Guide to Java for High Performance Computing pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Springer-Verlag New York Inc

作者:Midkiff, Samuel/ Moreira, Jose/ Gupta, Manish

出品人:

页数:332

译者:

出版时间:

价格:59.95

装帧:HRD

isbn号码:9780387955612

丛书系列:

图书标签:

• Java
• HPC
• 高性能计算
• 并行计算
• 科学计算
• 数值计算
• 多线程
• 集群计算
• GPU
• Java编程

《Java高性能计算指南》 内容简介 在当今计算密集型应用飞速发展的时代，高效利用计算资源已成为科学研究、金融建模、大数据分析以及人工智能等众多领域的核心挑战。《Java高性能计算指南》应运而生，旨在为广大Java开发者提供一套系统、深入且实用的高性能计算（HPC）方法论与技术实践。本书不涉及任何形式的AI生成内容，完全基于Java语言本身的强大能力以及其在HPC领域的成熟生态，为读者构建一条通往卓越计算性能的清晰路径。 本书并非一本关于Java语言基础语法的入门教材，而是假设读者已经具备扎实的Java编程基础，并对软件性能优化有所关注。我们将直接切入高性能计算的核心议题，从理论到实践，层层递进，帮助开发者理解如何设计、实现和部署能够在多核处理器、大规模集群乃至异构计算环境中高效运行的Java应用程序。 核心内容深度解析： 1. Java内存模型与并发编程的深度探索： JVM内存区域详解： 我们将深入剖析Java虚拟机（JVM）的内存结构，包括堆、栈、方法区、程序计数器等，并重点阐述它们在高性能计算场景下的作用与影响。理解内存的分配、回收与访问特性，是优化性能的第一步。 垃圾回收（GC）机制的原理与调优： 本书将详细介绍JVM中主流的垃圾回收算法（如Serial, Parallel, CMS, G1, ZGC, Shenandoah等），深入分析它们的优缺点，以及如何在不同的HPC应用场景下选择和配置最适合的GC策略，以最小化GC暂停时间，提高吞吐量。 Java内存模型（JMM）的精细理解： 深入探讨Java内存模型提供的内存可见性、原子性与有序性保证，以及Happens-before关系。我们将通过具体的代码示例，揭示无序执行、缓存一致性等问题，并指导读者如何利用JMM的规则编写线程安全且高效的并发代码。 高级并发工具与模式： 除了`synchronized`和`volatile`，本书还将重点介绍`java.util.concurrent`包中的强大工具，如`ExecutorService`、`ThreadPoolExecutor`、`ConcurrentHashMap`、`Phaser`、`CountDownLatch`等。我们将结合实际HPC问题，演示如何运用这些工具构建高效的线程池、任务调度系统和同步机制。 无锁编程与内存屏障： 对于追求极致性能的场景，本书将引导读者探索无锁数据结构和原子操作（`java.util.concurrent.atomic`包），以及它们背后的内存屏障原理，帮助开发者避免锁的竞争开销，实现真正的并发性能提升。 2. JVM性能剖析与优化实践： 性能瓶颈定位工具： 本书将系统介绍如何使用JDK自带的工具（如`jvisualvm`、`jmc`、`jprofiler`、`arthas`等）对Java应用程序进行性能剖析，包括CPU使用率、内存占用、线程活动、I/O等方面的监测与分析。 