网络数据库技术及应用 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:

作者:金林樵

出品人:

页数:332

译者:

出版时间:2005-1-1

价格:26.00元

装帧:平装(无盘)

isbn号码:9787111107675

丛书系列:

图书标签:

• DATABASE
• 网络数据库
• 数据库技术
• Web数据库
• 数据库应用
• 数据存储
• 数据管理
• 数据库设计
• 网络技术
• 信息技术
• 应用开发

现代信息系统架构与管理实践 本书旨在为读者提供一个全面而深入的视角，探讨在当前快速迭代的数字时代，如何构建、维护和优化高性能、高可用性的现代信息系统架构。本书聚焦于架构设计原则、关键技术选型、部署运维策略以及信息安全保障等核心环节，旨在帮助系统架构师、高级开发工程师和技术管理者掌握构建健壮系统的理论基础和实战技能。 --- 第一部分：基础理论与架构基石 第一章：信息系统演进的历史脉络与未来趋势 本章将回顾从集中式大型机到分布式微服务架构的演变历程，分析驱动这一转变的关键技术动因，如摩尔定律的持续效应、互联网流量的爆炸式增长以及对业务敏捷性的迫切需求。我们将深入探讨云计算范式的兴起，分析IaaS、PaaS和SaaS模式对传统IT部门的重塑作用，并前瞻性地讨论 Serverless、边缘计算和量子计算对未来信息架构可能带来的颠覆性影响。重点剖析系统设计中“一致性、可用性、分区容错性（CAP）”的权衡艺术，并介绍“BASE”理论在实际高并发场景中的应用策略。 第二章：高性能服务设计与负载均衡艺术 一个高效的信息系统离不开对性能瓶颈的精准识别与消除。本章将详细阐述高性能服务设计所需的关键要素，包括但不限于并发控制机制（如锁、信号量、无锁数据结构）、高效的内存管理策略以及I/O模型的选择（阻塞、非阻塞、异步I/O）。重点篇幅将留给负载均衡技术。我们将解析七层负载均衡（L4/L7）的工作原理，比较主流算法（如轮询、最少连接、加权源IP哈希）的适用场景。此外，本书还将介绍全局负载均衡（GSLB）在跨地域灾备和内容分发网络（CDN）集成中的应用。 第三章：弹性、容错与高可用性设计模式 系统的健壮性（Resilience）是现代架构的生命线。本章将系统介绍构建弹性系统的核心设计模式。首先，深入解析“故障域”和“隔离性”的概念，讨论如何通过微服务拆分、依赖隔离和资源池化来限制单点故障的影响范围。随后，详细介绍断路器（Circuit Breaker）、舱壁（Bulkhead）、重试（Retry）与超时（Timeout）机制在服务间通信中的实践。最后，结合实际案例，探讨异地多活架构的设计思路，包括数据同步策略（如两地三中心、RPO/RTO目标设定）和故障切换的自动化流程。 --- 第二部分：分布式系统核心技术栈 第四章：现代消息队列与事件驱动架构（EDA） 消息队列是实现系统解耦和异步通信的基石。本章将超越基础的队列概念，深入探讨高性能消息中间件（如Kafka, RabbitMQ, Pulsar）的设计原理。重点分析持久化机制、消息确认（Acknowledgement）策略、分区（Partitioning）与副本（Replication）如何共同保障消息的顺序性和可靠性。此外，本书将详述如何基于消息队列构建事件驱动的微服务架构，包括事件溯源（Event Sourcing）和变更数据捕获（CDC）技术，以及如何处理“僵尸消息”和消息重复消费问题。 第五章：分布式事务处理与数据一致性保证 在微服务和分布式数据存储盛行的今天，保证跨服务的业务一致性成为极大的挑战。本章将系统对比多种分布式事务解决方案。从经典的“两阶段提交（2PC）”的局限性出发，详细剖析“三阶段提交（3PC）”的改进，并重点讲解 Saga 模式（编排式与协调式）的应用场景和补偿机制设计。针对最终一致性场景，我们将深入研究分布式锁（基于Redis或ZooKeeper）的实现细节、时钟同步（如Google Spanner的TrueTime）对事务的意义，以及幂等性设计在写入操作中的重要性。 第六章：服务治理、配置管理与可观测性体系 成功的分布式系统需要精细化的治理手段。本章将围绕服务治理的三个核心要素展开：服务发现（Service Discovery，如Consul/Etcd/Eureka）、配置中心（Centralized Configuration Management）与动态路由。重点介绍服务网格（Service Mesh，如Istio/Linkerd）的架构和核心功能，包括流量管理、安全策略和服务间加密。最后，本书将详细构建一个完整的可观测性（Observability）体系，覆盖指标（Metrics，如Prometheus）、日志（Logging，如ELK/Loki栈）和分布式追踪（Tracing，如Zipkin/Jaeger），阐明如何利用这些工具进行故障的快速定位与根本原因分析（RCA）。 --- 第三部分：基础设施与DevOps实践 第七章：容器化技术与编排系统的深度解析 容器技术（Docker）和容器编排系统（Kubernetes, K8s）已成为现代部署的事实标准。