中关于“并发与并行的区别”的阐述，这一个看似简单的问题，却常常让初学者感到困惑。作者用生动的例子，将两者之间的界限划得非常清晰，让我茅塞顿开。在讲解多线程编程时，作者对“线程安全”的概念进行了详尽的分析，并且列举了大量可能导致线程不安全的代码模式，以及相应的解决方案。我尝试着将书中的一些安全编码实践应用到我的工作中，发现之前的很多潜在bug都被扼杀在了摇篮里。书中的内容并非一成不变，而是随着技术的发展而不断更新。作者对一些新兴的并行编程模型和框架，比如CUDA和OpenCL，也进行了介绍，让我能够对未来的技术趋势有所把握。我尤其欣赏书中关于“性能分析”的部分，它教会了我如何利用各种工具来度量和优化并行程序的性能，这对于提升程序的效率至关重要。总而言之，这本书是一本内容丰富、技术前沿、并且极具指导意义的并行编程著作，它不仅能够帮助我解决当前面临的技术问题，更能为我未来的技术发展指明方向。

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拿到这本《Parallel Programming》时，我本抱着一种“看看就好，大概率看不懂”的心态，毕竟我的背景更偏向于应用层开发，对于底层和高性能计算涉猎不深。然而，出乎意料的是，这本书竟然意外地让我产生了阅读的动力，并且能够跟随作者的思路前进。它没有上来就抛出晦涩难懂的术语，而是从一个非常宏观的视角，解释了在现代计算环境中，单线程的局限性以及并行计算的必要性。作者的语言风格非常朴实，没有华丽的辞藻，却充满了洞察力。他通过将并行编程比作团队协作，生动地解释了“分而治之”的思想如何应用于解决计算密集型问题。书中对多线程模型和多进程模型的对比分析尤为精彩，让我清晰地认识到它们各自的优缺点以及适用的场景。我之前一直对“同步”和“互斥”的概念感到模糊，读完相关章节后，我终于理解了它们在保证数据一致性方面的重要性，并且通过书中提供的各种锁机制（如互斥锁、读写锁）的示例，我能更直观地体会到它们是如何工作的。尤其是关于“条件变量”的讲解，简直是神来之笔，它解决了多线程间等待和通知的复杂问题，让我豁然开朗。书中的案例分析也非常到位，涵盖了从简单的求和、矩阵乘法到更复杂的图像处理、科学计算等，每一步都讲解得清晰明了，让我在掌握理论知识的同时，也能学到实际的代码实现技巧。而且，书中对不同并行编程模型的介绍，也为我后续选择适合自己的技术栈提供了宝贵的参考。总之，这本书不仅仅是技术手册，更像是一位循循善诱的老师，引领我一步步走进并行编程的世界，让我不再畏惧，而是充满好奇和期待。

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这本书就像一位技艺精湛的雕塑家，将原本抽象、冷冰冰的并行编程概念，打磨得栩栩如生，触手可及。我之前对并行编程的理解，停留在“代码写多线程就是并行”的肤浅层面，而这本书彻底颠覆了我的认知。作者从最基础的“硬件架构”开始，循序渐进地介绍CPU的多核设计、缓存机制，以及它们是如何支撑并行计算的。这种从硬件到软件的讲解方式，让我能够更深刻地理解并行编程的本质。书中对“通信开销”的分析尤为深刻，让我明白，并行化并非越多越好，而是需要在计算量和通信开销之间找到一个平衡点。作者还详细介绍了各种数据共享和数据分发策略，比如“共享内存模型”和“消息传递模型”，以及它们在不同场景下的适用性。我印象最深刻的是，书中对“并行模式”的梳理，比如“MapReduce”、“Pipeline”等，这些模式化的解决方案，就像是并行编程的“套路”，一旦掌握，就能大大提高开发效率。书中的代码示例都非常贴近实际应用，并且充满了匠心。我尝试着将书中的一些代码移植到我的项目中，发现效果惊人，原本需要几个小时才能跑完的计算任务，现在几分钟就搞定了。这本书让我不再畏惧并行编程，而是充满信心，敢于去探索和实现更复杂的并行应用。

