陳碩 (chenshuo.com)
2013-01-20
std::set/std::map （以下用 std::map 代表） 是常用的關聯式容器，也是 ADT（抽象數據類型）。也就是說，其接口（不是 OO 意義下的 interface）不僅規定了操作的功能，還規定了操作的復雜度（代價/cost）。例如 set::insert(iterator first, iterator last) 在通常情況下是 O(N log N)，N 是區間的長度；但是如果 [first, last) 已經排好序（在 key_compare 意義下），那么復雜度將會是 O(N)。
盡管 C++ 標準沒有強求 std::map 底層的數據結構，但是根據其規定的時間復雜度，現在所有的 STL 實現都采用平衡二叉樹來實現 std::map，而且用的都是紅黑樹。《算法導論（第 2 版）》第 12、13 章介紹了二叉搜索樹和紅黑樹的原理、性質、偽代碼，侯捷先生的《STL 源碼剖析》第 5 章詳細剖析了 SGI STL 的對應實現。本文對 STL 中紅黑樹（rb_tree）的實現問了幾個稍微深入一點的問題，并給出了我的理解。本文剖析的是 G++ 4.7 自帶的這一份 STL 實現及其特定行為，與《STL 源碼剖析》的版本略有區別。為了便于閱讀，文中的變量名和 class 名都略有改寫（例如 _Rb_tree_node 改為 rb_tree_node）。本文不談紅黑樹的平衡算法，在我看來這屬于“旁枝末節”（見陳碩《談一談網絡編程學習經驗》對此的定義），因此也就不關心節點的具體顏色了。
數據結構回顧
先回顧一下數據結構教材上講的二叉搜索樹的結構，節點（Node）一般有三個數據成員（left、right、data），樹（Tree）有一到兩個成員（root 和 node_count）。
用 Python 表示：
class Node:
def __init__(self, data):
self.left = None
self.right = None
self.data = data
class Tree:
def __init__(self):
self.root = None
self.node_count = 0
而實際上 STL rb_tree 的結構比這個要略微復雜一些，我整理的代碼見 https://gist.github.com/4574621#file-tree-structure-cc 。
節點
Node 有 5 個成員，除了 left、right、data，還有 color 和 parent。
C++實現，位于bits/stl_tree.h
/**
* Non-template code
**/
enum rb_tree_color { kRed, kBlack };
struct rb_tree_node_base
{
rb_tree_color color_;
rb_tree_node_base* parent_;
rb_tree_node_base* left_;
rb_tree_node_base* right_;
};
/**
* template code
**/
template<typename Value>
struct rb_tree_node : public rb_tree_node_base
{
Value value_field_;
};
見下圖。
color 的存在很好理解，紅黑樹每個節點非紅即黑，需要保存其顏色（顏色只需要 1-bit 數據，一種節省內存的優化措施是把顏色嵌入到某個指針的最高位或最低位，Linux 內核里的 rbtree 是嵌入到 parent 的最低位）；parent 的存在使得非遞歸遍歷成為可能，后面還將再談到這一點。
樹
Tree 有更多的成員，它包含一個完整的 rb_tree_node_base（color/parent/left/right），還有 node_count 和 key_compare 這兩個額外的成員。
這里省略了一些默認模板參數，如 key_compare 和 allocator。
template<typename Key, typename Value> // key_compare and allocator
class rb_tree
{
public:
typedef std::less<Key> key_compare;
typedef rb_tree_iterator<Value> iterator;
protected:
struct rb_tree_impl // : public node_allocator
{
key_compare key_compare_;
rb_tree_node_base header_;
size_t node_count_;
