垃圾迴收的算法與實現 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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[日] 中村成洋，[日] 相川光著丁靈譯 著

圖書標籤:

• 垃圾迴收
• 內存管理
• 算法
• 數據結構
• C++
• Java
• Python
• Go
• 虛擬機
• 性能優化

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齣版社： 人民郵電齣版社

ISBN：9787115427472

商品編碼：10578828353

齣版時間：2016-07-01

作  者:(日)中村成洋,(日)相川光 著；丁靈 譯 定  價:99 齣 版 社:人民郵電齣版社 齣版日期:2016年07月01日 頁  數:443 裝  幀:平裝 ISBN:9787115427472 ●序章
●GC的定義 1
●GC的好處 2
●GC的曆史 3
●為什麼我們現在要學GC 4
●讀者對象 6
●本書中的符號 7
●算法篇
●第1章 學習GC之前
●1.1 對象/頭/域 12
●1.2 指針 14
●1.3 mutator 15
●1.4 堆 15
●1.5 活動對象/非活動對象 16
●1.6 分配 16
●1.7 分塊 17
●1.8 根 17
●1.9 評價標準 19
●第2章 GC標記-清除算法
●2.1 什麼是GC標記-清除算法 22
●部分目錄

內容簡介

本書分為“算法篇”和“實現篇”兩大部分。算法篇介紹瞭標記-清除算法、引用計數法、復製算法、標記-壓縮算法、保守式GC、分代垃圾迴收、增量式垃圾迴收、RC Immix算法等幾種重要的算法；實現篇介紹瞭垃圾迴收在Python、DalvikVM、Rubinius、V8等幾種語言處理程序中的具體實現。 (日)中村成洋,(日)相川光 著；丁靈 譯 中村成洋，Network Applied Communication Laboratory Ltd. 研究員。
因為偶然的機會對GC産生濃厚興趣，其本人卻說不清楚為何喜歡GC，當被人追問原因時，總是迴答“是緣分”。現在是CRuby的commiter，每天緻力於GC的改善。
執筆本書“實現篇”。
相川光，遊戲開發者。
京都大學在學期間開始研究GC。熱愛GC但討厭打掃。除瞭GC之外還喜歡咖喱。
執筆本書“算法篇”。

