Scala语言基础与开发实战 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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王家林 等 著

图书标签:

• Scala
• 编程
• 开发
• 实战
• 入门
• 函数式编程
• 大数据
• Spark
• 技术
• 教程

出版社： 机械工业出版社

ISBN：9787111541691

版次：1

商品编码：11953261

品牌：机工出版

包装：平装

丛书名： 大数据科学丛书

开本：16开

出版时间：2016-07-01

用纸：胶版纸

页数：407

编辑推荐

适读人群 ：大数据开发者
　　大数据知名培训师王家林新作。 　　详细介绍大数据开发语言Scala及其在分布式框架Akka和Kafka中的应用。 　　秉承“实战”类图书特点，解析大量代码的编写操作，具有较强的可操作性，便于读者学习和理解。

内容简介

　　本书分为基础篇、中级篇、高级篇及分布式框架四大部分，从Scala零基础入门，步步深入，引导读者由浅入深地学习Scala及其应用。本书从手把手指引读者搭建Scala语言开发环境开始，详细介绍了Scala的语法基础，以代码实例形式分别讲解了Scala面向对象开发及函数式编程；在此基础上进一步深入讲解了Scala的中高级语法特性，包括模式匹配、集合、类型参数、高级类型、隐式转化及各语法特性在Spark源码中的应用解析，并引出Scala的Actor模型及其应用详解。本书还详细介绍了以Scala为基础的两大框架——Akka和Kafka。 　　本书每章开始均有重点介绍，以引导读者有目的、有重点地阅读或查阅。另外，针对不同语法特性的源码及应用解析是本书的另一大特点。 　　本书适合具备一定编程语言基础、对大数据开发有兴趣的在校学生，同时，对有面向对象编程或函数式编程经验的人员，本书也可以作为开发实例的参考书籍。

