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出版者:机械工业出版社

作者:(美)Nancy A.Lynch

出品人:

页数:527

译者:

出版时间:2004-01-01

价格:59.00元

装帧:

isbn号码:9787111131274

丛书系列:计算机科学丛书

图书标签:

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《分布式系统：原理、设计与实践》 内容简介： 在当今互联互通的数字时代，数据的爆炸式增长和用户需求的不断提升，使得传统的单体式系统已难以满足对高性能、高可用性和可扩展性的要求。分布式系统应运而生，成为构建现代复杂应用和服务的基石。本书深入剖析了分布式系统的核心原理、关键设计决策以及实际应用中的挑战与解决方案，旨在为读者构建对分布式系统全面而深刻的理解。 核心原理： 本书首先从分布式系统的基本概念入手，阐述了其与单体系统的根本区别，以及为何分布式系统成为必然选择。我们将详细探讨分布式系统的几个核心挑战： 一致性 (Consistency): 在分布式环境中，如何确保多个节点上的数据副本保持一致，是分布式系统最根本也是最复杂的问题之一。本书将深入剖析各种一致性模型，从严格的一致性（如线性一致性）到最终一致性，详细介绍它们的权衡取舍、实现方法（如 Paxos、Raft 协议），以及在不同场景下的适用性。我们将探讨因特网规模下实现强一致性的难度，以及各种“最终一致性”方案的巧妙之处，例如版本向量、向量时钟等。 可用性 (Availability): 分布式系统的一个重要目标是即使部分节点发生故障，整个系统仍能对外提供服务。本书将详细讲解实现高可用的策略，包括冗余、故障检测、故障转移（failover）、容错设计等。我们将深入探讨 CAP 定理（Consistency, Availability, Partition Tolerance）的含义及其对系统设计的指导意义，分析不同场景下如何在一致性、可用性和分区容忍性之间做出取舍。 分区容忍性 (Partition Tolerance): 网络不可靠是分布式系统的常态。当网络发生分区时，系统中不同节点之间可能无法通信。本书将探讨如何在网络分区发生时，仍然能够维持系统的部分或全部功能，以及如何处理因网络延迟、丢包等问题带来的挑战。 延迟 (Latency): 在分布式系统中，节点间的通信需要时间，这会导致操作的响应延迟。本书将讨论影响分布式系统延迟的因素，并介绍一些降低延迟的常用技术，如缓存、负载均衡、就近部署等。 并发与协调 (Concurrency and Coordination): 分布式系统中的多个进程或线程可能同时访问共享资源，这就需要有效的并发控制机制。本书将介绍分布式锁、分布式事务、消息队列等协调机制，以及它们在处理并发场景下的优缺点。 关键设计： 在掌握了核心原理之后，本书将聚焦于分布式系统的实际设计问题，涵盖以下关键领域： 数据分片与复制 (Data Sharding and Replication): 为了应对海量数据和高并发访问，分布式系统通常采用数据分片（sharding）将数据分散到多个节点上，并通过数据复制（replication）来提高可用性和容错性。本书将深入讲解各种数据分片策略（如哈希分片、范围分片、目录分片），以及不同数据复制模型（如主从复制、多主复制、无主复制）的实现方式、一致性保证和性能考量。 负载均衡 (Load Balancing): 如何将客户端的请求有效地分发到各个服务节点，以避免单点过载，提高系统吞吐量和响应速度，是分布式系统设计中的重要环节。本书将介绍多种负载均衡算法（如轮询、最少连接、加权随机），以及不同层次的负载均衡器（如 DNS 负载均衡、HTTP 负载均衡、TCP 负载均衡）。 分布式存储系统 (Distributed Storage Systems): 现代应用离不开强大的分布式存储能力。