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《代码的未来》是Ruby之父松本行弘的又一力作。作者对云计算、大数据时代下的各种编程语言以及相关技术进行了剖析，并对编程语言的未来发展趋势做出预测，内容涉及Go、VoltDB、node.js、CoffeeScript、Dart、MongoDB、摩尔定律、编程语言、多核、NoSQL等当今备受关注的话题。

　　《代码的未来》面向各层次程序设计人员和编程爱好者，也可供相关技术人员参考。

松本行弘（Yukihiro Matsumoto）

Ruby语言发明者，亦是亚洲首屈一指的编程语言发明者。现兼任网络应用通信研究所（NaCl）研究员、乐天技术研究所研究员、Heroku首席架构师等。昵称“Matz”。讨厌东京，喜欢温泉。

译者简介：

周自恒

IT、编程爱好者，技术宅，初中时曾在NOI（国家信息学奥赛）天津赛区获一等奖，大学毕业后曾任IT咨询顾问，精通英语和日语，译著有《30天自制操作系统》、《大数据的冲击》、《Android应用开发入门》。

第一章 编程的时间和空间
1.1 　编程的本质　　3
编程的本质是思考　　4
创造世界的乐趣　　4
快速提高的性能改变了社会　　5
以不变应万变　　8
摩尔定律的局限　　9
社会变化与编程　　10
1.2 　未来预测　　13
科学的未来预测　　14
IT 未来预测　　14
极限未来预测　　16
从价格看未来　　16
从性能看未来　　17
从容量看未来　　18
从带宽看未来　　19
小结　　20
第二章　编程语言的过去、现在和未来
2.1 　编程语言的世界　　23
被历史埋没的先驱　　25
编程语言的历史　　26
编程语言的进化方向　　30
未来的编程语言　　32
20 年后的编程语言　　34
学生们的想象　　34
2.2 　DSL（特定领域语言）　　36
外部DSL　　37
内部DSL　　38
DSL 的优势　　39
DSL 的定义　　39
适合内部DSL 的语言　　40
外部DSL 实例　　42
DSL 设计的构成要素　　43
Sinatra　　46
小结　　47
2.3 　元编程　　48
Meta, Reflection　　48
类对象　　51
类的操作　　52
Lisp　　53
数据和程序　　54
Lisp 程序　　56
宏　　56
宏的功与过　　57
元编程的可能性与危险性　　59
小结　　60
2.4 　内存管理　　61
看似无限的内存　　61
GC 的三种基本方式　　62
术语定义　　62
标记清除方式　　63
复制收集方式　　64
引用计数方式　　65
引用计数方式的缺点　　65
进一步改良的应用方式　　66
分代回收　　66
对来自老生代的引用进行记录　　67
增量回收　　68
并行回收　　69
GC 大统一理论　　69
2.5 　异常处理　　71
“一定没问题的”　　71
用特殊返回值表示错误　　72
容易忽略错误处理　　72
Ruby 中的异常处理　　73
产生异常　　74
更高级的异常处理　　75
Ruby 中的后处理保证　　76
其他语言中的异常处理　　77
Java 的检查型异常　　77
Icon 的异常和真假值　　78
Eiffel 的Design by Contract　　80
异常与错误值　　80
小结　　81
2.6 　闭包　　82
函数对象　　82
高阶函数　　83
用函数参数提高通用性　　84
函数指针的局限　　85
作用域：变量可见范围　　87
生存周期：变量的存在范围　　88
闭包与面向对象　　89
Ruby 的函数对象　　89
Ruby 与JavaScript 的区别　　90
Lisp-1 与Lisp-2　　91
第三章　编程语言的新潮流
3.1 　语言的设计　　97
客户端与服务器端　　97
向服务器端华丽转身　　98
在服务器端获得成功的四大理由　　99
客户端的JavaScript　　100
性能显著提升　　101
服务器端的Ruby　　102
Ruby on Rails 带来的飞跃　　102
服务器端的Go　　103
静态与动态　　104
动态运行模式　　105
何谓类型　　105
静态类型的优点　　106
动态类型的优点　　106
有鸭子样的就是鸭子　　107
Structural Subtyping　　108
小结　　108
3.2 　Go　　109
New（新的）　　109
Experimental（实验性的）　　109
Concurrent（并发的）　　110
Garbage-collected（带垃圾回收的）　　110
Systems（系统）　　111
Go 的创造者们　　111
Hello World　　112
Go 的控制结构　　113
类型声明　　116
无继承式面向对象　　118
多值与多重赋值　　120
并发编程　　122
小结　　124
3.3 　Dart　　126
为什么要推出Dart ？　　126
Dart 的设计目标　　129
代码示例　　130
Dart 的特征　　132
基于类的对象系统　　132
非强制性静态类型　　133
Dart 的未来　　134
3.4 　CoffeeScript　　135
最普及的语言　　135
被误解最多的语言　　135
显著高速化的语言　　136
对JavaScript 的不满　　138
CoffeeScript　　138
安装方法　　139
声明和作用域　　139
分号和代码块　　141
省略记法　　142
字符串　　143
数组和循环　　143
类　　145
小结　　146
3.5 　Lua　　148
示例程序　　149
数据类型　　149
函数　　150
表　　150
元表　　151
方法调用的实现　　153
基于原型编程　　155
和Ruby 的比较（语言篇）　　157
嵌入式语言Lua　　157
