分布式实时处理系统：原理、架构与实现 pdf epub mobi txt 电子书下载 2025

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卢誉声著

图书标签:

分布式系统
实时处理
流处理
数据工程
架构设计
系统设计
大数据
云计算
技术栈
高性能计算

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你会得到大惊喜!!

出版社：机械工业出版社

ISBN：9787111539964

版次：1

商品编码：11965338

品牌：机工出版

包装：平装

开本：16开

出版时间：2016-07-01

用纸：胶版纸

页数：479

具体描述

编辑推荐

　　多位大数据专家联袂推荐，Autodesk资深系统研发工程师撰写，参透大规模分布式实时处理系统

　　抽丝剥茧，从概念、原理到分布式实时计算框架实现，兼顾理论与实践，带领读者逐步实现一个高性能、基于C++11的分布式实时处理系统

内容简介

　　多位大数据专家联袂推荐，Autodesk资深系统研发工程师撰写，参透大规模分布式实时处理系统。抽丝剥茧，从概念、原理到分布式实时计算框架实现，兼顾理论与实践，带领读者逐步实现一个高性能、基于C++11的分布式实时处理系统Hurricane。

　　第1～5章，分布式实时处理基石。

　　这部分涵盖分布式系统原理与特性，分布式系统通信基础与高层抽象，C++11的高性能编程基础与进阶（内存资源管理、编码解决方案、并发与异步处理、线程模型等），以及Hadoop与Storm基本模型和可靠消息处理的基本思想。同时结合所讲知识带领读者开发公告牌服务、留言板系统等，加深理解。

　　第6～11章，动手时间！

　　这部分是本书重点，带领大家实现一个基于C++11的高性能分布式实时处理框架，对读者日后的框架理解、开发与定制能力大有裨益。涵盖实时处理系统的总体架构设计，实时处理系统中各接口、服务组件、管理服务组件、可靠消息处理方案，以及底层数据传输层及高性能网络库Meshy（实现可靠的TCP/IP传输和消息队列，提供底层网络传输基础）的设计与实现。

　　第12～14章，高级技能get！

　　这部分介绍一些实用的高级技能。涵盖事务性拓扑实现方案，多语言接口与优化方案，以及高级抽象元语、DRPC的*佳实践。

　　第15～17章，用起来！

　　这部分给出了框架的应用案例，进一步加强读者实践技能。涵盖基于Hurricane开发的日志流处理实例、频繁二项集挖掘系统，以及在AWS和阿里云上部署Hurricane。??

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）》。

精彩书评

　　本书不但讲解高性能分布式实时处理系统编程的原理，特别是对于内存资源管理、编码解决方案、并发与异步处理、线程模型、批处理与实时处理的区别、消息队列、动态装载等作了详细介绍，还深入分析了实时处理系统的架构以及内部实现，最后详细分析了怎么样实现一套分布式实时处理系统Hurricane。本书非常适合大数据开发人员和架构师阅读，同时可以解决性能优化的很多问题。

　　——卢亿雷AdMaster技术副总裁兼总架构师

　　分布式系统可以追溯到20世纪60年代的ARPANET。随着物联网、边缘计算和其他相关领域的蓬勃发展，对高性能分布式实时处理系统的需求日益增多。这本技术专著着眼于实际分布式框架的编程应用，将助力有志于该领域的软件开发人员。

　　——安宁Oracle空间数据部门首席工程师

　　本书将对自己的C++编程、分布式存储系统、分布式计算框架、分布式通信等知识进行洗礼，不知不觉间就提升了自己的层次，期待阅读本书之后，也可以构建一个全新的分布式实时处理系统，变成分布式实时计算领域的贡献者。

　　——于俊科大讯飞大数据专家

　　本书由浅到深，从基础的分布式系统的概念、网络通信和C++11高性能编程，到流处理中的消息、消息源、处理单元、收集器、计算拓扑等重要抽象的实现，到日志处理、频繁组合等典型应用，深入研究了一个典型分布式流处理系统的各个重要方面，推荐。

