具体描述
全书分为3篇：第一篇详细讲解本书将要开发的分布式实时计算系统所涉及的相关技术，特别针对C++11的新特性着重介绍。第二篇剖析分布式计算系统编程细节，其中对每个重要的概念、模型和函数都加以阐述。第三篇主要关注实战用例，将编写数个极具实践价值的应用程序，为开发者提供参考。通过阅读本书，读者不仅能开发出一套基于C/C++实现的分布式实时计算系统，而且还可以以此学习和了解服务器编程接口设计以及UNIX服务器开发的多个重要主题，对未来实际应用与开发提供参考。
作者简介
卢誉声，Autodesk系统软件研发工程师，从事平台架构方面的研发工作。在此之前，他曾在思科系统（中国）研发中心云产品研发部工作多年，并参与了大规模分布式系统的服务器后端、前端以及SDK的设计与研发工作，在分布式系统设计与实现、性能调优、高可用性和自动化等方面积累了丰富的敏捷实践与开发经验。他主要从事C/C++开发工作，致力于高性能平台架构的研究与开发。此外，对JavaScript、Lua以及移动开发平台等也有一定研究。译有《Storm实时数据处理》《高级C/C++编译技术》《JavaScript编程精解（原书第2版）》。
目录信息
本书赞誉
序一
序二
序三
前言
第1章 分布式计算概述 1
1.1 分布式概念 1
1.2 分布式计算及其原理 2
1.3 分布式系统特性 3
1.3.1 容错性 3
1.3.2 高可扩展性 4
1.3.3 开放性 5
1.3.4 并发处理能力 5
1.3.5 透明性 6
1.4 通用分布式计算系统 6
1.4.1 Apache Hadoop 6
1.4.2 Apache Spark 8
1.4.3 Apache Storm 9
1.5 分布式存储系统 10
1.5.1 分布式存储概念 10
1.5.2 分布式存储系统特点 12
1.5.3 分布式存储系统分类 12
1.5.4 常见分布式存储系统 13
1.6 本章小结 14
第2章 分布式系统通信基础 15
2.1 时代的浪潮 15
2.1.1 集中式通信网 16
2.1.2 去中心化 16
2.2 可靠的数据链路 17
2.2.1 数据分组 17
2.2.2 帧同步 18
2.2.3 差错控制 18
2.2.4 链路管理 18
2.2.5 问题与解决方案 19
2.3 分层架构 19
2.4 网络层 22
2.4.1 寻找路径 22
2.4.2 网络分层 23
2.4.3 TCP/IP概述 23
2.4.4 IP协议 24
2.5 传输层 30
2.5.1 数据自动分包 30
2.5.2 端到端的传输 30
2.5.3 数据的可靠传输 30
2.6 应用层 35
2.6.1 ping 35
2.6.2 telnet 36
2.6.3 OSPF 36
2.6.4 DNS 36
2.6.5 HTTP协议 37
2.7 基于消息协议的公告牌 38
2.7.1 需求描述 38
2.7.2 制定协议 38
2.8 分布式通信举例——MapReduce 39
2.9 本章小结 41
第3章 通信系统高层抽象 42
3.1 RPC介绍 42
3.2 RESTful 44
3.2.1 资源和表现层 45
3.2.2 状态转移 45
3.2.3 RESTful总结 46
3.3 消息队列 46
3.4 序列化 49
3.5 使用Thrift实现公告牌服务 50
3.5.1 Apache Thrift介绍 51
3.5.2 安装Apache Thrift 51
3.5.3 编写Thrift文件 52
3.5.4 实现服务器 53
3.5.5 实现客户端 54
3.6 本章小结 56
第4章 走进C++高性能编程 57
4.1 基于C++的留言板系统 58
4.1.1 基于Socket的通信 58
4.1.2 C++中的内存与资源管理 64
4.2 来自服务器的天书 69
4.2.1 编码 69
4.2.2 C++98的编码缺陷 72
4.2.3 C++11编码支持 73
4.3 繁忙的服务器 75
4.3.1 分身乏术 75
4.3.2 fork——分身术 76
4.3.3 进程间通信 79
4.3.4 轻量级分身——线程 85
4.3.5 C++11线程 86
4.3.6 竞争问题与解决方案 88
4.3.7 多线程优化 95
4.3.8 异步I/O 99
4.4 消失不见的内存 105
4.4.1 内存分配与内存碎片 106
4.4.2 tcmalloc 108
4.4.3 内存池 110
4.5 本章小结 112
