多处理器编程的艺术

工业界称为多核的多处理器机器正迅速地渗入计算的各个领域。多处理器编程要求理解新型计算原理、算法及编程工具，至今很少有人能够精通这门编程艺术。

现今，大多数工程技术人员都是通过艰辛的反复实践、求助有经验的朋友来学习多处理器编程技巧。这本最新的权威著作致力于改变这种状况，作者全面阐述了多处理器编程的指导原则，介绍了编制高效的多处理器程序所必备的算法技术。了解本书所涵盖的多处理器编程关键问题将使在校学生以及相关技术人员受益匪浅。

本书特色

本修订版结合2008年第1版出版以来课堂教学和读者反馈的勘误和修改意见，对全书进行了多方面的修订和更新。

循序渐进地讲述共享存储器多线程编程的基础知识。

详细解释当今多处理器硬件对并发程序设计的支持方式。

全面考察主流的并发数据结构及其关键设计要素。

从简单的锁机制到最新的事务内存系统，独立、完整地阐述了同步技术。

给出...

工业界称为多核的多处理器机器正迅速地渗入计算的各个领域。多处理器编程要求理解新型计算原理、算法及编程工具，至今很少有人能够精通这门编程艺术。

现今，大多数工程技术人员都是通过艰辛的反复实践、求助有经验的朋友来学习多处理器编程技巧。这本最新的权威著作致力于改变这种状况，作者全面阐述了多处理器编程的指导原则，介绍了编制高效的多处理器程序所必备的算法技术。了解本书所涵盖的多处理器编程关键问题将使在校学生以及相关技术人员受益匪浅。

本书特色

本修订版结合2008年第1版出版以来课堂教学和读者反馈的勘误和修改意见，对全书进行了多方面的修订和更新。

循序渐进地讲述共享存储器多线程编程的基础知识。

详细解释当今多处理器硬件对并发程序设计的支持方式。

全面考察主流的并发数据结构及其关键设计要素。

从简单的锁机制到最新的事务内存系统，独立、完整地阐述了同步技术。

给出大量利用Java并发工具包编写的可完全执行的Java实例。

附录提供了采用其他程序设计语言和包（如C#、C及C++的Pthreads库）进行编程的相关背景知识以及硬件基础知识。

Maurice Herlihy　哈佛大学的数学学士和麻省理工学院的计算机科学博士，目前为美国布朗大学计算机科学系教授，曾工作于卡内基-梅隆大学和DEC剑桥实验室。他是美国ACM会士，2003年分布式计算领域Dijkstra奖获得者。

Nir Shavit　以色列希伯来大学的计算机科学博士，目前为麻省理工学院电子工程和计算机科学系教授、以色列特拉维夫大学计算机科学系教授。1999~2011年期间，他担任Sun实验室的技术人员。

两位作者在2004年获得了理论计算机领域最高奖——哥德尔奖（G?del Prize），2012年他们共享了分布式计算领域的Edsger W. Dijkstra奖，40多年来他们一起合作，从事并行和分布式计算教学和研发工作。