};
rb_tree_impl impl_;
};
template<typename Key, typename T> // key_compare and allocator
class map
{
public:
typedef std::pair<const Key, T> value_type;
private:
typedef rb_tree<Key, value_type> rep_type;
rep_type tree_;
};
見下圖。這是一顆空樹，其中陰影部分是 padding bytes，因為 key_compare 通常是 empty class。（allocator 在哪里？）
rb_tree 中的 header 不是 rb_tree_node 類型，而是 rb_tree_node_base，因此 rb_tree 的 size 是 6 * sizeof(void*)，與模板類型參數無關。在 32-bit 上是 24 字節，在 64-bit 上是 48 字節，很容易用代碼驗證這一點。另外容易驗證 std::set 和 std::map 的 sizeof() 是一樣的。
注意 rb_tree 中的 header 不是 root 節點，其 left 和 right 成員也不是指向左右子節點，而是指向最左邊節點（left_most）和最右邊節點（right_most），后面將會介紹原因，是為了滿足時間復雜度。header.parent 指向 root 節點，root.parent 指向 header，header 固定是紅色，root 固定是黑色。在插入一個節點后，數據結構如下圖。
繼續插入兩個節點，假設分別位于 root 的左右兩側，那么得到的數據結構如下圖所示（parent 指針沒有全畫出來，因為其指向很明顯），注意 header.left 指向最左側節點，header.right 指向最右側節點。
迭代器
rb_tree 的 iterator 的數據結構很簡單，只包含一個 rb_tree_node_base 指針，但是其++/--操作卻不見得簡單（具體實現函數不在頭文件中，而在 libstdc++ 庫文件中）。
// defined in library, not in header
rb_tree_node_base* rb_tree_increment(rb_tree_node_base* node);
// others: decrement, reblance, etc.
template<typename Value>
struct rb_tree_node : public rb_tree_node_base
{
Value value_field_;
};
template<typename Value>
struct rb_tree_iterator
{
Value& operator*() const
{
return static_cast<rb_tree_node<Value>*>(node_)->value_field_;
}
rb_tree_iterator& operator++()
{
node_ = rb_tree_increment(node_);
return *this;
}
rb_tree_node_base* node_;
};
end() 始終指向 header 節點，begin() 指向第一個節點（如果有的話）。因此對于空樹，begin() 和 end() 都指向 header 節點。對于 1 個元素的樹，迭代器的指向如下。
對于前面 3 個元素的樹，迭代器的指向如下。
思考，對 std::set<int>::end() 做 dereference 會得到什么？（按標準，這屬于undefined behaviour，不過但試無妨。）
rb_tree 的 iterator 的遞增遞減操作并不簡單。考慮下面這棵樹，假設迭代器 iter 指向綠色節點3，那么 ++iter 之后它應該指向灰色節點 4，再 ++iter 之后，它應該指向黃色節點 5，這兩步遞增都各走過了 2 個指針。
對于一顆更大的樹（下圖），假設迭代器 iter 指向綠色節點7，那么 ++iter 之后它應該指向灰色節點 8，再 ++iter 之后，它應該指向黃色節點 9，這兩步遞增都各走過了 3 個指針。
由此可見，rb_tree 的迭代器的每次遞增或遞減不能保證是常數時間，最壞情況下可能是對數時間（即與樹的深度成正比）。那么用 begin()/end() 迭代遍歷一棵樹還是不是 O(N)？換言之，迭代器的遞增或遞減是否是分攤后的（amortized）常數時間？
另外注意到，當 iter 指向最右邊節點的時候（7 或 15），++iter 應該指向 header 節點，即 end()，這一步是 O(log N)。同理，對 end() 做--，復雜度也是 O(log N)，后面會用到這一事實。