　　——蔡斌腾讯科技高级工程师

前言/序言

　　Praise本书赞誉

　　本书不但讲解高性能分布式实时处理系统编程的原理，特别对内存资源管理、编码解决方案、并发与异步处理、线程模型、批处理与实时处理的区别、消息队列、动态装载等作了详细介绍，还深入分析了实时处理系统的架构以及内部实现，最后详细分析了怎样实现一套分布式实时处理系统Hurricane。本书非常适合大数据开发人员和架构师阅读，同时可以解决性能优化的很多问题。

　　——卢亿雷，AdMaster技术副总裁兼总架构师

　　——安宁，Oracle空间数据部门首席工程师、IEEE高级会员和ACM终身会员

　　本书不仅仅是一部讲授代码编写的书籍，还是一个开源社区的星星火种，我特别推荐所有对实时大数据分析感兴趣的同业中人阅读此书，并以此作为迈入下一个开源大时代的第一步。

　　——徐立冰，思科系统高级客户经理

　　通常来说，在互联网+、大数据时代盛行拿来主义；有开源的Spark、Strom，绝对不会动自己构建分布式系统的心思。但是作者不然，深厚的C++功底以及对分布式计算框架的深度理解，构建了高性能分布式、实时处理系统Hurricane，进入了更高层次的追求。

　　静下心来，这本书将对自己的C++编程、分布式存储系统、分布式计算框架、分布式通信等知识进行了洗礼，不知不觉间就提升了自己的层次，期待阅读本书之后，也可以构建一个全新的分布式实时处理系统，变成分布式实时计算领域的贡献者。

　　路已铺好，如何贡献，那是追求。

　　——于俊，科大讯飞大数据专家

　　“天下武功，无坚不摧，唯快不破”，如果说以MapReduce、Spark等为代表的批处理方式，是数据处理的“坚”，则Storm、Hurricane等流处理系统，充分体现了数据处理的“快”。本书由浅到深，从基础的分布式系统的概念、网络通信和C++11高性能编程，到流处理中的消息、消息源、处理单元、收集器、计算拓扑等重要抽象的实现，到日志处理、频繁组合等典型应用，深入研究了一个典型分布式流处理系统的各个重要方面，推荐。

　　——蔡斌，腾讯科技高级工程师

　　分布式实时处理系统，难就难在把分布式和实时处理结合起来。本文从拆解留言板系统开始节节升级，直至推出Hurricane实时处理系统，旁征博引，纲举目张。充分体现了分布式构建和实时处理的细节考虑。

　　——彭敏，思科系统（中国）研发有限公司服务器与平台架构部门研发经理

　　作者以他参与Cisco和Autodesk诸多大型系统开发时所积累的经验以及对开源技术多年的钻研铸就本书。本书由理论到应用，由实现到优化，由浅入深，抽丝剥茧地把这么浩繁的概念在本书中讲得十分清晰。

　　——张洋，Autodesk（中国）研发中心平台架构研发部门经理

　　正如“如何阅读本书”中说的一样，“本书从最基本概念作为引子，逐步引入高性能分布式实时处理系统编程所需要的方方面面，抽丝剥茧把实时处理系统的架构以及实现娓娓道来”，有概念、有理论，有本身知识体系的交代，也有周边必要知识内容的说明，有实战、有案例，不空谈，能落地，是一本不可多得的学习分布式实时架构的好书。

　　——贾锋，知名大数据布道者和践行者

　　前言Preface

　　为什么要写这本书

　　云计算与大数据为计算机科学领域注入了前所未有的活力，而大数据的实时处理更是为海量数据处理和数据挖掘带来了崭新的契机。从某种意义上讲，传统大数据的批处理方式已经一定程度上解决了我们所面临的问题，由MapReduce、BulkSynchronousParallel以及其他计算范式衍生而来的大规模计算集群已经广泛运用于生产环境中。然而，客户的要求是永不满足的。他们想要更多的数据、服务、价值以及更多的便利。随着数据量的增加，对实时响应时间的需求也在提高，原本承载着海量数据处理任务的批处理系统在实时计算处理方面越发显得乏力。这么说的原因很简单，像Hadoop使用的MapReduce这样的数据批处理技术，其设计初衷并不是为了满足实时计算的需求。数据批处理系统与实时处理系统在需求上存在着本质的区别。要做到实时性，不仅需要及时地推送数据以便处理，还要将数据划分成尽可能小的单位，而像HDFS存储推送数据的能力已经远不能满足实时性的需求。

