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☆☆☆☆☆

出版者:Wiley-ISTE

作者:Sid Touati

出品人:

页数:384

译者:

出版时间:2014-6-23

价格:USD 149.00

装帧:Hardcover

isbn号码:9781848215382

丛书系列:

图书标签:

编译原理
后端优化
计算机
m
gcc
backend
GCC
Compiler
后端优化
性能优化
系统设计
高并发
数据库
缓存
消息队列
微服务
架构设计
代码优化

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具体描述

This book is a summary of more than a decade of research in the area of backend optimization. It contains the latest fundamental research results in this field. While existing books are often more oriented toward Masters students, this book is aimed more towards professors and researchers as it contains more advanced subjects.

It is unique in the sense that it contains information that has not previously been covered by other books in the field, with chapters on phase ordering in optimizing compilation; register saturation in instruction level parallelism; code size reduction for software pipelining; memory hierarchy effects and instruction level parallelism.

Other chapters provide the latest research results in well-known topics such as register need, and software pipelining and periodic register allocation.

深入解析现代软件架构与性能调优的基石：系统构建的艺术与实践图书简介本书旨在为渴望构建健壮、高效、可扩展的现代软件系统的工程师和架构师提供一份详尽的指南。我们聚焦于超越基础编程范畴，深入探究软件系统的核心结构、性能瓶颈的识别与消除，以及在真实世界生产环境中保持系统稳定性的关键技术。第一部分：现代软件系统的基石——设计原则与架构选择本书的开篇将系统性地梳理当前主流的软件架构范式，并探讨在不同业务场景下做出明智技术选定的决策流程。我们不会停留在理论的层面，而是深入分析每种架构模式的内部工作原理、权衡取舍（Trade-offs）以及实际应用中的陷阱。 1.1 架构模式的深度剖析：我们将详尽对比微服务（Microservices）、事件驱动架构（Event-Driven Architecture, EDA）、以及模块化单体（Modular Monolith）的优劣。重点关注服务边界的合理划分，如何平衡去中心化带来的复杂性与独立部署的灵活性。书中将包含大量关于如何设计清晰的领域模型（Domain Models）和如何管理跨服务的事务一致性（Distributed Transactions）的案例分析。 1.2 API设计与契约管理：成功的系统依赖于清晰稳定的接口。本章将深入探讨RESTful API的设计最佳实践，包括版本控制策略、幂等性保证、以及如何有效地使用HTTP状态码。同时，我们会引入GraphQL和gRPC等替代方案，分析它们在特定数据获取需求和跨语言通信中的优势。重点讨论API网关（API Gateway）的角色及其在高吞吐量环境中的性能考量。 1.3 基础设施即代码（IaC）与自动化：现代部署的基石是可重复性。我们将详细介绍使用Terraform和Ansible等工具管理基础设施的实践。这不仅包括资源配置，更侧重于如何构建健壮的部署流水线（CI/CD Pipelines），确保从代码提交到生产环境部署的整个过程都是自动化且可回滚的。我们将探讨蓝绿部署（Blue/Green Deployment）和金丝雀发布（Canary Releases）的实现细节。第二部分：性能调优的核心——数据持久化与高效检索系统的瓶颈往往集中在数据层。本部分将系统性地拆解数据存储的各个环节，从底层硬件I/O到上层查询优化，提供一套全面的性能提升方法论。 2.1 关系型数据库的深度探究与优化：关系型数据库仍然是许多关键业务的核心。我们将超越基础的SQL语句编写，深入到查询执行计划（Execution Plans）的解读，理解索引结构（如B-Tree、哈希索引）如何影响查询性能。内容涵盖死锁（Deadlocks）的诊断、连接池（Connection Pooling）的精细化配置、以及读写分离（Read/Write Splitting）的实施策略。特别地，我们探讨了如何通过范式化（Normalization）和反范式化（Denormalization）的选择来平衡数据完整性与读取速度。 2.2 NoSQL数据库的适用场景与实践：面对非结构化数据和超大规模数据访问需求，NoSQL数据库是关键。我们将对比文档型（如MongoDB）、键值型（如Redis）、列族型（如Cassandra）和图数据库的特性。重点分析数据模型设计在NoSQL环境中的重要性，并提供具体的性能调优技巧，例如如何选择合适的分片键（Sharding Key）来避免热点（Hot Spots）。 2.3 缓存策略的层次化设计：缓存是性能优化的第一道防线。本书将详细介绍多级缓存架构：从CPU L1/L2缓存到应用层内存缓存（如Guava Cache），再到分布式缓存集群（如Redis Cluster）。我们将深入探讨缓存失效策略（Cache Invalidation Strategies），如写入穿透（Write-Through）、延迟双删等，并量化缓存命中率（Hit Rate）对整体延迟的影响。第三部分：应对高并发——异步处理与消息系统的艺术在高并发场景下，同步阻塞是效率的敌人。本部分专注于如何解耦系统组件，利用异步机制提升系统的吞吐量和响应速度。 3.1 消息队列（MQ）的选型与实践：我们将对Kafka、RabbitMQ等主流消息中间件进行深入对比，分析它们的持久性、排序保证和吞吐量特性。重点讲解如何设计健壮的消息生产者和消费者，包括消息的顺序保证（Ordering Guarantees）、失败重试机制（Retry Mechanisms）以及“死信队列”（Dead Letter Queues, DLQ）的使用，确保数据不丢失。 3.2 并发编程与线程池管理：在单机内部署层面，如何高效地利用多核CPU是关键。本书将详细阐述Java（或其他主流语言）并发工具包的底层原理，如`AbstractQueuedSynchronizer` (AQS)。我们会提供构建安全且高效的自定义线程池的实践指南，分析线程池参数（如核心线程数、队列容量）对延迟和吞吐量的决定性影响。 3.3 工作流与任务调度：对于耗时长或需要依赖外部系统的任务，我们需要可靠的调度系统。我们将探讨分布式任务调度框架（如Quartz集群或专用的Workflow Engine）的部署和运维，特别是如何处理任务的幂等性、故障转移和时间窗口的精确控制。第四部分：系统韧性——监控、可观测性与故障排查一个“好”的系统不仅要快，更要能在出现问题时快速恢复。本部分是关于构建可观测（Observability）系统的实践手册。 4.1 三大支柱：日志、指标与追踪：我们将系统地介绍如何构建一个完整的可观测性栈。日志的结构化（Structured Logging）和高效采集（如使用ELK/Loki栈），指标的黄金信号（Latency, Traffic, Errors, Saturation）的采集与可视化（Prometheus/Grafana）。最关键的是分布式追踪（Distributed Tracing，如Jaeger/Zipkin），它如何帮助我们穿透微服务调用链，定位延迟的真正来源。 4.2 负载均衡与流量控制的精妙：从L4到L7的负载均衡策略（轮询、最少连接、一致性哈希）的选择至关重要。本章将详细分析现代反向代理（如Nginx/Envoy）的配置技巧，以及服务网格（Service Mesh）在流量管理、熔断（Circuit Breaking）和限流（Rate Limiting）方面的能力。我们将探讨如何配置合理的熔断阈值，以防止故障扩散。 4.3 压力测试与容量规划：预防性测试是发现系统弱点的最佳方式。我们将指导读者如何设计接近真实生产环境的压力测试场景（如使用JMeter/Gatling），如何识别系统在极限负载下的饱和点，并基于测试结果进行准确的资源容量规划，确保系统在峰值流量下的表现符合SLA（服务等级协议）的要求。本书内容严谨，立足于生产环境的真实挑战，力求为读者提供可立即应用于实际工程问题的深度技术洞察。