rb_tree 迭代器的遞增遞減操作的實現也不是那么一目了然。要想從頭到尾遍歷一顆二叉樹（前序、中序、后序），教材上給出的辦法是用遞歸（或者用 stack 模擬遞歸，性質一樣），比如：（https://gist.github.com/4574621#file-tree-traversal-py ）
Python:
def printTree(node):
if node:
printTree(node.left)
print node.data
printTree(node.right)
如果考慮通用性，可以把函數作為參數進去，然后通過回調的方式來訪問每個節點，代碼如下。Java XML 的 SAX 解析方式也是這樣。
Python:
def visit(node, func):
if node:
printTree(node.left)
func(node.data)
printTree(node.right)
要想使用更方便，在調用方用 for 循環就能從頭到尾遍歷 tree，那似乎就不那么容易了。在 Python 這種支持 coroutine 的語言中，可以用 yield 關鍵字配合遞歸來實現，代碼如下，與前面的實現沒有多大區別。
在 Python 3.3 中還可以用 yield from，這里用 Python 2.x 的寫法。
def travel(root):
if root.left:
for x in travel(root.left):
yield x
yield root.data
if root.right:
for y in travel(root.right):
yield y
調用方：
for y in travel(root):
print y
但是在 C++ 中，要想做到最后這種 StAX 的遍歷方式，那么迭代器的實現就麻煩多了，見《STL 源碼剖析》第 5.2.4 節的詳細分析。這也是 node 中 parent 指針存在的原因，因為遞增操作時，如果當前節點沒有右子節點，就需要先回到父節點，再接著找。
空間復雜度
每個 rb_tree_node 直接包含了 value_type，其大小是 4 * sizeof(void*) + sizeof(value_type)。在實際分配內存的時候還要 round up 到 allocator/malloc 的對齊字節數，通常 32-bit 是 8 字節，64-bit 是 16 字節。因此 set<int>每個節點是 24 字節或 48 字節，100 萬個元素的 set<int> 在 x86-64 上將占用 48M 內存。說明用 set<int> 來排序整數是很不明智的行為，無論從時間上還是空間上。
考慮 malloc 對齊的影響，set<int64_t> 和 set<int32_t> 占用相同的空間，set<int> 和 map<int, int> 占用相同的空間，無論 32-bit 還是 64-bit 均如此。
幾個為什么
對于 rb_tree 的數據結構，我們有幾個問題：
1. 為什么 rb_tree 沒有包含 allocator 成員？
2. 為什么 iterator 可以 pass-by-value？
3. 為什么 header 要有 left 成員，并指向 left most 節點？
4. 為什么 header 要有 right 成員，并指向 right most 節點？
5. 為什么 header 要有 color 成員，并且固定是紅色？
6. 為什么要分為 rb_tree_node 和 rb_tree_node_base 兩層結構，引入 node 基類的目的是什么？
7. 為什么 iterator 的遞增遞減是分攤（amortized）常數時間？
8. 為什么 muduo 網絡庫的 Poller 要用 std::map<int, Channel*> 來管理文件描述符？
我認為，在面試的時候能把上面前 7 個問題答得頭頭是道，足以說明對 STL 的 map/set 掌握得很好。下面一一解答。
為什么 rb_tree 沒有包含 allocator 成員？
因為默認的 allocator 是 empty class （沒有數據成員，也沒有虛表指針vptr），為了節約 rb_tree 對象的大小，STL 在實現中用了 empty base class optimization。具體做法是 std::map 以 rb_tree 為成員，rb_tree 以 rb_tree_impl 為成員，而 rb_tree_impl 繼承自 allocator，這樣如果 allocator 是 empty class，那么 rb_tree_impl 的大小就跟沒有基類時一樣。其他 STL 容器也使用了相同的優化措施，因此 std::vector 對象是 3 個 words，std::list 對象是 2 個 words。boost 的 compressed_pair 也使用了相同的優化。
