代码的未来-读书笔记

读书记录:

我于2015/1/9日购买了本书, 经过2个晚上, 1个白天的时间, 通读完了<<代码的未来>>, 只余NoSQL, MongoDB, SQL, Memcached4章共30页还未读完.

书中对未来的预测非常让我信服, 即未来的编程语言应该能够方便进行多核和云计算的开发.

matz对当前以及未来几年技术趋势把握非常精准, 对当下非常流行的技术趋势都研究颇深.

matz先概括性地讲解了编程的一些问题:

编程的时间和空间

• 编程的本质
• 未来的预测

编程语言的过去, 现在和未来
讲述了编程语言的起源, 发展, 兴衰起伏.

• 编程语言的时间
  在编程语言的世界一章中, 探讨了编程时间的先驱, 编程语言的历史, 以及编程语言从过去到现在的进化方向, 最后对20年后和未来的编程语言进行了预测.

• DSL: Domain Specify Language, 领域建模语言
  matz从Unix的内部DSL, 如shell, awk, seq等迷你DSL讲起, 再讲述了DSL的优势, 以及定义后, 介绍了Ruby作为最好的DSL语言的应用.

• 元编程
  Meta, Relection
  类对象
  类的操作
  Lisp
  数据和程序
  Lisp程序, S表达式
  宏
  宏的功与过
  元编程的可能性与危险性

这一章主要讲述了语言的元编程能力, 重点讲述了ruby的元编程, 以及与元编程的鼻祖Lisp的宏(S表达式)比较

• 内存的管理
  讲述GC的定义, 方式以及常用的GC方式, 文章谈到了静态语言和动态语言各自在GC上的使用方式, 以及GC优化手段. 包括java的GC.

内容:

• 看似无限的内存
• GC的三种基本方式
• 术语定义
• 标记清除方式, 复制收集方式
• 引用计数方式, 引用计数方式的缺点
• 进一步改良的应用方式
• 分代回收
• 对来自老生代的引用进行记录
• 增量回收
• 并行回收
• GC大一统理论

第三章 编程语言新的潮流

• 语言的设计
  以java,javascript, ruby, go三种语言来探讨语言的设计问题
  静态和动态类型的区别
  类型在静态类型和动态类型中的应用
  静态和动态类型语言的优缺点
  Duck type, 鸭式辩形
  Structural Subtyping

讨论一下问题:
作为客户端语言发布的java为何在服务器端获得成功?
Rails如何让ruby火起来?
Go在服务器端的应用

• Go语言
  本章主要是Go语言的介绍和入门知识, matz认为go很有前途
  New
  Experimental(实验性)
  Concurrent
  GC
  Systems

• Dart
  很想java的强类型语言, matz不看好

• CoffeeScript
  对javascript的不满导致的coffeescript的诞生, coffee的入门介绍. matz认为coffee参考了ruby和python(但主要是参考了python), coffee的设计非常精妙和恰到好处, 某些方面比ruby更好

内容:

• 声明和作用域
• 分号和代码块
• 省略记法
• 字符串
• 数组和循环
• 类

第四章 云时代的编程

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4.1 可扩展性

• 信息的尺感度
• 大量数据的查找
• 二分法查找
• 散列表
• 布隆过滤器
• 一台计算机的极限
• DHT(分布式散列表)
• Roma
• MapReduce

4.2 C10K问题

• 何为C10K问题?
• C10K问题引发的想当然
• 使用epoll功能
• 使用libev
• 使用EventMachine

4.3 HashFold

• HashFold库的实现(Level 1)
• 运用多核的必要性
• 目前ruby实现存在的问题
• 通过进程来实现HashFold(Level 2)
• 抖动
• 运用进程池的HashFold(Level 3)

进程间通信

• 进程与线程
• 同一台计算机上的进程通信
• TCP/IP协议
• 用C语言进行套接字编程
• 用Ruby进行套接字编程
• Ruby的socket功能
• 用Ruby实现网络服务器

Rack和Unicorn

• Rack中间件
• 应用程序服务器的问题
• Unicorn架构
• Unicorn的解决方案
• 性能
• 策略

第五章 支撑大数据的数据存储技术

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5.1 键-值存储

• Hash类
• DBM类
• 数据库的ACID特性
• CAP原理
• CAP的解决方案-BASE
• 不能舍弃可用性
• 大规模环境下的键-值存储, 以Roma为例
• 访问键-值存储
• 键-值存储的节点处理
• 存储器
• 写入和读取
• 节点追加
• 故障应对
• 终止处理
• 其他机制
• 性能和应用案例

5.2 NoSQL

• RDB的极限
• NoSQL数据库的解决方案
• 形形色色的各类NoSQL数据库
  -面向文档的数据库
• MongoDB安装和启动
• MongoDB的数据库结构
• 数据的插入和查询
• 用javascript进行查询
• 高级查询
• 数据的更新和删除
• 乐观并发控制

5.3 用Ruby来操作MongoDB

• 使用Ruby驱动
• 对数据库进行操作
• 数据的插入
• 数据的查询
• 高级查询
• find方法的选项
• 原子操作
• ActiveRecord
• OD Mapper

5.4 SQL数据库的反击

• "云"的定义
• SQL数据库的极限
• 存储引擎Spider
• SQL数据库之父的反驳
• SQL数据库VoltDB
• VoltDB的架构
• VoltDB中的编程
• Hello VoltDB
• 性能测试

memcached和它的伙伴们

• 用于高速访问的缓存
• memcached
• 对memcached的不满
• memcached的替代服务器
• Redis
• Redis的数据类型
• Redis的命令和示例

第六章 多核时代的编程

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6.1 摩尔定律

• 呈几何数增长
• 摩尔定律的内涵
• 摩尔定律的结果
• 摩尔定律所带来的可能性
• 为了提高性能
• 摩尔定律的极限
• 超越极限
• 不再有免费的午餐

6.2 Unix管道

• 管道编程
• 多核时代的管道
• xargs-另一种运用核心的方式
• 注意瓶颈
• 阿姆达尔定律
• 多核编译
• ccache
• distcc
• 编译性能测试

5.3 非阻塞I/O

• 何为非阻塞I/O?
• 使用read(2)方法
• 边沿触发和水平触发
• 使用read(2)和select的方法
• 使用read+O_NONBLOCK标志
• Ruby的非阻塞
• 使用aio_read

5.4 node.js

• matz的减负, 拖延, 委派
• 非阻塞编程
• node.js框架
• 事件驱动编程
• 事件循环的利弊
• node.js的编程
• node.js的网络编程
• node.js的回调风格
• node.js的优越性
• EventMachine与Rev

5.5 ZeroMQ

• 多CPU的必要性
• 阿姆达尔定律
• 多CPU的运用方法
• 进程间通信
• 管道
• SysV IPC
• Socket
• Unix Socket
• ZeroMQ, 连接模型