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出版者:Addison Wesley

作者:M.L. Liu

出品人:

页数:448

译者:

出版时间:2003-06-12

价格:USD 102.00

装帧:Paperback

isbn号码:9780201796445

丛书系列:

图书标签:

分布式计算
并行计算
云计算
集群计算
分布式系统
网络编程
并发编程
大数据
算法
计算机科学

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具体描述

Distributed Computing provides an introduction to the core concepts and principles of distributed programming techniques. It takes a "how-to" approach where students learn by doing. Designed for students familiar with Java, the book covers programming paradigms, protocols, and application program interfaces (API's), including RMI, COBRA, IDL, WWW, and SOAP. Each chapter introduces a paradigm and/or protocol, and then presents the use of a DPI that illustrates the concept. The presentation uses narrative, code examples, and diagrams designed to explain the topics in a manner that is clear and concise. End-of-chapter exercises provide analytical as well as hands-on exercises to prompt the reader to practice the concepts and the use of API's covered throughout the text. Using this text, students will understand and be able to execute, basic distributed programming techniques used to create network services and network applications, including Internet applications.

《分布式计算》这本书，恰恰是一部关于如何构建、管理和优化那些横跨多台计算机的复杂系统的深入探索。它并没有涉足诸如历史悠久的文学巨著，也不是探讨遥远星系奥秘的科普读物，更非一本关于如何在繁华都市中寻求内心宁静的哲学指南。反之，它是一本专注于技术内核的著作，旨在为那些希望理解并驾驭现代计算领域最关键的挑战之一——分布式系统的读者提供全面的知识体系。这本书的核心，在于揭示一个看似简单的问题背后蕴含的巨大复杂性：当计算任务不再局限于单台强大的机器，而是被分解、分发到网络中的众多节点上时，会发生什么？《分布式计算》首先会从最基础的概念讲起，比如什么是分布式系统，它与传统集中式系统有何本质区别，以及为何在当今世界，分布式架构几乎无处不在，从支撑全球互联网运行的搜索引擎和社交媒体，到金融交易平台，再到科学研究的超级计算集群，无一不依赖于此。接着，本书会深入剖析分布式系统面临的几大核心难题。其中一个至关重要的挑战是“容错性”。在单机系统中，硬件故障或软件崩溃可能导致整个系统瘫痪。而在分布式环境中，由于节点数量众多，故障发生的概率大大增加。如何设计一个即使部分节点失效，整个系统仍能正常运行的容错机制，是分布式系统设计中的重中之重。本书会详细介绍各种容错策略，包括冗余、备份、故障检测、隔离和恢复等技术，并分析它们在不同场景下的优劣。另一个关键挑战是“一致性”。在分布式系统中，数据被复制到多个节点以提高可用性和性能。但当数据发生更新时，如何确保所有副本都保持一致，避免出现“脏读”或“乱序”的问题，是一个极其棘手的难题。本书会系统地介绍各种一致性模型，从强一致性到最终一致性，解释它们之间的权衡，并详细讲解实现一致性的常用算法，例如 Paxos 和 Raft 等共识算法。这些算法是分布式系统能够可靠运行的基石，它们保障了在不可靠的网络环境中，多个节点能够就某个值或状态达成一致。 “可用性”也是本书浓墨重彩的论述点。分布式系统的优势之一就是其高可用性，即系统在面临故障时仍能提供服务。本书会探讨如何通过负载均衡、数据分区、失效转移（failover）等技术来提高系统的可用性。它会详细解释负载均衡的不同策略（如轮询、加权轮询、最少连接等），以及它们如何将请求有效地分配到各个节点。失效转移机制则是在某个节点发生故障时，能够无缝地将服务切换到备用节点，从而最大限度地减少用户感知到的中断时间。 “并发控制”是处理多个进程或线程同时访问共享资源时可能出现的问题。在分布式系统中，这个问题被放大，因为资源可能分散在不同的机器上，并且通信延迟的存在使得传统的并发控制方法难以直接套用。本书会介绍分布式环境下的并发控制技术，如分布式锁、多版本并发控制（MVCC）等，并分析它们如何防止数据冲突，保证操作的正确性。 “网络通信”作为分布式系统的骨架，其效率和可靠性至关重要。本书会深入探讨分布式系统中常用的通信协议和模型，例如远程过程调用（RPC）、消息队列（Message Queue）等。它会分析不同通信模式的特点，如同步与异步通信，以及它们对系统性能和复杂度的影响。网络延迟、丢包、乱序等问题在分布式系统中是常态，本书会介绍如何设计鲁棒的通信机制来应对这些挑战。此外，《分布式计算》还涵盖了分布式系统的性能优化和可扩展性问题。随着用户量的增长和数据量的激增，分布式系统必须能够随着需求的增加而扩展。本书会讲解如何通过增加节点、优化数据存储和访问方式、以及精细化的资源管理来实现系统的水平和垂直扩展。性能优化方面，它会探讨如何分析系统瓶颈，优化算法和数据结构，以及利用缓存、预取等技术来提升系统的吞吐量和响应速度。本书还会涉及分布式系统在不同领域的具体应用，例如分布式数据库、分布式文件系统、分布式缓存、分布式消息队列、以及新兴的微服务架构和容器化部署等。通过对这些实际应用的案例分析，读者可以更直观地理解分布式计算的理论在实践中是如何落地的，以及在不同场景下需要考虑哪些特定的技术细节和权衡。值得强调的是，《分布式计算》并非一本只停留在理论层面上的书籍。它会通过大量的图示、伪代码和实际场景的例子，来生动地解释复杂的概念。书中还会引用和分析一些业界著名的分布式系统（如 Google File System, Hadoop Distributed File System, Apache Kafka, etcd 等）的设计思想和实现细节，帮助读者建立起对这些真实世界系统的深刻理解。这本书的目标读者群体非常广泛，包括但不限于：计算机科学的学生，希望深入理解分布式系统原理以应对课程和毕业设计的；软件工程师，尤其是在构建大型、高可用、可扩展的应用程序时需要掌握分布式技术；系统架构师，需要为复杂业务设计高效、可靠的分布式解决方案；以及对分布式计算的底层机制充满好奇心的技术爱好者。总而言之，《分布式计算》是一本旨在为读者构建坚实的分布式系统理论基础，并引导他们掌握构建和管理复杂分布式系统的实践技能的著作。它是一扇通往现代计算世界核心的窗户，揭示了支撑起我们日常数字生活的那些庞大、复杂但又至关重要的技术脉络。它不是关于虚拟现实的奇思妙想，也不是关于人工智能的未来畅想，而是实实在在的、关于如何让无数台机器协同工作，处理海量数据，支撑起庞大互联网世界的工程智慧。