作者简介

目录信息

Introduction xiii
Part 1 Prolog: Optimizing Compilation 1
Chapter 1 On the Decidability of Phase Ordering in Optimizing Compilation 3
Part 2 Instruction Scheduling 23
Chapter 2 Instruction Scheduling Problems and Overview 25
Chapter 3 Applications of Machine Scheduling to Instruction Scheduling 39
Chapter 4 Instruction Scheduling Before Register Allocation 51
Chapter 5 Instruction Scheduling After Register Allocation 77
Chapter 6 Dealing in Practice with Memory Hierarchy Effects and Instruction Level Parallelism 91
Part 3 Register Optimization 119
Chapter 7 The Register Need of a Fixed Instruction Schedule 121
Chapter 8 The Register Saturation 141
Chapter 9 Spill Code Reduction 159
Chapter 10 Exploiting the Register Access Delays Before Instruction Scheduling 177
Chapter 11 Loop Unrolling Degree Minimization for Periodic Register Allocation 191
Part 4 Epilog: Performance, Open Problems 231
Chapter 12 Statistical Performance Analysis: The Speedup-Test Protocol 233
Conclusion 257
Appendix 1 Presentation of the Benchmarks Used in Our Experiments 263
Appendix 2 Register Saturation Computation on Stand-Alone DDG 271
Appendix 3 Efficiency of SIRA on the Benchmarks 279
Appendix 4 Efficiency of Non-Positive Circuit Elimination in the SIRA Framework 293
Appendix 5 Loop Unroll Degree Minimization: Experimental Results 303
Appendix 6 Experimental Efficiency of Software Data Preloading and Prefetching for Embedded VLIW 313
Appendix 7 Appendix of the Speedup-Test Protocol 319
Bibliography 327
Lists of Figures, Tables and Algorithms 345
Index 353
· · · · · · (收起)