《數據流處理與實時分析》 內容簡介： 在信息爆炸的時代，數據的産生速度和規模呈指數級增長。傳統的批處理模式已難以滿足對實時洞察和快速響應的需求。本書深入探討瞭數據流處理（Data Stream Processing, DSP）這一關鍵技術，旨在為讀者提供構建高效、可擴展的實時數據分析係統的理論基礎和實踐指導。 第一部分：數據流處理基礎 本部分將從根本上剖析數據流處理的概念、特點及其在當今技術圖景中的重要性。我們將首先界定什麼是數據流，以及與傳統靜態數據集的區彆。核心在於理解數據流的“連續性”、“無界性”和“時變性”等關鍵屬性，以及這些屬性對處理方式提齣的挑戰。 隨後，我們將深入探討數據流處理的核心概念和模型。這包括： 窗口（Windowing）： 這是數據流處理中至關重要的概念，用於將無盡的數據流劃分為有限的、可管理的片段進行分析。我們將詳細介紹不同類型的窗口，如固定時間窗口（Sliding Time Window）、翻滾時間窗口（Tumbling Time Window）、基於計數窗口（Sliding Count Window）和翻滾計數窗口（Tumbling Count Window）等，並分析它們在不同場景下的適用性。我們將探討窗口邊界的確定、窗口內數據的聚閤方式以及窗口滑動的機製，並通過實際例子說明不同窗口策略對分析結果的影響。 狀態（State）： 許多數據流分析任務需要維護和更新中間計算結果，即“狀態”。例如，計算一個傳感器在過去一小時內的平均值就需要維護一個纍加值和計數。本部分將深入研究狀態的維護機製，包括本地狀態（Local State）和全局狀態（Global State）的區彆，以及狀態的序列化、反序列化和持久化技術。我們將討論如何高效地管理和訪問狀態，以確保處理的低延遲和高吞吐量。 事件時間（Event Time）與處理時間（Processing Time）： 理解這兩者是進行準確實時分析的關鍵。處理時間是指數據到達處理係統的時間，而事件時間是指數據在原始源頭生成的時間。由於網絡延遲、亂序到達等問題，事件時間和處理時間往往存在差異。本部分將詳細講解如何處理亂序事件（Out-of-Order Events）和遲到事件（Late Events），包括使用水印（Watermarks）等技術來管理事件時間，從而保證分析結果的準確性。我們將分析不同亂序處理策略的優缺點。 數據流處理的挑戰： 除瞭上述核心概念，我們還將探討數據流處理麵臨的其他挑戰，例如： 容錯（Fault Tolerance）： 如何在節點故障、網絡中斷等情況下保證數據不丟失、計算不中斷？我們將介紹不同的容錯機製，如分布式快照、消息隊列的持久化保證等。 一緻性（Consistency）： 在分布式環境下，如何保證不同節點之間狀態的一緻性？我們將探討不同一緻性模型，如強一緻性、最終一緻性等，以及它們在數據流處理中的應用。 可伸縮性（Scalability）： 如何隨著數據量的增長，動態地擴展處理能力？我們將介紹橫嚮擴展和縱嚮擴展的策略，以及負載均衡（Load Balancing）的重要性。 第二部分：數據流處理框架與算法 本部分將轉嚮具體的實現層麵，介紹當前主流的數據流處理框架以及支撐這些框架的核心算法。我們將從架構設計和算法原理兩個角度進行分析，幫助讀者理解不同框架的優勢和劣勢。 主流數據流處理框架剖析： Apache Flink： 我們將重點介紹 Apache Flink，並深入分析其作為“下一代”流處理框架的特點。我們將詳細講解 Flink 的流式處理模型（DataStream API）、其強大的狀態管理能力、事件時間處理機製（Watermarks）、統一的批流處理模型（DataSet API 與 DataStream API 的統一）以及其在容錯和性能優化方麵的設計。此外，我們還將探討 Flink 的作業提交、執行圖（Execution Graph）、任務調度和算子（Operator）的並行執行機製。 Apache Spark Streaming / Structured Streaming： 我們將對比分析 Spark Streaming 和 Structured Streaming。Spark Streaming 基於 RDD（Resilient Distributed Dataset）的微批處理模型，雖然具有易用性，但在延遲方麵有所限製。我們將分析其工作原理，包括 DStream（Discretized Stream）的概念和滑動窗口的實現。隨後，我們將重點介紹 Structured Streaming，它將流處理看作是不斷追加的錶，提供瞭更高級彆的抽象和更好的延遲錶現。我們將深入理解 DataFrame/Dataset API 在流處理中的應用，以及 Structured Streaming 的持續查詢（Continuous Query）和狀態維護機製。 Apache Kafka Streams： 作為 Kafka 生態係統的一部分，Kafka Streams 提供瞭一個輕量級的庫，可以直接在 Kafka Topic 上進行流處理。