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出版者:人民邮电出版社

作者:刘晓梅

出品人:

页数:216

译者:

出版时间:2004-1-1

价格:25.00

装帧:平装(无盘)

isbn号码:9787115107770

丛书系列:

图书标签:

• 项目管理
• 软件工程
• 软件配置管理
• 配置管理
• 软件工程
• DevOps
• 版本控制
• 自动化
• 工具应用
• 软件开发
• ITSM
• 持续集成

《分布式系统架构设计与实践》 本书简介 在当今的软件工程领域，构建稳定、高效、可扩展的分布式系统已成为核心竞争力之一。本书聚焦于分布式系统的全生命周期管理，从理论基石到工程实践，旨在为读者提供一套系统化、可落地的知识体系。我们深入剖析了分布式系统面临的独特挑战，如数据一致性、服务间通信、容错恢复以及大规模部署的复杂性，并详细阐述了业界领先的设计模式与成熟的解决方案。 本书内容结构严谨，逻辑清晰，力求在理论的深度与工程的广度之间找到最佳平衡点。它不仅是技术人员提升架构思维的工具书，也是指导系统从零开始构建或优化现有基础设施的实践指南。 --- 第一部分：分布式系统的基础理论与核心难题 本部分是理解现代复杂系统的理论基石。我们将从最基本的概念入手，逐步深入到分布式计算的本质难题。 第一章：分布式系统的核心特性与挑战 本章首先明确了什么是分布式系统，以及它与传统单体架构的本质区别。我们探讨了分布式系统的关键非功能性需求：可扩展性（Scalability）、可靠性（Reliability）、可维护性（Maintainability）以及性能（Performance）。 随后，我们重点解析了分布式系统面临的四大核心难题： 1. 网络分区与不可靠性： 详细讨论了网络延迟、丢包、消息丢失和脑裂（Split-Brain）现象，并引入了 Paxos 和 Raft 算法对一致性的初步探讨。 2. 时钟同步与顺序性： 阐述了物理时钟同步的局限性，并引入了逻辑时钟的概念，如 Lamport 时间戳和向量时钟，用于保证事件的因果关系。 3. 资源管理与异构性： 讨论了不同硬件、操作系统和网络环境下的资源调度和互操作性问题。 4. 部署与运维的复杂性： 面对海量节点的管理，运维成本的指数级增长。 第二章：数据一致性模型与权衡 数据一致性是分布式系统的核心症结。本章彻底剖析了 CAP 定理的实际意义，并超越了经典的理论解释。 CAP 定理的深入解读： 探讨了在现实场景中，如何根据业务需求在高可用性（A）和一致性（C）之间做出取舍，并引入了分区容错性（P）在现代网络中的必然性。 ACID 与 BASE 模型的对比： 详细对比了传统数据库事务模型与适用于大规模系统的 BASE（基本可用、软状态、最终一致性）模型。 一致性级别详解： 从强一致性（Strict Consistency）、顺序一致性（Sequential Consistency）到最终一致性（Eventual Consistency）的梯度变化，并结合具体的案例说明何时选用何种级别。 第三章：共识算法的精讲与实战对比 共识算法是实现分布式状态机和保持数据副本同步的关键。本章将力求以最直观的方式解释这些复杂的算法。 Paxos 算法的原理剖析： 追溯其起源，详细分解 Proposer, Acceptor, Learner 的角色，并分析其在实际工程中的优化与难点。 Raft 算法：领导者选举与日志复制： 将 Raft 视为 Paxos 的“可理解性版本”，着重讲解领导者（Leader）的选举过程、日志同步机制以及快照的应用。 实用化共识算法的演进： 介绍 Gossip 协议在非强一致性场景下的应用，以及 ZooKeeper 中 ZAB 协议的特殊性。 --- 第二部分：核心架构模式与技术选型 本部分将理论转化为具体的工程实践，介绍构建高伸缩性系统的关键架构模式和技术选型指南。 第四章：服务化架构的演进：从 SOA 到微服务 本章梳理了服务拆分的设计哲学与实践路线图。 