事务处理原理

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出版者:清华大学出版社
作者:Philip A. Bernstein
出品人:
页数:387
译者:战晓苏
出版时间:2010-12
价格:48.00元
装帧:
isbn号码:9787302240419
丛书系列:
图书标签:
  • 数据库
  • 事务
  • 计算机
  • 高性能MySQL
  • 分布式与并行
  • 软件开发
  • 计算机科学
  • 程序员的自我修养
  • 事务处理
  • 数据库
  • 数据管理
  • 计算机科学
  • 信息技术
  • 数据一致性
  • ACID
  • 并发控制
  • 恢复机制
  • 数据存储
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具体描述

《事务处理原理(第2版)》为从事于应用程序开发、产品评估、系统设计、数据库管理和产品工程化等工作的各类人员提供了清晰、简明的指导。可帮助读者理解事务处理系统的内部情况,并描述了它们的工作原理以及如何最佳地使用它们。包括应用服务器的体系结构、事务通信范式,以及事务故障和系统故障的恢复机制。

《事务处理原理(第2版)》第1版发行以来的这些年,事务处理系统的使用已经发生了很大的变化。电子商务已经成为业务数据处理投资的主要焦点。例如,网上银行和网上股票购买、eBay拍卖,以及企业数据库管理。新的标准、新的技术和产品,以及新的语言允许Web服务、REST/HTTP和SOA成为为企业应用程序设计的主导风格。借助于《事务处理原理(第2版)》及其丰富的示例,读者能够开发、集成、部署和管理最高水准的事务处理应用程序。

《分布式系统设计与实践》 内容简介 本书深入探讨了现代分布式系统的核心原理、设计哲学与工程实践。在云计算、大数据和微服务架构日益普及的今天,构建高可用、高性能、可扩展的分布式系统已成为软件工程领域的核心挑战。本书旨在为系统架构师、高级工程师以及对分布式系统感兴趣的读者提供一套全面且实用的知识体系。 第一部分:分布式系统的基石 本部分首先阐述了分布式系统的基本概念、挑战与设计目标。我们将从最底层的网络通信模型讲起,深入剖析TCP/IP、UDP在分布式环境下的行为特性,以及RPC(远程过程调用)和消息队列等核心通信机制的优劣。 CAP定理与一致性模型: 详细解析CAP定理的内涵及其在实际系统设计中的权衡取舍。重点介绍强一致性、最终一致性、因果一致性等不同一致性模型的应用场景与实现难度。 时间与同步: 探讨分布式系统中的时钟同步问题,包括NTP、Google的TrueTime等技术。讨论逻辑时钟(Lamport时间戳、向量时钟)在保证事件排序和因果关系中的关键作用。 第二部分:数据存储与一致性保证 分布式数据存储是系统的核心。本部分聚焦于如何在大规模集群中安全、高效地存储和管理数据。 