　　虽然目前ApacheSpark等新平台和框架越来越为流行，同时极大提升了批处理的性能，但是由于这些传统批处理系统的运行机制本身，无法从根本上解决实时计算的问题。

　　因此，随着业务数据规模的爆炸式增长，对数据实时处理能力的需求也越来越大。专注于实时性、规模化的计算平台新时代已经悄然来临。

　　ApacheStorm的出现扭转了传统数据批处理系统的劣势，成为了真正意义上的实时数据处理系统。Storm实时处理系统实现了一个可靠的、高容错性的实时分布式处理平台，那么这些听起来十分抽象的概念到底是如何实现的呢？这其实就是笔者写作本书的目的之一。当笔者深入研究和学习了Storm的内部结构和代码实现之后，就在思考有没有什么办法让其他更多的人少走弯路，并能在实践中对这个看似“神秘”的实时处理系统的设计与实现融会贯通呢？

　　本书特色

　　本书是一本由浅入深并详细讲解编写一套全新的基于C/C++的实时处理系统的编程实战书。本书从基础知识开始，到实时数据系统的架构设计，到代码的实际编写，逐步实现一个完整的实时数据处理系统。本书把这套全新的高性能分布式实时处理系统命名为Hurricane，该单词与Storm涵义类似，但略有不同，其中维基百科对Hurricane的解释是“Astormthathasverystrongfastwindsandthatmovesoverwater”，即“在水面高速移动的飓风（storm）”。

　　同时，为了支持高性能的实时处理系统，我们必须提供高性能的网络层，能够支持大量的并发，因此本书设计实现了一套跨平台的网络库Meshy，并将其作为Hurricane实时处理系统的传输层。

　　为了编写更清晰、易于移植、易于维护的现代化C++代码，我们在书中大量使用了C++11的特性，从一些小的语法点（如auto、override）到C++11中新增加的库（如thread、chrono、functional）到一些翻天覆地的语法特性（如统一初始化、Lambda表达式）都有所涉及。每当遇到新的C++11知识时，我们都会着重向读者介绍。由于目前C++14还不够普及成熟，因此在本书中暂不考虑C++14的特性。

　　为此，本书一开始将会花费大量篇幅介绍分布式计算存储的概念以及网络通信的基础知识。接着阐述和分布式计算存储相关的网络高层抽象知识，为构建分布式网络应用打下坚实基础。接着集中介绍本书需要运用的C++相关知识，包括C++11的语言特性以及需要了解的底层知识。之后就开始介绍Hurricane实时处理系统的设计方案，并引导读者一步步自己实现Hurricane实时处理系统。

　　完成Hurricane实时处理系统的主体功能部分后，我们转而介绍Meshy，阐述如何实现Meshy这一跨平台的网络框架，并与Hurricane实时处理系统进行对接。为了实现跨平台的高性能网络通信库，我们必须学习使用epoll、IOCP等与平台密切相关的技术来保证系统性能。同时，我们也要学会如何编写管理一个需要考虑移植和平台兼容性的系统的技巧与实践方法。最后辅以实战用例讲解如何将该系统应用于实际的生产环境中。

　　总之，Hurricane实时处理系统是一个使用C++11编写的，以高性能为关注点的分布式实时计算框架，使用流模型作为计算模型，同时提供更易于理解的高层接口。

　　希望读者能够从本书中或多或少学到点新的知识，能够对C++语言以及网络通信有更加深入的认识，了解如何构建一个可应用于生产环境的分布式实时处理系统。

　　如何阅读本书

　　本书以最基本的云计算与大数据概念作为引子，逐步引入高性能分布式实时处理系统编程所需要的知识，抽丝剥茧地把有关实时处理系统的架构以及内部实现娓娓道来。

　　第1章介绍分布式系统的一些基本概念，以及开发实时处理系统所需要具备的一些重要知识点。

　　第2章介绍分布式系统通信基础，包括TCP/IP以及Socket方面的基本概念，为后续开发网络库Meshy做知识储备。

　　第3章介绍分布式系统通信所需的高层抽象，包括RPC远程过程调用、RESTful、消息队列等常用的通信模型。同时介绍基本的序列化概念与解决方案，并使用Thrift开发简单的公告牌服务，为Hurricane的开发建立通信抽象与框架上的基础概念。

