具體描述
全書分為三大部分：
第一部分，主要討論有關增強數據密集型應用係統所需的若乾基本原則。首先開篇第1章即瞄準目標：可靠性、可擴展性與可維護性，如何認識這些問題以及如何達成目標。第2章我們比較瞭多種不同的數據模型和查詢語言，討論各自的適用場景。接下來第3章主要針對存儲引擎，即數據庫是如何安排磁盤結構從而提高檢索效率。第4章轉嚮數據編碼（序列化）方麵，包括常見模式的演化曆程。
第二部分，我們將從單機的數據存儲轉嚮跨機器的分布式係統，這是擴展性的重要一步，但隨之而來的是各種挑戰。所以將依次討論數據遠程復製（第5章）、數據分區（第6章）以及事務（第7章）。接下來的第8章包括分布式係統的更多細節，以及分布式環境如何達成一緻性與共識（第9章）。
第三部分，主要針對産生派生數據的係統，所謂派生數據主要指在異構係統中，如果無法用一個數據源來解決所有問題，那麼一種自然的方式就是集成多個不同的數據庫、緩存模塊以及索引模塊等。首先第10章以批處理開始來處理派生數據，緊接著第11章采用流式處理。第12章總結之前介紹的多種技術，並分析討論未來構建可靠、可擴展和可維護應用係統可能的新方嚮或方法。
作者簡介
作者簡介
Martin Kleppmann是英國劍橋大學分布式係統方嚮的研究員。此前，他曾是LinkedIn和Rapportive等互聯網公司的軟件工程師，負責大規模數據基礎設施建設。在此過程中他遇到過一些睏難，因此他希望這本書能夠幫助讀者避免重蹈覆轍。Martin還是一位活躍的會議演講者、博主和開源貢獻者。他認為，每個人都應該學習深刻的技術理念，對技術的深入理解能幫助我們開發齣更好的軟件。
譯者簡介
趙軍平, 大數據存儲與分析資深開發者與推廣者（EMC 10餘年），GPU異構計算的親曆者。中國計算機協會專傢委員，DELL EMC資深架構師。12年係統研發、創新與團隊管理經驗，擅長數據存儲與保護, 雲計算與大數據實時分析，GPU異構加速優化等。相關領域已申請中、美技術專利100餘項，並多次在SNIA，LinuxConf，Hadoop Summit, Nvidia GPU Tech Conf等做技術分享，持續關注數據密集和計算密集相關技術的演進、融閤與賦能推廣。
呂雲鬆，北京大學計算機碩士，碩士及DELL EMC中國研究院實習期間專注於大數據實時流式處理相關的研究。現就職於華為2012中軟院黎曼實驗室，主要從事深度學習的研發。
耿煜，DELL EMC架構師兼GTM負責人，緻力於推廣企業級數字化轉型方案。深耕分布式架構以及雲計算12年，先後任職於ChinaCache，Sun Microsystems以及EMC等公司。
李三平，美國麻省大學計算機工程專業博士，DELL EMC中國研究院首席科學傢，研究方嚮為機器學習、深度學習、智能運維、遙感影像等。已在IEEE Transactions期刊和會議上發錶論文數十篇，申請美國專利20餘項。推崇簡約，熱衷機器學習。
目錄資訊
第一部分 數據係統基礎
第1章 可靠、可擴展與可維護的應用係統 ................... 11
認識數據係統 ...........................................12
可靠性 ..................................................14
可擴展性 ................................................18
可維護性 ................................................25
小結 .....................................................28
第2章 數據模型與查詢語言 ............................... 33
關係模型與文檔模型 .......................................34
數據查詢語言 ...........................................46
圖狀數據模型 ......................................52
小結 ...................................................65
第3章 數據存儲與檢索 .................................. 71
數據庫核心：數據結構 ...................................72
事務處理與分析處理 ...................................89
列式存儲 .........................................94
小結 ..............................................101
第4章 數據編碼與演化 .............................. 109
數據編碼格式 .................................... 110
數據流模式 ......................................124
小結 .............................................134
第二部分 分布式數據係統
第5章 數據復製 ................................. 145
主節點與從節點 ..................................146
復製滯後問題 ......................................154
多主節點復製 .......................................160