目录

前言 基础篇 第1章Scala零基础入门 1.1Scala概述 1.2Windows及Linux下Scale运行环境安装配置 1.2.1软件工具准备 1.2.2Windows环境下的Scala安装 1.2.3Linux环境下的Scala安装 1.2.4Linux环境下的Hadoop安装与配置 1.2.5Linux环境下的Spark安装与配置 1.3Scala开发环境搭建和HelloWorld实例 1.3.1Scala集成开发工具的安装 1.3.2HelloWorld编程实例 1.3.3WorkSheet的使用 1.4变量的使用 1.4.1Scala解释器中的变量示例 1.4.2val变量的定义 1.4.3var变量的定义 1.4.4var变量与val变量的使用比较 1.5函数的定义、流程控制、异常处理 1.5.1函数的定义 1.5.2流程控制（if、while、for） 1.5.3异常处理 1.6Tuple、Array、Map与文件操作 1.6.1Tuple元组 1.6.2Array数组 1.6.3文件操作 1.6.4Map映射 1.7Scala中的apply方法 1.7.1Object中的apply 1.7.2Class中的apply 1.7.3Array数组的apply实现 1.8小结 第2章Scala面向对象编程开发 2.1类的定义及属性 2.1.1类定义 2.1.2带有getter和setter的属性 2.2主构造器、私有构造器、构造器重载 2.2.1构造器重载之辅助构造器 2.2.2主构造器 2.2.3不同访问权限的构造器 2.3内部类和外部类 2.4单例对象、伴生对象 2.5继承：超类的构造、重写字段、重写方法 2.5.1超类的构造 2.5.2重写字段 2.5.3重写方法 2.6抽象类、抽象字段、抽象方法 2.6.1抽象类 2.6.2抽象字段 2.6.3抽象方法 2.7trait特质 2.7.1作为接口使用的trait 2.7.2在对象中混入trait 2.7.3trait深入解析 2.8多重继承、多重继承构造器执行顺序及AOP实现 2.8.1多重继承 2.8.2多重继承构造器执行顺序 2.8.3AOP实现 2.9包的定义、包对象、包的引用、包的隐式引用 2.9.1包的定义 2.9.2包对象 2.9.3包的引用 2.9.4包的隐式引用 2.10包、类、对象、成员、伴生类、伴生对象访问权限 2.10.1包、类、对象、成员访问权限 2.10.2伴生类、伴生对象访问权限 2.11小结 第3章Scala高阶函数 3.1匿名函数 3.2偏应用函数 3.3闭包 3.4SAM转换 3.5Curring函数 3.6高阶函数 3.7高阶函数在Spark中的应用 3.8小结 中级篇 第4章Scala模式匹配 4.1模式匹配简介 4.2模式匹配类型 4.2.1常量模式 4.2.2变量模式 4.2.3构造器模式 4.2.4序列（Sequence)模式 4.2.5元组（Tuple)模式 4.2.6类型模式 4.2.7变量绑定模式 4.3模式匹配与Case Class 4.3.1构造器模式匹配原理 4.3.2序列模式匹配原理 4.3.3Sealed Class在模式匹配中的应用 4.4模式匹配应用实例 4.4.1for循环控制结构中的模式匹配 4.4.2正则表达式中的模式匹配 4.4.3异常处理中的模式匹配 4.4.4Spark源码中的模式匹配使用 4.5本章小结 第5章Scala集合 5.1可变集合与不可变集合（Collection） 5.1.1集合的概述 5.1.2集合的相关操作 5.1.3集合的操作示例 5.2序列（Seq） 5.2.1序列的概述 5.2.2序列的相关操作 5.2.3序列的操作示例 5.3列表（List） 5.3.1列表的概述 5.3.2列表的相关操作 5.3.3列表的操作示例 5.4集（Set） 5.4.1集的概述 5.4.2集的相关操作 5.4.3集的操作示例 5.5映射（Map） 5.5.1映射的概述 5.5.2映射的相关操作 5.5.3映射的操作示例 5.6迭代器（Iterator） 5.6.1迭代器的概述 5.6.2迭代器的相关操作 5.6.3迭代器的操作示例 5.7集合的架构 5.8小结 高级篇 第6章Scala类型参数 6.1泛型 6.1.1泛型的概述 6.1.2泛型的操作示例 6.2界定 6.2.1上下界界定 6.2.2视图界定 6.2.3上下文界定 6.2.4多重界定 6.2.5界定的操作示例 6.3类型约束 6.3.1类型约束的概述 6.3.2类型约束的操作示例 6.4类型系统 6.4.1类型系统的概述 6.4.2类型系统的操作示例 6.5型变Variance 6.5.1协变 6.5.2逆变 6.5.3协变与逆变的操作示例 6.6结合Spark源码说明Scala类型参数的使用 6.7小结 第7章Scala高级类型 7.1单例类型 7.1.1单例类型概述 7.1.2单例类型示例 7.2类型别名 7.2.1类型别名概述 7.2.2类型别名示例 7.3自身类型 7.3.1自身类型概述 7.3.2自身类型示例 7.4中置类型 7.4.1中置类型概述 7.4.2中置类型示例 7.5类型投影 7.5.1类型投影概述 7.5.2类型投影实例 7.6结构类型 7.6.1结构类型概述 7.6.2结构类型示例 7.7复合类型 7.7.1复合类型概述 7.7.2复合类型示例 7.8存在类型 7.8.1存在类型概述 7.8.2存在类型示例 7.9函数类型 7.9.1函数类型概述 7.9.2函数类型示例 7.10抽象类型 7.10.1抽象类型概述 7.10.2抽象类型实例 7.11Spark源码中的高级类型使用 7.12本章小结 第8章Scala隐式转换 8.1隐式转换函数 8.1.1隐式转换函数的定义 8.1.2隐式转换函数的功能 8.2隐式类与隐式对象 8.2.1隐式类 8.2.2隐式参数与隐式值 8.3类型证明中的隐式转换 8.3.1类型证明的定义 8.3.2类型证明使用实例 8.4上下文界定、视图界定中的隐式转换 8.4.1Ordering与Ordered特质 8.4.2视图界定中的隐式转换 8.4.3上下文界定中的隐式转换 8.5隐式转换规则 8.5.1发生隐式转换的条件 8.5.2不会发生隐式转换的条件 8.6Spark源码中的隐式转换使用 8.6.1隐式转换函数 8.6.2隐式类 8.6.3隐式参数 8.7本章小结 第9章Scala并发编程 9.1Scala的Actor模型简介 9.2Scala Actor的构建方式 9.2.1继承Actor类 9.2.2Actor工具方法 9.3Actor的生命周期 9.3.1start方法的等幂性 9.3.2Actor的不同状态 9.4Actor之间的通信 9.4.1Actor之间发送消息 9.4.2Actor接收消息 9.5使用react重用线程提升性能 9.6Channel通道 9.6.1OutputChannel 9.6.2InputChannel 9.6.3创建和共享channel 9.7同步和Future 9.8Scala并发编程实例 9.8.1Scala Actor并发编程 9.8.2ExecutorService并发编程 9.9小结 分布式框架篇 第10章Akka的设计理念 10.1Akka框架模型 10.2创建Actor 10.2.1通过实现akka.actor.Actor来创建Actor类 10.2.2使用非缺省构造方法创建 Actor 10.2.3创建匿名Actor 10.3Actor API 10.3.1Actor trait基本接口 10.3.2使用DeathWatch进行生命周期监控 10.3.3Hook函数的调用 10.3.4查找Actor 10.3.5消息的不可变性 10.3.6发送消息 10.3.7转发消息 10.3.8接收消息 10.3.9回应消息 10.3.10终止Actor 10.3.11Become/Unbecome 10.3.12杀死Actor 10.4不同类型的Actor 10.4.1方法派发语义 10.4.2终止有类型Actor 10.5小结 第11章Akka核心组件及核心特性剖析 11.1Dispatchers 和 Routers 11.1.1为Actor指定派发器 11.1.2派发器的类型 11.1.3邮箱 11.1.4Routers 11.1.5路由的使用 11.1.6远程部署router 11.2Supervision和Monitoring 11.2.1Supervision 11.2.2Monitoring 11.3Akka中的事务 11.3.1STM 11.3.2使用STM事务 11.3.3读取Agent事务中的数据 11.3.4更新Agent事务中的数据 11.3.5Actor中的事务 11.3.6创建Transactor 11.4小结 第12章Akka程序设计实践 12.1Akka的配置、日志及部署 12.1.1Akka中配置文件的读写 12.1.2Akka中日志配置 12.1.3Akka部署及应用场景 12.2使用Akka框架实现单词统计 12.3分布式Akka环境搭建 12.4使用Akka微内核部署应用 12.5Akka框架在Spark中的运用 12.6小结 第13章Kafka设计理念与基本架构 13.1Kafka产生的背景 13.2消息队列系统 13.2.1概述 13.2.2常用的消息队列系统对比 13.2.3Kafka特点及特性 13.2.4Kafka系统应用场景 13.3Kafka设计理念 13.3.1专业术语解析 13.3.2消息存储与缓存设计 13.3.3消费者与生产者模型 13.3.4Push与Pull机制 13.3.5镜像机制 13.4Kafka整体架构 13.4.1Kafka基本组成结构 13.4.2Kafka工作流程 13.5Kafka性能分析及优化 13.6Kafka未来研究方向 13.7小结 第14章Kafka核心组件及核心特性剖析 14.1Kafka核心组件剖析 14.1.1Producers 14.1.2Consumers 14.1.3Low Level Consumer 14.1.4High Level Consumer 14.2Kafka核心特性剖析 14.2.1Topic、Partitions 14.2.2Replication和Leader Election 14.2.3Consumer Rebalance 14.2.4消息传送机制 14.2.5Kafka的可靠性 14.2.6Kafka的高效性 14.3Kafka即将发布版本核心组件及特性剖析 14.3.1重新设计的Consumer 14.3.2Coordinator Rebalance 14.4小结 第15章Kafka应用实践 15.1Kafka开发环境搭建及运行环境部署 15.1.1Kafka开发环境配置 15.1.2Kafka运行环境安装与部署 15.2基于Kafka客户端开发 15.2.1消息生产者（Producer）设计 15.2.2消息消费者（Consumer）设计 15.2.3Kafka消费者与生产者配置 15.3Spark Streaming整合Kafka 15.3.1基本架构设计流程 15.3.2消息消费者（Consumer）设计——基于Receiver方法 15.3.3消息消费者（Consumer）设计——基于No Receiver方法 15.3.4消息生产者（Producer）设计 15.4小结 附录Kafka集群server.properties配置文档 参考文献