　　第4章介绍C++高性能编程所需的基础与进阶知识，包括C++中的内存资源管理、编码解决方案、并发与异步处理以及内存管理技巧，以及C++11中与内存管理、编码处理、线程模型相关的内容。

　　第5章介绍分布式处理系统的基本概念，包括批处理与实时处理的区别，Hadoop与Storm的基本介绍及基本模型。最后介绍可靠消息处理的基本思想。

　　第6章介绍实时处理系统的总体架构与接口设计，包括消息源、消息处理器、数据收集器、元组以及序列化接口。

　　第7章介绍服务组件的设计与实现，包括Executor及其消息队列、动态装载以及Task的设计与实现等。

　　第8章介绍管理服务的设计与实现，其中包括集群管理器President以及节点管理器Manager的架构设计与编程实现。

　　第9章介绍实时处理系统中各部分接口的实现，包括消息源、消息处理单元以及数据收集器的实现。

　　第10章介绍可靠消息处理的概念、接口设计与具体实现，包括简单和高效的实现方案。

　　第11章介绍底层数据传输层及Meshy的设计与实现，包括I/O多路复用的概念与实现方法、所需的基础工具，以及跨平台的实现方案。最后辅以实战用例来展示集成与使用Meshy的方法。

　　第12章介绍事务性计算拓扑的概念、实现方案与编程实现，并介绍相关API，以及如何使用Cassandra存储元数据。

　　第13章介绍在不同的编程语言中实现计算拓扑的方法，并在现有技术基础上增加一些新的技术。

　　第14章介绍基于Hurricane实时处理系统的高级抽象元语、分布式远程过程调用（DRPC）的设计、实现方案及编程实战。

　　第15章介绍了基于Hurricane实时处理系统开发的日志流处理实例，其中包含日志流处理的整体流程、使用Hurricane处理日志的具体实现思路，以及使用Hurricane处理日志的具体实现。

　　第16章介绍了基于Hurricane实时处理系统开发的频繁组合查找实例，其中包含频繁项集挖掘概念与方法、频繁二项集挖掘算法原理与实现分布式统计方法。并介绍如何使用Hurricane实现自己的频繁二项集挖掘系统。

　　第17章介绍在AWS和阿里云上部署Hurricane实时处理系统，首先介绍在AWS上创建私有云和EC2实例的方法，接着介绍在阿里云上创建私有云和ECS实例的方法，最后介绍Hurricane的分布式部署原理与方法。