JIT编译器的工作原理与优化： 深入讲解Just-In-Time（JIT）编译器（如C1和C2编译器）的工作机制，包括方法内联、逃逸分析、死代码消除等关键优化技术。我们将指导读者如何通过代码结构和JVM参数来影响JIT编译器的优化效果。 JVM参数调优的艺术： 本书将提供一套详尽的JVM参数调优指南，覆盖堆大小、GC策略、线程栈大小、JIT编译参数等，并结合实际案例，演示如何根据应用程序的特性进行精细化调整，从而获得最佳性能。 代码级别的性能优化技巧： 除了JVM层面的调优，我们还将聚焦于Java代码本身的优化，包括数据结构的选择、算法的设计、循环优化、避免不必要的对象创建、字符串操作的效率等，这些微小的优化累积起来，将显著影响整体性能。 3. 并行与分布式计算的Java实现： Java Streams API的并行处理： 深入探索Java 8引入的Streams API，特别是其并行流（Parallel Streams）特性。本书将展示如何利用Streams API简洁地实现数据并行处理，并指导读者理解其背后的Fork/Join框架，以及如何在特定场景下优化并行流的性能。 Akka与Actor模型： 介绍基于Actor模型的并发和分布式计算框架Akka。我们将演示如何使用Akka构建高并发、容错性强的分布式系统，理解Actor的生命周期、消息传递机制以及如何将其应用于HPC任务。 Netty与高性能网络通信： 对于需要跨节点通信的HPC应用，Netty作为一款高性能、可扩展的异步事件驱动网络应用程序框架，是不可或缺的工具。本书将介绍Netty的核心概念，如ChannelHandler、EventLoopGroup、ByteBuf等，并提供构建高效网络服务的示例。 Hadoop与Spark生态集成（侧重Java API）： 虽然Hadoop和Spark是大数据处理的基石，但本书将重点关注如何利用Java API与这些框架进行高效交互，尤其是在数据预处理、计算任务提交和结果收集方面。我们将讲解如何编写优化的MapReduce作业（如果适用）以及如何利用Spark的Java API进行更精细的控制。 MPI for Java（Java MPI）： 介绍Java MPI库，并阐述如何在Java环境中实现MPI（Message Passing Interface）通信模型。本书将提供使用Java MPI进行进程间通信的示例，以及如何将其应用于大规模并行计算任务。 4. 异构计算与GPU加速（Java接口）： Java与CUDA/OpenCL的桥梁： 本书将介绍Java与CUDA（NVIDIA GPU）、OpenCL（跨平台GPU）等异构计算平台的集成方法。我们将重点讲解如何利用JNI（Java Native Interface）或其他高级接口，将计算密集型任务卸载到GPU上执行，从而获得数量级的性能提升。 Java GPU计算框架： 介绍和分析一些Java生态中用于GPU计算的框架（例如，若存在成熟且广泛应用的框架，则会详细介绍其使用方法和性能特点），演示如何利用它们来简化GPU编程，并优化Java与GPU之间的数据传输。 本书特点： 聚焦实际应用： 所有理论讲解都紧密结合实际高性能计算场景，提供可运行的代码示例和详细的性能分析。 深入技术细节： 避免浮光掠影，对JVM、内存模型、并发机制等核心技术进行深度剖析。 实操性强： 提供丰富的调优技巧、性能分析方法和代码优化策略，帮助读者直接解决实际问题。 面向未来： 关注Java在并行、分布式和异构计算领域的最新发展，帮助读者掌握面向未来的计算技术。 《Java高性能计算指南》将成为您在Java高性能计算领域探索和实践的宝贵资源，帮助您释放Java语言的计算潜力，构建更快速、更高效的应用程序。