前言/序言

　　采用Scala语言编写实现的，大数据领域最火爆的计算框架Spark（其实Spark在Apache下的数据处理领域也是最火爆的计算框架），正在以迅雷不及掩耳之势快速发展。很少有一门语言能够像Scala这样，因其作为大数据框架Spark的核心和首选开发语言而爆发式地普及起来。Spark本身起源于2009年，是美国加州大学伯克利分校AMP实验室的一个研究性项目，于2010年开源，在2014、2015年大数据领域软件排名中，Spark都以绝对优势遥遥领先！虽然基于Spark平台可以采用Scala、Java、Python、R等4种语言开发，但据Spark官方统计，2014年和2015年全世界范围内基于Spark开发采用最多的语言一直都是Scala。另外，在大数据领域越来越多的其他技术框架，例如Kafka等也都把Scala作为实现和开发语言。因此，为了打好大数据领域学习的基础，本书面向广大Scala爱好者和大数据开发者，以实战为主导，并用实战与理论相结合的方式来帮助读者学习Scala语言。 　　从2012年美国政府的“大数据研发计划”，到2015年我国国务院发布的《促进大数据发展行动纲要》，可以说，大数据已经迎来了它的黄金时代。本书紧跟时代潮流，除了讲解Scala语言之外，还额外挑选了当前在大数据领域中应用非常广泛的Akka和Kafka两大框架进行讲解，并且详细讲解了Scala语言在其中的应用。其中，Akka是一个在JVM上构建高并发、分布式和可快速恢复的消息驱动应用的工具包；Kafka是高产出的分布式消息系统，它实现了生产者和消费者之间的无缝连接，实现了处理速度快、高可扩展性的分布式实时系统。 　　本书编写的主线是以Scala实战实例为主导，由浅入深，从Scala的基础篇、中级篇直至高级篇，对Scala各个知识点加以详细分析并给出相应的实例及解析。然后更进一步地引入分布式框架篇，针对当前大数据领域使用非常广泛的大分布式框架Akka和Kafka，扩展Scala语言在开发分布式框架时的实战实例，为读者进一步学习大数据领域各个框架打好基础。 　　参与本书编写的有王家林、段智华、管祥青、徐奔、张敏、徐香玉等。 　　本书能顺利出版，离不开出版社编辑们的大力支持与帮助，在此表示诚挚的感谢。 　　非常感谢本书的技术审核徐香玉为审核本书技术相关内容所做出的努力。 　　在阅读本书的过程中，若发现任何问题或有任何疑问，可以加入本书的阅读群提出讨论，会有专人帮忙答疑。同时，该群中也会提供本书所用实例代码。 　　由于时间仓促，书中难免存在不妥之处，请读者谅解，并提出宝贵意见。