無主節點復製 .....................................168
小結 ..............................................181
第6章 數據分區 ............................... 189
數據分區與數據復製 .................................190
鍵-值數據的分區 ...................................190
分區與二級索引 ...................................195
分區再平衡 ....................................198
請求路由 ..................................202
小結 .................................204
第7章 事務 .............................. 211
深入理解事務 ......................................212
弱隔離級彆 .................................221
串行化 ...........................................237
小結 ...........................................250
第8章 分布式係統的挑戰 ...................... 259
故障與部分失效 ...............................260
不可靠的網絡 ..................................262
不可靠的時鍾 ..................................271
知識，真相與謊言 ...............................282
小結 ..........................................292
第9章 一緻性與共識 ..................... 303
一緻性保證 ....................................304
可綫性化 ........................................305
順序保證 ........................................319
分布式事務與共識 .................................330
小結 ...............................................349
第三部分 派生數據
第10章 批處理係統 ................................ 367
使用UNIX工具進行批處理 .............................368
MapReduce與分布式文件係統 .........................375
超越MapReduce ....................................394
小結 ............................................403
第11章 流處理係統 .............................. 413
發送事件流 .......................................414
數據庫與流 .......................................424
流處理 .........................................435
小結 ............................................449
第12章 數據係統的未來 ............................ 461
數據集成 .........................................461
分拆數據庫 .......................................469
端到端的正確性 ....................................484
做正確的事情 .......................................500
小結 ..............................................509
術語錶 ............................................ 521
· · · · · · (收起)
讀後感
以前看过一些分布式系统相关的资料，比如《分布系统原理---刘杰》，还有一些关于HDFS、MapReduce、Google 三大经典论文之类的，也去官方看过一些开源项目(Hadoop、Zookeeper)的官方文档，总觉得分布式是很高深的理论知识。看到这本书后，发现它真的是深入浅出，对分布式原理的...
評分本书开头提到“当今很多新型应用都属于数据密集型（data-intensive）而不是计算密集型（compute-intensive）” 当今机器学习越来越普及的情况下其实用户应用后面基础件层的compute-intensive应用越来越多了。“很可惜，让鄙人日常头秃都是 compute-intensive的，啥时候有一本De...
評分从高层视角系统的介绍了数据在存储和读取中的方方面面，非常有助于建立自己的知识体系。书中很多内容都是平时会接触到的一些问题，但是在实际工作中未必能够把这些零碎的东西串起来，形成体系框架。这本书可以让你整理你自己的知识，让他们连接在一起，变成一个树结构，后面你...
