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☆☆☆☆☆

出版者:Manning Publications

作者:Opher Etzion

出品人:

页数:325

译者:

出版时间:2010-8-4

价格:USD 49.99

装帧:Paperback

isbn号码:9781935182214

丛书系列:

图书标签:

• CEP
• 计算机科学
• event/data
• 编程
• processing
• 软件架构
• 计算机
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• 事件处理
• CEP
• 复杂事件处理
• 实时数据
• 流处理
• Apache Kafka
• Apache Flink
• 微服务
• 模式识别
• 数据集成
• 事件驱动架构

《深入理解分布式系统：原理、实践与优化》 在信息爆炸的时代，数据以惊人的速度涌现，从社交媒体的每一次互动，到物联网设备的每一次读数，再到金融交易的每一次变动。这些海量、高速、多样化的数据流，为企业带来了前所未有的机遇，同时也带来了巨大的挑战。如何有效地捕捉、处理、分析和响应这些动态数据，成为现代 IT 架构的核心命题。本书《深入理解分布式系统：原理、实践与优化》正是为解决这一难题而生。 本书并非一本浅尝辄止的入门指南，而是致力于为读者提供对分布式系统底层机制的深度洞察。我们将从分布式系统的基本概念和理论出发，逐步深入到实际应用中那些最核心、最关键的技术细节。本书旨在帮助读者建立起一套完整、清晰的分布式系统思维模型，让他们能够独立分析和解决实际工作中遇到的复杂问题。 第一部分：分布式系统的基石 我们首先会系统地梳理分布式系统的核心概念。这将包括但不限于： 分布式系统的定义与挑战： 深入探讨何为分布式系统，以及其固有的复杂性，如并发性、一致性、容错性、网络延迟、节点故障等。我们将分析这些挑战如何影响系统的设计和实现。 CAP 定理与最终一致性： 详细阐述 CAP 定理在分布式系统设计中的意义，并重点讲解如何权衡一致性（Consistency）、可用性（Availability）和分区容错性（Partition Tolerance）。我们将深入探讨各种一致性模型，包括强一致性、顺序一致性、因果一致性和最终一致性，并讨论它们各自的适用场景和实现方式。 分布式共识算法： 重点剖析 Paxos、Raft 等经典的分布式共识算法，解释它们如何解决在分布式环境下达成一致性状态的难题。我们将从理论层面拆解算法的逻辑，并通过具体的例子说明其工作流程和优缺点，让读者真正理解“共识”是如何在不可靠的网络中形成的。 分布式事务： 探讨分布式事务的挑战，如两阶段提交（2PC）、三阶段提交（3PC）及其演进。我们将分析这些协议的局限性，并介绍 BASE 理论（Basically Available, Soft state, Eventually consistent）以及如何通过其他机制（如 Saga 模式）来实现业务上的事务性。 第二部分：核心技术组件与模式 在掌握了基础理论之后，我们将深入到分布式系统中常见的核心技术组件和设计模式： 消息队列（Message Queues）： 深入讲解不同类型消息队列的设计原理，如 Kafka、RabbitMQ、Pulsar 等。我们将详细分析它们的架构、消息传递模型（点对点、发布/订阅）、持久化机制、消费者组、消息确认、消费者故障处理等关键特性。理解消息队列不仅是数据流动的“血管”，更是系统解耦、异步处理、削峰填谷的重要手段。 分布式存储系统： 探讨分布式关系型数据库（如 TiDB、CockroachDB）和分布式 NoSQL 数据库（如 Cassandra、HBase、MongoDB 分片）的设计哲学与实现。我们将分析它们的数据模型、一致性保证、读写分离、数据分片（Sharding）、复制（Replication）、容灾备份等机制。 分布式缓存： 深入研究 Redis、Memcached 等分布式缓存系统的架构、一致性模型（主从复制、哨兵模式、集群模式）、数据一致性策略（如 LRU 淘汰）、穿透、击穿、雪崩等常见问题及其解决方案。 服务治理与发现： 讲解服务注册与发现的原理（如 ZooKeeper、etcd、Consul），以及服务网格（Service Mesh）如 Istio、Linkerd 如何在应用层面提供流量管理、安全、可观测性等能力，从而简化分布式系统的运维和治理。 分布式协调服务： 详细介绍 ZooKeeper、etcd 等分布式协调服务的核心功能，如分布式锁、配置管理、服务发现、Leader 选举等，并深入解析其背后的 ZAB 协议或 Raft 协议。 第三部分：工程实践与性能优化 理论与技术组件的理解只是起点，本书更侧重于如何在实际工程中构建、部署和优化高效、可靠的分布式系统： 数据流处理框架： 重点分析 Apache Flink、Apache Spark Streaming 等实时数据流处理框架的架构、编程模型、状态管理、容错机制（如 Checkpointing、Savepoints）以及如何处理无界数据流。我们将探讨如何利用这些框架构建低延迟、高吞吐的数据管道。 系统可观测性： 强调日志、指标（Metrics）和分布式追踪（Distributed Tracing）在分布式系统中的重要性。我们将介绍 ELK Stack（Elasticsearch, Logstash, Kibana）、Prometheus、Grafana、Jaeger、Zipkin 等工具的使用，以及如何构建全面的监控和告警体系。 容错与弹性设计： 探讨熔断（Circuit Breaker）、降级（Degradation）、限流（Rate Limiting）、重试（Retry）等容错设计模式，以及它们如何在分布式系统中保护核心业务免受级联故障的影响。我们将分析如何设计具有弹性的系统，使其能够优雅地应对各种异常情况。 性能调优策略： 深入探讨分布式系统的性能瓶颈分析方法，以及常见的调优技术，包括但不限于：网络优化、序列化协议选择（如 Protobuf, Thrift）、内存管理、CPU 优化、IO 优化、缓存策略的精细调整等。 部署与运维： 讨论容器化技术（Docker）和容器编排工具（Kubernetes）在简化分布式系统部署、管理和扩展方面的作用。我们将简要提及 CI/CD（持续集成/持续部署）流水线在提升开发效率和系统稳定性上的价值。 目标读者： 本书适合以下人群： 有一定软件开发经验，希望深入理解分布式系统底层原理的工程师。 正在设计、开发或维护分布式系统的架构师。 对大数据处理、实时计算、微服务等领域感兴趣的开发者。 希望提升系统故障排查和性能调优能力的资深开发人员。 通过本书的学习，读者将能够： 清晰地理解分布式系统面临的根本挑战及其解决方案。 掌握分布式系统中各类核心技术组件的设计原理和使用场景。 掌握构建高可用、高性能、可扩展的分布式系统的关键设计模式和工程实践。 具备分析和解决复杂分布式系统问题的能力，能够独立进行系统的性能优化和故障排查。 《深入理解分布式系统：原理、实践与优化》不仅仅是一本技术书籍，更是一本帮助开发者提升系统思维能力、应对海量数据挑战的实践指南。我们相信，掌握了分布式系统的核心精髓，您将能够自信地驾驭现代软件架构的复杂性，为构建稳定、高效的业务系统打下坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