我認為，對于默認的 key_compare，應該也可以實施同樣的優化，這樣每個 rb_tree 只需要 5 個 words，而不是 6 個。
為什么 iterator 可以 pass-by-value？
讀過《Effective C++》的想必記得其中有個條款是 Prefer pass-by-reference-to-const to pass-by-value，即對象盡量以 const reference 方式傳參。這個條款同時指出，對于內置類型、STL 迭代器和 STL 仿函數，pass-by-value 也是可以的，一般沒有性能損失。
在 x86-64 上，對于 rb_tree iterator 這種只有一個 pointer member 且沒有自定義 copy-ctor 的 class，pass-by-value 是可以通過寄存器進行的（例如函數的頭 4 個參數，by-value 返回對象算一個參數），就像傳遞普通 int 和指針那樣。因此實際上可能比 pass-by-const-reference 略快，因為callee 減少了一次 deference。
同樣的道理，muduo 中的 Date class 和 Timestamp class 也是明確設計來 pass-by-value 的，它們都只有一個 int/long 成員，按值拷貝不比 pass reference 慢。如果不分青紅皂白一律對 object 使用 pass-by-const-reference，固然算不上什么錯誤，不免稍微顯得知其然不知其所以然罷了。
為什么 header 要有 left 成員，并指向 left most 節點？
原因很簡單，讓 begin() 函數是 O(1)。假如 header 中只有 parent 沒有 left，begin() 將會是 O(log N)，因為要從 root 出發，走 log N 步，才能到達 left most。現在 begin() 只需要用 header.left 構造 iterator 并返回即可。
為什么 header 要有 right 成員，并指向 right most 節點？
這個問題不是那么顯而易見。end() 是 O(1)，因為直接用 header 的地址構造 iterator 即可，不必使用 right most 節點。在源碼中有這么一段注釋：
bits/stl_tree.h
// Red-black tree class, designed for use in implementing STL
// associative containers (set, multiset, map, and multimap). The
// insertion and deletion algorithms are based on those in Cormen,
// Leiserson, and Rivest, Introduction to Algorithms (MIT Press,
// 1990), except that
//
// (1) the header cell is maintained with links not only to the root
// but also to the leftmost node of the tree, to enable constant
// time begin(), and to the rightmost node of the tree, to enable
// linear time performance when used with the generic set algorithms
// (set_union, etc.)
//
// (2) when a node being deleted has two children its successor node
// is relinked into its place, rather than copied, so that the only
// iterators invalidated are those referring to the deleted node.
這句話的意思是說，如果按大小順序插入元素，那么將會是線性時間，而非 O(N log N)。即下面這段代碼的運行時間與 N 成正比：
// 在 end() 按大小順序插入元素
std::set<int> s;
const int N = 1000 * 1000
for (int i = 0; i < N; ++i)
