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页数:240

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出版时间:2008-3

价格:28.00元

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isbn号码:9787900729422

丛书系列:

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• Office2007
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编程语言与系统架构深度解析 本书聚焦于现代软件开发的核心基石——编程语言的底层机制与复杂系统的架构设计。它旨在为具有一定编程基础的读者提供一次深入的、超越表面语法的学习旅程，理解驱动高性能、高可靠性应用背后的原理。 --- 第一部分：现代编程语言的幕后探秘 本部分将抛开特定应用场景的限制，深入剖析主流编程语言（如 C++、Rust、Go 及其在特定领域的应用）的设计哲学、内存管理模型及其对程序性能的根本影响。 第一章：编译与解释的精妙平衡 本章详细探讨了从源代码到可执行程序的完整生命周期。我们将超越简单的“编译”和“解释”二元划分，分析现代语言如何采用混合模式（如 JIT 编译）来优化执行效率。 词法分析、语法分析与抽象语法树 (AST)： 深入解析编译器前端如何将人类可读的代码结构化为机器可理解的树状结构。我们将使用一个简化的例子，手写一个小型表达式解析器，以直观理解 LALR(1) 或 LL(k) 等文法分析技术。 语义分析与类型系统： 探讨静态类型与动态类型的权衡。重点分析类型推断（如 Haskell 或 Rust 中的 Hindley-Milner 算法的简化应用）如何提升开发效率，同时保证运行时安全。 代码生成与优化： 讲解后端如何将 AST 转化为中间表示 (IR)，例如 LLVM IR。深入研究寄存器分配、死代码消除、循环展开和内联等经典优化技术，理解它们如何直接影响最终的机器码效率。 第二章：内存管理的艺术与挑战 内存是系统性能的瓶颈所在。本章将对不同语言采用的内存管理策略进行横向对比和纵向挖掘。 手动管理（C/C++）： 详细剖析堆 (Heap) 与栈 (Stack) 的区别、内存布局、碎片化问题及其规避策略。我们将分析 `malloc`/`free` 的内部实现机制，以及 B-Tree 或段映射等数据结构在内存分配器中的作用。 垃圾回收 (GC) 机制： 深入讲解主流 GC 算法的原理，包括引用计数、标记-清除 (Mark-and-Sweep)、分代回收 (Generational Collection) 以及增量式和并发式 GC 的复杂性。特别关注 Go 语言的“三色标记法”及其在低延迟应用中的表现。 所有权与借用检查器 (Rust)： 详细解析 Rust 如何通过编译时强制规则（所有权、借用、生命周期）实现内存安全，而无需运行时 GC 开销。我们将分析生命周期注解的语法糖背后，编译器如何构建依赖图来保证指针的有效性。 第三章：并发、并行与异步编程范式 现代应用必须充分利用多核处理器的能力。本章聚焦于如何安全、高效地管理并发执行流。 线程模型与同步原语： 探讨操作系统线程与用户态线程的区别。详细解析互斥锁 (Mutex)、信号量 (Semaphore)、读写锁 (RWLock) 的工作原理及其可能导致的死锁、活锁和饥饿问题。 无锁编程与原子操作： 介绍 Compare-and-Swap (CAS) 等原子指令如何用于构建高效的无锁数据结构。我们将分析 ABA 问题及其在实现并发队列或栈时的解决方案。 异步编程的演进： 对比回调地狱、Future/Promise 模型，以及基于协程 (Coroutine) 的解决方案（如 Python 的 `async/await` 或 Go 的 Goroutine）。重点分析状态机在实现零拷贝异步 I/O 中的关键作用。 --- 第二部分：大规模系统的架构设计与实践 本部分将视线从单个程序扩展到互联的、分布式的服务集群。我们将探讨构建可靠、可扩展和可维护的分布式系统的核心原则和技术栈。 第四章：服务间通信与数据一致性 分布式系统的核心挑战之一是跨网络边界协调状态。 RPC 与消息队列： 深入对比传统远程过程调用 (RPC) 框架（如 gRPC/Protocol Buffers）与异步消息队列（如 Kafka/RabbitMQ）的设计哲学。分析序列化/反序列化的性能开销和数据契约的管理。 CAP 定理与一致性模型： 细致剖析一致性、可用性和分区容错性之间的权衡。讲解 Quorum 机制、向量时钟 (Vector Clocks) 在保证最终一致性中的应用。 分布式事务处理： 探讨如何处理跨多个服务的原子性操作。重点分析两阶段提交 (2PC) 的局限性，以及 Saga 模式和补偿事务在微服务架构中的实践。 第五章：数据存储的层次化与选型策略 本章旨在帮助读者理解不同类型数据库的适用场景，以及如何设计高效的数据访问层。 关系型数据库的性能调优： 不仅是 SQL 语法，更关注 B+ 树索引的内部结构、事务隔离级别（如 MVCC 的实现），以及查询优化器的工作流程。 NoSQL 数据库的崛起： 深入研究键值存储 (Redis)、文档数据库 (MongoDB) 和列式存储 (Cassandra) 的数据模型和分区策略。分析它们如何通过牺牲某些 ACID 特性来换取水平扩展能力。 数据分片与复制： 讨论一致性哈希 (Consistent Hashing) 如何解决动态增减节点时的数据迁移问题，以及主从复制与多主复制在不同容灾需求下的优缺点。 第六章：弹性、可观测性与运维自动化 一个健壮的系统必须具备自我修复和透明化运行的能力。 高可用性与故障转移： 研究负载均衡算法（如最小连接数、会话粘性）的实现，以及服务发现机制（如 Consul/Etcd）如何提供实时的服务拓扑信息。 系统的可观测性三要素： 详细阐述日志 (Logging)、指标 (Metrics) 和追踪 (Tracing) 如何协同工作，以诊断分布式系统中的延迟和错误。重点分析 OpenTelemetry 或 Zipkin 等分布式追踪系统的 Span 和 Trace 结构。 基础设施即代码 (IaC) 与部署： 讨论配置管理工具（如 Ansible/Puppet）与容器编排平台（Kubernetes）在实现不可变基础设施和自动化部署流水线中的核心作用。分析 K8s 的调度器如何平衡资源需求和节点状态。 --- 本书面向读者： 具有至少两年软件开发经验的工程师、系统架构师、对编程语言底层原理和分布式系统设计有强烈求知欲的技术人员。它要求读者具备扎实的计算机科学基础知识，并期望读者能将书中所学原理应用于解决下一代复杂软件系统的挑战。

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