《精通并发：Java与Rust的并行编程之旅》 前言 在当今信息爆炸的时代，高效处理海量数据、构建响应迅速的应用程序已成为软件开发的必然趋势。多核处理器的普及更是将并发编程推向了技术革新的前沿。从复杂的服务器端系统到高性能的桌面应用，并发能力已不再是锦上添花，而是不可或缺的核心竞争力。本书旨在深入探讨并发编程的理论基石与实践精髓，以Java和Rust这两种在并发领域各具特色的语言为载体，引领读者踏上一段从理解概念到驾驭挑战的全面学习之旅。 Java，作为企业级应用开发的事实标准，其成熟的并发模型和丰富的生态系统为我们提供了强大的工具集。从底层的线程模型到高级的并发工具包，Java在平衡易用性与性能之间取得了卓越的成就。Rust，作为一门系统级编程语言，则以其内存安全和无畏并发（fearless concurrency）的理念，为开发者提供了前所未有的安全保障和极致的性能。Rust的零成本抽象和所有权系统，使得编写安全、高效的并发代码成为可能，并极大地降低了由并发引起的常见错误（如数据竞争和死锁）的发生概率。 本书并非仅仅罗列API或语法糖，而是致力于构建读者对并发编程深刻的理解。我们将从并发的基本概念出发，逐步深入到线程、进程、锁、同步机制、并发数据结构、内存模型，以及异步编程等核心议题。通过对比Java和Rust在不同并发场景下的实现方式和设计哲学，读者将能更清晰地认识到不同语言在并发设计上的权衡与优势。我们将通过大量的代码示例，涵盖从简单的线程创建到复杂的Actor模型，从基本的互斥锁到高级的无锁数据结构，帮助读者将理论知识转化为实际的开发能力。 对于Java开发者而言，本书将帮助他们系统梳理和深化对`java.util.concurrent`包的理解，掌握`ExecutorService`、`Future`、`CompletableFuture`等高级抽象，并深入了解JMM（Java Memory Model）对并发行为的影响。对于Rust开发者，本书将着重讲解其核心的并发原语，如`std::thread`、`std::sync`中的各种锁和原子类型，以及`async/await`带来的非阻塞I/O和高吞吐量并发。我们将特别关注Rust如何通过编译时检查来杜绝内存安全问题，以及如何利用其强大的类型系统来构建可靠的并发程序。 本书的最终目标是培养读者独立解决复杂并发问题的能力，使他们能够根据具体需求选择最合适的工具和策略，设计出既高效又健壮的并发系统。无论您是希望在Java平台上构建高性能分布式系统，还是追求Rust在嵌入式、WebAssembly或系统级开发中的极致并发性能，本书都将是您宝贵的参考。 第一章：并发编程的基石 并发，顾名思义，是指多个计算任务在同一时间段内交错执行，但并非一定是真正的并行。理解并发的核心，在于认识到 CPU 的调度机制如何将有限的计算资源分配给众多的待执行任务。本章将从最基本的概念入手，为读者搭建起理解后续复杂并发机制的坚实基础。 线程与进程：我们将首先区分线程（Thread）和进程（Process）这两个最基本的执行单元。进程是操作系统资源分配的基本单位，拥有独立的内存空间和文件句柄。而线程则是进程内的一个执行流，共享进程的资源，但拥有独立的程序计数器、栈和寄存器。我们将探讨它们之间的关系、创建与销毁的开销，以及在不同场景下的适用性。例如，在需要隔离的环境中，进程的独立性提供了天然的安全屏障；而在需要高效共享数据且通信开销较小的场景下，线程则更为合适。 并行与并发的区别：清晰地辨析并行（Parallelism）与并发（Concurrency）是至关重要的。并行指的是两个或多个任务在同一时刻真正地同时执行，通常需要多核处理器或多台机器。而并发则更强调的是任务的交错执行，即使在单核处理器上，通过快速切换，也能模拟出多个任务同时进行的效果。我们将通过实例来演示这种区别，并强调多核处理器带来的并行性是提升应用程序性能的根本途径。 并发带来的挑战：并发虽然能带来性能的巨大提升，但同时也引入了一系列棘手的挑战。本章将初步介绍这些挑战，包括： 数据竞争（Data Races）：当多个线程同时访问同一块内存，并且至少有一个线程执行写操作时，如果没有适当的同步机制，就可能发生数据竞争，导致不可预测的结果。 死锁（Deadlocks）：当两个或多个线程互相等待对方释放资源，形成一个循环等待链时，就会发生死锁，导致所有参与的线程都无法继续执行。 活锁（Livelocks）：与死锁不同，活锁中的线程不是阻塞的，而是不断地尝试执行，但由于某种原因（通常是互相礼让或响应），始终无法获得所需的资源，导致它们“忙碌”却无进展。 竞态条件（Race Conditions）：这是数据竞争的一个更广义的概念，指的是程序执行的结果依赖于多个线程访问共享数据时所发生的不可预测的时序。即使没有直接的写操作，读写组合也可能产生竞态条件。 同步与协调的复杂性：为了避免上述问题，我们需要引入各种同步机制，但这又会增加程序的复杂性，并且如果使用不当，反而可能引入新的问题，如性能瓶颈或引入新的死锁风险。 Java与Rust的并发模型概览：我们将简要介绍Java和Rust各自的并发模型。Java的并发模型基于线程和共享内存，并提供了丰富的API来管理线程和同步。Rust则以其所有权和借用检查器为基础，强调“无畏并发”，通过编译时保证内存安全，减少运行时检查，并提供更安全的并发抽象。我们将初步探讨它们在处理上述挑战时所采用的不同哲学和技术手段。 第二章：Java并发编程实践 Java凭借其成熟的虚拟机（JVM）和强大的标准库，在并发编程领域拥有悠久的历史和广泛的应用。本章将深入探讨Java并发编程的核心概念、工具和最佳实践，帮助开发者构建高效、可靠的并发应用程序。 线程的生命周期与管理：我们将详细介绍Java线程的生命周期（新建、可运行、运行、阻塞、终止），以及如何通过`Thread`类或实现`Runnable`接口来创建和启动线程。我们将深入理解线程状态的转换，以及线程中断（`interrupt()`）的机制和陷阱。 同步机制：锁与`synchronized`关键字： `synchronized`关键字：这是Java中最基本的同步机制。我们将详细讲解`synchronized`关键字在方法和代码块中的使用，以及它如何通过监视器锁（Monitor Lock）来保证同一时间只有一个线程能够访问被保护的代码区域。我们将探讨对象锁和类锁的区别，以及它们在实际应用中的影响。 `Lock`接口与`ReentrantLock`：除了`synchronized`，Java还提供了更灵活的`Lock`接口及其实现类`ReentrantLock`。我们将学习如何使用`tryLock()`、`lockInterruptibly()`等方法，以及`Condition`对象来实现更精细的线程通信和等待/通知机制。我们将对比`synchronized`和`ReentrantLock`的优缺点，并指出何时选择哪种锁。 `java.util.concurrent`包：并发工具的宝库： 线程池 (`ExecutorService`)：手动创建和管理线程的开销很大，且容易导致资源耗尽。我们将深入学习`ExecutorService`框架，包括`ThreadPoolExecutor`的各种配置参数（核心线程数、最大线程数、队列大小、拒绝策略等），以及`Executors`工具类提供的便捷创建方式。我们将掌握如何提交任务、获取执行结果以及优雅地关闭线程池。 并发集合 (`Concurrent Collections`)：标准的`java.util`集合类（如`ArrayList`、`HashMap`）在多线程环境下不是线程安全的。我们将学习`ConcurrentHashMap`、`CopyOnWriteArrayList`、`BlockingQueue`等并发集合，理解它们内部的同步机制和性能特点，并知道如何在多线程场景下安全地使用它们。 同步器 (`Synchronizers`)：`java.util.concurrent.locks`和`java.util.concurrent`包提供了丰富的同步器，如`Semaphore`（信号量）、`CountDownLatch`（倒计数闭锁）、`CyclicBarrier`（循环屏障）、`Phaser`（阶段协调器）等。我们将学习这些同步器的作用和使用场景，它们如何帮助我们协调多个线程的执行。 原子变量 (`Atomic Variables`)：对于简单的计数器或标志位的更新，使用锁会引入不必要的开销。我们将学习`AtomicInteger`、`AtomicLong`、`AtomicReference`等原子变量，以及它们提供的`compareAndSet`（CAS）等非阻塞原子操作，了解CAS是如何在不使用锁的情况下实现原子性更新的。 Java内存模型 (JMM) 与可见性、原子性、有序性：理解JMM是写出正确Java并发程序的关键。我们将深入探讨JMM如何定义变量的读写操作，以及它如何通过缓存、寄存器和指令重排来影响线程间的可见性（Visibility）、原子性（Atomicity）和有序性（Ordering）。我们将学习`volatile`关键字的作用，以及它如何保证变量的可见性和防止指令重排。 `Future`与`CompletableFuture`：异步编程的利器： `Future`接口：用于表示异步计算的结果，可以获取异步任务的返回值，检查任务是否完成，以及取消任务。 `CompletableFuture`：是Java 8引入的强大工具，它极大地简化了异步编程模型。我们将学习如何创建`CompletableFuture`，如何串联、组合多个异步操作，如何处理异常，以及如何利用其回调机制实现非阻塞的响应式编程。 线程安全设计模式：我们将介绍一些在Java并发编程中常用的设计模式，例如： 对象封装与不可变性（Immutability）：将共享状态封装在对象内部，并使其不可变，是实现线程安全最简单有效的方式之一。 私有构造器与工厂方法：限制对象的创建，确保在创建过程中完成必要的初始化。 线程局部变量（`ThreadLocal`）：为每个线程提供独立的变量副本，避免共享带来的冲突。 双重检查锁定（Double-Checked Locking）与懒汉式单例：分析其潜在的线程安全问题，并提供正确的实现方式（尤其是在Java 5+版本中）。 常见并发陷阱与调试技巧：我们将总结Java并发编程中容易遇到的陷阱，如死锁、活锁、性能死锁（过度同步）、线程泄露等，并介绍一些实用的调试技巧，如使用`jstack`、`jmap`等工具，以及在IDE中进行并发调试。 第三章：Rust并发编程实践 Rust以其独特的内存安全模型和零成本抽象，为开发者提供了编写高效、可靠并发程序的强大能力。本章将聚焦Rust的并发特性，从基础到高级，引导读者掌握Rust在并发领域的精髓。 Rust的线程模型：`std::thread`：我们将学习如何在Rust中创建和管理原生线程。`std::thread::spawn`是创建新线程的入口，我们将理解线程的生命周期，以及如何通过`JoinHandle`来等待线程完成。 Rust的所有权与并发：Rust的核心优势在于其所有权系统，它在编译时就能保证内存安全。我们将深入理解Rust如何通过所有权、借用（borrowing）和生命周期（lifetimes）来防止数据竞争。 `Send`和`Sync` Trait：这是Rust并发编程的基石。`Send` trait表明一个类型的值可以安全地在线程间“发送”（即所有权转移），而`Sync` trait表明一个类型的值可以安全地被多个线程共享（即可以被不可变引用`&T`安全地跨线程访问）。我们将学习如何理解和使用这两个trait，以及它们如何帮助编译器在编译时捕获并发安全问题。 线程间通信：在Rust中，提倡使用消息传递（Message Passing）进行线程间通信，而不是直接共享可变内存。 通道（Channels）：`std::sync::mpsc`（Multiple Producer, Single Consumer）提供了多生产者单消费者通道，用于线程间的消息传递。我们将学习如何创建通道、发送消息、接收消息，以及理解通道的阻塞和非阻塞行为。 `Arc`与`Mutex`：虽然Rust提倡消息传递，但在某些场景下，共享可变状态仍然是必要的。`Arc`（Atomically Reference Counted）允许多个所有者共享同一个堆分配的内存，它提供了原子性的引用计数，使得`Arc`可以安全地在线程间传递。`Mutex`（Mutual Exclusion）则提供了互斥锁，确保同一时间只有一个线程可以访问被保护的数据。我们将学习如何将`Arc`与`Mutex`结合使用，以实现安全地共享可变状态。 `RwLock`（Read-Write Lock）：对于读多写少的情况，`RwLock`比`Mutex`更高效，它允许多个读者同时访问，但只允许一个写者。我们将学习`RwLock`的使用方法及其与`Mutex`的性能对比。 无锁并发（Lock-Free Programming）：Rust也支持无锁并发编程，这可以避免锁带来的性能瓶颈和死锁风险。 原子类型（Atomic Types）：`std::sync::atomic`模块提供了原子类型，如`AtomicBool`、`AtomicIsize`、`AtomicUsize`、`AtomicPtr`等。它们提供了如`load`、`store`、`compare_exchange`等原子操作，可以用于实现无锁数据结构。 CAS (Compare-And-Swap) 操作：我们将深入理解CAS操作的原理，以及它是如何作为构建无锁数据结构的基础。Rust的原子类型提供了`compare_exchange`和`compare_exchange_weak`等方法，用于实现CAS。 异步编程（Async/Await）：Rust的`async/await`语法为编写高效的非阻塞I/O和高并发I/O密集型应用程序提供了强大的支持。 `async`函数与`await`关键字：我们将学习如何定义`async`函数，以及如何使用`await`来暂停执行，直到异步操作完成。 执行器（Executors）与运行时（Runtimes）：`async/await`本身只是语法糖，实际的异步执行需要一个异步运行时。我们将介绍流行的Rust异步运行时，如`tokio`和`async-std`，并学习如何使用它们来调度和执行异步任务。 异步任务的并发：我们将学习如何使用`tokio::spawn`或`async_std::task::spawn`来创建并发的异步任务，以及如何使用`JoinHandle`来等待它们的完成。 异步通道与同步器：流行的异步运行时通常也提供了异步版本的通道和同步器，如`tokio::sync::Mutex`、`tokio::sync::mpsc::channel`等。我们将学习如何在异步上下文中安全地使用这些工具。 Rust的并发生态系统：除了标准库，Rust拥有一个活跃的生态系统，提供了许多优秀的并发相关的库，例如： `rayon`：一个用于并行迭代的库，可以轻松地将CPU密集型任务并行化。 `crossbeam`：提供了更高级的并发原语，如`crossbeam-channel`（比`std::sync::mpsc`更灵活的通道）、`crossbeam-deque`（无锁双端队列）等。 `actix` / `warp`：流行的Rust Web框架，它们都构建在异步运行时之上，并提供了高效的网络并发处理能力。 Rust并发编程的最佳实践：我们将总结Rust并发编程的常见模式和技巧，包括如何编写可测试的并发代码，如何避免常见的并发陷阱（尽管Rust的编译器会帮你很多），以及如何根据性能需求选择合适的并发策略。 第四章：跨语言的并发策略与模式 在深入了解Java和Rust各自的并发实现后，本章将着眼于更高级别的并发策略和设计模式，这些模式往往具有跨语言的普适性，并且能帮助我们设计出更具可扩展性、可维护性和鲁棒性的并发系统。 Actor模型：Actor模型是一种并发模型，其中“Actor”是计算的基本单位，它们独立运行，并通过异步消息传递进行通信。我们将探讨Actor模型的概念，以及如何在Java（通过Akka等框架）和Rust（通过`actix`等库）中实现Actor模型。我们将分析Actor模型在构建分布式系统和高并发场景下的优势。 CSP (Communicating Sequential Processes) 模型：CSP模型强调进程之间的通信，通过通道（Channel）进行同步和数据交换，这是Go语言的并发基础。我们将讨论CSP模型的核心思想，以及它与Java的共享内存模型和Rust的消息传递模型的异同。 无锁数据结构的设计与应用：在前几章的基础上，我们将更深入地探讨无锁数据结构的设计原理。我们将分析链表、栈、队列等常见数据结构的无锁实现，并讨论其性能优势和适用场景。我们将对比Java和Rust在实现无锁数据结构时的技术选择和挑战。 内存屏障（Memory Barriers）与指令重排：在更底层的层面，理解内存屏障和指令重排对于深刻理解并发行为至关重要。我们将再次回顾Java内存模型，并简要介绍CPU层面的指令重排机制。对于Rust，虽然编译器和所有权系统提供了高级抽象，但在编写底层性能代码时，理解这些概念依然有益。 并发性能分析与调优： 性能瓶颈的识别：我们将介绍如何使用性能分析工具（如Java的JProfiler、VisualVM，Rust的`perf`、`flamegraph`）来识别并发程序中的性能瓶颈，例如CPU争用、锁竞争、内存分配等。 调优策略：我们将讨论针对不同瓶颈的调优策略，包括优化算法、调整线程池大小、减少锁的粒度、使用更优的并发数据结构、异步化I/O操作等。 分布式并发：在现代软件架构中，分布式系统是常态。我们将简要探讨分布式并发带来的额外挑战，如网络延迟、节点故障、一致性问题（CAP定理），以及分布式锁、分布式事务等概念。虽然本书主要关注单机并发，但理解这些将为读者构建更复杂的系统打下基础。 并发编程的测试方法： 单元测试与集成测试：如何为并发代码编写有效的测试用例。 并发测试工具：介绍一些用于发现并发错误的工具，如Java的`jcstress`、Rust的`loom`。 压力测试与混沌工程：模拟高并发场景和注入故障，以发现潜在的并发问题。 第五章：实战项目：构建高并发Web服务 在本章中，我们将通过一个综合性的实战项目，将前面学到的Java和Rust并发编程知识融会贯通。我们将选择一个典型的应用场景——构建一个高并发的Web服务，并分别使用Java和Rust实现其核心逻辑。 项目概述：我们将设计一个简单的RESTful API服务，例如一个计数器服务，可以接受GET请求获取当前计数，接受POST请求递增计数。我们将关注服务的吞吐量、响应时间和资源利用率。 Java实现： 技术栈选择：我们将使用Spring Boot框架，它提供了强大的Web服务开发能力，并内置了对并发的支持。 并发处理：我们将深入研究Spring Boot如何配置和管理线程池（如Tomcat的线程池），如何使用`@Async`注解实现异步方法调用，以及如何利用`CompletableFuture`处理更复杂的异步流程。 数据同步：对于计数器共享状态的同步，我们将对比使用`synchronized`、`ReentrantLock`和`AtomicLong`的性能表现。 性能测试与调优：我们将使用`JMeter`等工具对Java服务进行压力测试，并根据测试结果进行相应的性能调优。 Rust实现： 技术栈选择：我们将使用`tokio`作为异步运行时，并选择一个Web框架，如`warp`或`actix-web`。 并发处理：我们将学习如何使用`tokio::spawn`创建并发的异步任务来处理HTTP请求，如何使用`async/await`编写高效的I/O密集型代码。 数据同步：对于计数器的同步，我们将主要使用`Arc>`或`Arc>`（如果读操作占优），并分析其性能。 性能测试与调优：我们将使用`wrk`或`k6`等工具对Rust服务进行压力测试，并进行相应的优化。 对比分析：在完成两个版本的实现后，我们将对它们在开发复杂度、性能、内存占用、可维护性等方面进行详细的对比分析，帮助读者更直观地理解Java和Rust在并发开发上的差异和优势。 结语 并发编程是现代软件开发中一个既具挑战性又极具价值的领域。本书通过深入剖析Java和Rust在并发方面的理论与实践，旨在为读者提供一个全面而深刻的理解。我们相信，通过掌握这些知识和技能，您将能自信地应对各种复杂的并发场景，构建出更强大、更高效、更可靠的应用程序。并发的世界是广阔的，本书只是为您开启了一扇门，未来的学习和探索，将由您继续书写。 附录： Java并发API参考 Rust并发标准库与常用crate概览 并发编程术语表

