具体描述
全书分为10章，即概述物理层、数据链路层（包括局域网）、网络层、运输层、应用层、网络安全、因特网上的音频/视频服务、无线局域网及下一代因特网的网际协议等内容。各章均附有习题。此外，附录A给出了部分习题答案，附录B是英文缩写词。在电子工业出版社的华信教育资源网（www.huaxin.edu.cn）上可注册下载全书的电子教案。
本书的特点是概念准确、论述严谨、图文并茂，以较少的篇幅，简明地阐述了计算机网络最基本的原理和概念。本书可供所有专业的大学本科生使用，对从事计算机网络工作的工程技术人员也有学习参考价值。
《数字文明的基石：现代信息系统的底层逻辑与前沿探索》 内容提要 本书旨在为读者构建一个全面、深入且极具前瞻性的现代信息系统图景，重点聚焦于支撑数字社会运转的那些核心理论、关键架构以及新兴技术。它并非对特定学科知识点的简单罗列，而是致力于剖析信息如何在复杂系统中高效、可靠地流动、处理与安全防护。本书涵盖了从底层硬件逻辑的组织到宏观云原生架构的演进，探讨了算法智能在数据洪流中的应用，并深入剖析了支撑全球互联的复杂工程挑战。 第一部分：计算的基石与抽象层级 本部分将系统地回顾和深化对现代计算机体系结构的理解，但视角将超越指令集和CPU设计的基础层面，着重探讨如何通过巧妙的抽象来管理爆炸式增长的复杂度。 1. 晶体管之上的哲学：从冯·诺依曼到并行计算 我们首先审视经典计算模型的局限性，并引入现代高性能计算（HPC）对指令级并行性（ILP）、数据级并行性（DLP）和线程级并行性（TLP）的追求。重点分析多核处理器、异构计算（GPU/FPGA）的编程模型演变，例如CUDA和OpenCL如何重塑了算法的实现方式。探讨内存层级结构（缓存一致性协议、非易失性内存NVDIMM）对应用性能的隐性影响，以及如何编写“缓存友好的代码”。 2. 操作系统：资源的仲裁者与抽象的魔术 操作系统不再仅仅是进程调度和内存分配的工具。本章深入探讨现代微内核、宏内核的设计哲学对比，以及对虚拟化技术的全面解析——从硬件辅助虚拟化（VT-x/AMD-V）到容器化技术（如Docker和Kubernetes）的兴起。重点分析这些技术如何彻底改变了资源隔离、弹性伸缩和部署效率。同时，也将讨论操作系统在实时系统（RTOS）和嵌入式领域中的特定需求与优化策略。 3. 编译原理与运行时环境的深度融合 抛开传统的词法分析与语法分析，本部分关注现代编译器（如LLVM）如何通过中间表示（IR）实现跨架构的优化。重点探讨Just-In-Time (JIT) 编译器的性能调优机制，例如垃圾回收（GC）算法的演进（ZGC、Shenandoah），以及这些运行时决策如何直接影响分布式系统中的延迟和吞吐量。 第二部分：数据驱动的世界：存储、处理与建模 数字信息的价值体现在其处理和分析能力上。本部分聚焦于数据如何在巨大的规模下被持久化、检索和转化为洞察。 4. 数据持久化的多维演进：超越关系型范式 本书将详细剖析数据存储范式的多样性。关系型数据库（RDBMS）在事务性（ACID）保证下的高并发挑战及其扩展方案（如Sharding、NewSQL）。同时，深入探讨NoSQL家族的崛起：键值存储（Redis的持久化策略）、文档数据库（MongoDB的聚合管道）、列式存储（Cassandra的写优化）和图数据库（Neo4j的遍历算法）。核心在于理解每种模型背后的CAP理论权衡及其适用场景。 5. 大数据处理的架构演变：从批处理到流式计算 分析处理PB级数据所需的计算框架。从MapReduce的经典设计思想出发，解析Hadoop生态系统的局限性，并着重介绍内存计算框架（如Apache Spark）的优势，特别是其DAG执行引擎和弹性分布式数据集（RDD/DataFrame）。随后，转向实时数据流处理（Stream Processing）的挑战，对比Storm、Flink在状态管理、事件时间语义处理上的技术差异和工程实践。 6. 概率、统计与机器学习的核心算法 本章并非机器学习的应用教程，而是侧重于支撑智能系统的底层数学和统计模型。我们将深入探讨高斯过程、贝叶斯网络、强化学习（RL）中的马尔可夫决策过程（MDP）和Q-Learning的收敛性分析。重点在于理解模型泛化能力、过拟合的度量（交叉验证、正则化）以及模型可解释性（XAI）在实际部署中的重要性。 第三部分：互联世界的复杂性：架构、安全与弹性 在全球化的信息基础设施中，如何确保系统的高可用性、安全性和性能成为首要任务。 7. 分布式系统的挑战：共识、一致性与容错 分布式系统的核心在于解决“信任”问题。本章详述了关键的共识算法，如Paxos和Raft，重点分析它们在领导者选举、日志复制和故障恢复中的具体步骤与数学保证。探讨最终一致性（Eventual Consistency）的工程实现，如向量时钟（Vector Clocks）和冲突解决机制（CRDTs）。还将涉及分布式事务管理（如两阶段提交的局限性与Saga模式）。 8. 云原生与服务导向架构（SOA/MSA）的工程实践 探讨微服务架构（MSA）的兴起如何解决了单体应用的扩展瓶颈，但同时也引入了服务发现、熔断、链路追踪（Tracing）等新的运维复杂性。深入分析Kubernetes（K8s）作为现代基础设施控制平面的核心作用，包括其Pod生命周期管理、调度算法和网络模型（CNI）。讨论服务网格（Service Mesh，如Istio）在解耦应用逻辑与基础设施能力方面的关键作用。 9. 信息保障的纵深防御：加密协议与威胁模型 网络安全不再是附加项，而是内建于架构的设计之中。本部分重点讲解现代密码学的基石，包括对称加密（AES-GCM）和非对称加密（RSA、ECC）的实际应用场景。深入解析TLS/SSL握手过程，以及在零信任架构下，身份验证（OAuth 2.0、OIDC）和授权策略的实施。此外，还将分析针对供应链攻击、侧信道攻击的防御策略。 第四部分：前沿与未来展望：智能化基础设施 本部分着眼于正在重塑信息系统边界的颠覆性技术。 10. 硬件加速与量子计算的理论交汇 探讨专用集成电路（ASIC）和可编程逻辑门阵列（FPGA）如何针对特定工作负载（如AI推理、密码学运算）提供超越通用CPU的能效比。最后，以一个技术前瞻收尾：简要介绍量子比特（Qubit）的基本概念，以及量子纠错码（QEC）和Shor/Grover算法对未来密码学安全构成的根本性挑战与应对方向。 11. 边缘计算与万物互联的拓扑重构 分析5G/6G技术对计算范式的影响，如何从集中式云向分布式边缘迁移处理能力。讨论边缘智能（Edge AI）中的模型压缩、联邦学习（Federated Learning）的隐私保护机制，以及物联网（IoT）设备安全启动与固件空中下载（OTA）更新的复杂性。 目标读者 本书适合具有一定计算机科学基础（如了解操作系统原理或数据结构）的工程师、架构师、高级计算机专业学生以及致力于理解数字世界深层驱动力的技术决策者。它提供了一个从微观的硬件抽象到宏观的全球系统运作的完整视角。
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