和Ruby 的比较（实现篇）　　158
嵌入式Ruby　　159
第四章　云计算时代的编程
4.1 　可扩展性　　163
信息的尺度感　　163
大量数据的查找　　164
二分法查找　　165
散列表　　167
布隆过滤器　　169
一台计算机的极限　　170
DHT（分布式散列表）　　171
Roma　　172
MapReduce　　173
小结　　174
4.2 　C10K 问题　　175
何为C10K 问题　　175
C10K 问题所引发的“想当然”　　177
使用epoll 功能　　180
使用libev 框架　　181
使用EventMachine　　183
小结　　185
4.3 　HashFold　　186
HashFold 库的实现（Level 1）　　187
运用多核的必要性　　190
目前的Ruby 实现所存在的问题　　191
通过进程来实现HashFold（Level 2）　　191
抖动　　193
运用进程池的HashFold（Level 3）　　194
小结　　197
4.4 　进程间通信　　198
进程与线程　　198
同一台计算机上的进程间通信　　199
TCP　　IP 协议　　201
用C 语言进行套接字编程　　202
用Ruby 进行套接字编程　　204
Ruby 的套接字功能　　205
用Ruby 实现网络服务器　　208
小结　　209
4.5　Rack 与Unicorn　　210
Rack 中间件　　211
应用程序服务器的问题　　212
Unicorn 的架构　　215
Unicorn 的解决方案　　215
性能　　219
策略　　220
小结　　221
第五章　支撑大数据的数据存储技术
5.1 　键- 值存储　　225
Hash 类　　225
DBM 类　　226
数据库的ACID 特性　　226
CAP 原理　　227
CAP 解决方案——BASE　　228
不能舍弃可用性　　229
大规模环境下的键- 值存储　　230
访问键- 值存储　　230
键- 值存储的节点处理　　231
存储器　　232
写入和读取　　233
节点追加　　233
故障应对　　233
终止处理　　235
其他机制　　235
性能与应用实例　　236
小结　　236
5.2 　NoSQL　　237
RDB 的极限　　237
NoSQL 数据库的解决方案　　238
形形色色的NoSQL 数据库　　239
面向文档数据库　　240
MongoDB 的安装　　241
启动数据库服务器　　243
MongoDB 的数据库结构　　244
数据的插入和查询　　244
用JavaScript 进行查询　　245
高级查询　　246
数据的更新和删除　　249
乐观并发控制　　250
5.3 　用Ruby 来操作MongoDB　　251
使用Ruby 驱动　　251
对数据库进行操作　　253
数据的插入　　253
数据的查询　　253
高级查询　　254
find 方法的选项　　256
原子操作　　257
ActiveRecord　　259
OD Mapper　　260
5.4 　SQL 数据库的反击　　264
“云”的定义　　264
SQL 数据库的极限　　264
存储引擎Spider　　265
SQL 数据库之父的反驳　　265
SQL 数据库VoltDB　　268
VoltDB 的架构　　269
VoltDB 中的编程　　270
Hello VoltDB!　　271
性能测试　　273
小结　　275
5.5 　memcached 和它的伙伴们　　276
用于高速访问的缓存　　276
memcached　　277
示例程序　　278
对memcached 的不满　　279
memcached 替代服务器　　280
另一种键- 值存储Redis　　282
Redis 的数据类型　　284
Redis 的命令与示例　　285
小结　　289
第六章　多核时代的编程
6.1 　摩尔定律　　293
呈几何级数增长　　293
摩尔定律的内涵　　294
摩尔定律的结果　　295
摩尔定律所带来的可能性　　296
为了提高性能　　297
摩尔定律的极限　　302
超越极限　　303
不再有免费的午餐　　304
6.2 　UNIX 管道　　305
管道编程　　306
多核时代的管道　　308
xargs——另一种运用核心的方式　　309
注意瓶颈　　311
阿姆达尔定律　　311
多核编译　　312
ccache　　313
distcc　　313
编译性能测试　　314
小结　　315
6.3 　非阻塞I/O　　316
何为非阻塞I　　O　　316
使用read(2) 的方法　　317
边沿触发与电平触发　　319
使用read(2) + select 的方法　　319
使用read+O_NONBLOCK 标志　　321
Ruby 的非阻塞I　　O　　322
使用aio_read 的方法　　323
6.4 　node.js　　330
减负　　330
拖延　　331
委派　　332
非阻塞编程　　333
node.js 框架　　333
事件驱动编程　　334
事件循环的利弊　　335
node.js 编程　　335
node.js 网络编程　　337
node.js 回调风格　　339
node.js 的优越性　　340
EventMachine 与Rev　　341
6.5 　ZeroMQ　　342
多CPU 的必要性　　342
阿姆达尔定律　　343
多CPU 的运用方法　　343
进程间通信　　345
管道　　345
SysV IPC　　346
套接字　　347
UNIX 套接字　　349
ZeroMQ　　349
ZeroMQ 的连接模型　　350
ZeroMQ 的安装　　352
ZeroMQ 示例程序　　352
小结　　354
版权声明　　356
· · · · · · (收起)