服务边界的划分原则： 探讨如何基于业务域（Domain-Driven Design, DDD）和高内聚低耦合原则来定义服务边界。 服务间通信机制： 对比同步通信（RESTful/gRPC）和异步通信（消息队列）的优劣。深入分析 gRPC 的性能优势、Protocol Buffers 的序列化机制。 API 网关（API Gateway）的角色与实现： 讨论认证授权、限流熔断、请求路由等关键功能在其上的实现。 服务治理的基石： 介绍服务注册与发现机制（如 Consul, Eureka, Nacos）的工作原理。 第五章：数据存储的分布式策略 数据层是分布式系统中最难扩展的部分。本章专注于如何将数据分散存储并保持高性能访问。 数据分区（Sharding）策略： 深入探讨哈希、范围和列表三种主要分区方法的优缺点。如何处理热点数据和数据倾斜问题。 分布式事务解决方案： 详细介绍 2PC（两阶段提交）的阻塞问题，并重点讲解 TCC（Try-Confirm-Cancel）和 Saga 模式在微服务环境下的应用。 分布式缓存架构： 讲解一致性哈希在缓存集群中的作用，以及 Redis Cluster 和 Memcached 的部署模式。 第六章：弹性与容错：构建韧性系统 系统必然会发生故障，关键在于如何快速从故障中恢复。本章围绕系统的“韧性”展开。 熔断、降级与限流： 详细介绍 Hystrix 或 Sentinel 等组件如何实现调用链的保护，特别是引入断路器模式以防止级联故障。 超时与重试机制的设计： 讨论幂等性在重试策略中的重要性，以及指数退避（Exponential Backoff）算法的应用。 故障隔离与 Bulkhead（舱壁）模式： 如何通过资源隔离（线程池、连接池）限制单点故障的影响范围。 --- 第三部分：部署、运维与监控体系 一个成功的分布式系统不仅需要优秀的设计，还需要强大的自动化和可观测性支撑。 第七章：容器化与编排：Kubernetes 生态深度解析 本章将重点放在现代云原生基础设施的核心技术栈。 Docker 的原理与实践： 容器镜像的构建、Cgroups 与 Namespaces 的隔离机制。 Kubernetes 核心组件详解： 深入剖析 Kubelet, API Server, Controller Manager 和 etcd 的职责。 部署策略的自动化： 讨论滚动更新（Rolling Update）、蓝绿部署（Blue/Green）和金丝雀发布（Canary Release）在 K8s 上的实现。 服务网格（Service Mesh）的兴起： 介绍 Istio/Linkerd 等技术如何将服务治理能力从应用层剥离到基础设施层。 第八章：分布式可观测性体系的构建 没有可见性，就没有可管理性。本章指导读者如何构建“三驾马车”的可观测性平台。 日志聚合与分析： 介绍 ELK/EFK 栈的部署，强调结构化日志的重要性以及如何通过日志关联 ID（Trace ID）追踪跨服务请求。 分布式追踪（Tracing）： 深入讲解 OpenTracing/OpenTelemetry 标准，以及 Zipkin/Jaeger 如何可视化请求流、定位延迟瓶颈。 系统指标与告警： 讨论 Prometheus 的时间序列数据库模型，以及如何设计有效的 SLO（服务等级目标）和 SLI（服务等级指标）。 第九章：性能调优与压力测试 本章关注如何通过数据驱动的方式持续优化系统性能。 瓶颈分析方法论： 从 CPU、内存、I/O 和网络四个维度系统性地识别性能瓶颈。 压力测试与负载模型设计： 如何设计贴近真实业务场景的负载模型，并使用 JMeter 或 Locust 等工具进行有效测试。 JVM 与操作系统调优基础： 针对性的调优建议，如 GC 策略选择、TCP 缓冲区设置等。 --- 目标读者 本书适合有一定编程基础，希望从单体应用转向微服务架构的中高级软件工程师、系统架构师，以及对大规模基础设施感兴趣的技术管理者。阅读本书，您将掌握构建下一代健壮、高效分布式系统的必备知识和实践技能。

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