读后感

评分☆☆☆☆☆

这本书是作者十几年论文的一个总结。在此之上，作者把同时期的其它重要论文都拉出来一一做了比较。这些论文的核心是两个问题：instruction scheduling和register optimization。这两个问题的解决方案是所有后端优化的目的。在大部分的约束条件下，这两个问题都是NP-Complete的...

评分☆☆☆☆☆

用户评价

评分☆☆☆☆☆

《Advanced Backend Optimization》这本书，光是名字就足以让我想象到其中蕴含的智慧和技巧。作为一名在后端领域深耕多年的工程师，我早已过了学习基础概念的阶段，我需要的是能够解决实际难题、提升系统性能至关重要的“绝活”。我特别关注书中对于数据存储和检索效率的深入剖析。例如，在处理海量非结构化数据时，是否会介绍倒排索引、全文检索等高级搜索技术的优化方法？对于关系型数据库，除了常规的索引和查询优化，书中是否会探讨表分区、分片策略，以及如何设计高效的ORM框架以减少数据库交互的开销？我希望书中能够提供关于如何构建高效的内存数据库或内存缓存系统，以及如何在保证数据一致性的前提下，最大化其读写性能的指导。此外，对于代码层面的优化，我期望看到关于如何利用编译器优化、SIMD 指令、甚至底层汇编语言来突破性能瓶颈的讨论。这本书能否让我具备“点石成金”的能力，将看似普通的后端代码转化为高性能的艺术品，这正是我衡量其价值的标准。

评分☆☆☆☆☆

《Advanced Backend Optimization》这本书，无疑是我近期最期待的技术读物之一。我一直在寻找一本能够深入解析现代后端系统中那些隐藏的性能“暗礁”，并提供系统性解决方案的书籍。我非常好奇书中是否会详细讲解如何优化内存分配和管理，例如通过内存池、对象池等技术来减少频繁的内存申请和释放带来的开销，以及如何有效地进行内存对齐以提高 CPU 访问效率。对于 I/O 操作，我希望书中能提供关于异步 I/O 模型（如 io_uring）的深入分析，以及如何在实际场景中利用这些底层技术来大幅提升吞吐量和降低延迟。此外，对于并发编程，我期待书中能够提供关于无锁数据结构、原子操作等高级技术在实际应用中的权衡和优化策略，以及如何设计更具弹性的并发模型来应对复杂的业务场景。我更希望书中能够提供一些关于性能分析工具（如 perf、strace）的高级使用技巧，并指导我如何利用这些工具来精准地定位和解决那些难以捉摸的性能瓶颈。这本书能否帮助我建立起一套完整的性能优化思维体系，从而在任何后端项目中都能游刃有余地应对性能挑战，这正是我对它最大的期盼。

评分☆☆☆☆☆

这本书《Advanced Backend Optimization》的出现，如同在我迷茫的后端优化道路上点亮了一盏明灯。我一直对那些能够显著提升系统吞吐量和降低延迟的技术充满好奇。书中是否会深入探讨并发模型中的锁机制，例如自旋锁、互斥锁、读写锁的适用场景及性能差异，以及如何避免因过度加锁而产生的性能瓶颈？我更关注书中对于异步处理和事件驱动架构的精妙运用。例如，如何利用消息队列实现削峰填谷，如何设计高并发下的消息消费模型，以及如何通过协程或 Actor 模型来简化并发编程的复杂性？对于数据库的性能，除了索引和查询优化，书中是否会涉及连接池的深度调优，以及如何利用数据库自身的缓存机制来提升读写效率？我希望这本书能够引导我深入理解后端系统的“脉搏”，让我能够通过精妙的设计和细致的调优，将每一个请求都处理得如丝般顺滑。它能否让我从“写出能跑的代码”提升到“写出极致高效的代码”，这正是我检验这本书价值的关键所在。