对于EDA, EDP领域是本很好的入门书。通过一个比较实际的应用例子，让读者体会到在某些领域，以事件为中心建模的解决方案是更好的方法。更自然、更松耦合，更具扩展性。 Part 1. 没啥可说的。与request-response pattern interaction做了对比。EDA大部分应用场景应该也是分布式...

评分☆☆☆☆☆

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评分☆☆☆☆☆

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评分☆☆☆☆☆

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评分☆☆☆☆☆

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评分☆☆☆☆☆

天哪，我简直不敢相信我竟然错过了这本书这么久！我得承认，我一开始对“事件驱动架构”这个概念是有点敬而远之的，总觉得那玩意儿是给那些架构大神们玩的“黑魔法”。但是，自从我翻开这本书的扉页，那种感觉就彻底烟消云散了。作者真的有一套，他不是那种只会抛出一堆抽象理论的学院派，而是像一位经验丰富的老船长，带着你穿越数据洪流中的惊涛骇浪。我特别欣赏他对“时间”这个维度的处理，好多关于事件处理的书籍，要么把时间看得太轻，要么就是过度沉溺于复杂的时序模型中，让人头晕脑胀。这本书的叙述节奏非常舒服，它用一系列精心设计的、贴近现实业务场景的例子，慢慢地揭示了如何将那些看似零散、无序的“事件”组织成一个有意义、可预测的“流程”。读完第一章，我就忍不住想回去重构我们系统里那个卡了很久的“订单确认”模块，感觉思路一下子就打开了。对我来说，这本书更像是一本实操手册，而不是一本晦涩难懂的学术专著，它真正教会了我如何把“业务”和“技术”这两个看似独立的领域，通过事件这个“粘合剂”完美地结合起来。

