书本大纲：从芯片、分布式到云计算AI时代

并发编程艺术

内存模型——连接代码与硬件的契约
以可见性、有序性、原子性为基础，通过happens - before规则和volatile/synchronized同步机制，探讨处理器优化与并发安全的关系，介绍多线程程序底层运行逻辑。

并发原语——在混沌中建立秩序
对比Java与Golang并发哲学，Java通过显式内存屏障与happens-before规则防控数据竞态，Golang借助Channel通信链隐式维系因果序，分析共享内存锁粒度控制与消息流自然时序两种确定性实现路径。

并发设计——从锁竞争到无锁协同
剖析Java并发工具的革新设计，介绍如何通过无锁协同、缓存行优化、分治策略、异步编程提高多核性能，突破传统数据竞争瓶颈，提升并发效率。

并发模式——驾驭多核时代的交响乐略
多核时代下，Java线程、Golang协程与Erlang Actor分别通过原生线程映射、GMP轻量调度和消息隔离机制，探讨并发编程中资源效率与秩序平衡的多元化解决路径。

Java虚拟机

编译运行——Java跨平台与高性能的动态运行机制
Java虚拟机以分层编译与动态调优为核心，通过即时编译优化技术平衡跨平台通用性，使程序在长期运行中逼近本地代码性能，展现后发优势。

垃圾回收——吞吐量、延迟与内存效率的三元悖论
剖析Java垃圾回收机制，解析分代回收、三色标记、写屏障等核心技术，对比清除/压缩/复制算法优劣，详解G1停顿预测模型，探讨内存效率、吞吐量与延迟的平衡关系。

RPC框架

网络模型——构建高吞吐的数据高速公路
RPC网络性能优化的相关技术和方法，通过事件驱动与内存复用架构优化硬件资源利用，应用Reactor模型并行调度与Netty多级内存池技术，提高海量请求吞吐量和资源效能。

传输协议——标准化与定制化的RPC双轨实践
RPC协议双轨实践方案，公网采用gRPC标准化方案确保兼容性，内网通过自研协议突破性能瓶颈，在解决数据表述、传输、方法协定三大核心问题时兼顾标准化与场景化需求。

高并发系统设计

数据存储——让数据在硬盘上飞起来
解析存储系统针对海量数据场景，通过B + 树范围查询加速、LSM树批量写入优化及Kafka顺序日志结构，结合存储介质特性和顺序I/O缓存机制，优化性能与持久化的关系。

分层抗压——高并发系统的三道防线
剖析大流量系统三大核心技术：缓存削峰、消息队列异步解耦、数据库事务持久化，分析分层架构设计中吞吐量与数据一致性平衡的协作关系。

过载保护——流量洪峰下的防御法则
提出分层动态防护体系，通过精准流量调控、分级熔断降级和基于Little’s Law的自适应限流，在资源耗尽前构建有序处理机制，提高极端压力下核心服务的运行稳定性。

分布式系统之美

协议算法——分布式世界的生存法则
解析分布式系统容错机制与工程权衡，通过数据分片与多副本策略确保高可用，结合租约机制防止双主故障，引入多数派读写与去中心化协议平衡一致性与性能，介绍构建稳健架构的相关知识和方法。

一致性协议——从CAP理论囚笼到工程突围
分布式系统如何在CAP与FLP理论限制下进行权衡？本文解析共识算法（如Raft/Paxos）对两阶段提交的重构思路，介绍强一致性工程实现与高可用权衡策略，提出去中心化决策的协同优化方案。

云原生与云计算时代

云原生基础——容器、Kubernetes的编排设计
容器技术如何改变软件交付范式。分析Kubernetes作为云时代的“事实操作系统”，以及它如何将不可靠的硬件抽象为可靠的服务。核心在于标准化交付带来红利，但也增加了操作Kubernetes及其生态（如服务网格）的复杂性。

云原生动态——弹性伸缩、智能调度与可观测性的反馈循环
探讨云原生系统的动态自适应机制，将弹性、调度与可观测性构建为一个相互依存的反馈系统。自动伸缩需平衡成本与性能，调度器优化资源效率，而深度可观测性则需考量性能开销。

云计算的未来范式——Serverless、边缘计算与AI的算力变革
着眼于云计算的下一站。Serverless将作为基础设施的终极抽象呈现，带来操作简便性与新的约束。边缘计算将作为反向趋势，推动计算更接近用户，以克服物理延迟的限制。
最后讨论这些范式如何发展以应对AI算力的巨大需求，化为下一个伟大的“有限与无限”挑战。

未完待续

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