566
社区成员
发帖
与我相关
我的任务
分享[转]《多核程序设计技术》读后感
1、总体感受
a) 这本书主要介绍的是intel平台下的多核程序设计技术，Windows介绍较多，Linux介绍较少，Java更少。作者是Intel公司的平台架构师，我们知道wintel联盟，书中的内容如此分布也是正常。
b) 此书让我懂得了很多硬件方面的并行知识。
c) 此书介绍Windows API中和并发相关的部分，很详尽，比Jeffrey Richter的《Windows核心编成》有深度多了，也精辟多了。显然《多核程序设计》作者属于有经验的工程师，Jeffrey Richter只是一个写手，两者没有可比性。不过这方面的知识偶早已涉猎，当作复习一遍罢了。
d) 此书偏向底层，硬件和操作系统层面。更高层面的技术介绍较少。
e) 第一次了解OpenMP技术的一些细节。以前只听说，也没查过任何相关资料，在此书中看到了相关部分，挺有意思的，感觉那些语法很有趣。Herb Sutter也是要在语法方面动手。反正我在有了一个粗浅认识之后，觉得很有意思。
-------------------------
2、并发流程控制
Fence
在Java 中对应的是java.util.concurrent.CountDownLatch。最初接触CountDownLatch的时候，由于其实现很简单，当时觉得是一个可有可无的工具类。但后来在不同的场景多次使用，发现很有用。在此书中再次发现类似的Fence，用于在共享存储多处理器或者多核环境中，确保存储操作的一致性。我猜这属于业界并发流控制的典型手段了。
Barrier
在Java中对应的是java.util.concurrent.CyclicBarrier。在应用程序中，一个场景就是和定时器结合使用，countDown、await、reset，做定时定量批量处理。
我猜这也属于业界并发流程控制的典型手段了。
（CountDownLatch和CycliBarrier的实现代码都很简单，但很有用，他们都属于并发流程控制的典型手段）
-------------------------
3、非阻塞算法
InterLocked在Java中对应的是java.util.concurrent.atomic.xxx
书中提到了cache行乒乓球现象导致的性能问题，提高了非阻塞算法的复杂性问题。
关于性能问题，developerworks上有一片文章，有测试数据：
《Java 理论与实践: 流行的原子》 (http://www.ibm.com/developerworks/cn/java/j-jtp11234/index.html)
文章中的测试数据表明，直接使用atomic在1个和2个处理器时是最好的，4个处理器以上，使用java.util.concurrent.locks.ReentrantLock性能更好。
java.util.concurrent包，提供了很多高级的概念，隐藏了非阻塞算法带来的复杂度，其底层框架达到了最佳性能。
-------------------------
4、任务分解、数据分解以及数据流分解
此书中明确提出了这三个概念，很有用，让我在这方面的知识概念清晰化了。
任务分解
Java 中的Executor，提供了任务分解的手段和模式。任务分解提交给Executor执行。java.util.concurrent中提供了 Future，用于任务提交者和Executor之间的协调。Future是一种很好的手段，在很多涉及并发的库都提供。例如C++网络并发库中提供了 Future，Herb Sutter要在Visual C++中引入Future。
数据分解
数据分解的手段很多也很常见。 Java中，提供了一种高级的数据分解协同模式java.util.concurrent.Exchanger这个类。早在Java SE 5.0时，Exchanger只支持2Parties，Java SE 6.0支持n parties。偶想象过一些很酷的应用场景，写过模拟测试，但一直没有机会用于实际开发中。
数据流分解
书中提到了众多周知的producer/consumer问题。
其实java.util.concurrent.Exchanger类，既有数据分解，又有数据流分解，exchanger中的producer和consumer的角色会互换的，很有意思。
-------------------------
5、作为Java程序员的思考
Java SE 5.0之后，提供了util.concurrent包，功能齐全，性能卓越，非常优秀。从此书来看，业界流行的流程控制手段和并发程序设计方法一个不落。我们应该感谢伟大的Doug Lea，他为我们带了一个如此完美的并发库！
原文：http://www.blogjava.net/jobs/archive/2007/04/26/113664.html