s.insert(s.end(), i);
在 rb_tree 的實現中，insert(value) 一個元素通常的復雜度是 O(log N)。不過，insert(hint, value) 除了可以直接傳 value_type，還可以再傳一個 iterator 作為 hint，如果實際的插入點恰好位于 hint 左右，那么分攤后的復雜度是 O(1)。對于這里的情況，既然每次都在 end() 插入，而且插入的元素又都比 *(end()-1) 大，那么 insert() 是 O(1)。在具體實現中，如果 hint 等于 end()，而且 value 比 right most 元素大，那么直接在 right most 的右子節點插入新元素即可。這里 header.right 的意義在于讓我們能在常數時間取到 right most 節點的元素，從而保證 insert() 的復雜度（而不需要從 root 出發走 log N 步到達 right most）。具體的運行時間測試見 https://gist.github.com/4574621#file-tree-bench-cc ，測試結果如下，縱坐標是每個元素的耗時（微秒），其中最上面的紅線是普通 insert(value)，下面的藍線和黑線是 insert(end(), value)，確實可以大致看出 O(log N) 和 O(1) 關系。具體的證明見《算法導論（第 2 版》第 17 章中的思考題 17-4。
但是，根據測試結果，前面引用的那段注釋其實是錯的，std::inserter() 與 set_union() 配合并不能實現 O(N) 復雜度。原因是 std::inserter_iterator 會在每次插入之后做一次 ++iter，而這時 iter 正好指向 right most 節點，其++操作是 O(log N) 復雜度（前面提到過 end() 的遞減是 O(log N)，這里反過來也是一樣）。于是把整個算法拖慢到了 O(N log N)。要想 set_union() 是線性復雜度，我們需要自己寫 inserter，見上面代碼中的 end_inserter 和 at_inserter，此處不再贅言。
為什么 header 要有 color 成員，并且固定是紅色？
這是一個實現技巧，對 iterator 做遞減時，如果此刻 iterator 指向 end()，那么應該走到 right most 節點。既然 iterator 只有一個數據成員，要想判斷當前是否指向 end()，就只好判斷 (node_->color_ == kRed && node_->parent_->parent_ == node_) 了。
為什么要分為 rb_tree_node 和 rb_tree_node_base 兩層結構，引入 node 基類的目的是什么？
這是為了把迭代器的遞增遞減、樹的重新平衡等復雜函數從頭文件移到庫文件中，減少模板引起的代碼膨脹（set<int> 和 set<string> 可以共享這些的 rb_tree 基礎函數），也稍微加快編譯速度。引入 rb_tree_node_base 基類之后，這些操作就可以以基類指針（與模板參數類型無關）為參數，因此函數定義不必放在在頭文件中。這也是我們在頭文件里看不到 iterator 的 ++/-- 的具體實現的原因，它們位于 libstdc++ 的庫文件源碼中。注意這里的基類不是為了 OOP，而純粹是一種實現技巧。
為什么 iterator 的遞增遞減是分攤（amortized）常數時間？
嚴格的證明需要用到分攤分析（amortized analysis），一來我不會，二來寫出來也沒多少人看，這里我用一點歸納的辦法來說明這一點。考慮一種特殊情況，對前面圖中的滿二叉樹（perfect binary tree）從頭到尾遍歷，計算迭代器一共走過多少步（即 follow 多少次指針），然后除以節點數 N，就能得到平均每次遞增需要走多少步。既然紅黑樹是平衡的，那么這個數字跟實際的步數也相差不遠。
對于深度為 1 的滿二叉樹，有 1 個元素，從 begin() 到 end() 需要走 1 步，即從 root 到 header。
對于深度為 2 的滿二叉樹，有 3 個元素，從 begin() 到 end() 需要走 4 步，即 1->2->3->header，其中從 3 到 header 是兩步
對于深度為 3 的滿二叉樹，有 7 個元素，從 begin() 到 end() 需要走 11 步，即先遍歷左子樹（4 步）、走 2 步到達右子樹的最左節點，遍歷右子樹（4 步），最后走 1 步到達 end()，4 + 2 + 4 + 1 = 11。