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作为一名对函数式编程和现代软件开发充满好奇的开发者，我一直在寻找一本能够清晰、深入地讲解 Scala 语言的书籍。在我接触到《Scala语言基础与开发实战》这本书之前，我尝试过许多在线教程和零散的博客文章，但总感觉它们缺乏系统性，难以构建起对 Scala 核心概念的全面认知。这本书的出版，无疑为我打开了一扇新的大门。从内容上看，它不仅仅是停留在语法层面，而是将 Scala 的设计哲学、核心优势以及在实际开发中的应用场景进行了深度剖析。例如，它对 Immutability（不可变性）的强调，以及如何利用它来编写更安全、更易于并发的代码，这一点令我印象深刻。书中的代码示例也十分贴合实际，并非那些脱离上下文的“Hello, World!”，而是展现了如何利用 Scala 的特性解决真实世界的工程问题。我尤其欣赏书中对函数式编程范式的讲解，它不像一些技术书籍那样枯燥乏味，而是通过生动的比喻和循序渐进的讲解，让我这个初学者也能逐渐领悟到函数式编程的精妙之处。此外，它还涵盖了 Scala 在大数据、微服务等热门领域的应用，这让我对接下来的学习方向有了更清晰的规划。整体而言，这本书的深度和广度都超出了我的预期，它不仅仅是一本教材，更像是一位经验丰富的导师，指引我在 Scala 的世界里不断探索和前进。