分布式事务处理: 深入解析分布式事务的复杂性,详述两阶段提交(2PC)、三阶段提交(3PC)协议的局限性,并重点介绍Saga模式、TCC(Try-Confirm-Cancel)等补偿性事务解决方案在微服务架构中的应用。 NoSQL数据库与分区策略: 对比分析主流NoSQL数据库(键值存储、文档数据库、列式存储、图数据库)的适用场景。详细讲解数据分片(Sharding)的关键技术,如哈希、范围分区、一致性哈希(Consistent Hashing)及其在负载均衡和故障恢复中的重要性。 复制与高可用: 剖析主从复制、多主复制等常见的复制策略。深入讲解基于Quorum机制的读写仲裁模型,以及如何利用复制提高系统的容错能力。 第三部分:共识算法与集群管理 在分布式系统中,就状态达成一致是实现可靠性的基础。本部分是理解现代分布式协调服务(如ZooKeeper, etcd)的关键。 Paxos算法详解: 详尽拆解Paxos算法的提案者、接受者、学习者角色,剖析其安全性和活性的保证机制,并探讨其实际应用中的工程化挑战。 Raft协议: 作为Paxos的简化和工程化替代方案,Raft协议的领导者选举、日志复制、安全性保证将被系统性地阐述。我们将通过实例演示Raft在状态机复制中的工作流程。 集群成员管理与领导权: 讨论如何安全地进行集群成员变更、领导者选举和集群成员发现。分析ZooKeeper和etcd如何利用共识算法构建可靠的分布式协调服务。 第四部分:弹性、可扩展性与系统容错 构建一个能够应对故障和流量波动的系统至关重要。本部分关注系统的健壮性和扩展能力。 故障检测与隔离: 介绍心跳机制、 Gossip 协议等故障检测方法。讨论隔离故障的策略,如舱壁模式(Bulkhead)和熔断器(Circuit Breaker)模式,以防止局部故障扩散。 负载均衡: 区分L4和L7层的负载均衡技术,讲解轮询、最少连接、加权最小响应时间等调度算法。探讨DNS轮询、Anycast等全局负载均衡方案。 伸缩性设计: 深入探讨水平扩展(Scale-Out)与垂直扩展(Scale-Up)的权衡。分析如何通过无状态服务设计、连接池管理和缓存策略实现系统的线性扩展。 第五部分:分布式系统的可观测性与运维 一个健康的分布式系统必须具备良好的可观测性。本部分聚焦于监控、日志和追踪。 分布式追踪: 介绍OpenTracing、Zipkin、Jaeger等分布式追踪系统的原理,探讨如何利用Span和Trace来分析请求的完整生命周期和性能瓶颈。 度量与报警: 讨论Prometheus等时间序列数据库在采集系统度量指标中的优势。设计有效的SLO(服务等级目标)和SLA(服务等级协议),并建立多层次的报警机制。 日志聚合与分析: 阐述ELK/EFK堆栈在收集、索引和可视化海量非结构化日志数据中的作用,强调日志在故障排查中的核心地位。 总结 本书的每一个章节都紧密结合最新的工业实践和前沿研究成果,通过丰富的案例分析和代码示例,帮助读者将理论知识转化为解决实际问题的能力。学习完本书,读者将能够自信地设计、实现并维护大规模、高可靠的分布式应用系统。