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在我接触《Parallel Programming》这本书之前，我对并行编程的理解，仅仅停留在“多线程”这个概念的表面。然而，这本书彻底改变了我的看法，它让我看到了并行编程背后更广阔的天地。作者的讲解方式非常独特，他并没有上来就抛出复杂的代码，而是从一个非常宏观的视角，解释了为什么我们需要并行，以及它在现代计算领域扮演着怎样的角色。我尤其喜欢书中对“并行化的权衡”的讨论，作者用生动的例子，让我明白了并行化并非万能，也需要考虑通信开销、同步开销等因素。在讲解多线程同步时，作者对各种锁的优缺点和适用场景进行了深入的分析，让我能够根据具体需求选择最合适的同步机制。我印象最深刻的是，书中对“死锁”和“活锁”的讲解，作者不仅剖析了它们的成因，还给出了各种巧妙的规避方法，并配以大量的代码示例，让我能够亲手实践，加深理解。书中的内容涵盖了多种主流的并行编程模型和框架，比如OpenMP、MPI、Pthreads等，让我能够对整个并行编程的生态有一个全面的认识，为后续深入学习打下坚实的基础。这本书不仅仅是一本技术书，更像是一位循循善诱的老师，它引领我一步步走进并行编程的殿堂，让我不再畏惧，而是充满好奇和期待。

评分☆☆☆☆☆

我向来对那些堆砌理论、脱离实际的书籍敬而远之，而《Parallel Programming》绝对是一股清流。它并没有辜负我对“实践出真知”的期待，从头到尾都透着一股扎实的工程气息。作者的叙述方式非常务实，他并不急于炫技，而是将每一个概念都拆解开来，层层深入，让你能够彻底弄懂背后的原理。我最欣赏的是书中对“内存模型”和“缓存一致性”的讲解，这两个概念常常是并行编程中的“隐形杀手”，稍有不慎就会导致难以捉摸的bug。作者用通俗易懂的语言，结合图示，将这些复杂的底层机制解释得清清楚楚，让我醍醐灌顶。书中的代码示例更是亮点，它们不仅仅是为了演示某个概念，更是经过精心设计的，具有很高的可读性和实用性。我尝试着将书中的一些代码片段应用到我自己的项目中，发现效果显著，性能提升立竿见影。此外，书中对不同并行算法的介绍，也让我大开眼界。比如，在处理大数据集时，如何利用并行化的排序算法、搜索算法来大幅缩短处理时间，这些都是我以前从未深入思考过的问题。作者还详细讲解了并行程序调试的技巧和工具，这对于我们这些习惯了单线程调试的人来说，简直是雪中送炭。这本书让我明白，并行编程并非遥不可及，只要掌握了正确的方法和工具，我们也能轻松地驾驭高性能计算的强大力量。它不仅仅是一本书，更是一份宝贵的实践指南，为我的技术成长打开了新的篇章。

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这本书我犹豫了很久才下手，毕竟“并行编程”这个概念听起来就让人生畏，仿佛是计算机底层最深奥的奥秘，需要高深的数学功底和抽象思维才能驾驭。但事实证明，我的担忧完全是多余的。作者用一种极其平易近人的方式，循序渐进地为我们打开了并行世界的大门。开篇并没有直接抛出复杂的算法和代码，而是从一个非常宏观的角度，阐述了为什么我们需要并行，以及它在当今计算领域的重要性。通过一些生动形象的比喻，比如“多个人同时搬砖比一个人搬效率高得多”之类的例子，让我这个初学者也能立刻理解并行化的基本原理。随后，书中逐步引入了更具体的概念，比如线程、进程、同步、锁等等，但每一次的讲解都紧密结合实际的应用场景，让你能清楚地看到这些概念是如何解决实际问题的。我尤其喜欢书中对“竞态条件”和“死锁”的讲解，这些是并行编程中常见的两大“坑”，作者不仅详细剖析了它们的成因，还给出了各种巧妙的规避方法，并配以大量的代码示例，让我们能够亲手实践，加深理解。书中的代码片段都简洁明了，易于阅读和理解，让我不再对代码望而却步。而且，作者并没有局限于某一种具体的并行技术，而是涵盖了多种主流的并行模型和框架，比如OpenMP、MPI、Pthreads等等，让你能够对整个并行编程的生态有一个全面的认识，为后续深入学习打下坚实的基础。即使你之前对并行编程一无所知，这本书也能让你从零开始，逐步建立起对这个领域的信心和兴趣。它就像一位经验丰富的老船长，带着你穿越并行编程的汪洋大海，让你不再迷失方向，而是能 confidently 地驾驭这艘技术之船。