评分☆☆☆☆☆

我必须强调，这本书最让我感到震撼的，是它对“组织文化”和“技术选型”之间关系的深刻洞察。作者并没有将技术讨论局限在代码和框架层面，而是将事件驱动范式上升到了组织协作的高度进行探讨。他非常坦诚地指出了，引入事件驱动架构不仅仅是替换一个消息队列那么简单，它要求团队之间的契约精神、数据的责任划分以及故障处理的优先级都需要重构。这本书的后半部分，涉及了如何建立事件目录（Event Catalog）、如何进行有效的事件版本管理以及如何平衡“发布者不关心消费者”和“消费者需要稳定的数据源”之间的张力。这种宏观的、跨职能的视角，让我意识到，一个成功的事件驱动系统，其背后的组织架构和沟通机制，与技术本身同样重要。这本书为我们提供了一个全面的框架，不仅仅是关于“如何实现”，更是关于“如何成功落地”的战略蓝图，这对于任何打算进行架构升级的领导者或技术骨干来说，都是一份不可或缺的指南。

评分☆☆☆☆☆

这本书的深度和广度都超出了我的预期，特别是它对分布式事务处理的探讨部分，简直是教科书级别的精彩呈现。我一直以来在处理跨服务的状态一致性问题时，总是徘徊在两阶段提交（2PC）的性能瓶颈和最终一致性的数据风险之间，左右为难。这本书没有简单地推荐某一个“银弹”方案，而是非常系统地分析了Saga模式、TCC（Try-Confirm-Cancel）以及基于事件溯源（Event Sourcing）的持久化策略的优劣势。作者对这些复杂模式的解读，不是那种浮光掠影的介绍，而是深入到了底层的数据结构和补偿机制设计层面。我特别喜欢他对比不同补偿策略的章节，那里详细阐述了“柔性事务”的设计哲学，让我们明白了在现代高并发系统中，如何优雅地接受并管理一定的“不完美”。说实话，光是这几章的内容，这本书的价值就已经值回票价了，它让我对构建健壮、可伸缩的微服务体系有了更坚实、更具信心的理论支撑和实践指导。

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版和图示设计，简直是业界典范。我以前读过不少技术书籍，很多插图都像是匆忙画上去的草图，根本起不到辅助理解的作用，甚至有时还会误导读者。但这本书不同，每一个架构图、每一个数据流向的示意图，都经过了深思熟虑。它们不仅美观，而且信息密度极高，能够一眼抓住核心概念。比如，书中关于“幂等性”的讲解部分，通过一个生动的“重复发送消息”的场景图，配上清晰的状态转换标记，让原本可能让人困惑的幂等性保障机制变得异常直观。这种对细节的关注，体现了作者对读者学习体验的尊重。它让复杂的概念不再高高在上，而是变得触手可及，仿佛作者正坐在我身边，用荧光笔在白板上为我勾画重点。这种沉浸式的学习体验，极大地提高了我的阅读效率和知识吸收率。

评分☆☆☆☆☆

老实讲，我以前对流处理和批处理的界限划分一直有些模糊，总觉得它们是两条平行的轨道，互不干扰。然而，这本书硬是把这两者巧妙地编织到了一起，展现了“实时”与“历史”数据如何协同工作，共同支撑起完整的业务洞察。我尤其欣赏作者对“窗口函数”和“状态管理”的详尽讲解，这部分内容对于那些需要在实时数据流中计算复杂的聚合指标（比如过去五分钟的活跃用户数，或者滚动平均交易额）的工程师来说，简直是雪中送炭。书中的代码示例清晰明了，不仅仅是展示了“怎么做”，更重要的是解释了“为什么这么做”背后的性能考量和资源分配策略。我感觉作者非常擅长将那些原本需要多年经验积累才能领悟的“直觉”，转化为可以用公式和架构图来清晰表达的知识点。读完后，我立刻能够识别出我们现有数据管道中的效率瓶颈，并有了明确的优化方向，这是一种非常难得的“即学即用”的体验。

评分☆☆☆☆☆

看了少一半，发现事件和企业级消息基本一样

评分☆☆☆☆☆

no even related work to practise

评分☆☆☆☆☆

no even related work to practise

评分☆☆☆☆☆

略显罗嗦

评分☆☆☆☆☆

略显罗嗦