我們將介紹其核心概念，如 KStream 和 KTable，以及如何利用它們進行數據轉換、聚閤和連接。我們將探討 Kafka Streams 如何利用 Kafka 的分區和副本機製來實現容錯和可伸縮性，以及其與 Kafka 的緊密集成優勢。 其他框架簡述： 我們還將簡要介紹其他一些在特定領域或場景下有優勢的框架，例如 Apache Storm（早期的流處理框架，側重於低延遲）、Amazon Kinesis Data Analytics 等，幫助讀者建立更全麵的認知。 關鍵數據流處理算法： 近似查詢算法（Approximate Query Algorithms）： 在處理海量數據流時，精確計算可能耗時耗資源。本部分將介紹一係列用於近似查詢的算法，它們能夠在可接受的誤差範圍內提供快速的近似結果。例如： Count-Min Sketch： 用於估計流中元素的齣現頻率。 HyperLogLog： 用於估計流中不同元素的數量（基數估計）。 Bloom Filter： 用於高效地判斷一個元素是否可能存在於一個集閤中。 Min-Wise Hashing / Locality-Sensitive Hashing (LSH)： 用於相似度計算和去重。 我們將深入分析這些算法的原理、優缺點、參數選擇以及在流處理中的應用場景，例如實時去重、異常檢測、用戶行為分析等。 聚閤與窗口化算法： 除瞭基礎的窗口類型，我們將探討更復雜的聚閤算法，例如： 滑動平均、指數加權移動平均（EWMA） 等用於平滑和趨勢分析。 Top-K 算法（如 Misra-Gries Summary, Frequent Algorithm）用於實時發現流中齣現頻率最高的前 K 個元素。 窗口連接（Window Joins）：如何將不同數據流中的窗口數據進行關聯。 時間序列分析算法在流式數據上的應用： 探討將傳統時間序列分析算法（如 ARIMA, Exponential Smoothing） adapted to streaming data 的方法，以及用於異常檢測、預測等。 第三部分：實時分析應用場景與實踐 本部分將結閤實際應用場景，展示數據流處理技術的落地價值，並提供相關的實踐建議。 典型應用場景深度解析： 實時監控與告警： 如工業設備狀態監控、網絡流量監控、服務器性能監控，一旦檢測到異常指標，立即觸發告警。 用戶行為分析： 實時追蹤用戶在網站或應用中的點擊、瀏覽、購買等行為，用於個性化推薦、欺詐檢測、實時營銷。 金融交易分析： 實時檢測市場波動、識彆異常交易、進行高頻交易分析。 物聯網（IoT）數據處理： 處理海量的傳感器數據，進行設備狀態監測、環境監測、智能傢居控製。 實時 ETL（Extract, Transform, Load）： 在數據到達後立即進行清洗、轉換和加載，為下遊分析係統提供實時數據。 推薦係統： 基於用戶的實時行為，動態更新和推薦內容。 日誌分析與安全審計： 實時分析係統日誌，檢測安全威脅、定位問題。 構建實時數據管道： 數據采集與攝入： 介紹常用的數據采集工具和技術，如 Apache Flume, Logstash, Fluentd，以及如何與消息隊列（如 Apache Kafka, RabbitMQ）結閤，實現高效的數據攝入。 消息隊列的作用： 深入闡述消息隊列在數據流處理中的核心作用，包括解耦生産者和消費者、緩衝數據、保證數據可靠性、支持多消費者等。 處理框架的選擇與部署： 基於不同的業務需求和技術棧，如何選擇最閤適的數據流處理框架，以及在雲環境（如 AWS, Azure, GCP）或本地集群中的部署策略。 數據存儲與可視化： 實時分析的結果如何存儲到適用的數據庫（如 NoSQL 數據庫、時序數據庫），以及如何通過實時儀錶盤（如 Grafana, Kibana）進行可視化展示。 性能優化與調優： 吞吐量與延遲的權衡： 討論如何在保證業務可接受延遲的前提下，最大化係統的吞吐量。 資源管理與監控： 如何閤理分配計算資源，以及如何通過監控指標（如處理延遲、吞吐量、資源利用率）來識彆和解決性能瓶頸。 內存管理與垃圾迴收（GC）優化： 對於長時間運行的流處理任務，內存管理和 GC 調優至關重要，我們將探討相關的策略。 網絡通信優化： 減少網絡開銷，提高數據傳輸效率。 案例研究： 本書將通過幾個典型的、詳細的案例研究，展示如何運用數據流處理技術解決實際問題。例如，構建一個電商平颱的實時推薦係統，或者實現一個工業物聯網設備的故障預警平颱。這些案例將涵蓋從需求分析、架構設計、技術選型到具體實現和部署的全過程，幫助讀者觸類旁通。 總結： 《數據流處理與實時分析》是一本集理論、框架、算法和實踐於一體的綜閤性著作。通過對本書的學習，讀者將能夠深刻理解數據流處理的精髓，掌握主流的處理框架和核心算法，並能獨立設計和實現復雜的數據流處理係統，從而在快速變化的數據環境中抓住機遇，做齣更明智的決策。本書適閤對大數據處理、實時計算、分布式係統有濃厚興趣的開發者、架構師、數據科學傢以及對提升業務實時響應能力有需求的各類技術人員。

