"全面介紹持久內存原理、設計與實現的繫統性著作不可錯過的下一代 AI 繫統底層技術英特爾公司多位一線專家的理論知識結晶與經驗總結剖析持久內存的開發、驗證和應用等前沿工作囊括持久內存產生背景、技術分類、硬件和固件架構、編程模型和開發庫、性能優化方法，以及在數據庫及大數據等領域的應用英特爾內部數十年材料科學研究、半導體創新和制造專業知識的結晶"

●第1章 持久內存的需求
1.1 持久內存的產生
1.1.1 大數據發展對內存的需求
1.1.2 內存和存儲間的性能鴻溝
1.1.3 持久內存的使用場景
1.2 非易失性存儲介質
1.2.1 傳統非易失性存儲介質
1.2.2 新型非易失性存儲介質
1.2.3 非易失性存儲介質主要特性比較
1.3 持久內存模塊
1.3.1 持久內存的JEDEC標準分類
1.3.2 英特爾傲騰持久內存
參考文獻
第2章 持久內存的架構
2.1 內存數據持久化
2.1.1 數據持久化
2.1.2 持久化域
2.1.3 異步內存刷新技術
2.2 持久內存硬件架構
2.2.1 持久內存的硬件模塊
2.2.2 持久內存的外部接口
2.3 持久內存及主機端的固件架構
2.3.1 接口規範
2.3.2 持久內存固件
2.3.3 主機端固件
2.4 持久內存的安全考慮
2.4.1 威脅模型
2.4.2 安全目標
2.4.3 基於硬件的內存加密
2.5 持久內存的可靠性、可用性和可維護性
2.5.1 可靠性、可用性和可維護性定義
2.5.2 硬件基礎
2.5.3 錯誤檢測和恢復
2.5.4 單芯片數據糾正和雙芯片數據糾正
2.5.5 巡檢
2.5.6 地址區間檢查
2.5.7 病毒模式
2.5.8 錯誤報告和記錄
2.5.9 持久內存故障隔離
2.5.10 錯誤注入
2.6 持久內存的管理
2.6.1 帶內管理和帶外管理
2.6.2 溫度管理
2.7 持久內存的性能
2.7.1 空閑讀取延時
2.7.2 帶寬
2.7.3 訪問粒度
2.7.4 加載讀取延時
2.7.5 應用性能
第3章 操作繫統實現
3.1 Linux持久內存內核驅動實現
3.1.1 操作繫統驅動及實現
3.1.2 固件接口表
3.1.3 驅動框架
3.1.4 塊設備接口實現
3.1.5字符設備接口實現
3.1.6 NUMA節點接口實現
3.1.7 持久內存的RAS適配
3.2 Linux持久內存虛擬化實現
3.2.1 持久內存虛擬化實現
3.2.2 使用配置方法
3.2.3 性能優化指導
3.3 Windows持久內存驅動實現
3.3.1 持久內存支持概述
3.3.2 持久內存驅動框架解析
3.4 持久內存管理工具
3.4.1 持久內存的配置目標和命名空間
3.4.2 IPMCTL
3.4.3 NDCTL
3.4.4 Windows管理工具
第4章 持久內存的編程和開發庫
4.1 持久內存SNIA編程模型
4.1.1 通用持久內存設備驅動
4.1.2 傳統文件繫統
4.1.3 持久內存感知文件繫統
4.1.4 管理工具和管理界面
4.2 訪問方式
4.2.1 持久內存訪問方式
4.2.2 傳統塊訪問方式
4.2.3 底層數據存取方式
4.3 持久內存編程的挑戰
4.3.1 數據持久化
4.3.2 斷電一致性
4.3.3 數據原子性
4.3.4 持久內存分配
4.3.5位置獨立性
4.4 PMDK編程庫
4.4.1 libmemkind庫
4.4.2 libpmem庫
4.4.3 libpmemobj庫
4.4.4 libpmemblk和libpmemlog庫
4.4.5 libpmemobj-cpp庫