對于深度為 4 的滿二叉樹，有 15 個元素，從 begin() 到 end() 需要走 26 步。即先遍歷左子樹（11 步）、走 3 步到達右子樹的最左節點，遍歷右子樹（11 步），最后走 1 步到達 end()，11 + 3 + 11 + 1 = 26。
后面的幾個數字依次是 57、120、247
對于深度為 n 的滿二叉樹，有 2^n - 1 個元素，從 begin() 到 end() 需要走 f(n) 步。那么 f(n) = 2*f(n-1) + n。
然后，用遞推關系求出 f(n) = sum(i * 2 ^ (n-i)) = 2^(n+1) - n - 2（這個等式可以用歸納法證明）。即對于深度為 n 的滿二叉樹，從頭到尾遍歷的步數小于 2^(n+1) - 2，而元素個數是 2^n - 1，二者一除，得到平均每個元素需要 2 步。因此可以說 rb_tree 的迭代器的遞增遞減是分攤后的常數時間。
似乎還有更簡單的證明方法，在從頭到尾遍歷的過程中，每條邊（edge）最多來回各走一遍，一棵樹有 N 個節點，那么有 N-1 條邊，最多走 2*(N-1)+1 步，也就是說平均每個節點需要 2 步，跟上面的結果相同。
說一點題外話。
為什么 muduo 網絡庫的 Poller 要用 std::map<int, Channel*> 來管理文件描述符？
muduo 在正常使用的時候會用 EPollPoller，是對 epoll(4) 的簡單封裝，其中用 std::map<int, Channel*> channels_ 來保存 fd 到 Channel 對象的映射。我這里沒有用數組，而是用 std::map，原因有幾點：
- epoll_ctl() 是 O(lg N)，因為內核中用紅黑樹來管理 fd。因此用戶態用數組管理 fd 并不能降低時間復雜度，反而有可能增加內存使用（用 hash 倒是不錯）。不過考慮系統調用開銷，map vs. vector 的實際速度差別不明顯。（題外話：總是遇到有人說 epoll 是 O(1) 云云，其實 epoll_wait() 是 O(N)，N 是活動fd的數目。poll 和 select 也都是 O(N)，不過 N 的意義不同。仔細算下來，恐怕只有 epoll_create() 是 O(1) 的。也有人想把 epoll 改為數組，但是被否決了，因為這是開歷史倒車 https://lkml.org/lkml/2008/1/8/205 。）
- channels_ 只在 Channel 創建和銷毀的時候才會被訪問，其他時候（修改關注的讀寫事件）都是位于 assert() 中，用于 Debug 模式斷言。而 Channel 的創建和銷毀本身就伴隨著 socket 的創建和銷毀，涉及系統調用，channels_ 操作所占的比重極小。因此優化 channels_ 屬于優化 nop，是無意義的。
(.完.)
內容簡介
本書主要講述采用現代 C++ 在 x86-64 Linux 上編寫多線程 TCP 網絡服務程序的主流常規技術，重點講解一種適應性較強的多線程服務器的編程模型，即 one loop per thread。這是在 Linux 下以 native 語言編寫用戶態高性能網絡程序最成熟的模式，掌握之后可順利地開發各類常見的服務端網絡應用程序。本書以 muduo 網絡庫為例，講解這種編程模型的使用方法及注意事項。
本書的宗旨是貴精不貴多。掌握兩種基本的同步原語就可以滿足各種多線程同步的功能需求，還能寫出更易用的同步設施。掌握一種進程間通信方式和一種多線程網絡編程模型就足以應對日常開發任務，編寫運行于公司內網環境的分布式服務統。
基本信息
出版社：電子工業出版社
頁數：xvi+600
定價：人民幣89元
ISBN：9787121192821
豆瓣及網上書店預訂
豆瓣：http://book.douban.com/subject/20471211/
互動：http://product.china-pub.com/3021861
亞馬遜：http://www.amazon.cn/dp/B00AYS2KL0
當當：http://product.dangdang.com/product.aspx?product_id=23162953
京東：http://book.360buy.com/11163782.html
試讀樣章
前言與目錄：https://chenshuo-public.s3.amazonaws.com/pdf/preamble.pdf
第1章：線程安全的對象生命期管理：https://chenshuo-public.s3.amazonaws.com/pdf/chap1.pdf
第6章：muduo網絡庫簡介：https://chenshuo-public.s3.amazonaws.com/pdf/chap6.pdf
附錄：https://chenshuo-public.s3.amazonaws.com/pdf/appendix.pdf