《数据洪流中的智慧涌动：海量实时信息的捕捉、分析与决策》在这信息爆炸、数据以前所未有的速度生成和传播的时代，如何有效地捕捉、处理和响应那些瞬息万变的实时数据，已经成为企业和组织在激烈竞争中脱颖而出的关键。从金融交易的毫秒级响应，到物联网设备的实时监控，再到社交媒体的动态趋势分析，以及智慧城市中庞大交通流量的实时调度，海量数据的涌动带来了巨大的机遇，也对传统的批处理模式提出了严峻的挑战。本书《数据洪流中的智慧涌动：海量实时信息的捕捉、分析与决策》正是应运而生，旨在为读者提供一套全面、深入的解决方案，帮助他们驾驭数据洪流，从中挖掘出实时价值，并将其转化为驱动业务增长和优化运营的强大引擎。我们不局限于某一特定的技术框架，而是从更宏观的视角出发，深入探讨实时数据处理的核心理念、关键架构模式以及在实际应用中可能遇到的挑战与应对策略。第一部分：实时数据处理的基石——理解与挑战我们将从最根本的角度出发，解析“实时”的真正含义，以及它在不同业务场景下的具体表现形式。理解“实时”并非仅仅是快，更关乎数据的时效性、一致性和可操作性。我们将剖析批处理与流处理的核心区别，阐述为何在诸多场景下，批处理的延迟已无法满足业务需求。什么是真正的“实时”？探讨不同业务对“实时”的定义及其关键指标，如延迟、吞吐量、准确性等。从批处理到流处理的演进：分析批处理的局限性，以及流处理技术兴起的必然性。实时数据处理的典型场景：详细介绍实时数据处理在金融风控、个性化推荐、欺诈检测、工业物联网、日志分析、网络安全等领域的广泛应用，并通过具体案例说明其价值。实时数据处理面临的挑战：深入剖析数据量爆炸、数据速率变化、数据质量不确定性、异构数据源整合、系统可用性与可扩展性、复杂计算逻辑、状态管理等一系列技术和业务上的难题。第二部分：构建实时处理能力的强大架构一个健壮、高效的实时数据处理系统，其架构设计至关重要。本部分将带领读者深入理解构建此类系统的核心组件及其相互关系，以及不同架构模式的优缺点。我们将重点关注如何设计一个能够应对高并发、低延迟、海量数据处理的系统。数据采集与接入层：多样化的数据源：讨论各种实时数据源的特点，如日志文件、传感器数据、消息队列、数据库变更流、API接口等。高效的数据采集技术：介绍诸如Apache Kafka、Pulsar等分布式消息队列在构建高吞吐量、持久化数据管道中的作用，以及其他数据收集工具。数据预处理与清洗：在数据进入处理核心之前，进行初步的格式转换、去重、异常值检测等操作。核心处理引擎层：流式计算模型：详细讲解有限流（Bounded Streams）和无限流（Unbounded Streams）的概念，以及事件时间（Event Time）和处理时间（Processing Time）的差异与重要性。状态管理：阐述在流处理中管理状态的复杂性，包括如何有效地存储、更新和访问窗口聚合、计数、 Join 等操作所需的状态信息。我们将介绍 RocksDB、StateBackend 等技术。容错与 Exactly-Once 语义：探讨流处理系统在面对节点故障、网络中断等问题时，如何保证数据不丢失、不重复（Exactly-Once），以及其实现机制，如 Checkpointing、Distributed Snapshots 等。代表性的流处理框架：深入分析 Apache Flink、Apache Spark Streaming（及其结构化流处理）、Apache Storm 等主流流处理框架的设计理念、核心API、执行模型和适用场景。我们将侧重于 Flink 在事件时间处理、状态管理和Exactly-Once语义方面的优势。数据存储与查询层：实时数据仓库：探讨用于支持实时查询和分析的数据存储方案，如 Apache Druid、ClickHouse、Pinot 等，以及它们在低延迟查询方面的优势。时间序列数据库：介绍专门用于存储和查询时间序列数据的数据库，如 InfluxDB、Prometheus 等，以及它们在物联网、监控等场景下的价值。数据湖与数据湖仓一体：讨论如何在实时处理流程中整合数据湖和数据湖仓一体的架构，实现实时数据的高效访问和分析。结果输出与应用集成层：实时结果的推送：讨论如何将处理后的实时结果高效地推送给下游应用，如通过消息队列、API、WebSockets 等。实时仪表盘与可视化：介绍如何构建实时更新的仪表盘，直观地展示业务关键指标和趋势。实时决策与预警：探讨如何基于实时数据生成预警信息，触发自动化决策流程。运维与监控：系统监控与告警：强调对整个实时处理系统的吞吐量、延迟、错误率、资源使用率等进行实时监控和告警的重要性。性能调优：分享在实际环境中对流处理作业进行性能优化的常见策略和技巧。弹性伸缩与高可用：讨论如何通过容器化技术（如 Docker、Kubernetes）和云原生方案实现系统的弹性伸缩和高可用。第三部分：实践中的智慧——深入应用与案例理论结合实际，本书的第三部分将聚焦于实时数据处理在各个行业的落地应用，通过深入剖析具体的案例，让读者深刻理解实时数据处理的强大威力。金融领域：实时欺诈检测：如何通过分析交易行为、用户画像等实时数据，瞬间识别并阻止欺诈交易。量化交易与高频交易：利用毫秒级的交易数据分析，做出快速的买卖决策。实时风险管理：动态监控市场风险、信用风险，并及时采取应对措施。互联网与电商：个性化推荐系统：根据用户实时的浏览、点击、购买行为，动态调整推荐内容，提升用户体验和转化率。实时用户行为分析：追踪用户在网站或App上的实时行为，用于AB测试、用户画像更新、运营活动优化。广告精准投放：根据用户实时兴趣和上下文信息，进行精准的广告投放，提高广告效果。物联网与工业4.0：设备状态监控与预测性维护：实时收集海量传感器数据，监测设备运行状态，预测故障，实现预测性维护，降低停机时间。智能制造：实时监控生产流程，优化资源配置，提高生产效率和产品质量。智慧城市：实时分析交通流量、环境监测、能源消耗等数据，实现城市管理的智能化。其他应用领域：社交媒体分析：实时监测热门话题、用户情绪，用于舆情分析、内容推荐。游戏行业：实时分析玩家行为，用于游戏平衡性调整、反作弊、个性化游戏体验。物流与供应链：实时追踪货物位置、状态，优化配送路线，提高供应链效率。第四部分：面向未来的思考我们将对实时数据处理的未来趋势进行展望，包括更智能的流式机器学习、边缘计算与实时处理的结合、更强大的实时数据治理能力以及数据隐私与安全在实时场景下的考量。本书的编写旨在帮助读者建立起对分布式实时处理系统的全面认识，掌握构建和优化此类系统的核心技术和思想。通过对原理的深入讲解、对架构的系统阐述以及对典型应用的详细解析，我们希望能够赋能读者，让他们在数据驱动的时代，能够更从容地应对海量实时数据的挑战，抓住数据带来的无限机遇，真正实现“数据洪流中的智慧涌动”。我们相信，掌握了实时数据处理的精髓，就等于掌握了在快速变化的世界中洞察先机、把握未来的能力。