作者简介

is a Principal Researcher at Microsoft Corporation and author of over 150 technical articles on database and transaction systems. He was previously lead architect for Digital Equipment Corporation’s transaction processing products group and was a professor at Harvard University. He is an ACM Fellow and member of the National Academy of Engineering.

is an independent consultant working in the CTO Office at Progress Software. He was previously CTO of IONA Technologies and a TP Architect at Digital Equipment Corporation. He has contributed to multiple enterprise software products and standards.

目录信息

目录
第1章 介绍 1
1.1 基础知识 1
1.1.1 问题 1
1.1.2 什么是事务处理 2
1.1.3 事务处理应用程序 3
1.1.4 事务程序的主要功能 4
1.2 TP系统的体系结构 5
1.2.1 面向服务的计算 7
1.2.2 硬件的体系结构 9
1.3 原子性、一致性、隔离性
和持久性(ACID) 10
1.3.1 原子性 10
1.3.2 一致性 13
1.3.3 隔离性 14
1.3.4 持久性 14
1.4 两阶段提交 15
1.5 事务处理性能 17
1.5.1 TPC-A和TPC-B基准 18
1.5.2 TPC-C基准 20
1.5.3 TPC-E基准 21
1.6 可用性 22
1.7 系统样式 24
1.7.1 批处理系统 25
1.7.2 实时系统 26
1.7.3 数据仓库系统 26
1.7.4 其他系统类型 27
1.7.5 为什么要设计TP系统 28
1.8 TP系统配置 28
1.9 小结 29
第2章 事务处理抽象 31
2.1 介绍 31
2.2 事务 31
2.2.1 集合事务括号 32
2.2.2 事务标识符 34
2.2.3 链式事务 35
2.2.4 面向对象编程中的
事务括号 35
2.2.5 嵌套事务 37
2.2.6 异常处理 38
2.2.7 保存点 39
2.2.8 使用保存点支持嵌套事务 40
2.3 进程和线程 41
2.3.1 为什么需要线程 41
2.3.2 实现线程 43
2.4 远程过程调用 46
2.4.1 事务RPC 48
2.4.2 绑定客户机和服务器 48
2.4.3 RPC走查 52
2.4.4 RPC的系统特性 54
2.4.5 如何比较RPC系统 57
2.5 共享状态 57
2.5.1 事务上下文 58
2.5.2 会话 59
2.5.3 无状态服务器 60
2.5.4 有状态应用程序 62
2.6 可伸缩性 64
2.6.1 扩展服务器 64
2.6.2 扩展系统 66
2.7 小结 70
2.7.1 事务括号 70
2.7.2 进程和线程 71
2.7.3 远程过程调用 71
2.7.4 共享状态 72
2.7.5 可伸缩性技术 72
第3章 事务处理应用程序体系结构 73
3.1 介绍 73
3.2 应用程序体系结构 74
3.2.1 多层体系结构 75
3.2.2 面向服务的体系结构 77
3.2.3 面向对象设计 77
3.2.4 简单请求 78
3.3 前端程序 78
3.3.1 前端程序层次 78
3.3.2 使用表单和菜单收集输入 79
3.3.3 构造请求 82
3.3.4 记录 83
3.3.5 Web服务器 83
3.3.6 Web服务器的状态管理 85
3.3.7 认证与加密 86
3.4 请求控制器 88
3.4.1 指定请求控制器功能 88
3.4.2 事务括号 89
3.4.3 请求完整性 89
3.4.4 进程结构 90
3.4.5 会话结构 91
3.4.6 安全性 91
3.5 事务服务器 91
3.6 事务中间件 93
3.7 数据库服务器与事务中间件 95
3.8 小结 97
