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構建可擴展分布式系統：方法與實踐

更新時間：2024-08-19 16:48:08

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本書介紹了一系列可用于構建可擴展系統的軟件架構方法和分布式技術。本書內容分為四部分：第一部分是基礎知識，包括實現可擴展系統的基本機制、分布式系統的基本特征以及并發編程的簡介；第二部分重點介紹如何擴展處理請求的能力，涵蓋通過諸多架構方法（更多的計算資源、負載均衡、分布式緩存、異步消息以及基于微服務的架構）來擴展系統；第三部分介紹擴展數據層的相關知識，這是分布式系統理論最突出的地方；第四部分介紹用于大規模處理流式事件的架構和技術。

目錄(112章)

倒序

封面
版權頁
O'Reilly Media Inc.介紹
本書贊譽
前言
第一部分基礎知識
第1章可擴展系統簡介
1.1 可擴展性的定義
1.2 21世紀早期系統規模案例
1.3 軟件系統發展簡史
1.4 可擴展性系統設計基本原則
1.5 可擴展性與成本
1.6 可擴展性與架構的權衡
1.7 總結和延伸閱讀
第2章分布式系統架構簡介
2.1 系統架構基礎
2.2 水平擴展
2.3 使用緩存擴展數據庫
2.4 分布式數據庫
2.5 多處理層
2.6 提高系統響應能力
2.7 系統和硬件的可擴展性
2.8 總結和延伸閱讀
第3章分布式系統要點
3.1 通信基礎
3.2 遠程方法調用
3.3 局部故障
3.4 分布式系統中的共識
3.5 分布式系統中的時間
3.6 總結和延伸閱讀
第4章并發系統概述
4.1 為什么要并發
4.2 線程
4.3 線程執行順序
4.4 線程引入的問題
4.5 線程的狀態
4.6 線程間的協調
4.7 線程池
4.8 同步屏障
4.9 線程安全集合
4.10 總結和延伸閱讀
第二部分可擴展系統
第5章應用服務
5.1 服務設計
5.2 應用服務器
5.3 水平擴展
5.4 負載均衡
5.5 總結和延伸閱讀
第6章分布式緩存
6.1 應用緩存
6.2 Web緩存
6.3 總結和延伸閱讀
第7章異步消息傳遞
7.1 消息傳遞簡介
7.2 示例：RabbitMQ
7.3 消息傳遞模式
7.4 總結和延伸閱讀
第8章無服務器處理系統
8.1 無服務器的魅力
8.2 GAE
8.3 AWS Lambda
8.4 案例研究：平衡吞吐量和成本
8.5 總結和延伸閱讀
第9章微服務
9.1 轉向微服務
9.2 微服務的彈性
9.3 總結和延伸閱讀
第三部分可擴展的分布式數據庫
第10章可擴展數據庫基礎
10.1 分布式數據庫
10.2 擴展關系數據庫
10.3 向NoSQL轉變
10.4 CAP定理
10.5 總結和延伸閱讀
第11章最終一致性
11.1 什么是最終一致性
11.2 可調節一致性
11.3 讀取和寫入仲裁
11.4 副本修復
11.5 沖突處理
11.6 總結和延伸閱讀
第12章強一致性
12.1 強一致性簡介
12.2 一致性模型
12.3 分布式事務
12.4 分布式共識算法
12.5 總結和延伸閱讀
第13章分布式數據庫實踐案例
13.1 Redis
13.2 MongoDB
13.3 Amazon DynamoDB
13.4 總結和延伸閱讀
第四部分事件和流處理
第14章可擴展的事件驅動處理
14.1 事件驅動架構
14.2 Apache Kafka
14.3 總結和延伸閱讀
第15章流處理系統
15.1 流處理簡介
15.2 流處理平臺
15.3 案例研究：Apache Flink
15.4 總結和延伸閱讀
第16章可擴展系統的基本要素
16.1 自動化
16.2 可觀測性
16.3 部署平臺
16.4 數據湖
16.5 總結和延伸閱讀
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