《代码的未来》简介:

代码未来》是Ruby之父松本行弘的又一力作。作者对云计算、大数据时代下的各种编程语言以及相关技术进行了剖析,并对编程语言的未来发展趋势做出预测,内容涉及Go、VoltDB、node.js、CoffeeScript、Dart、MongoDB、摩尔定律、编程语言、多核、NoSQL等当今备受关注的话题。

  《代码的未来》面向各层次程序设计人员和编程爱好者,也可供相关技术人员参考。

《代码的未来》摘录:

C10K问题的本质其实是"明明硬件性能已经足够,但因来自客户端的并发连接数过多导致处理产生破绽"。

《代码的未来》目录:

第一章 编程的时间和空间
1.1  编程的本质  3
编程的本质是思考  4
创造世界的乐趣  4
快速提高的性能改变了社会  5
以不变应万变  8
摩尔定律的局限  9
社会变化与编程  10
1.2  未来预测  13
科学的未来预测  14
IT 未来预测  14
极限未来预测  16
从价格看未来  16
从性能看未来  17
从容量看未来  18
从带宽看未来  19
小结  20
第二章 编程语言的过去、现在和未来
2.1  编程语言的世界  23
被历史埋没的先驱  25
编程语言的历史  26
编程语言的进化方向  30
未来的编程语言  32
20 年后的编程语言  34
学生们的想象  34
2.2  DSL(特定领域语言)  36
外部DSL  37
内部DSL  38
DSL 的优势  39
DSL 的定义  39
适合内部DSL 的语言  40
外部DSL 实例  42
DSL 设计的构成要素  43
Sinatra  46
小结  47
2.3  元编程  48
Meta, Reflection  48
类对象  51
类的操作  52
Lisp  53
数据和程序  54
Lisp 程序  56
宏  56
宏的功与过  57
元编程的可能性与危险性  59
小结  60
2.4  内存管理  61
看似无限的内存  61
GC 的三种基本方式  62
术语定义  62
标记清除方式  63
复制收集方式  64
引用计数方式  65
引用计数方式的缺点  65
进一步改良的应用方式  66
分代回收  66
对来自老生代的引用进行记录  67
增量回收  68
并行回收  69
GC 大统一理论  69
2.5  异常处理  71
“一定没问题的”  71
用特殊返回值表示错误  72
容易忽略错误处理  72
Ruby 中的异常处理  73
产生异常  74
更高级的异常处理  75
Ruby 中的后处理保证  76
其他语言中的异常处理  77
Java 的检查型异常  77
Icon 的异常和真假值  78
Eiffel 的Design by Contract  80
异常与错误值  80
小结  81
2.6  闭包  82
函数对象  82
高阶函数  83
用函数参数提高通用性  84
函数指针的局限  85
作用域:变量可见范围  87
生存周期:变量的存在范围  88
闭包与面向对象  89
Ruby 的函数对象  89
Ruby 与JavaScript 的区别  90
Lisp-1 与Lisp-2  91
第三章 编程语言的新潮流
3.1  语言的设计  97
客户端与服务器端  97
向服务器端华丽转身  98
在服务器端获得成功的四大理由  99
客户端的JavaScript  100
性能显著提升  101
服务器端的Ruby  102
Ruby on Rails 带来的飞跃  102
服务器端的Go  103
静态与动态  104
动态运行模式  105
何谓类型  105
静态类型的优点  106
动态类型的优点  106
有鸭子样的就是鸭子  107
Structural Subtyping  108
小结  108
3.2  Go  109
New(新的)  109
Experimental(实验性的)  109
Concurrent(并发的)  110
Garbage-collected(带垃圾回收的)  110
Systems(系统)  111
Go 的创造者们  111
Hello World  112
Go 的控制结构  113
类型声明  116
无继承式面向对象  118
多值与多重赋值  120
并发编程  122
小结  124
3.3  Dart  126
为什么要推出Dart ?  126
Dart 的设计目标  129
代码示例  130
Dart 的特征  132
基于类的对象系统  132
非强制性静态类型  133
Dart 的未来  134
3.4  CoffeeScript  135
最普及的语言  135
被误解最多的语言  135
显著高速化的语言  136
对JavaScript 的不满  138
CoffeeScript  138
安装方法  139
声明和作用域  139
分号和代码块  141
省略记法  142
字符串  143
数组和循环  143
类  145
小结  146
3.5  Lua  148
示例程序  149
数据类型  149
函数  150
表  150
元表  151
方法调用的实现  153
基于原型编程  155
和Ruby 的比较(语言篇)  157
嵌入式语言Lua  157
和Ruby 的比较(实现篇)  158
嵌入式Ruby  159
第四章 云计算时代的编程
4.1  可扩展性  163
信息的尺度感  163
大量数据的查找  164
二分法查找  165
散列表  167
布隆过滤器  169