第4章 队列化的事务处理 99
4.1 为什么使用队列 99
4.2 队列事务处理模型 102
4.2.1 从服务器的角度看排队 102
4.2.2 从客户端的角度看排队 102
4.3 客户端恢复 104
4.4 处理不可撤消的操作 107
4.5 队列管理器 108
4.5.1 对队列消息的操作 109
4.5.2 路由选择 111
4.5.3 调度器 112
4.6 发布-订阅 112
4.7 其他面向消息的中间件 113
4.7.1 基于代理的体系结构 114
4.7.2 基于总线的体系结构 114
4.7.3 比较代理与总线 115
4.8 队列式产品和标准 115
4.8.1 IBM的WebSphere MQ 116
4.8.2 Oracle Streams AQ 118
4.9 小结 119
第5章 业务流程管理 121
5.1 介绍 121
5.2 业务流程定义 123
5.3 业务流程的执行 124
5.4 事务特性 126
5.4.1 隔离性 127
5.4.2 原子性 127
5.4.3 持久性 128
5.5 使流程状态持久 129
5.5.1 使用专用的运行时系统 129
5.5.2 使用队列请求 130
5.5.3 伪会话 131
5.5.4 使用日志 132
5.6 业务流程的其他模型 133
5.7 产品和标准 135
5.7.1 Web服务业务流程
执行语言 135
5.7.2 SQL Server服务代理 137
5.8 小结 138
第6章 锁定 141
6.1 介绍 141
6.1.1 正确性和两阶段规则 142
6.1.2 事务只通过读取
写入来交互 143
6.1.3 保持事务握手 144
6.1.4 自动锁定 145
6.2 实现 146
6.2.1 锁管理器 146
6.2.2 锁的设置和释放 148
6.2.3 粒度 149
6.2.4 多粒度锁定 149
6.3 死锁 150
6.3.1 死锁预防 151
6.3.2 死锁检测 151
6.3.3 选择牺牲品 152
6.3.4 分布式死锁检测 153
6.4 性能 154
6.4.1 锁转换 154
6.4.2 锁抖动 155
6.4.3 锁定性能的数学模型 158
6.5 热点 159
6.5.1 延迟操作直到提交 160
6.5.2 乐观方法 161
6.5.3 批处理 162
6.5.4 分区技术 163
6.6 查询-更新问题 163
6.6.1 数据仓库 164
6.6.2 隔离度 164
6.6.3 多版本数据 167
6.6.4 多版本实现的细节 168
6.7 避免幻象 169
6.8 乐观并发控制 171
6.9 B-树锁定 172
6.9.1 B+树 173
6.9.2 B+树的插入 174
6.9.3 树锁定 176
6.9.4 B-链接优化 177
6.10 多粒度锁定 179
6.11 嵌套事务的锁定 182
6.12 小结 183
6.13 附录:基本的可串行
性理论 184
6.13.1 历史等价 184
6.13.2 可串行性定理 185
6.13.3 两阶段锁定定理 185
第7章 系统恢复 187
7.1 系统故障的原因 187
7.1.1 强化环境 188
7.1.2 系统管理 189
7.1.3 硬件 189
7.1.4 软件 190
7.2 系统恢复的模型 190
7.2.1 检测进程故障 190
7.2.2 客户端恢复 192
7.2.3 服务器恢复 193
7.2.4 基于检查点的恢复 193
7.2.5 基于事务的服务器恢复 195
7.2.6 无状态服务器 195
7.3 数据库恢复概述 197
7.3.1 故障类型 197
7.3.2 恢复策略 198
7.4 系统模型 198
7.4.1 锁定假设 198
7.4.2 页面粒度操作 200
7.4.3 存储模型 201
7.4.4 日志 202
7.5 数据库恢复管理器 204
7.5.1 实现异常终止 204
7.5.2 实现提交 206
7.6 影式分页算法 207
7.7 基于日志的数据库恢复算法 210
7.7.1 实现提交 210
7.7.2 实现异常终止 211
7.7.3 实现重启 212
7.8 在基于日志的算法中
优化重启操作 214
7.8.1 模糊检查点技术 214
7.8.2 操作日志化 215
7.8.3 用户技巧 219
7.9 媒介恢复 220
7.9.1 镜像硬盘 220
7.9.2 归档 222
7.10 小结 224
第8章 两阶段提交 227
8.1 介绍 227