评分☆☆☆☆☆

《Advanced Backend Optimization》这本书，光听名字就让我心潮澎湃。我一直在寻找一本能够真正提升我后端架构设计和优化能力的“硬核”读物。对于现代分布式系统中常见的服务间通信瓶颈，例如 RPC 框架的序列化/反序列化效率、网络传输协议的选择（gRPC vs. REST vs. MQTT等）以及超时重试策略的设计，我非常期待书中能有深入的分析和指导。此外，在高并发场景下，如何进行有效的负载均衡，如何实现平滑的滚动升级，以及如何设计具备自动伸缩能力的微服务集群，这些都是我迫切需要解决的问题。我希望这本书不仅仅停留在理论层面，而是能提供大量的实际案例、代码示例和配置参数的调优建议。例如，对于数据库的性能优化，它是否会深入探讨索引的深度设计，查询语句的优化技巧，以及如何利用分库分表、读写分离等策略来应对海量数据的挑战？对于缓存的运用，我希望看到更高级的讨论，比如分布式缓存的一致性问题，多级缓存策略的设计，以及如何根据业务场景选择合适的缓存淘汰算法。这本书能否帮助我构建出能够轻松应对突发流量、低延迟响应、高可用稳定运行的后端系统，这正是我衡量其价值的标准。

评分☆☆☆☆☆

《Advanced Backend Optimization》这本书，光是书名就让我感到一股扑面而来的技术气息。作为一名长期在后端技术前沿探索的开发者，我一直渴望能够找到一本能够带领我深入理解系统底层运行机制，并提供切实可行优化方案的书籍。我特别关注书中对于网络通信协议（如 TCP、UDP、HTTP/2、HTTP/3）的深入解析，以及如何根据不同的业务场景选择最合适的协议并进行相应的调优。例如，在需要低延迟的实时通信场景下，是否会详细讲解 UDP 的优势和优化方法，以及如何处理其不可靠性？对于 Web 服务的性能，我希望书中能够提供关于 HTTP 请求处理流水线的深度分析，包括请求解析、路由、中间件执行等环节的优化技巧，以及如何有效地管理和复用连接。此外，我非常期待书中对内存管理和缓存策略的精细化探讨，例如如何利用 CPU 缓存、内存预读等技术来减少内存访问延迟，以及如何设计多层次的缓存系统来应对不同粒度的数据访问需求。这本书能否帮助我构建出既能满足高并发需求，又能提供极致低延迟响应的后端服务，这正是我对它最大的期待。

评分☆☆☆☆☆

《Advanced Backend Optimization》这个书名，对我来说简直是一剂强心针。作为一名经常与复杂系统打交道的后端工程师，我深知性能的优化并非易事，它往往需要对底层原理有着深刻的理解。我尤其希望书中能详细讲解各种数据结构和算法在后端场景下的性能影响，以及如何根据具体业务需求选择最优的数据结构和算法来提升效率。例如，在处理海量日志数据时，是否会介绍基于 B-tree 或 LSM-tree 的数据库索引优化策略，或者在需要频繁查找时，如何有效利用哈希表或 Trie 树？对于字符串处理、序列化/反序列化等常见操作，书中是否会提供一些鲜为人知的高效技巧？我期望书中不仅能教我“为什么”，更能教我“怎么做”。比如，对于网络通信，是否会深入剖析 TCP/IP 协议栈的各个环节，并提供针对性的优化建议？对于内存的使用，除了垃圾回收，是否会探讨内存池、缓冲区管理等更细致的优化方向？这本书能否帮助我摆脱“性能黑盒”的困境，让我能够像解剖一样清晰地理解系统的性能是如何产生的，又是如何被影响的，这正是我的不懈追求。

评分☆☆☆☆☆

对于《Advanced Backend Optimization》这本书，我有着非常明确的期待：它需要提供超越常规的书本知识，能够触及到我在实际工作中经常遇到的那些“疑难杂症”。我希望书中能够详细探讨分布式一致性算法（如 Paxos、Raft）在实际应用中的性能权衡，以及如何选择和优化它们以满足不同场景下的性能需求。例如，在强一致性和可用性之间做出取舍时，应该如何权衡？对于微服务架构下的服务发现和注册机制，书中是否会解析其潜在的性能瓶颈，并提供优化方案？我尤其关注书中对“最后一公里”的优化，即从应用程序到操作系统的系统调用、内存映射、进程间通信等环节的性能影响。我希望能够从中学习到如何通过精细化的系统配置和代码优化，最大化这些底层操作的效率。此外，对于高可用性设计，书中是否会涉及主动/被动故障转移、蓝绿部署、金丝雀发布等高级策略，以及如何在其执行过程中将对性能的影响降到最低？这本书能否让我从一个“问题解决者”成长为一个“性能架构师”，这正是我衡量其价值的标准。