本书将剖析当前主流的分布式存储系统，包括分布式文件系统（如 HDFS）、分布式数据库（如 Cassandra, MongoDB, CockroachDB），以及分布式键值存储（如 Redis Cluster, Etcd），分析它们的架构设计、一致性模型、性能特点和适用场景。 分布式消息队列 (Distributed Message Queues): 消息队列在分布式系统中扮演着解耦、异步通信和削峰填谷的重要角色。本书将深入探讨分布式消息队列的设计原理，如 Kafka, RabbitMQ，分析它们的生产者-消费者模型、消息传递保证（如至少一次、最多一次、精确一次）、持久化机制和扩展性。 服务发现与注册 (Service Discovery and Registration): 在动态变化的分布式环境中，服务实例的地址和状态会不断变化。服务发现机制能够让服务消费者动态地找到可用的服务提供者。本书将详细介绍服务注册与发现的模式，如客户端发现、服务端发现，以及常见的服务注册中心（如 ZooKeeper, Etcd, Consul）。 分布式事务 (Distributed Transactions): 处理跨多个独立节点的数据一致性是分布式事务的挑战。本书将探讨分布式事务的 ACID 特性在分布式环境下的实现难度，并介绍两阶段提交（2PC）、三阶段提交（3PC）等经典解决方案，以及 Saga 模式等更具弹性的事务处理方式。 实践挑战与解决方案： 除了理论原理和设计模式，本书还将着重于分布式系统在实际落地过程中面临的常见问题，并提供行之有效的解决方案： 故障处理与恢复 (Failure Handling and Recovery): 分布式系统天然伴随着各种故障，包括节点宕机、网络中断、硬盘损坏等。本书将详细讲解故障检测机制、优雅降级策略、数据备份与恢复方法，以及如何构建具有弹性（resilience）和容错能力（fault tolerance）的系统。 监控与可观测性 (Monitoring and Observability): 在庞大复杂的分布式系统中，理解系统的行为、发现潜在问题至关重要。本书将介绍分布式系统的监控体系，包括日志收集、指标采集、链路追踪（tracing），以及如何构建强大的可观测性平台，帮助开发者快速定位和解决问题。 性能优化 (Performance Optimization): 分布式系统的性能提升是一个持续的过程。本书将分享在数据访问、网络通信、并发处理、资源利用等方面的性能调优技巧，并探讨如何通过压测、基准测试等方法来评估和改进系统性能。 安全考量 (Security Considerations): 分布式系统也面临着严峻的安全挑战，包括数据安全、访问控制、身份认证、抗DDoS攻击等。本书将探讨分布式系统中的安全设计原则和常用安全防护措施。 部署与运维 (Deployment and Operations): 如何高效地部署、配置、管理和维护一个分布式系统是工程实践中的一大难题。本书将介绍容器化技术（如 Docker）、容器编排工具（如 Kubernetes）在分布式系统部署中的应用，以及自动化运维（DevOps）的最佳实践。 本书特色： 理论与实践并重： 本书将深入讲解分布式系统的理论基础，并辅以丰富的实际案例和工程经验，帮助读者理解理论在实践中的应用。 全面而深入： 涵盖了分布式系统从基本原理到高级设计的各个方面，力求为读者提供一个完整的知识体系。 易于理解： 采用清晰的语言和图文并茂的方式，将复杂的分布式概念解释得通俗易懂。 面向未来： 关注分布式系统的前沿技术和发展趋势，帮助读者为应对未来的技术挑战做好准备。 无论您是想构建高可用、高性能的互联网服务，还是希望深入理解现代软件架构的基石，本书都将是您不可或缺的参考。通过学习本书，您将能够自信地设计、构建和管理复杂的分布式系统，从而在快速发展的技术浪潮中脱颖而出。