本章将深入K8s的内部组件，如API Server、etcd、Controller Manager和Scheduler的工作机制。我们将探讨如何设计高效的Pod网络模型（CNI）、存储卷（PV/PVC）的生命周期管理，以及通过Deployment、StatefulSet和DaemonSet等控制器实现不同类型应用的部署策略。此外，本书还会涉及K8s集群的安全加固和资源配额管理。 第八章：持续交付流水线（CI/CD）的自动化与安全左移 本章聚焦于如何构建一套可靠、快速且安全的持续集成/持续交付流水线。我们将探讨GitOps的理念，如何利用Git作为系统声明的唯一真相来源。内容涵盖自动化测试（单元测试、集成测试、契约测试）在流水线中的集成、Artifacts的版本控制与发布策略。特别强调“安全左移”（Shift Left Security），介绍在CI阶段集成静态应用安全测试（SAST）和容器镜像扫描的实践方法，确保代码质量和安全在部署前得到有效控制。 第九章：基础设施即代码（IaC）与云原生安全基线 基础设施即代码（IaC）是实现环境一致性和快速恢复的关键。本书将详细介绍主流IaC工具（如Terraform, Ansible）的语法、状态管理和模块化设计。在安全方面，本章将构建一套云原生环境的安全基线。讨论IAM（身份与访问管理）的最佳实践，如最小权限原则的应用。深入探讨网络安全策略，包括VPC设计、安全组/网络ACL的配置，以及如何利用秘密管理工具（如Vault）来安全地注入敏感凭证到运行时容器中。 --- 第四部分：数据存储与性能优化策略（非数据库视角） 第十章：分布式缓存系统与数据热点应对 缓存是提升系统响应速度最直接的手段。本章专注于缓存策略的精细化设计。我们将对比内存缓存（如Redis, Memcached）的架构差异，重点分析缓存穿透、缓存击穿和缓存雪崩问题的防御机制。深入探讨不同的缓存淘汰策略（LRU, LFU, TTL）及其对系统性能的影响。此外，本书还将讲解分布式缓存集群的 샤ing（Sharding）策略、一致性哈希的应用以及如何设计缓存与后端数据源的同步机制。 第十一章：面向查询优化的大数据存储抽象层 本章不侧重于特定数据库的SQL优化，而是探讨如何为上层应用构建一个面向查询的抽象存储层。我们将分析OLTP与OLAP工作负载的隔离设计。探讨如何利用搜索引擎（如Elasticsearch）来处理复杂的全文检索和聚合分析需求，以及如何设计数据湖（Data Lake）的存储结构以支持高效的数据探查（Exploration）。重点讨论数据分层（Hot/Warm/Cold Storage）策略，以平衡查询性能与存储成本。 第十二章：系统性能度量与容量规划 系统上线后，持续的性能监控和前瞻性的容量规划至关重要。本章将介绍业界标准的性能度量指标（如延迟 P95/P99、吞吐量、错误率）。深入探讨如何利用压力测试工具（如JMeter, Locust）模拟真实负载，识别系统的饱和点。最后，我们将介绍基于历史数据和业务增长预测的容量规划模型，帮助决策者合理分配资源，避免过度预配或资源枯竭的风险。 --- 本书适合对象： 具备一定软件开发经验，希望从应用层深入到系统架构层面的技术人员；希望构建高并发、高可用性互联网应用的高级工程师；以及负责技术选型与团队技术规划的IT经理。通过本书的学习，读者将能够从容应对现代复杂信息系统的设计与运维挑战。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版和装帧设计非常考究，字体清晰易读，图表制作精良，即便是涉及复杂数据流和系统架构的插图，也能一眼看明白其核心逻辑，这对于长时间阅读技术书籍来说，是一个巨大的加分项。我特别欣赏它在介绍新型数据技术时的批判性思维。它没有盲目推崇某个时髦的技术名词，而是用严谨的科学态度去审视它们的核心价值和局限性。比如，在谈到NewSQL数据库时，它清晰地指出了它们试图在传统关系型数据库的ACID特性和NoSQL的水平扩展能力之间找到平衡点的努力，同时也坦诚地揭示了实现这种平衡所带来的复杂性和潜在的性能折中。这种客观、平衡的叙述方式，使得读者能够建立起一种成熟的技术判断力，而不是人云亦云。读完这本书后，我感觉自己在面对新技术选型时，不再仅仅依赖于厂商的宣传材料，而是能够基于对底层原理的深刻理解，做出更明智、更具前瞻性的决策。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我的整体感觉是，它是一部面向未来、立足于坚实基础的权威性著作。它涵盖的范围之广，从传统的关系型模型到前沿的流式处理和图计算，都做了深入且有条理的阐述。其中关于分布式一致性算法（如Paxos和Raft）的讲解尤为精彩，作者用生动的比喻和清晰的步骤图，将这些原本抽象且难以理解的算法逻辑阐释得透彻明了，这对于任何想要构建大规模分布式系统的工程师来说，都是至关重要的知识点。它真正做到了“技术深入，应用贴近”。我甚至发现了一些在其他热门教材中被一笔带过但实则至关重要的细节，比如数据库的内存管理策略（如缓冲池的替换算法优化）对实际事务吞吐量的影响。总而言之，这是一部集理论深度、应用广度和前瞻视野于一体的典范之作，对于希望在数据技术领域深耕的人士，绝对是案头必备的参考书。