评分☆☆☆☆☆

最近，我偶然翻阅到一本叫做《Advanced Backend Optimization》的书，书名听起来就充满了技术深度，让人跃跃欲试。作为一名一直致力于提升系统性能的开发者，我深知后端优化是一个永无止境的课题，其复杂性和重要性不言而喻。我特别关注书中是否会对内存管理和垃圾回收机制进行深入的剖析，因为这往往是性能的隐形杀手。例如，它是否会探讨如何通过更有效的内存分配策略来减少堆碎片，或者如何调优 JVM/CLR 的 GC 参数，以在吞吐量和延迟之间找到最佳平衡点？此外，对于 I/O 操作的优化，这本书是否会提供关于非阻塞 I/O、异步 I/O 的高级应用技巧，甚至是如何利用操作系统层面的特性来提升文件读写和网络通信的效率？我更希望能看到书中对并发和并行编程模型的深入讲解，比如如何有效地使用线程池，如何避免死锁和活锁，以及在多核处理器环境下如何充分利用并行计算的能力。对于消息队列的选型和优化，这本书是否会有独到的见解，例如如何在保证消息不丢失的前提下，最大化消息的处理吞吐量，或者如何设计幂等性消费来应对重复消息？我希望这本书能够带领我进入一个更高维度的思考空间，让我能够更系统、更全面地理解后端性能优化的各个层面，并能将其中的精髓融会贯通，应用到我日常的开发工作中，真正打造出令人惊叹的高性能后端服务。

评分☆☆☆☆☆

这本《Advanced Backend Optimization》的书名一出，就仿佛在我心中点燃了一团火。作为一名在后端开发领域摸爬滚打了数年的老兵，我早已厌倦了那些泛泛而谈、了无新意的“最佳实践”或“入门指南”。我追求的是那种能够触及系统核心、洞悉性能瓶颈、并能提供切实可行解决方案的深度内容。当看到“Advanced”和“Optimization”这两个词汇并列时，我的期待值瞬间拉满。我设想这本书不仅仅是罗列一堆通用的优化技巧，而是会深入剖析现代后端架构中那些错综复杂的性能挑战。比如，它是否会涵盖微服务通信的延迟优化，缓存策略的精细化设计，数据库连接池的动态调整，甚至是异步处理模型在面对高并发场景时的细微之处？我尤其好奇书中对于分布式系统下性能调优的探讨，例如如何权衡 CAP 定理带来的 trade-offs，如何设计高效的分布式锁，以及如何监控和诊断分布式环境下可能出现的各种性能问题。再者，关于异步编程模型的深入解析，是否会涉及到协程、Actor 模型等，以及它们在不同场景下的适用性与性能表现？我希望能从中找到关于如何构建具有弹性、高可用、同时又极致高效的后端服务的真知灼见。这本书能否帮助我拨开迷雾，理解那些隐藏在代码之下的性能玄机，并赋予我解决实际问题的强大武器，这正是我最期待的。我希望它能引领我从“知道”到“做到”，从“理解”到“精通”，真正成为一名能够驾驭复杂后端系统的技术专家。

评分☆☆☆☆☆

我对于《Advanced Backend Optimization》这本书的期待，主要集中在它能够提供的“下一代”优化思维。在如今瞬息万变的互联网技术浪潮中，仅仅掌握一些基础的优化方法是远远不够的。我希望这本书能够深入探讨一些更前沿、更具挑战性的后端优化领域。例如，在容器化和微服务盛行的今天，它是否会详细讲解如何优化容器镜像的大小和启动速度，如何在高密度部署环境下平衡资源利用率和性能？对于Serverless架构，书中是否会解析其在性能调优方面的独特之处，例如冷启动问题、函数间通信延迟以及如何设计高效的无状态函数？此外，我非常关注书中对性能监控和可观测性（Observability）的探讨。我希望它能提供关于如何构建完善的日志、指标和追踪系统，以及如何利用这些数据来快速定位和解决性能瓶颈的详细方法。例如，如何使用 APM 工具进行端到端的请求链路分析，如何通过 Prometheus 和 Grafana 来可视化关键性能指标，以及如何设置有效的告警规则来主动发现潜在问题。这本书能否帮助我构建一个真正具备自我修复和持续优化的后端系统，这正是我的终极目标。

评分☆☆☆☆☆