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《分布式算法》这本书，怎么说呢，简直就是一本“算法考古”的宝藏！它没有像很多入门书籍那样，上来就给你介绍各种炫酷的框架和技术，而是非常“朴实”地从分布式计算最核心、最基础的问题入手，比如如何达成共识、如何处理故障、如何保证数据的一致性。我记得书中详细地讲解了 Lamport 的逻辑时钟和向量时钟，以及它们在分布式系统中的作用。这让我第一次意识到，在没有中心协调器的情况下，如何给事件排序是一件多么复杂但又至关重要的事情。然后是关于分布式锁的各种实现方式，从最简单的基于共享内存到复杂的基于 ZooKeeper 或 etcd 的分布式锁，书里都进行了深入的剖析，让我明白了各种方法的利弊以及它们背后的权衡。最让我感到震撼的是，书中有专门的章节探讨了如何设计可扩展的分布式系统，以及如何处理负载均衡和节点故障转移。虽然理论性很强，但作者的讲解非常有条理，逻辑清晰，即使是复杂的概念，也能被他解释得相对易懂。对于想要深入理解分布式系统“内功”的读者来说，这本书绝对是不可多得的宝藏。

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这本《分布式算法》给我最直观的感受就是“硬核”！当我翻开目录，看到“拜占庭容错”、“分布式事务”、“一致性哈希”这些词汇时，就知道这次不是来“轻松阅读”的。作者对于算法的描述，那叫一个一丝不苟，从数学定义到伪代码，再到大量的证明和讨论，每一个细节都力求做到完美。我尤其对书中关于 Paxos 算法的讲解印象深刻，虽然它被誉为分布式领域的“圣经”，但它的理解难度也确实名不虚传。作者花了大量篇幅去解释 Paxos 的各种变种和演进，比如 Multi-Paxos，以及它在实际应用中可能遇到的问题。读这本书的时候，我常常需要一边读一边在草稿纸上画图，试图理清各个节点之间的交互流程和状态转换。有时候，一个简单的算法描述，背后可能隐藏着作者多年研究的心血和对分布式系统细微之处的深刻洞察。虽然阅读过程充满挑战，但也确实让我对分布式系统的复杂性和精妙之处有了更深的认识。我感觉这本书更像是为那些想要成为分布式系统架构师、研究员准备的“教科书”，对于我这种只想了解基本概念的读者来说，可能需要调整一下预期，或者先从更入门级的书籍开始。

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这本《分布式算法》真的把我折腾得不轻！一开始抱着学习的心态，想着了解一下分布式系统是怎么回事，结果翻开书就感觉掉进了知识的海洋，还是那种巨浪滔天的海洋。从最基础的 Paxos 协议讲起，那叫一个曲折离折，各种投票、提案、接受，脑子都要打结了。作者似乎很喜欢用各种数学符号和逻辑推导来证明算法的正确性，我承认理论很重要，但对我这种更偏向实践的读者来说，看着看着就容易走神。尤其是那些关于一致性模型的部分，CAP 定理、ACID 原则，还有各种“强一致性”、“最终一致性”的区分，每次都得反复看好几遍，才能勉强抓住点脉络。书中的例子也相对抽象，虽然严谨，但总觉得少了点与实际应用场景的连接，有时候会想，这玩意儿在实际生产中到底是怎么落地的？比如，当我说“拜托，能不能来点更接地气的案例？”的时候，我并不是说书本身不好，只是觉得如果能结合一些实际的分布式数据库、消息队列的场景来分析算法，可能会更容易理解那些抽象的概念，也更容易让人产生“原来如此”的顿悟感。目前还在努力消化中，希望随着阅读的深入，能够真正掌握这些核心的思想。

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天哪，《分布式算法》这本书的深度简直是把我彻底征服了！我原本以为自己对并发和并行已经有了不错的理解，但这本书彻底颠覆了我的认知。它不仅仅是讲解几个算法，而是深入探讨了分布式系统设计中那些最根本、最棘手的问题。例如，关于领导者选举的各种算法，比如 Raft 和 Paxos，作者不仅列出了它们的优缺点，还详细分析了它们在不同场景下的适用性，这让我深刻体会到“没有银弹”的道理。我尤其对书中关于容错和一致性的探讨印象深刻。在分布式环境中，节点宕机、网络延迟都是常态，如何保证数据的一致性，如何在面对故障时依然能够提供服务，这些都是巨大的挑战。书里详细介绍了各种共识算法，比如两阶段提交、三阶段提交，以及更高级的 PBFT 算法，每一种都伴随着大量的证明和分析，让我看到了理论的严谨性和复杂性。不过，说实话，这本书的阅读门槛确实不低，需要一定的计算机科学基础，特别是对数据结构、算法以及操作系统有一定了解。对于我这样一个想要快速了解分布式系统“皮毛”的读者来说，这本书更像是一部“武林秘籍”，需要反复研读，才能领悟其中的精髓。

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这本书简直就是一本“分布式系统设计哲学”的百科全书！它并没有给我一个现成的“解决方案”，而是让我学会了“思考”分布式系统的问题。从最初的 CAP 定理讲起，作者就旗帜鲜明地提出了在分布式环境下，一致性、可用性和分区容忍性之间的不可调和的矛盾。这让我彻底摆脱了那种“什么都想要”的幼稚想法，开始理解在实际设计中，我们必须做出取舍。然后，书中关于拜占庭容错算法的深入探讨，更是让我大开眼界。理解为什么需要拜占庭容错，以及它与普通容错的区别，让我对分布式系统的鲁棒性有了全新的认识。作者用一种非常“哲学”的方式，引导读者去思考，在各种不可控因素的影响下，如何构建一个稳定、可靠的分布式系统。书中还涉及了大量的分布式模式，比如 Saga、CQRS 等，但它并不是简单地罗列这些模式，而是通过分析这些模式的设计思想和应用场景，来帮助读者理解其背后的设计哲学。总的来说，这本书更像是一本“思想启蒙”的书，它教你如何去分析问题，如何去权衡利弊，如何去设计一个优秀的分布式系统，而不是直接告诉你“怎么做”。

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做分布式东东时有用

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