8.2 两阶段提交协议 228
8.2.1 假设 228
8.2.2 准备就绪 229
8.2.3 协议 229
8.2.4 性能 230
8.2.5 阻塞 231
8.3 故障处理 232
8.4 优化和变化 235
8.4.1 再感染 236
8.4.2 协调转移 237
8.4.3 阶段零 237
8.4.4 推定异常终止 238
8.4.5 只读事务 239
8.4.6 合作终止协议 240
8.5 进程构成 241
8.5.1 独立事务管理器 241
8.5.2 列入事务中 242
8.5.3 进程树模型 244
8.6 用户一览表 245
8.7 小结 246
第9章 复制 249
9.1 介绍 249
9.2 复制的服务器 249
9.2.1 主–备份模型 249
9.2.2 复制资源 251
9.2.3 复制具有共享资源的
服务器 252
9.3 在复制数据和更新间同步 252
9.3.1 单副本可串行性 252
9.3.2 复制更新 253
9.3.3 复制请求 255
9.4 单主站主副本复制 256
9.4.1 正常的操作 256
9.4.2 故障和恢复 259
9.4.3 具有多个从副本的
主副本的恢复 261
9.4.4 一致性、可用性和
分区兼容性 265
9.5 多主副本 266
9.5.1 分区操作可能十分有用 266
9.5.2 多主的更新传递 266
9.5.3 非盲更新 268
9.5.4 使用版本矢量检测
复制冲突 269
9.5.5 冲突解决方案 271
9.5.6 维护版本矢量 271
9.5.7 版本矢量的更新规则 272
9.5.8 简化的版本矢量更新规则 273
9.5.9 示例回顾 275
9.5.10 再次讨论一致性、
可用性和分区兼容性 276
9.5.11 Microsoft Sync 
Framework 277
9.6 其他复制技术 278
9.7 数据共享系统 278
9.7.1 锁定 279
9.7.2 高速缓存 279
9.7.3 记入日志 282
9.8 小结 283
第10章 事务中间件产品和标准 287
10.1 介绍 287
10.1.1 事务中间件的发展趋势 287
10.1.2 事务中间件编程模型 288
10.1.3 Java EE与
.NET Framework 288
10.2 Web浏览器前端程序 289
10.3 .NET Framework 292
10.3.1 开发前端程序 293
10.3.2 开发请求控制器和
事务服务器 295
10.3.3 REST/HTTP支持 300
10.3.4 WCF部署选项 300
10.3.5 使用System.Transactions
进行事务管理 300
10.3.6 显式编程模型 301
10.3.7 与遗留TP监视器
的集成 303
10.4 Java企业版 303
10.4.1 开发前端程序 305
10.4.2 REST支持 307
10.4.3 开发请求控制器和
事务服务器 307
10.4.4 使用Java进行
事务管理 311
10.4.5 与遗留TP监视器
的集成 314
10.4.6 Spring事务 315
10.5 面向服务的体系结构 317
10.5.1 基于Web服务的SOA 318
10.5.2 基于REST/HTTP
的SOA 320
10.6 持久抽象机制 321
10.6.1 ODBC和JDBC 322
10.6.2 存储过程 324
10.6.3 JPA 326
10.6.4 ADO .NET和
ADO .NET实体框架 328
10.7 遗留的TP监视器 330
10.7.1 CICS事务服务器 331
10.7.2 IMS 334
10.7.3 Tuxedo 337
10.7.4 ACMS 340
10.7.5 Pathway TS/MP 343
10.8 TP标准 346
10.8.1 Web服务-事务 347
10.8.2 XA接口 349
10.8.3 对象事务服务 350
10.8.4 JTA 351
10.8.5 服务组件体系结构 352
10.8.6 OSGi联盟 352
10.8.7 高级消息队列协议 353
10.9 小结 353
第11章 未来的发展趋势 357
11.1 介绍 357
11.2 云计算 357
11.3 可伸缩分布式计算 359
11.4 存储技术 361
11.5 流和事件处理 362
11.6 小结 362
缩略语表 365
参考文献说明 373
参考文献 381
· · · · · · (收起)

