计算机网络基础与实训 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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页数:308

译者:

出版时间:2010-6

价格:31.00元

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isbn号码:9787121109690

丛书系列:

图书标签:

• 计算机网络
• 网络基础
• 网络原理
• 网络实训
• 数据通信
• TCP/IP
• 网络协议
• 网络技术
• 计算机科学
• 信息技术

计算机网络基础与实训：探索数字世界的基石与实践 （注：本简介旨在描述一本与《计算机网络基础与实训》内容不重叠的图书，重点聚焦于其他相关但不同的技术领域。） --- 导言：超越连接，聚焦计算的深度与广度 本书并非聚焦于网络协议、拓扑结构或数据传输的原理，而是将视角转向支撑现代信息系统的另一根重要支柱——高性能计算与数据密集型应用架构。在这个由海量数据驱动的时代，理解如何高效地处理、存储和分析信息，是构建下一代智能系统的关键。 本书《高性能计算与数据密集型应用架构实践》深入探讨了从硬件加速到软件优化，再到分布式系统设计的一整套复杂体系。我们假定读者已经对基础的计算和网络概念有所了解，本书的目标是将读者的能力从“如何连接”提升到“如何高效地计算和管理数据”。 第一部分：现代计算架构的深度剖析 本部分致力于揭示当代计算平台背后的底层逻辑，侧重于超越传统CPU限制的加速技术和内存管理范式。 第一章：异构计算与加速器原理 本章深入讲解了通用处理器（CPU）的局限性，并详细介绍了并行计算的革命性工具——图形处理器（GPU）和现场可编程门阵列（FPGA）。 CUDA/OpenCL编程模型剖析： 详细阐述了数据并行、任务并行在GPU架构上的映射，包括线程束（Warp/Wavefront）、块（Block）和上下文（Context）的管理。重点分析了内存访问模式（全局内存、共享内存、常量内存）对性能的影响及优化策略。 FPGA的硬件描述与逻辑综合： 介绍VHDL/Verilog在加速器设计中的应用，重点关注如何通过流水线（Pipelining）和资源共享来定制计算逻辑，实现对特定算法（如加密、信号处理）的硬件级加速。 内存层次结构与缓存一致性： 区别于网络中的数据流，本章关注数据在单一节点内如何高效移动。深入探讨多级缓存的组织、缓存伪共享（False Sharing）问题及其在并发编程中的规避方法。 第二章：低延迟内存与持久性存储技术 现代应用往往受限于I/O瓶颈。本章关注下一代内存技术如何打破这一僵局。 非易失性内存（NVM）的架构与编程模型： 介绍3D XPoint（如Intel Optane）等技术的工作原理，以及它们对传统内存映射I/O（mmap）模型的挑战。探讨如何利用持久性操作（如PMEM的Flush/Store Fence指令）来实现数据在重启后的快速恢复。 内存池化与远程直接内存访问（RDMA）： 虽然不涉及网络协议栈的细节，但本章侧重于RDMA如何绕过操作系统内核，实现计算节点间的零拷贝数据传输。分析InfiniBand和RoCEv2的应用场景，重点在于应用层如何调度RDMA操作以最小化延迟。 第二部分：数据密集型应用的设计范式 本部分将理论应用于实践，探讨如何设计和构建能够处理TB级甚至PB级数据的应用系统。 第三章：大规模并行处理（MPP）系统设计 本书不再关注TCP/IP层的可靠性传输，而是关注应用层面的数据一致性和分区策略。 数据分区与负载均衡策略： 深入研究哈希分区、范围分区和列表分区的适用性。讨论一致性哈希在动态节点增减时的优势，以及如何设计高效的路由层来定位数据块。 分布式事务与数据一致性模型： 详细对比因果一致性、最终一致性（Eventual Consistency）和强一致性（如2PC/3PC）。重点分析Paxos和Raft算法在保证日志顺序和状态机同步中的工程实现细节，而非其网络通信的实现。 计算与存储分离架构（Shared-Nothing vs. Shared-Disk）： 分析Hadoop/Spark架构与传统数据库架构的差异，讨论数据湖（Data Lake）和数据仓库（Data Warehouse）在数据组织上的根本区别。 第四章：流式数据处理与事件驱动架构 实时性是现代数据系统的核心要求。本章侧重于处理连续流动的数据。 时间窗口与状态管理： 在流处理中，如何定义滚动窗口（Tumbling）、滑动窗口（Sliding）和会话窗口（Session Window）是关键。探讨状态后端（如RocksDB）如何支持大规模、容错的状态存储和快速恢复。 事件溯源（Event Sourcing）模式： 介绍事件溯源如何作为一种持久化机制，记录系统状态的所有变更历史。这与传统的CRUD（增删改查）操作形成了鲜明对比。 流处理引擎的执行模型： 分析Dataflow模型，以及它如何将复杂的有向无环图（DAG）优化为高效的执行计划，避免不必要的数据混洗（Shuffle）。 第三部分：系统可靠性与性能调优 构建稳定可靠的大规模系统，需要细致的工程考量。 第五章：容错机制与故障隔离 本章关注应用和数据层面的健壮性设计，超越网络层面的简单重传。 隔离与降级策略： 深入讲解断路器（Circuit Breaker）、舱壁（Bulkhead）模式在微服务和大规模应用中的应用，旨在防止局部故障扩散至整个系统。 备份与恢复策略的深度选择： 讨论冷备份、热备份、快照（Snapshotting）的效率权衡。重点分析增量备份与全量备份的存储成本和恢复时间目标（RTO）的匹配度。 基于角色的访问控制（RBAC）与数据安全隔离： 探讨在多租户计算环境中，如何通过内核级隔离或虚拟化技术，确保不同任务间的数据和资源不被非法访问或干扰。 第六章：性能分析与系统级度量 有效的性能优化依赖于精确的度量工具和方法论。 火焰图（Flame Graphs）与剖析技术： 学习使用`perf`、`oprofile`等工具，通过采样分析技术识别CPU热点和I/O等待时间，将性能瓶颈可视化。 延迟分布分析： 区别于平均值（Average），本章强调使用P95、P99等高百分位数指标来评估用户体验的尾部延迟。 资源瓶颈的系统性诊断： 训练读者识别是CPU限制、内存带宽限制、I/O延迟还是锁竞争导致的性能下降，并据此选择正确的优化方向（例如，从代码并行化转向硬件加速）。 --- 本书总结： 《高性能计算与数据密集型应用架构实践》旨在培养下一代数据工程师和系统架构师。它要求读者从连接的视角转向计算的深度，掌握驾驭复杂硬件资源、设计弹性和可扩展数据处理流水线的核心能力。通过本书的学习，读者将能够自信地构建和维护那些在数据洪流中保持高性能和高可靠性的关键基础设施。

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