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作为一个有着一定编程背景的读者，我一直在寻找一本能够帮助我快速掌握一门“新”语言，并且能够迅速投入实际工作的书籍。《Scala语言基础与开发实战》这本书在这方面做得非常出色。它并非那种只罗列语法规则的书籍，而是从开发者的实际需求出发，循序渐进地引导读者理解 Scala 的核心特性。我特别欣赏书中对 Scala 类和对象系统讲解的细致之处，比如 trait 的使用，它比 Java 的接口更加灵活，能够实现代码的复用和组合。同时，书中对 Scala 的集合（Collections）库的讲解也十分到位，它提供了丰富且高效的数据结构，并且支持函数式的操作，这大大简化了数据处理的代码。我发现，一旦掌握了 Scala 的集合操作，很多以前需要写很多循环的代码，现在都可以用更简洁、更具声明性的方式来实现。另外，书中还涉及了 Scala 的并发编程，这是现代软件开发中不可或缺的一部分。作者通过具体的例子，展示了如何利用 Scala 的并发原语来处理多线程问题，避免常见的死锁和竞态条件。我对书中关于“Side Effects”（副作用）的处理方式印象深刻，它鼓励开发者尽量将函数设计成无副作用的，从而提高代码的可测试性和可维护性。这本书的实用性极强，让我能够很快地将所学知识应用于实际的项目开发中。