评分☆☆☆☆☆

这本书的价值，在于它不仅仅教授“如何做”，更深刻地揭示了“为何如此”。在我读过的很多技术书籍中，往往只关注方法的实现，而对方法背后的哲学思考甚少涉及。然而，《Parallel Programming》却在这方面做得尤为出色。作者在开篇就深入探讨了并行计算的根源——即摩尔定律的放缓以及处理器性能提升的瓶颈，并由此引出了并行化的必然性。这种宏观的视角让我对学习并行编程有了更深层次的理解和动力。书中对“任务并行”和“数据并行”的区分，以及它们各自的应用场景，分析得非常透彻。我尤其赞赏作者在讲解“同步原语”时，并没有仅仅列举API，而是深入剖析了每种原语的运作机制、性能开销以及适用的场景，让我能够根据具体情况做出最优选择。例如，在理解“信号量”的运作原理时，我才真正体会到它与“互斥锁”在控制资源访问方面的细微差别和互补性。书中的案例分析也极具启发性，作者选取了一些典型的并行计算问题，并用不同的并行技术进行实现，展示了各种方法的优劣。我印象最深刻的是对“并行归约”算法的讲解，通过对不同并行策略的比较，我才意识到，看似简单的累加操作，在并行环境下也有着多种精妙的实现方式，而且性能差异巨大。这本书让我明白，并行编程不仅仅是技术的堆砌，更是一种思维模式的转变，一种对计算效率和资源利用率的深刻理解。

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我一直坚信，真正优秀的图书，能够激发读者的好奇心，并引领他们进行更深入的探索。而《Parallel Programming》正是这样一本令人惊喜的书。它并没有将自己局限于某种特定的编程语言或平台，而是以一种更加普适性的视角，深入浅出地讲解了并行编程的核心思想和关键技术。作者的写作风格非常独特，他善于运用类比和故事，将枯燥的技术概念变得生动有趣。我尤其喜欢书中关于“并发性”和“并行性”的讨论，作者用一个“餐厅服务员”的比喻，将两者之间的区别解释得淋漓尽致，让我瞬间就理解了其中的奥妙。在讲解同步机制时，作者并没有仅仅停留在API的层面，而是深入剖析了各种锁的底层原理、性能开销以及可能出现的坑。我之前在实际开发中遇到的很多与并发相关的问题，在这本书中都找到了清晰的解释和解决方案。书中的案例分析也做得非常出色，涵盖了从简单的并行排序到复杂的科学计算，每一步都讲解得非常详尽，并且给出了多种实现方案。我尝试着将书中的一些案例移植到我的项目中，并且根据自己的需求进行了优化，效果非常显著。这本书不仅让我掌握了并行编程的技术，更重要的是，它培养了我对并行化思维的理解和应用能力，让我能够在解决问题时，更全面地考虑效率和性能。

评分☆☆☆☆☆

这本书的优点在于，它能够将抽象的技术概念，转化为读者能够理解和掌握的实用技能。作者在讲解并行编程的各个方面时，都展现了极高的专业性和独到的见解。我特别欣赏书中对“并发与并行”的区分，作者用非常形象的比喻，将两者之间的差异解释得清清楚楚，让我瞬间就理解了其中的奥妙。在讲解多线程编程时，作者对“线程安全”的概念进行了详尽的分析，并列举了大量可能导致线程不安全的代码模式，以及相应的解决方案。我尝试着将书中的一些安全编码实践应用到我的工作中，发现之前的很多潜在bug都被扼杀在了摇篮里。书中的内容并非一成不变，而是随着技术的发展而不断更新。作者对一些新兴的并行编程模型和框架，比如CUDA和OpenCL，也进行了介绍，让我能够对未来的技术趋势有所把握。我尤其欣赏书中关于“性能分析”的部分，它教会了我如何利用各种工具来度量和优化并行程序的性能，这对于提升程序的效率至关重要。总而言之，这本书是一本内容丰富、技术前沿、并且极具指导意义的并行编程著作，它不仅能够帮助我解决当前面临的技术问题，更能为我未来的技术发展指明方向。

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在我看来，一本真正好的技术书籍，应该能够帮助读者建立起完整的知识体系，并且能够解决实际工作中遇到的难题。《Parallel Programming》无疑做到了这一点。作者在讲解并行编程的各个方面时，都展现了深厚的功底和丰富的经验。他并没有回避那些复杂和难以理解的概念，而是迎难而上，用清晰的语言和精妙的示例，将它们一一揭示。我之前对“原子操作”和“内存可见性”等概念一直感到模糊，读完相关章节后，我才真正理解了它们在保证数据一致性方面的重要性。书中对“并行设计模式”的梳理，更是让我受益匪浅。我明白了，很多看似复杂的问题，都可以通过套用成熟的设计模式来解决，大大提高了开发效率。我尤其欣赏书中关于“分布式并行计算”的介绍，它让我对跨多台机器的并行计算有了初步的认识，为我后续深入学习分布式系统打下了基础。书中的代码示例都非常简洁、高效，并且充满了匠心。我尝试着将书中的一些代码片段应用到我的项目中，发现性能提升立竿见影，原本耗时数小时的任务，现在几分钟就能完成。这本书不仅是一本技术手册，更像是一位经验丰富的导师，它引导我一步步走向更高效、更强大的并行编程世界。

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