Scalable Infrastructure Design for Distributed Sensor Networks pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Springer Verlag

作者:Chakrabarty, Krishnendu/ Iyengar, S. S.

出品人:

页数:194

译者:

出版时间:

价格:129

装帧:HRD

isbn号码:9781852339517

丛书系列:

图书标签:

• 分布式传感器网络
• 可扩展架构
• 基础设施设计
• 无线通信
• 网络协议
• 数据管理
• 能效优化
• 边缘计算
• 物联网
• 网络安全

书名：面向高并发与海量数据的云原生架构实践 内容提要 本书深入探讨了在当前互联网和企业级应用场景中，如何构建和运维具备卓越弹性、高可用性和极致性能的云原生系统。内容聚焦于微服务治理、分布式事务处理、数据一致性保证、服务网格的应用以及高吞吐量消息队列的深度优化等前沿技术领域。全书以理论指导结合业界主流技术栈的实战案例为核心，旨在为架构师、高级工程师和技术负责人提供一套系统化、可落地的云原生架构设计与实施方法论。 第一部分：云原生时代的基础范式转型 第一章：超越传统单体——云原生架构的核心理念与演进路径 本章首先厘清“云原生”的本质，它不仅仅是容器化，更是一种全新的设计哲学。我们将剖析从虚拟化到容器化，再到服务网格的演进脉络。重点讨论了十二要素应用（The Twelve-Factor App）在现代分布式系统设计中的指导意义，以及如何利用云服务商提供的PaaS能力来加速交付周期。内容涵盖了如何评估现有应用迁移至云原生环境的成本与收益，并引入了FinOps（财务运营）概念，确保架构决策既高效又具备成本效益。讨论了“基础设施即代码”（IaC）的重要性，详细介绍了Terraform和Ansible在不同云平台上的实际应用模式，强调幂等性在基础设施管理中的关键作用。 第二章：容器编排的精细化管理：Kubernetes的深度剖析 本章不再停留在Kubernetes（K8s）的基本概念介绍，而是深入探讨其核心组件的运作机制和性能调优。我们将详细解析控制平面（API Server, etcd, Scheduler, Controller Manager）的同步机制与高可用配置。重点关注网络模型（CNI插件如Calico、Cilium的原理与性能对比），存储（CSI的动态供给与持久卷的生命周期管理）。此外，我们用大量篇幅讲解了资源隔离（cgroups, namespaces）的底层原理，以及如何通过ResourceQuota、LimitRange和Pod Priority/Preemption来有效避免“吵闹的邻居”问题，确保关键业务负载的SLA。 第二部分：构建弹性与容错的微服务体系 第三章：微服务拆分策略与服务间通信优化 本章提供了多种实用的微服务拆分模型，包括DDD（领域驱动设计）在微服务边界确立中的应用，以及基于事件溯源（Event Sourcing）的视角来重构复杂业务。在通信方面，本书对比了同步通信（RESTful API、gRPC）和异步通信（消息队列）的适用场景。针对gRPC，深入讲解了Protocol Buffers的序列化效率、流式API的使用，以及如何结合HTTP/2实现更高效的请求复用。对于同步调用，我们将介绍如何构建健壮的客户端负载均衡和服务发现机制。 第四章：服务治理与熔断降级：构建韧性系统 服务治理是微服务架构的生命线。本章详细阐述了服务治理的四大支柱：服务发现、配置管理、负载均衡和容错处理。重点讲解了熔断器、限流器和重试策略的设计与实现。我们将剖析Hystrix（及其替代方案如Resilience4j）在保护下游服务免受级联故障方面的作用。内容覆盖了基于延迟和错误率的动态阈值调整，以及“舱壁模式”（Bulkhead）如何在资源层面隔离故障域，确保部分服务失效不影响整体系统的可用性。 第五章：分布式事务的终极挑战与解决方案 分布式系统中的数据一致性是绕不开的难题。本章系统梳理了解决分布式事务的各种主流方案。从传统的两阶段提交（2PC）的局限性出发，重点分析了基于补偿机制的SAGA模式（编排式与协调式），以及如何利用事件驱动架构（EDA）配合消息队列实现最终一致性。对于需要强一致性的场景，本书提供了基于TCC（Try-Confirm-Cancel）的实践蓝图，并探讨了如何利用分布式锁（如Redisson、Redis ZSET）来保证关键业务流程的原子性。 第三部分：数据密集型服务的性能保障 第六章：海量数据存储的扩展性设计：NoSQL与NewSQL的选择 本章旨在指导读者根据业务特性选择最合适的数据持久化方案。我们将深入对比关系型数据库（如PostgreSQL、MySQL）的读写分离、分库分表（Sharding）的最佳实践。对于NoSQL数据库，我们详细分析了文档型（MongoDB）、键值型（Redis）、列族型（Cassandra）和图数据库的适用场景和性能瓶颈。特别关注了NewSQL数据库（如TiDB、CockroachDB）如何在分布式环境下提供ACID保证，并提供了迁移和选型的决策框架。 第七章：高吞吐量消息系统的深度优化与应用 消息系统是实现异步解耦和削峰填谷的关键。本章以Kafka为核心，深入讲解其底层架构（分区、副本、ISR机制、日志段）。内容涵盖了生产者和消费者的性能调优，包括批量发送策略、事务性消息的保证、以及如何设计高效的消费者Group来应对流量波峰。此外，本书还探讨了如何利用消息队列实现复杂的数据管道（Data Pipelines），并引入了流处理框架（如Flink/Spark Streaming）进行实时数据计算的整合方案。 第八章：数据缓存策略与一致性维护 缓存是提升系统性能的第一道防线。本章超越了简单的读写缓存模式，聚焦于多级缓存架构的设计。详细探讨了本地缓存、分布式缓存（Redis Cluster/Sentinel）的选型标准。核心内容在于如何管理缓存失效策略（TTL、主动失效、悲观/乐观缓存更新）。针对读写一致性难题，本书提出了“Cache-Aside”、“Read-Through”和“Write-Behind”模式的适用场景，并结合LUA脚本保证原子性操作，有效避免了缓存与数据库之间的数据不一致性问题。 第四部分：架构观测性与持续交付 第九章：可观测性：从监控到洞察力的飞跃 现代复杂系统需要“可观测性”而非简单的“监控”。本章详细介绍了现代可观测性的三大支柱：指标（Metrics）、日志（Logs）和追踪（Traces）。我们将部署和配置基于Prometheus/Grafana的指标体系，重点讲解自定义告警规则的设置。针对分布式追踪，我们介绍了OpenTelemetry标准，并演示如何使用Jaeger或Zipkin来可视化请求在微服务间的完整生命周期，快速定位延迟的瓶颈点。 第十章：DevOps与自动化运维的落地实践 本部分将架构设计与交付流程紧密结合。内容覆盖了CI/CD流水线的构建，强调GitOps的理念，即使用Git作为唯一事实来源来管理基础设施和应用部署。我们将指导读者如何利用Helm Chart来标准化K8s应用的部署包。此外，本章还讨论了混沌工程（Chaos Engineering）在验证系统韧性方面的价值，提供了一套逐步引入故障注入的测试框架，确保系统在真实压力下的稳定性。 结语 本书旨在提供一个全面的视角，帮助技术团队理解和驾驭现代云原生架构的复杂性，从单点优化转向系统级的弹性设计，最终实现快速、可靠地交付对业务至关重要的分布式系统。

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