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这是一本为那些想要深入理解 JVM 生态系统，并寻求一门强大、简洁且表达力丰富的语言的开发者量身打造的佳作。我之前对 Scala 的了解大多停留在其作为 Java 的一种“更现代”的替代品的层面，但《Scala语言基础与开发实战》彻底改变了我的看法。书中在讲解 Scala 的基本语法时，非常巧妙地融入了函数式编程的思想，比如模式匹配、高阶函数、柯里化等，这些概念在其他许多语言中可能需要大量的模板代码才能实现，而在 Scala 中却可以写得如此优雅和简洁。我尤其喜欢书中关于隐式转换（Implicit Conversions）和隐式参数（Implicit Parameters）的章节，这部分内容是 Scala 中一个非常强大但又容易让人困惑的特性，而作者通过大量的实例，将其讲得清晰透彻，让我能够真正理解其背后的原理和在实际开发中的强大应用。书中也深入探讨了 Scala 的并发模型，包括 Future、Actor 等，这对于开发高性能、高可伸缩性的应用程序至关重要。我曾尝试过使用其他并发模型，但 Scala 的方式感觉更加自然和安全。书中的案例研究非常具有指导意义，展示了如何将 Scala 应用于实际的软件开发项目中，从构建 RESTful API 到处理大规模数据流，都提供了宝贵的经验。这本书无疑为我掌握 Scala 提供了坚实的基础，并激发了我对其更深层次探索的兴趣。