一台计算机的极限  170
DHT(分布式散列表)  171
Roma  172
MapReduce  173
小结  174
4.2  C10K 问题  175
何为C10K 问题  175
C10K 问题所引发的“想当然”  177
使用epoll 功能  180
使用libev 框架  181
使用EventMachine  183
小结  185
4.3  HashFold  186
HashFold 库的实现(Level 1)  187
运用多核的必要性  190
目前的Ruby 实现所存在的问题  191
通过进程来实现HashFold(Level 2)  191
抖动  193
运用进程池的HashFold(Level 3)  194
小结  197
4.4  进程间通信  198
进程与线程  198
同一台计算机上的进程间通信  199
TCP  IP 协议  201
用C 语言进行套接字编程  202
用Ruby 进行套接字编程  204
Ruby 的套接字功能  205
用Ruby 实现网络服务器  208
小结  209
4.5 Rack 与Unicorn  210
Rack 中间件  211
应用程序服务器的问题  212
Unicorn 的架构  215
Unicorn 的解决方案  215
性能  219
策略  220
小结  221
第五章 支撑大数据的数据存储技术
5.1  键- 值存储  225
Hash 类  225
DBM 类  226
数据库的ACID 特性  226
CAP 原理  227
CAP 解决方案——BASE  228
不能舍弃可用性  229
大规模环境下的键- 值存储  230
访问键- 值存储  230
键- 值存储的节点处理  231
存储器  232
写入和读取  233
节点追加  233
故障应对  233
终止处理  235
其他机制  235
性能与应用实例  236
小结  236
5.2  NoSQL  237
RDB 的极限  237
NoSQL 数据库的解决方案  238
形形色色的NoSQL 数据库  239
面向文档数据库  240
MongoDB 的安装  241
启动数据库服务器  243
MongoDB 的数据库结构  244
数据的插入和查询  244
用JavaScript 进行查询  245
高级查询  246
数据的更新和删除  249
乐观并发控制  250
5.3  用Ruby 来操作MongoDB  251
使用Ruby 驱动  251
对数据库进行操作  253
数据的插入  253
数据的查询  253
高级查询  254
find 方法的选项  256
原子操作  257
ActiveRecord  259
OD Mapper  260
5.4  SQL 数据库的反击  264
“云”的定义  264
SQL 数据库的极限  264
存储引擎Spider  265
SQL 数据库之父的反驳  265
SQL 数据库VoltDB  268
VoltDB 的架构  269
VoltDB 中的编程  270
Hello VoltDB!  271
性能测试  273
小结  275
5.5  memcached 和它的伙伴们  276
用于高速访问的缓存  276
memcached  277
示例程序  278
对memcached 的不满  279
memcached 替代服务器  280
另一种键- 值存储Redis  282
Redis 的数据类型  284
Redis 的命令与示例  285
小结  289
第六章 多核时代的编程
6.1  摩尔定律  293
呈几何级数增长  293
摩尔定律的内涵  294
摩尔定律的结果  295
摩尔定律所带来的可能性  296
为了提高性能  297
摩尔定律的极限  302
超越极限  303
不再有免费的午餐  304
6.2  UNIX 管道  305
管道编程  306
多核时代的管道  308
xargs——另一种运用核心的方式  309
注意瓶颈  311
阿姆达尔定律  311
多核编译  312
ccache  313
distcc  313
编译性能测试  314
小结  315
6.3  非阻塞I/O  316
何为非阻塞I  O  316
使用read(2) 的方法  317
边沿触发与电平触发  319
使用read(2) + select 的方法  319
使用read+O_NONBLOCK 标志  321
Ruby 的非阻塞I  O  322
使用aio_read 的方法  323
6.4  node.js  330
减负  330
拖延  331
委派  332
非阻塞编程  333
node.js 框架  333
事件驱动编程  334
事件循环的利弊  335
node.js 编程  335
node.js 网络编程  337
node.js 回调风格  339
node.js 的优越性  340
EventMachine 与Rev  341
6.5  ZeroMQ  342
多CPU 的必要性  342
阿姆达尔定律  343
多CPU 的运用方法  343
进程间通信  345
管道  345
SysV IPC  346
套接字  347
UNIX 套接字  349
ZeroMQ  349
ZeroMQ 的连接模型  350
ZeroMQ 的安装  352
ZeroMQ 示例程序  352
小结  354
版权声明  356
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