a) 这本书主要介绍的是intel平台下的多核程序设计技术，Windows介绍较多，Linux介绍较少，Java更少。作者是Intel公司的平台架构师，我们知道wintel联盟，书中的内容如此分布也是正常。
b) 此书让我懂得了很多硬件方面的并行知识。
c) 此书介绍Windows API中和并发相关的部分，很详尽，比Jeffrey Richter的《Windows核心编成》有深度多了，也精辟多了。显然《多核程序设计》作者属于有经验的工程师，Jeffrey Richter只是一个写手，两者没有可比性。不过这方面的知识偶早已涉猎，当作复习一遍罢了。
d) 此书偏向底层，硬件和操作系统层面。更高层面的技术介绍较少。
e) 第一次了解OpenMP技术的一些细节。以前只听说，也没查过任何相关资料，在此书中看到了相关部分，挺有意思的，感觉那些语法很有趣。Herb Sutter也是要在语法方面动手。反正我在有了一个粗浅认识之后，觉得很有意思。
-------------------------
2、并发流程控制
Fence
在Java 中对应的是java.util.concurrent.CountDownLatch。最初接触CountDownLatch的时候，由于其实现很简单，当时觉得是一个可有可无的工具类。但后来在不同的场景多次使用，发现很有用。在此书中再次发现类似的Fence，用于在共享存储多处理器或者多核环境中，确保存储操作的一致性。我猜这属于业界并发流控制的典型手段了。
Barrier
在Java中对应的是java.util.concurrent.CyclicBarrier。在应用程序中，一个场景就是和定时器结合使用，countDown、await、reset，做定时定量批量处理。
我猜这也属于业界并发流程控制的典型手段了。
（CountDownLatch和CycliBarrier的实现代码都很简单，但很有用，他们都属于并发流程控制的典型手段）
-------------------------
3、非阻塞算法
InterLocked在Java中对应的是java.util.concurrent.atomic.xxx
书中提到了cache行乒乓球现象导致的性能问题，提高了非阻塞算法的复杂性问题。
关于性能问题，developerworks上有一片文章，有测试数据：
《Java 理论与实践: 流行的原子》 (http://www.ibm.com/developerworks/cn/java/j-jtp11234/index.html)
文章中的测试数据表明，直接使用atomic在1个和2个处理器时是最好的，4个处理器以上，使用java.util.concurrent.locks.ReentrantLock性能更好。
java.util.concurrent包，提供了很多高级的概念，隐藏了非阻塞算法带来的复杂度，其底层框架达到了最佳性能。
-------------------------
4、任务分解、数据分解以及数据流分解
此书中明确提出了这三个概念，很有用，让我在这方面的知识概念清晰化了。
任务分解
Java 中的Executor，提供了任务分解的手段和模式。任务分解提交给Executor执行。java.util.concurrent中提供了 Future，用于任务提交者和Executor之间的协调。Future是一种很好的手段，在很多涉及并发的库都提供。例如C++网络并发库中提供了 Future，Herb Sutter要在Visual C++中引入Future。
数据分解
数据分解的手段很多也很常见。 Java中，提供了一种高级的数据分解协同模式java.util.concurrent.Exchanger这个类。早在Java SE 5.0时，Exchanger只支持2Parties，Java SE 6.0支持n parties。偶想象过一些很酷的应用场景，写过模拟测试，但一直没有机会用于实际开发中。
数据流分解
书中提到了众多周知的producer/consumer问题。
其实java.util.concurrent.Exchanger类，既有数据分解，又有数据流分解，exchanger中的producer和consumer的角色会互换的，很有意思。
-------------------------
5、作为Java程序员的思考
Java SE 5.0之后，提供了util.concurrent包，功能齐全，性能卓越，非常优秀。从此书来看，业界流行的流程控制手段和并发程序设计方法一个不落。我们应该感谢伟大的Doug Lea，他为我们带了一个如此完美的并发库！
原文：http://www.blogjava.net/jobs/archive/2007/04/26/113664.html
...全文
请发表友善的回复…
发表回复
mm_huo 2011-11-24
- 打赏
- 举报
4年前的好东西，现在才发现，谢谢楼主啊