評分 評分用戶評價
這本書的封麵設計簡潔大氣，書名“數據密集型應用係統設計”幾個字很有分量，一眼就能看齣這是一本硬核的技術書籍。翻開扉頁，作者深厚的背景介紹和本書旨在解決的痛點讓我對接下來的閱讀充滿期待。我一直以來在實際工作中都麵臨著海量數據處理、高並發讀寫以及如何保證係統可用性和可擴展性等挑戰，而這本書似乎就是為解決這些問題而生的。從目錄上看，它涵蓋瞭分布式係統的核心概念，如一緻性、可用性、分區容錯性，以及多種數據存儲技術，包括關係型數據庫、NoSQL數據庫和分布式文件係統。我尤其關注關於“數據流水綫”和“批處理與流處理”的章節，因為這正是我當前項目需要突破的技術瓶頸。作者在引言中強調瞭“模型驅動設計”的重要性，這一點非常有啓發性，我相信這本書會提供一套係統性的方法論，幫助我們理解如何在復雜的數據環境中進行有效的設計和決策，而不僅僅是羅列技術細節。它承諾將帶領讀者深入理解數據係統底層的原理，從而做齣更明智的技術選型和架構設計。
评分這本書的語言風格非常吸引人，雖然是技術性很強的書籍，但作者並沒有使用過於晦澀的術語，而是通過大量生動形象的比喻和案例，將復雜的分布式係統原理闡釋得淺顯易懂。我尤其喜歡作者在講解CAP定理時，用“紅皇後”和“黑天鵝”的比喻來形容一緻性、可用性和分區容錯性之間的權衡，這種方式不僅加深瞭我的理解，也讓整個學習過程變得輕鬆有趣。書中對各種分布式一緻性算法，如Paxos和Raft，進行瞭細緻的剖析，並提供瞭僞代碼和流程圖，這對於我這樣希望深入理解底層機製的讀者來說，無疑是雪中送炭。此外，作者還花瞭相當大的篇幅介紹瞭幾種主流的分布式數據庫，並從設計理念、適用場景、優缺點等方麵進行瞭詳細的對比分析，這對於我未來在項目中進行技術選型非常有指導意義。讀完這本書，我感覺自己對分布式係統的認知不再是碎片化的知識點，而是形成瞭一個清晰、完整的知識體係，能夠更自信地應對實際工作中的技術難題。
评分這本書的深度和廣度都令人贊嘆。它不僅涵蓋瞭基礎的分布式係統理論，還深入探討瞭許多前沿的技術話題，比如“實時數據處理”和“批量數據處理”的融閤，以及如何構建高效的“數據流水綫”。作者在講解“數據流水綫”時，詳細介紹瞭ETL、ELT等概念，並對不同數據處理框架的特點進行瞭深入分析。我尤其對書中關於“數據倉庫”和“數據湖”的比較感興趣，這讓我對如何有效地組織和管理海量數據有瞭更清晰的認識。此外，書中還涉及到瞭“搜索引擎”和“推薦係統”等數據密集型應用的具體設計思路，這對於我瞭解這些領域是如何利用大數據技術來解決實際問題的，非常有幫助。作者並沒有止步於理論，而是結閤瞭大量的實際案例和代碼示例，讓讀者能夠更直觀地理解抽象的概念。讀完這本書，我感覺自己對如何構建強大、可靠、高效的數據密集型應用係統，有瞭係統性的提升。
评分閱讀這本書的過程，更像是在與一位經驗豐富的架構師進行一對一的交流。作者在書中反復強調“權衡”的重要性，指齣在設計數據密集型係統時，不存在銀彈，所有決策都意味著在某些方麵做齣犧牲。這種務實的態度讓我受益匪淺。書中對“可擴展性”的探討尤為深入，不僅介紹瞭橫嚮擴展和縱嚮擴展的概念，還詳細闡述瞭如何通過數據分片、副本集、負載均衡等技術手段來實現係統的水平擴展。我特彆對“無狀態服務”和“有狀態服務”的討論印象深刻，理解瞭如何設計和管理有狀態的服務，以及如何降低狀態管理的復雜性。書中還分享瞭許多作者在實際項目中遇到的坑和經驗教訓，例如如何處理“拜占庭將軍問題”，以及如何設計健壯的錯誤處理機製。這些真實的案例讓我覺得這本書不僅僅是一本教科書，更是一本實用的“工具箱”，能夠幫助我在麵對復雜問題時，找到更有效的解決方案。
评分這本書帶給我的最大收獲，是它徹底改變瞭我對“數據”的理解方式。在此之前，我更多地將數據視為一堆信息，而讀完這本書，我纔真正認識到數據背後蘊含的巨大能量，以及如何通過精妙的設計，將這些能量轉化為驅動業務增長的動力。作者在書中強調瞭“可觀察性”的重要性，指齣一個優秀的數據密集型係統，不僅要能夠處理數據，還要能夠清晰地反映自身的狀態和性能。書中關於“監控”、“日誌”和“追蹤”的講解，為我提供瞭一套完善的可觀察性體係。我特彆喜歡書中關於“彈性設計”的討論，它不僅僅是關於係統的可用性，更是關於係統如何在麵對不可預測的負載變化時，依然能夠保持穩定和響應。書中對“級聯失敗”的預防和處理機製的介紹，讓我深刻理解瞭構建魯棒係統的必要性。總而言之，這本書不僅僅是一本技術指南，更是一本關於如何構建智能、高效、可持續發展的數據驅動型應用的“思想啓濛”。
评分連看瞭兩遍（雖說看不懂的那幾章還是看不懂）。第三遍看這個筆記：https://henrikwarne.com/2019/07/27/book-review-designing-data-intensive-applications/
评分涵蓋數據集成、處理、存儲的全貌，粗讀瞭第一遍，然後又二刷瞭一遍，分布式領域涉及很多艱深的理論，需要大量理論學習。單機存儲到分布式存儲完全梳理瞭一下，收獲頗豐。p.s.最後一章翻譯太差，各種錯彆字，落字
评分花瞭一個多月終於讀完瞭，被作者的高屋建瓴所摺服，這本書偏嚮於學院派，但不乏工程上的指導意義。很多東西需要反復得讀甚至去查看每章後麵的文獻纔能加深理解。第二部分關於分布式共識、一緻性的內容非常精彩，我甚至拿它在團隊做瞭技術分享。最後發現作者是個比特幣懷疑論者。
评分最驚喜地是作者提齣瞭很多問題，邏輯縝密，這些問題雖然不都有解，但是對設計和實現各種都是寶貴的指南和經驗。
评分比七周七數據庫寫的好多瞭。。。。當然不是一類東西 看瞭半年終於瀏覽一遍瞭。。。
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