第5章 分布式实时处理系统 113
5.1 Hadoop与MapReduce 113
5.1.1 HDFS 114
5.1.2 MapReduce模型 115
5.2 Storm实时处理系统 129
5.2.1 历史 129
5.2.2 计算模型 130
5.2.3 总体架构 133
5.2.4 Storm元数据 133
5.2.5 Storm与Hadoop比较 138
5.3 有保证的消息处理 139
5.3.1 完全处理与元组树 139
5.3.2 元组的唯一标识 139
5.3.3 确认和失败 141
5.3.4 高效实现 143
5.4 本章小结 144
第6章 实时处理系统编程接口设计 145
6.1 总体架构设计 145
6.1.1 Hurricane与Storm比较 145
6.1.2 总体架构 146
6.1.3 任务接口 148
6.2 消息源接口设计 149
6.3 消息处理器接口设计 150
6.4 数据收集器设计 151
6.5 元组接口设计 154
6.6 序列化接口设计 160
6.7 本章小结 161
第7章 服务组件设计与实现 162
7.1 Executor设计与实现 162
7.1.1 事件驱动的消息队列 162
7.1.2 动态装载技术 167
7.1.3 Executor实现 169
7.2 Task设计与实现 171
7.3 本章小结 172
第8章 管理服务设计与实现 173
8.1 President功能与设计 173
8.2 President实现 174
8.2.1 简单的网络通信实现 175
8.2.2 Topology装载实现 182
8.2.3 Manager管理调度实现 184
8.2.4 序列化实现 193
8.3 本章小结 198
第9章 实时处理系统编程接口实现 199
9.1 消息源接口实现 200
9.1.1 消息源执行器 200
9.1.2 WordCount实现实例 205
9.2 消息处理单元接口实现 207
9.2.1 消息处理单元执行器 207
9.2.2 事件处理 212
9.2.3 WordCount实现实例 215
9.3 数据收集器实现 218
9.3.1 分发策略 218
9.3.2 传输层实现 224
9.4 本章小结 226
第10章 可靠消息处理 227
10.1 基本概念 227
10.1.1 完全处理 227
10.1.2 失败与重发 229
10.2 接口设计 229
10.3 具体实现 233
10.3.1 简单实现 233
10.3.2 高效实现 235
10.4 本章小结 237
第11章 通信系统设计与实现 238
11.1 I/O多路复用方案解析 239
11.1.1 基本网络编程接口 239
11.1.2 非阻塞的服务器程序 241
11.1.3 使用select()接口的基于事件驱动的服务器模型 242
11.1.4 使用epoll实现异步事件通知模型 245
11.2 基础工具 249
11.2.1 线程工具 250
11.2.2 日志工具 254
11.3 传输层实现 263
11.3.1 Reactor模式 263
11.3.2 定义抽象TP传输层 264
11.3.3 实现基于epoll的TP传输层 269
11.3.4 实现基于IOCP的TP传输层 290
11.4 应用层HTTP实现 307
11.4.1 HttpContext 307
11.4.2 HttpRequest 311
11.4.3 HttpResponse 313
11.4.4 HttpConnection 315
11.4.5 HttpServer 317
11.4.6 总结 319
11.5 跨平台分割编译 320
11.5.1 Makefile 320
11.5.2 Kake 323
11.6 与实时处理系统集成 325
11.6.1 修改NetListener 325
11.6.2 修改NetConnector 327
11.7 本章小结 330
第12章 事务性Topology实现 331
12.1 Exact-once语义解决方案 331
12.2 设计细节 333
12.2.1 构造事务性Topology 333
12.2.2 消息处理单元 334
12.3 事务性Topology API 337
12.3.1 消息处理单元 337
12.3.2 事务性消息源 339
12.4 本章小结 339
第13章 多语言接口 340
13.1 C语言通用接口 340
