本书由龙蜥社区操作系统及eBPF专家联合撰写，带领读者一次性学透eBPF原理与Linux可观测性，让性能与安全问题无所遁形，效果立竿见影。具体来说，本书系统介绍eBPF技术生态、特性、五大主流开发框架，并深度剖析应用、网络、内存、I/O、调度、安全六大关键Linux可观测性实践。 本书共9章，从逻辑上分为两部分。第一部分为eBPF基础（第1～3章）：第1章概述eBPF技术的发展历程和应用场景；第2章深入解析eBPF的指令集、辅助函数及程序类型设计原理；第3章介绍如何使用libbpf、BCC、eunomia-bpf、Coolbpf等工具开发eBPF程序，尤其是BTF和CO-RE技术的应用。第二部分为eBPF可观测性实践（第4～9章），第4章探讨eBPF在用户态应用层面的可观测实践，如Java应用的GC观测；第5章讲解内核网络收发包流程及使用eBPF分析网络抖动的方法；第6章介绍内存性能瓶颈的优化方法，包括使用eBPF检测内存分配延迟和内存泄漏；第7章分析I/O子系统的原理和性能瓶颈点，并介绍使用eBPF监测I/O延迟分布和I/O卡顿问题；第8章介绍eBPF在调度系统上的观测实践，包括长时间关中断和持续性能追踪等；第9章则聚焦于eBPF在系统安全上的实践，如使用LSM进行安全防御、监控进程的各种行为等。

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本书基于作者在可观测性领域的丰富实践经验撰写而成，旨在帮助读者在工程团队内开展可观测性实践。书中深入分析了在软件交付和运营的背景下可观测性意味着什么、如何构建基础组件来实现可观测性、可观测性对团队动力的影响、可观测性规模化的考虑因素，以及在组织中建立可观测性文化的实用方法，还通过丰富的实例展示了如何利用可观测性改进现有的工作，并提供了从传统工具（如度量工具、监控工具和日志管理工具）迁移的实际注意事项。本书适合软件工程师、产品经理、软件交付和运维人员等阅读。

虽然技术在进步，硬件也越来越物美价廉，但如今软件工程师仍需要关注程序的性能优化。本书将介绍软件效率问题、Go语言快速入门知识、如何实现高效编程，告诉大家如何高效进行性能优化，以及何时进行，并给出需要的工具和相关知识，让你使用较少的资源实现高效编程。

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eBPF是一个非凡的平台，可用于构建下一代的安全、可观测性和网络工具。这是一本实用性书籍，非常适合开发人员、系统管理员、运维工程师和想了解其工作原理的学生阅读。 本书作者不仅介绍了关于eBPF技术的基础知识，还提供了实际示例和操作。如果你渴望深入了解eBPF技术和想学习编写eBPF程序，本书可以让你能够轻松入门。

不同的CPU体系结构有不同的BootLoader。有些BootLoader支持多种体系结构的CPU，比如U-Boot就同时支持ARM体系结构和MIPS体系结构。除了依赖于CPU的体系结构外，BootLoader实际上也依赖于具体的嵌入式板级设备的配置。也就是说，对于两块不同的嵌入式板而言，即使它们是基于同一种CPU而构建的，要想让运行在一块板子上的BootLoader程序也能运行在另一块板子上，通常需要修改BootLoader的源程序。因此每款嵌入式产品的BootLoader都是独一无二的，但我们可以总结出开发或者维护特定BootLoader需要哪些背景知识，掌握了这些背景知识，我们就可以做到以不变应万变。

TypeScript是一种由微软开发的、开源的编程语言，近两年来发展很迅猛，已经成为很多大型项目的标配。本书涵盖了TypeScript的大部分知识点，并对其进行了细致的讲解；本书示例丰富、简单易懂，你甚至可以直接把这些例子用于自己的开发工作；本书还对TypeScript编译原理进行了深入的剖析，力争让读者知其然，并知其所以然。本书不仅为TypeScript初学者安排了与JavaScript相关的基础知识，而且对高级编程技巧、编译原理进行了深入浅出的解读，相信对于想深入了解TypeScript的开发者来说，通过阅读本书也能获得较大的提升。

本书详细介绍了开源音视频处理软件FFmpeg的使用，按照所讲述的内容及读者的不同层次，本书划分为上下两篇。上篇为基础与参数详解，介绍了FFmpeg的基本组成部分、工具使用，以及封装、转码、流媒体、滤镜和设备操作。下篇为API使用及开发，介绍了FFmpeg封装、编解码和滤镜部分的API使用操作，相关操作均以实例方式进行说明，包括新旧API的操作方法和异同，并给出了大量的API使用、自定义功能模块、基于FFmpeg的API开发自己的播放器的示例，以及其在实际开源软件中的应用等。 　　本书不仅适合音视频流媒体处理的研发人员、对音视频技术应用和实时音视频通信感兴趣的技术人员，还适合高等院校计算机相关专业的学生阅读。

本书作者基于对Hadoop系统的实践，深入浅出地对Hadoop进行了详细的讲解，包含大量的实例和技巧，可帮助有一定基础的开发者快速掌握分布式系统。主要内容包括：第1章～第4章讲解大数据系统的基本概念、Hadoop系统的关键概念，以及进行Hadoop平台管理的关键概念要素。第5章～第7章是本书的重点，深入分析了MapReduce框架，不仅包括MapReduce框架的API，还介绍MapReduce框架的更复杂概念及其设计理念。第8章～第14章介绍Hadoop生态系统，包括支持MapReduce程序的单元测试和集成测试框架、Hadoop系统的监控和日志系统、Hive框架、Pig和Crunch框架、HCatalog框架、Hadoop日志流处理、HBase等。第15章～第17章介绍了数据科学基本概念及应用、云计算实例、分布式下载服务实例等。