4.5 持久內存和PMDK的應用
4.5.1 PMDK庫的應用場景
4.5.2 pmemkv鍵值存儲框架
4.5.3 PMDK在Redis持久化的應用
參考文獻
第5章 持久內存性能優化
5.1 與持久內存相關的配置選項和性能特點
5.1.1 持久內存的常見配置選項與使用模式
5.1.2 內存模式下的性能特點與適用業務的特征
5.1.3 AD模式下的性能特點與適用業務的特征
5.2 持久內存的相關性能評測與基礎性能表現
5.2.1 不同持久內存配置與模式下的基礎性能表現
5.2.2 內存模式下的典型業務場景
5.2.3 AD模式下的典型業務場景
5.3 常用性能優化方式與方法
5.3.1 平臺配置優化
5.3.2 微架構選項優化
5.3.3 軟件編程與數據管理策略的優化
5.4 性能監控與調優工具
5.4.1 Memory Latency Checker
5.4.2 Performance Counter Monitor
5.4.3 VTune Amplifier
第6章 持久內存在數據庫中的應用
6.1 Redis概況
6.2 使用持久內存擴展Redis內存容量
6.2.1 使用持久內存擴展內存容量
6.2.2 使用NUMA節點擴展內存容量
6.2.3 使用AD模式擴展內存容量
6.3 使用持久內存的持久化特性提升Redis性能
6.3.1 使用AD模式實現RDB
6.3.2 使用AD模式實現AOF
6.4 RocksDB概述及性能特性
6.5 RocksDB的LSM索引樹
6.6 利用持久內存優化RocksDB性能
6.6.1 RocksDB的性能瓶頸
6.6.2 持久內存優化RocksDB的方式和性能結果
第7章 持久內存在大數據中的應用
7.1 持久內存在大數據分析和人工智能中的應用概述
7.2 持久內存在大數據計算方面的加速方案
7.2.1 持久內存在Spark SQL數據分析場景的應用
7.2.2 持久內存在MLlib機器學習場景中的應用
7.2.3 Spark PMoF：基於持久內存和DRAM內存網絡的高性能Spark Shuffle方案
7.3 持久內存在大數據存儲中的應用
7.3.1 持久內存在HDFS緩存中的應用
7.3.2 持久內存在Alluxio緩存中的應用
7.4 持久內存在Analytics Zoo中的應用
7.4.1 Analytics Zoo簡介
7.4.2 持久內存在Analytics Zoo中的具體應用
第8章 持久內存在其他領域中的應用
8.1 持久內存的應用方式及可解決的問題
8.1.1 持久內存的應用方式
8.1.2 持久內存可解決的問題
8.2 持久內存在推薦繫統中的應用
8.2.1 推薦繫統的主要組成
8.2.2 推薦繫統的持久內存應用方法
8.2.3 推薦繫統應用案例
8.3 持久內存在緩存繫統中的應用
8.3.1 緩存繫統的分類和特點
8.3.2 緩存繫統應用案例
8.4 持久內存在高性能計算中的應用
8.5 持久內存在虛擬雲主機中的應用
8.6 持久內存的應用展望

本書以工程實踐為導向，詳細闡述了持久內存的整體技術細節。本書對持久內存的硬件和固件架構、編程模型、優化方法等方面進行了深入剖析，並從架構選擇、方案實施、性能調優幾個方面，對數據庫、大數據等場景進行了詳細介紹，以幫助讀者掌握持久內存應用。本書還對持久內存和內存計算的未來發展趨勢進行了探討，拋磚引玉，希望對業界人員在該領域的進一步創新有所幫助。
本書適合具有一定基礎的計算機和軟件行業從業者、研宄人員或高校師生閱讀，尤其適合在行業內進行雲計算的開發工程師學習，也適合相關領域的開發人員和科研人員參考。