读后感

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用户评价

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《事务处理原理》这本书,在我看来,应该是一本非常“经验化”的书。我设想它会从大量的实际案例出发,去讲解事务处理在不同业务场景下的应用和挑战。我期待它能够通过一些真实世界的例子,比如电商平台的订单处理、银行系统的转账操作、社交平台的评论发布等等,来引出事务处理的重要性以及需要解决的问题。我预设它会详细分析这些案例中可能出现的各种并发问题和数据一致性难题,并且给出相应的解决方案,比如如何设计事务来保证数据的准确性,如何在高并发下保证事务的性能,以及如何处理分布式环境下的事务一致性。我还会希望它能够分享一些在实际项目开发中,关于事务处理的经验教训和最佳实践,比如如何进行事务的边界划分,如何避免长事务,以及如何有效地进行事务的日志管理和备份恢复。我甚至猜测,书中可能会包含一些关于事务性能调优的实战技巧,以及如何利用数据库提供的工具来分析和解决事务相关的性能瓶颈。总之,我原以为它是一本能够让我“少走弯路”,学到“真本事”的书。

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《事务处理原理》这本书,在我看来,应该是一本非常“系统化”的书籍。我原以为它会像一本操作系统教科书一样,去构建一个完整的事务处理的理论框架,然后在这个框架下,逐一讲解各个组件和模块。我设想它会从最底层的存储引擎如何支持事务开始,讲到数据库如何实现并发控制,再到如何处理分布式环境下的事务,最后可能还会涉及到事务的监控和性能调优。我期待它能深入讲解数据库的事务日志(WAL)的结构和管理,以及如何利用这些日志来实现原子性和持久性。在并发控制部分,我预设它会详细介绍数据库内部的锁管理器是如何工作的,包括锁的申请、释放、阻塞和唤醒机制。我还会期待它能讲解数据库的事务管理器是如何跟踪和协调多个事务的生命周期,以及如何处理事务的提交和回滚。在分布式事务部分,我猜测它会详细讲解分布式事务的协调者和参与者的角色,以及它们之间是如何通过消息传递来完成事务的处理。我甚至设想,书中可能会出现关于分布式事务的一些高级话题,例如如何处理网络分区、如何实现对故障的容错,以及如何进行跨数据中心的事务同步。总之,我原以为它是一本能够让我对整个事务处理系统有一个“流水线式”理解的书。

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《事务处理原理》这本书,在我看来,应该是一本非常“概念化”的书籍。我原以为它会像一本哲学著作一样,去探讨“事务”这个概念本身最本质的含义,以及它在计算机科学中的地位和作用。我设想它会深入剖析ACID四大特性,不仅仅是解释它们是什么,更是去探讨它们为何是必要的,以及它们在不同场景下可能的取舍。例如,在原子性方面,我期待它会探讨“失败”的定义,以及在分布式环境下如何定义和处理“部分失败”的情况。一致性方面,我猜测它会深入讨论“什么是一致性”,以及它与业务逻辑的关联,以及如何才能达到“业务一致性”而非仅仅是“数据库一致性”。隔离性方面,我预设它会去探讨“并发”的本质,以及为什么我们需要对并发进行控制,以及不同控制策略背后的哲学思想,比如乐观并发控制和悲观并发控制的根本区别。持久性方面,我期待它会去探讨“数据丢失”的定义,以及在各种存储介质和故障模型下,如何才能保证数据的“不可丢失”。我甚至猜想,书中可能会出现对一些经典事务模型,比如Lamport的逻辑时钟,或者CAP理论的深入探讨,以及它们与事务处理的联系。总之,我原以为它是一本能让我思考“为什么”的书,而不是一本只告诉我“怎么做”的书。

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在拿到《事务处理原理》这本书之前,我一直认为它会是一本非常“宏观”的书籍,它可能会从计算机科学的各个领域,比如操作系统、分布式系统、网络通信等,去探讨事务处理的普遍性原则和共通性概念。我设想它会去解释事务处理作为一种解决并发和数据一致性问题的通用机制,是如何在不同的技术栈和应用场景中发挥作用的。我期待它能够深入探讨“一致性”在不同领域的含义,例如在分布式一致性算法中的表现,在分布式数据库中的表现,以及在更广泛的分布式系统中的表现,并分析它们之间的共性与差异。我还会希望它能讲解“原子性”这个概念在不同层次上的体现,例如在原子操作、原子事务、以及更底层的硬件指令中的原子性。我甚至猜测,书中可能会涉及到一些关于“可靠性”和“容错性”的讨论,因为事务处理的最终目标之一就是保证数据的可靠性和系统的容错性。总之,我原以为它是一本能够让我从一个更高的视角去理解“事务处理”在整个信息技术体系中的地位和作用的书。