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在我学习编程的过程中，接触过不少语言，但 Scala 以其独特的魅力，尤其是在函数式编程和面向对象编程的融合方面，吸引了我。《Scala语言基础与开发实战》这本书，可以说是为我揭示了 Scala 的精髓。它不仅仅是关于如何写 Scala 代码，更是关于如何用 Scala 的思维方式去思考问题。书中对“Immutability”（不可变性）和“Pure Functions”（纯函数）的强调，让我深刻理解了函数式编程带来的好处——更少的 bug，更容易推理的代码。我特别喜欢书中关于模式匹配（Pattern Matching）的讲解，它让代码的逻辑分支处理变得如此清晰和直观，比传统的 if-else 结构更加强大和易读。此外，这本书还深入探讨了 Scala 的类型系统，比如泛型（Generics）、特质（Traits）和抽象类型（Abstract Types），这些都为编写更健壮、更灵活的代码提供了强大的支持。书中的一些高级特性，如类型类（Type Classes）和代数数据类型（Algebraic Data Types），虽然一开始可能有些挑战，但作者通过循序渐进的讲解和丰富的示例，让我逐渐掌握了这些强大的概念，并认识到它们在构建复杂系统中的巨大潜力。这本书的写作风格流畅，逻辑清晰，让我能够沉浸其中，享受学习的乐趣，并且能够将这些知识融会贯通，应用到我的实际开发工作中。

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作为一名希望在技术领域不断精进的开发者，我一直对那些能够带来效率提升和代码质量飞跃的技术充满热情。《Scala语言基础与开发实战》这本书，正是这样一本让我受益匪浅的著作。它在讲解 Scala 的基础知识时，并没有停留在表面，而是深入剖析了 Scala 语言的设计哲学和核心优势。我尤其欣赏书中对 Scala 的“Expression-Oriented”（表达式导向）的讲解，这意味着几乎所有东西都可以被看作一个表达式，并返回一个值，这使得代码的组织和组合更加灵活。书中关于“Lazy Evaluation”（惰性求值）的介绍也让我眼前一亮，它能够有效地处理无限序列，并且优化性能。我曾经在处理大数据集时遇到过性能瓶颈，而 Scala 的惰性求值机制，让我看到了解决这些问题的希望。书中还详细介绍了 Scala 在实际开发中的应用，包括与 Java 的互操作性，以及在 Web 开发、数据科学等领域的实践。这些内容非常有价值，让我能够看到 Scala 在不同场景下的应用潜力，并为我未来的职业发展提供了新的思路。这本书的讲解细致入微，代码示例丰富实用，它不仅教会了我如何使用 Scala，更教会了我如何用 Scala 来写出更优雅、更高效、更易于维护的代码，对于想要深入理解并掌握 Scala 的开发者来说，这是一本不容错过的宝藏。

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书里内容讲的很清晰，易懂；示例丰富、详尽，很有代表性；算法很全面，易学、上手快，对初学者是一本很好的入门书；全五分好评哦。

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时间太久，记不清了，应该是好的吧。

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该书详解了数据分类的方方面面，并辅以对应的算法应用实例。此书介绍了大数据分析，尤其是数据分类相关算法的原理及实现细节，并给出了每个算法的编程实例。全书共计21章，包含了诸多的算法以及大数据分析的平台与技术。我觉得对我帮助很大，看出作者对本书下了很大功夫。此书讲的很全面，有此书数据分类无忧。内容很有独到之处，让人深有启发，而且本书作者师从Carlo Zaniolo教授进行流数据挖掘方面的研究。 十多年来，一直从事数据库、数据挖掘、大数据分析相关的研究，理论功底绝对没问题，放心入吧!

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刚收到就用上了，这本书排版合理简洁，条理清晰规范，内容详实准确，对开发工具，算法介绍的都很到位，每个算法都配有实例详解，手把手教你，确实不错，推荐购买

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书非常好 很棒

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这本书里边的算法真的对学习数据挖掘很有用，很适合数据挖掘方向的学习。

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物流很快，包装很好！

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好好学习，天天向上！