樣章合集下載：http://vdisk.weibo.com/s/mtupb 共150頁，包括第 11.5 節。
前言（節選）
本書主要講述采用現代 C++ 在 x86-64 Linux 上編寫多線程 TCP 網絡服務程序的主流常規技術，這也是我對過去 5 年編寫生產環境下的多線程服務端程序的經驗總結。本書重點講解多線程網絡服務器的一種 IO 模型，即 one loop per thread。這是一種適應性較強的模型，也是 Linux 下以 native 語言編寫用戶態高性能網絡程序最成熟的模式， 掌握之后可順利地開發各類常見的服務端網絡應用程序。本書以 muduo 網絡庫為例，講解這種編程模型的使用方法及注意事項。
muduo 是一個基于非阻塞 IO 和事件驅動的現代 C++ 網絡庫，原生支持 one loop per thread 這種 IO 模型。muduo 適合開發 Linux 下的面向業務的多線程服務端網絡應用程序，其中“面向業務的網絡編程”的定義見附錄 A。 “現代 C++”指的不是 C++11 新標準，而是 2005 年 TR1 發布之后的 C++ 語言和庫。 與傳統 C++ 相比，現代 C++ 的變化主要有兩方面：資源管理（見第 1 章）與事件回調（見第 449 頁）。
本書不是多線程編程教程，也不是網絡編程教程，更不是 C++ 教程。讀者應該已經大致讀過《UNIX 環境高級編程》、《UNIX 網絡編程》、《C++ Primer》或與之內容相近的書籍。本書不談 C++11，因為目前（2012 年）主流的 Linux 服務端發行版的 g++ 版本都還停留在 4.4，C++11 進入實用尚需一段時日。
本書適用的硬件環境是主流 x86-64 服務器，多路多核 CPU、幾十 GB 內存、千兆以太網互聯。除了第 5 章講診斷日志之外，本書不涉及文件 IO。
本書分為四大部分，第 1 部分“C++ 多線程系統編程”考察多線程下的對象生命期管理、線程同步方法、多線程與 C++ 的結合、高效的多線程日志等。第 2 部分“muduo 網絡庫”介紹使用現成的非阻塞網絡庫編寫網絡應用程序的方法，以及 muduo 的設計與實現。第 3 部分“工程實踐經驗談”介紹分布式系統的工程化開發方法和 C++ 在工程實踐中的功能特性取舍。第 4 部分“附錄”分享網絡編程和 C++ 語言的學習經驗。
本書的宗旨是貴精不貴多。掌握兩種基本的同步原語就可以滿足各種多線程同步的功能需求，還能寫出更易用的同步設施。掌握一種進程間通信方式和一種多線程網絡編程模型就足以應對日常開發任務，編寫運行于公司內網環境的分布式服務系統。（本書不涉及分布式存儲系統，也不涉及 UDP。）
術語與排版范例
本書大量使用英文術語，甚至有少量英文引文。設計模式的名字一律用英文，例如 Observer、Reactor、Singleton。在中文術語不夠突出時，也會使用英文，例如 class、heap、event loop、STL algorithm 等。注意幾個中文 C++ 術語：對象實體（instance） 、函數重載決議（resolution） 、模板具現化（instantiation） 、覆寫（override）虛函數、提領（dereference）指針。本書中的英語可數名詞一般不用復數形式，例如兩個 class，6 個 syscall；但有時會用 (s) 強調中文名詞是復數。fd 是文件描述符（file descriptor）的縮寫。“CPU 數目”一般指的是核（core）的數目。用諸如§11.5 表示本書第 11.5 節，L42 表示上下文中出現的第 42 行代碼。[JCP]、[CC2e] 等是參考文獻，見書末清單。
代碼
本書的示例代碼以開源項目的形式發布在 GitHub 上，
地址是 http://github.com/chenshuo/recipes/ 和 http://github.com/chenshuo/muduo/ 。本書配套頁面提供全部源代碼打包下載，正文中出現的類似 recipes/thread 的路徑是壓縮包內的相對路徑，讀者不難找到其對應的 GitHub URL。
本書假定讀者熟悉 diff -u 命令的輸出格式，用于表示代碼的改動。
本書正文中出現的代碼有時為了照顧排版而略有改寫，例如改變縮進規則，去掉單行條件語句前后的花括號等。就編程風格而論，應以電子版代碼為準。
聯系方式
郵箱：giantchen_at_gmail.com
主頁：http://chenshuo.com/book （正文和腳注中出現的 URL 可從這里找到。 ）
微博：http://weibo.com/giantchen
博客：http://blog.csdn.net/Solstice
代碼：http://github.com/chenshuo
陳碩
中國•香港