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拿到《事务处理原理》这本书,我本来以为它会是一本非常“技术细节”的书籍。我设想它会像一本编程指南一样,深入到数据库内核的实现细节,去讲解事务处理的每一个具体技术点。我期待它能够详细介绍数据库是如何在内存中管理事务的,例如事务的隔离级别是如何通过版本号或者锁来实现的,以及这些实现是如何与数据库的缓存、缓冲区管理器协同工作的。我还会希望它能讲解数据库是如何处理事务提交和回滚的,例如 redo 和 undo 日志的生成、写入以及恢复过程,并且会详细介绍这些过程中的性能优化技巧。在并发控制方面,我预设它会深入讲解数据库内部的锁实现,例如各种锁的粒度(行锁、表锁、页锁)、锁的类型(共享锁、排他锁)、以及死锁检测和处理算法的具体实现。我甚至猜测,书中可能会对一些开源数据库(如MySQL的InnoDB引擎)的事务处理模块进行源码级别的剖析,讲解其内部的数据结构和算法。总之,我原以为它是一本能让我看到“代码是如何工作的”的书。

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我拿到《事务处理原理》这本书的时候,第一反应是它应该是一本非常“理论化”的读物,我预设了它会大量运用数学模型和形式化语言来描述事务处理的各种算法和协议。我猜测它会详细介绍各种并发控制算法的数学原理,例如两阶段锁协议(2PL)的证明,以及多版本并发控制(MVCC)的数学模型,并且会用大量的公式来推导其正确性和性能。我特别期待在隔离性这一章节,能够看到对各种并发异常(脏读、不可重复读、幻读)的数学定义,以及各种隔离级别如何通过数学模型来避免这些异常。例如,Serializable隔离级别可能涉及到一些更复杂的数学逻辑,比如可串行化调度(serializability)的定义和判定方法。此外,我还会期待书中能够讲解分布式事务中的一致性模型,比如 Paxos 和 Raft 算法的数学证明,以及它们如何在分布式环境下保证事务的一致性。我甚至猜想,它可能还会涉及一些计算理论的知识,例如关于可计算性和可判定性在事务处理中的应用。总之,我原本认为这会是一本需要很强的数学背景才能读懂的书。

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《事务处理原理》这本书,我最初的印象非常“学术派”。我脑海中浮现的,是一本厚重的、充满了公式和图表的大学教科书,大概率会深入探讨数据库理论的基石,例如关系代数、逻辑学在事务约束中的应用,以及各种范式的详细解释。我预设了它会严谨地阐述事务的ACID特性,并且会花费大量篇幅去讲解如何在理论层面设计和保证这些特性。例如,在原子性方面,我预计它会详细分析 Write-Ahead Logging (WAL) 的工作原理,包括redo和undo日志的生成、存储以及恢复过程,还有可能涉及更复杂的版本控制技术。一致性方面,我猜测它会深入探讨如何通过各种约束(主键、外键、唯一约束、检查约束)以及触发器来维护数据的完整性,并且会分析在并发环境下如何防止违反这些约束。隔离性部分,我预计它会详细介绍各种并发控制算法,如基于锁的协议(两段锁协议)、基于时间戳的协议、多版本并发控制(MVCC)等,并对它们的性能、锁粒度、以及可能出现的并发症(如死锁、饥饿)进行深入分析。我甚至设想,书中可能还会包含一些关于分布式事务处理的章节,介绍XA协议、两阶段提交(2PC)、三阶段提交(3PC)等,并深入探讨其在分布式系统中的挑战和解决方案。总之,我原以为它会是一本能够让我对事务处理有一个“从宏观到微观”的全面、深入理解的书。