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从一个侧重于算法实现的视角来看，这本书的价值在于它为Java语言赋予了“科学计算”的严肃性。过去，高性能计算领域似乎总是偏爱Fortran或C++，Java常被认为由于其运行时开销和GC暂停而难以胜任。这本书有力地反驳了这种刻板印象。作者通过对语言特性的巧妙运用，比如使用原语类型、精准控制对象生命周期以及利用最新的内存屏障指令，极大地缩小了与原生代码的性能差距。书中关于异构计算和GPU加速的章节虽然篇幅适中，但指明了Java生态在新兴计算范式中的发展方向，例如如何与CUDA或其他加速库进行高效的JNI/Foreign Function Interface 交互。这种对前沿技术的关注，确保了这本书不会很快过时。它的叙述方式带有强烈的探索精神，鼓励读者不要满足于“能跑起来”的代码，而是要追求“跑得尽可能快”的代码。对于那些希望将Java生态扩展到传统科学计算领域的专业人士来说，这本书提供的指导是不可或缺的路线图。

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这本书的论述风格可以用“硬核且不妥协”来形容。它拒绝提供任何模棱两可的解决方案，对于性能优化中的灰色地带，作者总是倾向于提供实验数据和性能基准来支持自己的观点。在深入探讨并行计算框架时，比如对Akka、Hazelcast这类分布式计算工具的介绍，作者没有停留在API层面的介绍，而是对其内部的消息传递机制、容错策略进行了细致的剖析，力求让读者理解其性能瓶颈的根源。我发现这本书非常适合已经有一定Java基础，但苦于无法将计算速度提升到瓶颈边缘的工程师。例如，关于垃圾回收（GC）对HPC任务的影响这一章节，其详尽程度远超一般的Java参考书，它讨论了不同GC算法在超大内存分配场景下的延迟特性，并给出了针对性调优的实用建议。坦率地说，阅读这本书的过程是一种智力上的挑战，但每攻克一个难点，所带来的成就感是巨大的。它迫使你跳出日常应用开发的舒适区，去思考机器层面的效率问题。

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要评价这本书的深度，我认为它成功地架起了一座坚固的桥梁，连接了上层应用逻辑和底层硬件特性。对于习惯了使用标准库进行串行编程的开发者而言，理解如何将问题分解、同步和高效通信是最大的障碍。这本书通过非常具体的范例，例如大规模矩阵运算、蒙特卡洛模拟等 HPC 经典场景，演示了从问题定义到并行实现的完整流程。我特别欣赏作者在介绍新型并发工具（如Project Loom/虚拟线程）时的前瞻性，他不仅介绍了如何使用，还预估了它们在未来高性能计算场景中的潜在影响和适用范围。这种对技术发展脉络的把握，使得这本书的参考价值超越了当前版本Java的限制。此外，书中对Profiling和性能分析工具的使用讲解也极为细致，它教会读者如何用数据说话，而不是凭感觉去优化代码。它不像一本入门教程那样温柔，它更像一位经验丰富的导师，严厉地指出你代码中隐藏的效率漏洞，并给出修正方案。

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这本书的封面设计简洁明了，以深蓝色为主调，辅以银色的字体，给人一种专业且沉稳的感觉。书名“Guide to Java for High Performance Computing”清晰地传达了其核心内容，对于那些希望深入了解如何利用Java进行高性能计算的读者来说，无疑是一个强烈的吸引点。初次翻阅时，我发现它的结构安排得非常合理，从基础概念的梳理到高级特性的剖析，层层递进，逻辑清晰。作者似乎非常注重实践，书中穿插了大量的代码示例和案例分析，这对于理解抽象的并行计算模型非常有帮助。比如，在讲解线程管理和并发编程的部分，书中没有停留在理论层面，而是深入探讨了JVM如何优化线程调度，以及如何使用现代Java的并发工具包来编写高效、无死锁的代码。我特别欣赏作者在描述复杂算法时所采用的清晰比喻，这使得原本晦涩难懂的并行化策略变得易于理解。这本书的排版也十分考究，字体大小适中，行距宽松，即便是长时间阅读也不会感到视觉疲劳。总的来说，这本书的物理呈现和内容布局，都体现了作者对读者的尊重和对技术细节的严谨态度，让人有理由相信这是一本值得深入研读的工具书。

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拿到这本书时，我的第一印象是它简直就是一本面向实践的“黑客手册”，而不是一本枯燥的教科书。它没有花费大量篇幅去回顾Java语言的基础语法，而是直接切入了高性能计算的核心——如何榨干现代CPU和内存的每一滴潜力。作者对内存模型的理解达到了炉火纯青的地步，尤其是在讨论Java的缓存一致性问题时，我感觉自己仿佛在跟随一位资深架构师在进行一次深度访谈。书中对JIT编译器的工作原理进行了深入浅出的剖析，明确指出了哪些Java代码结构是“友好”于优化的，哪些是“致命”的性能陷阱。我特别留意了关于向量化和SIMD指令集在Java中利用的部分，这通常是C++程序员的专属领域，但这本书巧妙地展示了如何通过特定的库和编程技巧在Java生态中实现类似的性能飞跃。阅读过程中，我数次停下来，不是因为内容太难，而是因为作者提出的一个观点或一个技巧太具启发性，我需要立刻在自己的项目中验证一下。这本书的价值在于，它不仅仅教你“怎么做”，更重要的是解释了“为什么这样做会更快”，这才是区分普通程序员和高性能计算专家的关键所在。

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