13.1.1 元组接口 342
13.1.2 消息源接口 346
13.1.3 消息处理单元接口 349
13.1.4 计算拓扑接口 352
13.2 Python接口 354
13.2.1 ctypes 354
13.2.2 元组接口 356
13.2.3 消息源接口 359
13.2.4 消息处理单元接口 360
13.2.5 计算拓扑接口 361
13.2.6 应用示例 364
13.3 JavaScript接口 365
13.3.1 V8引擎 366
13.3.2 Node.js 366
13.3.3 V8的互操作接口 367
13.3.4 任务接口 368
13.3.5 消息源接口 369
13.3.6 消息处理单元接口 370
13.3.7 计算拓扑接口 371
13.3.8 应用示例 373
13.4 Java接口 375
13.4.1 任务接口 375
13.4.2 消息源接口 376
13.4.3 消息处理单元接口 377
13.4.4 计算拓扑接口 377
13.4.5 本地代码 380
13.4.6 应用示例 382
13.5 Swift接口 384
13.5.1 应用范围 385
13.5.2 任务接口 385
13.5.3 消息源接口 386
13.5.4 消息处理单元接口 387
13.5.5 计算拓扑接口 388
13.6 本章小结 390
第14章 Squared设计与实现——实现高级抽象元语 391
14.1 Storm Trident介绍 391
14.1.1 Squared示例 391
14.1.2 DRPC示例 394
14.2 Squared实现 396
14.2.1 SquaredTopology和Spout 396
14.2.2 SquaredBolt 401
14.2.3 Stream 405
14.2.4 状态存储 410
14.2.5 DRPC实现 412
14.2.6 操作与处理节点 416
14.2.7 流操作 419
14.3 本章小结 423
第15章 实战：日志流处理 425
15.1 日志流处理设计方案 425
15.2 实现Topology 427
15.2.1 编写消息源 427
15.2.2 编写索引消息处理单元 428
15.2.3 编写统计消息处理单元 429
15.3 本章小结 431
第16章 实战：频繁组合查找 432
16.1 背景介绍 432
16.1.1 数据挖掘概念 432
16.1.2 关联规则和频繁项集 433
16.1.3 啤酒与尿布 435
16.2 频繁二项集挖掘方法 435
16.2.1 频繁二项集 435
16.2.2 算法设计思路 438
16.2.3 Hurricane实现思路 439
16.3 编写Spout 439
16.4 编写Bolt 441
16.4.1 SplitBolt 441
16.4.2 PairCountBolt 442
16.4.3 PairTotalCountBolt 443
16.4.4 ConfidenceComputeBolt 444
16.4.5 SupportComputeBolt 445
16.4.6 FilterBolt 447
16.5 编写Topology 448
16.6 本章小结 449
第17章 实战：在AWS和阿里云上部署Hurricane实时处理系统 450
17.1 AWS部署 450
17.1.1 搭建虚拟私有云 452
17.1.2 配置安全组 455
17.1.3 加载EC2实例 456
17.1.4 弹性IP地址管理 461
17.2 阿里云部署 464
17.2.1 创建虚拟私有云 464
17.2.2 管理安全组 467
17.2.3 创建ECS 468
17.2.4 SSH登录 471
17.3 Hurricane分布式部署与管理 471
17.3.1 分布式部署原理 472
17.3.2 分布式安装配置 472
17.3.3 分布式启动 476
17.4 部署分布式实时处理系统 477
17.5 未来之路 478
17.6 本章小结 479
· · · · · · (收起)
读后感
评分
评分
评分
评分
用户评价
