本书聚焦现代CPU底层性能优化核心需求，分为性能分析与源代码调优两大部分，构建了从理论到实操的完整知识体系：第一部分深入解析CPU微架构（流水线、缓存层次、SIMD 等）、性能指标（IPC、CPI、缓存未命中）、分析方法（TMA、采样、追踪）及跨平台工具（VTune、perf、uProf）；第二部分聚焦内存访问优化、计算优化、分支预测优化、多线程应用调优等落地技术。相较上一版，本书新增20多个实验练习与“Performance Ninja”在线课程，补充AMD、ARM架构适配内容及系统级性能优化，突破第1版Intel架构局限。书中融入Google、Netflix等大厂案例，配套Python/SQL代码示例与工具实操方案，既覆盖基础原理，又深挖前沿技术（如大页、SIMD向量化、缓存一致性），兼具理论深度与工程实用性，是高性能计算、AI、游戏开发等领域从业者的必备指南。