評分☆☆☆☆☆

我最近讀瞭一本非常引人深思的傳記，講述瞭一位20世紀初的探險傢如何深入南美洲未知的雨林，尋找傳說中失落的文明遺址。這本書的敘事手法非常獨特，作者並非簡單地羅列探險日誌，而是巧妙地將曆史背景、當地原住民的文化傳說與探險傢內心的掙紮、對未知的好奇和恐懼交織在一起。書中對雨林生態環境的細緻描摹，那種濕熱、密不透風的壓迫感，仿佛能穿透紙麵直達讀者心底，讓人身臨其境地體驗到那種與世隔絕的孤獨與危險。更讓我印象深刻的是，作者對於“發現”與“占有”之間倫理界限的探討。這位探險傢麵對原初的部落和未被現代文明打擾的自然時，他的內心是敬畏多於徵服欲，這在那個時代背景下顯得尤為珍貴。讀完後，我不僅增長瞭地理和人類學的知識，更重要的是，它激發瞭我對現代社會中“進步”定義的深刻反思，以及對保持人類精神純粹性的嚮往。那份對大自然原始力量的敬畏，是任何現代科技文明都無法替代的寶貴財富，全書的基調是蒼涼而又充滿希望的。

評分☆☆☆☆☆

我近期沉迷於一本探討城市發展史的學術著作，它聚焦於19世紀末歐洲幾座主要工業城市的轉型過程。這本書的視角非常獨特，它沒有過多關注宏偉的建築設計，而是深入挖掘瞭地下基礎設施的演變——從排水係統、煤氣照明到早期的電力網絡鋪設。作者通過對這些“看不見”的工程的梳理，清晰地展示瞭現代都市生活的根基是如何被構建起來的。書中對衛生革命的描寫尤其震撼，它揭示瞭疾病的傳播與城市規劃的關聯，以及政府在公共衛生領域所做的艱難決策。閱讀過程中，我常常停下來思考我們今天習以為常的自來水和下水道係統，背後蘊含瞭多少代人的智慧、金錢和犧牲。這種將宏大敘事拆解為最基礎的工程學細節的做法，讓原本枯燥的城市史變得鮮活且充滿張力。它讓我對“文明”的理解不再停留於文化藝術層麵，而是拓展到瞭保障人類基本生存質量的復雜係統工程。

評分☆☆☆☆☆

說實話，我原本對科幻小說中的“硬核設定”有些敬而遠之，總覺得裏麵充斥著過多不需要理解的物理公式。然而，我最近讀完的一本科幻小說完全改變瞭我的看法。這部作品構建瞭一個基於多維空間理論的宇宙觀，但作者的功力在於，他將這些復雜的概念完全融入瞭角色的情感衝突和命運抉擇之中。主人公們並非為瞭炫耀理論知識而進行對話，他們對空間坍縮、時間悖論的理解，直接決定瞭他們在極端環境下的生存策略和彼此間的信任程度。那種智力上的挑戰感和情感上的共鳴感達到瞭完美的平衡。有一段情節描寫瞭一個角色在試圖穿越一個低維空間時，體驗到時間感被徹底扭麯的瞬間，那種精神上的錯亂和絕望感，通過極其精確的心理描寫得以體現，讀起來脊背發涼。這本書成功地證明瞭，最精妙的科學幻想，其核心依然是對人性的深刻探討。

評分☆☆☆☆☆

有一本關於烹飪哲學的書，它沒有提供任何具體的食譜，反而專注於探討食物與記憶、地域文化之間的深層聯係。作者是一位美食評論傢，他將每一道地方菜肴視為一段活著的曆史，去追溯食材的源頭、烹飪手法的演變，以及它在特定社會結構下扮演的角色。比如，書中對意大利南部橄欖油製作工藝的描述，不僅僅是技術講解，更是一場關於土地、陽光和代代相傳的傢族秘密的追溯。閱讀這本書就像進行一次漫長的味覺旅行，它引導讀者去品嘗食物背後的“故事綫”，而不是簡單的“酸甜苦辣”。它讓我意識到，我們餐桌上的食物，其實是流動的文化載體。閤上書本後，我感覺自己對日常的用餐多瞭一份莊重和敬畏，開始學著去傾聽每一口食物所訴說的曆史低語。

評分☆☆☆☆☆

最近接觸到一本關於古典音樂鑒賞的入門讀物，它完全顛覆瞭我過去認為古典樂是高冷、難以親近的刻闆印象。這本書的作者顯然是一位對音樂充滿熱情的教育傢，他沒有使用晦澀難懂的專業術語來嚇退讀者，而是采取瞭一種極為生活化、類比式的講解方式。比如，在解釋奏鳴麯式時，他會將其比作一場精心設計的舞颱劇，有引人入勝的“呈示部”，激烈的“展開部”，以及最終的“再現部”的完美迴歸，使得原本復雜的結構變得清晰可辨。書中還穿插瞭大量音樂傢不為人知的軼事，比如莫紮特創作某部協奏麯時的窘迫，或者貝多芬失聰後的內心世界，這些細節極大地豐滿瞭人物形象，讓我們不再隻關注他們的音樂，更能體會到他們作為普通人的喜怒哀樂。特彆是關於不同樂器音色的描述，簡直是大師級的語言藝術，我仿佛能“看見”小提琴的悠揚和低音提琴的深沉，強烈推薦給所有想進入古典音樂殿堂卻不知從何入手的朋友們。