这本书的排版和图表质量也值得称赞。在处理高度抽象的分布式概念时，清晰的架构图是理解复杂数据流的关键。这本书中的图示设计得非常直观且信息密度适中，避免了那种为了炫技而堆砌的复杂流程图。特别是关于数据分区、负载均衡和一致性哈希算法的几何解释，让我立刻就清晰地把握了其中的精髓。阅读体验上，作者的文字风格既有学者的严谨，又不乏工程师的务实，使得枯燥的技术描述变得富有启发性。它不是那种读完一遍就能掌握的书，它更像一本工具书和参考手册，会在你后续的系统设计和故障排查中，不断被翻阅和印证。它成功地填补了行业内一本系统性、全面性讲解实时处理核心原理的权威著作的空白，对于提升整个行业的技术深度都有着不可替代的作用。
评分我必须得说，这本书的叙事节奏非常老道，它没有一开始就用晦涩的算法把人吓退，而是采用了“问题驱动”的学习路径。它首先搭建了一个具体的业务场景，比如“金融交易的高频风控需求”或者“物联网海量日志的实时聚合”，然后层层剥茧地展示现有技术栈的不足，最后才引出需要哪些新的架构组件和算法来解决这些痛点。这种方式极大地增强了阅读的代入感和目的性。尤其对那些有多年后端经验但初次接触大规模实时系统的从业者来说，这种从“为什么需要”到“怎么实现”的逻辑递进，比单纯罗列技术名词要有效得多。我记得书中有一章专门讲了时间语义的复杂性，比如事件时间、摄取时间、处理时间的区别和陷阱，作者用非常生动的案例说明了如果时间戳处理稍有不慎，会导致的结果是如何灾难性的，这种对细节的极致关注，体现了作者深厚的实战经验。
评分这本书的价值不仅在于它描述了“现在”的主流技术栈，更在于它对“未来”演进方向的深刻洞察。在很多章节中，作者巧妙地穿插了对新兴范式（比如完全基于日志的流式架构的演进方向）的讨论，以及对不同计算模型（批处理与流处理的统一性）的哲学思考。这使得这本书超越了一般的“工具手册”的定位，更像是一本指导未来架构师成长的灯塔。我特别欣赏它对系统可观测性（Observability）的强调。在分布式系统中，失败是常态，如何快速定位问题比避免问题本身更为重要。书中对度量（Metrics）、追踪（Tracing）和日志（Logging）在实时管道中的集成方法论的论述，为构建真正健壮的SRE体系提供了坚实的理论基础。读完后，我开始重新审视我们团队现有的监控体系，发现了很多过去忽略的关键指标。
评分这本书的深度和广度简直让人叹为观止。从最基础的流式计算模型讲起，作者并没有止步于理论的阐述，而是迅速将读者带入了实际工程的复杂世界。我特别欣赏它对CAP理论在分布式流处理场景下如何被重新审视和应用这一点的深入探讨。它不仅解释了为什么传统的事务性模型在实时系统中面临巨大挑战，更关键的是，提供了构建高吞吐、低延迟系统的具体蓝图。书中对状态管理和容错机制的剖析，简直是教科书级别的范例，特别是对于如何设计幂等的处理单元以及如何利用快照和增量更新来保证数据一致性的描述，我感觉自己以前对这些概念的理解还停留在非常表层的阶段。读完这部分，我感觉自己仿佛完成了一次对大规模数据管道的“透视手术”，所有的关键连接点都被清晰地标注出来，这对于任何想从“能跑起来”到“能稳定、高效运行”的工程师来说，都是无价的宝藏。它真的做到了将理论的严谨性与工程的实用性完美结合，没有一句废话，全是干货。
评分作为一名长期在云计算和大数据领域摸爬滚打的老兵，我常常觉得市面上很多书籍要么过于偏向某一家公司的特定实现，要么就是停留在概念层面，缺乏可操作的指导。然而，这本书的独特之处在于，它在介绍完核心抽象概念后，总是会立刻跟进到如何在主流的开源生态中实现这些概念。例如，当讨论到分布式调度时，它会对比不同调度器的优劣，而不仅仅是停留在“需要一个调度器”这种空泛的描述上。书中对数据序列化和网络通信协议的底层细节讨论，虽然技术性极强，但却是保证系统性能的命脉所在。我感觉作者在编写此书时，一定是反复经历过线上故障和性能调优的痛苦过程，才能如此精准地把握哪些“看似微不足道”的技术点，在实际生产环境中会成为致命的瓶颈。
评分写的通俗易懂，脉络清晰，有配套框架的实现，对于了解分布式实时处理系统，来说是一本好书，唯一的缺点就是本书实现的框架没有经过生产环境验证，所以学习借鉴意义较大。
评分比我想象中的要好，是本既注重理论也注重实践的好书，我很喜欢。
评分写的通俗易懂，脉络清晰，有配套框架的实现，对于了解分布式实时处理系统，来说是一本好书，唯一的缺点就是本书实现的框架没有经过生产环境验证，所以学习借鉴意义较大。
评分写的通俗易懂，脉络清晰，有配套框架的实现，对于了解分布式实时处理系统，来说是一本好书，唯一的缺点就是本书实现的框架没有经过生产环境验证，所以学习借鉴意义较大。
评分基于c++写的，观看了前两章的基础理论，写的比较扎实。
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