用户评价

评分☆☆☆☆☆

评价五：对于非技术背景出身，但又需要在工作中理解和协同分布式实时处理项目的我来说，《分布式实时处理系统：原理、架构与实现》是一本救星。我一直觉得这类技术书籍过于晦涩难懂，充满了专业术语，让我望而却步。然而，这本书的语言风格非常接地气，作者仿佛是一位耐心的老师，一步步地引导我走进这个复杂的领域。他善于使用类比和图示，将抽象的概念具体化，比如在解释“分布式共识”时，他用了一个“投票”的例子，让我瞬间理解了其中的逻辑。本书的“架构”部分，给我留下了深刻的印象。它没有直接展示某个特定的技术产品，而是教导我们如何去思考一个系统的整体设计，如何去评估不同的方案，以及如何去权衡其中的利弊。我学会了从“需求”出发，去拆解问题，然后寻找合适的“组件”来构建解决方案。这本书让我不再害怕那些听起来高大上的技术名词，而是能够以一种更清晰、更有条理的方式去理解它们。即使我不是直接的开发者，这本书也极大地提升了我对团队工作内容的理解能力，并且让我能够更有效地参与到项目的讨论和决策中。我强烈推荐给所有需要与技术团队打交道，但又希望对分布式实时处理系统有一个全面而深入了解的职场人士。

评分☆☆☆☆☆

评价三：这本书的价值，在于它不仅仅是一本技术手册，更像是一次深入的思维引导。作者在《分布式实时处理系统：原理、架构与实现》中，并没有急于展示各种酷炫的技术堆栈，而是回归到了分布式系统最本质的几个问题：如何保证数据的可靠性？如何处理海量并发请求？如何让系统具备弹性伸缩的能力？这些看似“老生常谈”的问题，在实时处理的场景下，变得尤为重要且复杂。我喜欢作者对于“权衡”的强调，分布式系统从来就没有完美的解决方案，只有在特定场景下最合适的权衡。书中通过大量的对比分析，让我们理解了不同技术方案背后的取舍，例如在一致性与可用性之间的选择，在低延迟与高吞吐之间的权衡。这对于我这种刚刚开始接触分布式系统设计的人来说，是至关重要的启蒙。书中对“架构”部分的讲解，更是让我受益匪浅。它不仅仅是罗列了各种组件，而是从宏观层面，阐述了如何将这些组件有机地组合起来，构建一个稳定、高效、可扩展的实时处理平台。我从中看到了很多之前模糊不清的思路变得清晰起来，也对如何评估和设计一个完整的实时处理架构有了更深的认识。这本书值得反复阅读，每一次都会有新的体会。