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《事务处理原理》这本书,我一直以为会是一本厚重、晦涩的计算机科学著作,充满了复杂的算法和抽象的概念,可能还夹杂着各种伪代码和数学公式,读起来必定要耗费大量精力,甚至需要提前预习不少前置知识。我曾设想过,它会深入探讨数据库系统中那些“ ACID ”原则的每一个字,比如原子性究竟是如何通过日志和回滚来实现的,一致性又是如何通过约束和触发器来保证的,隔离性又是如何处理并发读写带来的各种问题,诸如脏读、不可重复读、幻读等等,然后详细解释不同隔离级别下的实现机制和性能权衡。我还会期待它能够详尽地剖析分布式事务的处理难题,比如两阶段提交(2PC)、三阶段提交(3PC),以及 Saga 模式等等,并且会花大量的篇幅讲解它们各自的优缺点、适用场景以及可能出现的故障模式,比如协调者宕机、参与者宕机带来的死锁和不一致问题。而且,我原本以为书中肯定会包含大量的图示,用来清晰地展示事务的生命周期、锁的粒度、死锁的发生与解除过程,以及不同并发控制协议的工作流程。也许还会涉及一些高级的主题,例如时间戳排序、多版本并发控制(MVCC)的内部实现原理,甚至是更前沿的分布式一致性算法,如 Paxos 或 Raft,以及它们在事务处理中的应用。总之,我当初对这本书的期待,基本上就是一本能让我彻底理解“事务”这个概念的方方面面,能够应对各种数据库面试中关于事务的问题,甚至能让我去设计和优化更复杂的事务处理系统。

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拿到《事务处理原理》这本书的时候,我脑海里想象的,是一本关于“后端工程师必读书目”类型的书籍,它应该会非常注重实操性和工程落地。我预设它会从实际工作中遇到的问题出发,比如如何设计一个高并发场景下的订单系统,如何保证支付的准确性和一致性,如何处理秒杀活动中的超卖问题等等。我期待它能详细讲解各种数据库的事务隔离级别(Read Uncommitted, Read Committed, Repeatable Read, Serializable),并结合具体的业务场景,分析在不同隔离级别下可能出现的各种并发问题,例如脏读、不可重复读、幻读,并给出相应的解决方案,比如如何选择合适的隔离级别,如何使用锁、版本号等技术来避免这些问题。我还会期待它能讲解一些关于分布式事务的实际应用,比如如何在微服务架构中实现跨服务的事务一致性,介绍一下Saga模式、T2PC等在实际项目中的应用案例和注意事项。而且,我原本希望书中能够包含一些主流数据库(如 MySQL, PostgreSQL, Oracle)在事务处理方面的具体实现和配置技巧,比如如何优化事务日志的写入,如何调整锁的超时时间,如何使用数据库提供的并发控制工具等等。总之,我感觉它会是一本能够直接指导我写出更健壮、更高效的后端代码的书。

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最近终于拿到手了这本《事务处理原理》,我翻开它的时候,心里其实是做好了“啃硬骨头”的准备的。毕竟,“事务处理”这几个字听起来就带有一种严谨、技术含量极高的感觉,我预想的会是那种一本正经、逻辑严密的学术专著,可能还会充满晦涩的理论模型和复杂的证明过程。我脑海里勾勒出的画面是,每一章节都如同数学证明题一般,需要步步为营,仔细推敲每一个逻辑推导。我甚至怀疑,书里会充斥着各种专业术语,很多可能是我之前从未接触过的,需要反复查阅词典才能理解。也许还会涉及到一些底层操作系统、网络通信的知识,因为事务处理往往需要在这些基础设施之上运行。我尤其担心的是,书中关于并发控制的部分,可能会写得非常抽象,比如各种锁的类型、死锁的检测与预防机制,还有一些诸如 MVCC 这种听起来就很高深的技术,我担心自己可能无法完全理解其背后的设计哲学和具体实现细节。而且,我本来还对书中是否会包含一些业界经典的事务处理框架或数据库系统的源码剖析抱有期待,想看看那些理论是如何在实际产品中落地的,但又觉得这可能超出了“原理”的范畴,所以又有些不确定。总之,在阅读之前,我对这本书的印象就是:它是一本“硬核”读物,需要极大的耐心和专注度去消化。

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讲得很详细,值得一读。

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