评分☆☆☆☆☆

老实说，我花了相当长的时间才啃完这本书的大部分内容，因为它内容的密度实在太大了，每一个章节都信息量饱满，需要配合大量的思考和实验才能真正消化吸收。这本书最宝贵的地方在于，它构建了一个完整的知识体系，让你能从宏观的“数据战略”层面，一直下沉到微观的“存储引擎”细节。例如，在讲解并发控制时，它对比了2PL（两阶段锁定）、多版本并发控制（MVCC）以及时间戳排序等机制，不仅描述了它们的原理，还深入分析了它们在处理长事务和短事务时的性能权衡和死锁风险管理。这种多维度的考察方式，极大地拓宽了我的技术视野。另外，书中对数据仓库和数据湖的融合趋势也有独到的见解，讨论了Lakehouse架构的优势和面临的挑战，这对于当前正在进行数据平台升级的团队来说，提供了非常及时的参考。这本书不是那种读完就能快速获得速成技巧的工具书，它更像是一门需要投入时间去雕琢的“手艺”教学，让你理解“为什么”是这样设计，而不是简单地告诉你“怎么做”。

评分☆☆☆☆☆

这本书，拿到手上，就感觉分量十足，封面设计得很有现代感，配色沉稳又不失活力，一看就知道是那种内容扎实、经得起推敲的专业著作。我本来对数据存储和管理这个领域就抱有浓厚的兴趣，特别是想了解如何在实际项目中构建高性能、高可靠性的数据库系统。这本书的目录结构非常清晰，从基础的数据模型、关系代数开始讲起，逐步深入到分布式事务处理、数据库安全机制等前沿课题。作者显然是下了大功夫的，理论推导严谨，每一个公式和算法都有详细的背景介绍，避免了纯理论书籍的晦涩难懂。特别是关于新型NoSQL数据库的章节，它没有停留在简单的介绍层面，而是深入剖析了它们背后的CAP原理权衡以及适用场景，对比了文档型、键值型和图数据库的优缺点。对于我这种既需要理论支撑又渴求实战指导的读者来说，这本书简直是及时雨。它不仅仅是一本教科书，更像是一本可以伴随职业生涯成长的参考手册，里面的案例分析贴近工业界真实需求，让人读完后立刻有信心去设计和优化复杂的企业级数据架构。

评分☆☆☆☆☆

初次翻阅这本厚厚的书籍时，我的期望值其实是比较高的，毕竟市面上关于数据技术的书汗牛充栋，真正能让人耳目一新的并不多。然而，这本书在“应用”这一块的处理方式，确实超出了我的预期。它没有陷入无休止的SQL标准细节或某个特定数据库产品的API罗列中，而是聚焦于如何将理论知识转化为生产力。比如，书中关于数据库性能调优的部分，它不仅仅教你怎么看执行计划，更是细致地讲解了索引结构（B+树、R树、哈希索引）在不同查询模式下的性能差异，甚至涉及到了操作系统的I/O调度对数据库性能的影响，这种跨领域的深度分析令人印象深刻。更让我惊喜的是，它对云原生数据库的架构演进也进行了专门的探讨，比如存储计算分离的模式，以及如何利用云服务商提供的弹性伸缩能力来构建成本效益更高的数据库服务。这本书的语言风格非常专业且富有洞察力，行文间流露出作者深厚的行业积淀，读起来酣畅淋漓，让人仿佛正在与一位经验丰富的架构师进行一对一的深度交流。

评分☆☆☆☆☆

GOOD

评分☆☆☆☆☆

GOOD

评分☆☆☆☆☆

GOOD

评分☆☆☆☆☆

GOOD

评分☆☆☆☆☆

GOOD