评分☆☆☆☆☆

评价四：我是一个对底层原理有着强烈好奇心的工程师，而《分布式实时处理系统：原理、架构与实现》恰恰满足了我的这一需求。这本书在“原理”部分的深度挖掘，是我之前阅读过任何相关书籍都无法比拟的。它没有止步于对概念的简单介绍，而是深入到了算法层面，详细讲解了分布式锁的几种实现方式，以及它们各自的优缺点；对于数据一致性协议，比如 Paxos 和 Raft，作者给出了非常清晰的伪代码和逻辑推演，让我能够真正理解其背后的工作机制，而不仅仅是停留在“知道有这么回事”的层面。更重要的是，这本书将这些原理与实际的“实现”紧密结合。当我看到作者如何将这些理论知识应用到具体的流处理框架（例如，如何用 Flink 实现复杂的事件时间处理，或者如何利用 Kafka 的特性来构建高可用的消息管道）时，我才真正体会到理论的强大力量。书中对“实现”部分的讲解，也充满了细节，比如关于序列化协议的选择、网络通信的优化、内存管理策略等等，这些都是在实际项目中容易被忽视但又至关重要的细节。我感觉读完这本书，我不仅学会了“是什么”，更学会了“为什么”和“怎么做”。

评分☆☆☆☆☆

评价二：说实话，一开始拿到《分布式实时处理系统：原理、架构与实现》这本书，我并没有抱太大的期望。毕竟，实时处理这个话题本身就充满了挑战，要在短短一本书里讲清楚原理、架构和实现，难度可想而知。然而，翻开第一页，我就被它吸引住了。作者的写作风格非常独特，他能够将极其复杂的技术问题，通过生动形象的比喻和案例，变得触手可及。例如，在讲解数据分区的概念时，他并没有仅仅罗列公式，而是用了一个类比现实生活中的“流水线”来解释，一下子就让我明白了数据如何在不同的节点之间流动和处理。这本书的结构设计也十分合理，从最基础的分布式事务、一致性问题入手，逐步深入到流式计算模型、窗口机制、状态管理等核心环节。特别值得一提的是，书中对于“exactly-once”语义的探讨，是很多同类书籍所忽略的难点，而这本书却给了我非常清晰且深入的解答，让我彻底理解了实现这一目标的各种技术挑战和解决方案。此外，书中还融入了大量的业界最佳实践和工程经验，读起来不仅增长了知识，更仿佛与一位经验丰富的技术前辈在进行一场深度交流。我从中学习到了很多之前从未接触过的优化技巧和性能调优方法，相信在未来的工作中能够大显身手。

评分☆☆☆☆☆

评价一：这本书简直就是我最近几年阅读技术书籍以来最让我惊喜的一本！作为一个在分布式系统领域摸爬滚打多年的开发者，我一直在寻找一本能够系统性地梳理分布式实时处理原理、架构和实现细节的著作。市面上确实不乏介绍这方面知识的书籍，但很多要么过于理论化，要么过于碎片化，难以形成完整的认知体系。而《分布式实时处理系统：原理、架构与实现》这本书，就恰好填补了这个空白。它没有回避那些看似晦涩难懂的技术细节，而是循序渐进地将复杂的概念拆解开来，用清晰易懂的语言进行阐释。我尤其欣赏它在原理部分对 CAP 定理、BASE 理论、一致性算法（如 Paxos、Raft）的深入剖析，这些基础概念的扎实理解，对于后续的架构设计和系统实现至关重要。更难得的是，本书并没有停留在理论层面，而是花了大量的篇幅去讲解具体的架构模式和实现技术，比如消息队列（Kafka、Pulsar）、流处理引擎（Flink、Spark Streaming）以及分布式数据库的选择与应用，这些都极具实践指导意义。书中对各种技术的优劣势分析得头头是道，并且提供了不同场景下的选型建议，这对于正在构建或优化实时处理系统的工程师来说，简直是福音。我强烈推荐这本书给所有对分布式实时处理技术感兴趣的开发者、架构师和技术负责人，它绝对会成为你案头必备的参考书。

评分☆☆☆☆☆

我以为是java的，买来才发现是C++

评分☆☆☆☆☆

挺不错的(*?´╰╯`?)?配送也很快(´-ω-`)辛苦了(≧∇≦)/

评分☆☆☆☆☆

给同事买的，说还不错

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还可以还可以还可以还可以

评分☆☆☆☆☆

学习下，支持正版。

评分☆☆☆☆☆

正在学习中