深入理解OpenStack Trove pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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[美] Amrith Kumar（艾姆瑞斯·库马尔），[加] Douglas Shelley 著，党明，雷冬，王少辉 译

图书标签:

• OpenStack
• Trove
• 数据库即服务
• DBaaS
• 云数据库
• OpenStack云平台
• 数据库管理
• 云计算
• 运维
• 虚拟化

出版社： 电子工业出版社

ISBN：9787121303036

版次：1

商品编码：12070682

品牌：Broadview

包装：平装

开本：16开

出版时间：2016-11-01

用纸：胶版纸

页数：384

编辑推荐

　　Trove项目作为一个DBaaS（数据库即服务），可以方便地为用户提供关系型和非关系型数据库，并在数据库生命周期内提供各种便捷的管理操作。

　　本书由Tesora团队的CTO Amrith Kumar和研发副总裁Douglas Shelley联合编写，深入介绍并研究了OpenStack中Trove项目的架构及工作原理。

　　本书适用于对OpenStack生态圈有所了解，并对数据库和开源事业有兴趣的开发者。

内容简介

　　《深入理解OpenStack Trove》由Tesora团队的CTO Amrith Kumar和研发副总裁Douglas Shelley联合编写，深入介绍并研究了OpenStack中Trove项目的架构及工作原理。Trove项目作为一个DBaaS（数据库即服务），可以方便地为用户提供关系型和非关系型数据库，并在数据库生命周期内提供各种便捷的管理操作，例如复制、备份、扩容等。《深入理解OpenStack Trove》首先介绍了Trove的相关概念，以及如何下载并安装Trove；接着以实际操作为示例，讲述了Trove的基础架构和一些典型的操作方法，以及如何调试Trove并进行一系列故障排查；最后介绍了如何构建Trove guest镜像，以及在生产环境中操作Trove时需要注意的事项。

　　《深入理解OpenStack Trove》适用于对OpenStack生态圈有所了解，并对数据库和开源事业有兴趣的开发者。

作者简介

　　Amrith Kumar 是Tesora 公司的CTO 和创办者，这家公司拥有超过20 年为专门从事企业存储应用、高性能容错系统和大规模并行数据库的公司生产业界领先产品的经验。Amrith kumar 是OpenStack Trove（数据库即服务项目）的活跃技术贡献者，也是该项目核心审查团队的一员。在那之前，他曾在Dataupia 公司担任技术副总裁和产品经理，也是Satori Data Warehousing 平台的创办者及Sepaton 的董事长兼总经理，负责核心虚拟磁带库产品的开发。他拥有多项专利，这些专利涉及高性能数据库和算法，在分布式计算中有着广泛的适用性。

　　Douglas Shelley 是Tesora 的产品开发副总裁，也是首位加入Tesora 的员工。他组建了一支经验丰富的企业级软件专业团队，致力于发布Tesora DBaaS 平台，并且在OpenStack 社区有着积极的贡献。他在IT 界和软件产品开发领域工作超过20 年，致力于应用交付、数据管理和集成，是OpenStack Trove 项目的活跃技术贡献者。在加入Tesora 之前，他负责软件的产品开发超过10 年，并带领各个团队应对了有关数据同步、集成和转换方面的挑战。

　　在工作之余，他会经常趴在桌子上，刻苦钻研他的树莓派或NAS4Free 盒子，或者写诗歌和短篇小说。

　　

　　译者简介

　　党明，云计算开发工程师，对OpenStack和数据库领域有所研究，目前致力于服务器端开发和机器学习。

　　雷冬，金山云高级开发工程师，致力于OpenStack开发。为开源社区的活跃贡献者，对其他云计算领域也有所研究，主要研究方向为数据结构和算法。

　　王少辉，从业5年，先后在郑州景安、象云担任云计算工程师、OpenStack研发工程师等职位，在存储优化和OpenStack开发等方面积累了多年经验，目前专注于文件系统和大规模对象存储的实践。

目录

第1 章关于DBaaS的介绍

1.1 什么是DBaaS

1.1.1 数据库

1.1.2 服务

1.1.3 服务类别

1.1.4 DBaaS的定义

1.2 IT 部门面对的数据库挑战

1.3 DBaaS的特性

1.3.1 管理平面和数据平面

1.3.2 租赁

1.3.3 服务位置

1.3.4 服务vs 平台

1.4 DBaaS的好处

1.4.1 易于提供

1.4.2 一致性的配置

1.4.3 自动化操作

1.4.4 自动缩放

1.4.5 提高开发的灵活性

1.4.6 更好的资源利用和设计

1.4.7 对于提供者或操作者简化角色

1.5 其他DBaaS的提供者

1.5.1 亚马逊RDS

1.5.2 亚马逊Redshift

1.5.3 微软 Azure SQL Database

1.5.4 Google Cloud SQL

1.5.5 亚马逊DynamoDB

1.6 OpenStack Trove

1.7 Trove 的一段简要历史

1.8 OpenStack Trove 中的租约

1.9 OpenStack 生态系统中的Trove

1.10 总结

第2 章下载和安装OpenStack Trove

2.1 部署一个单节点的开发环境

2.1.1 配置Ubuntu 环境

2.1.2 安装一些基础包

2.1.3 确认你的配置

2.1.4 给“ubuntu”用户赋予免密码sudo权限

2.1.5 使用devstack工具安装OpenStack

2.1.6 启用默认的Trove 公钥

2.1.7 系统认证

2.1.8 创建你的第1 个Trove 数据库实例

2.1.9 在devstack中使用Neutron

2.1.10 访问Dashboard

2.2 在多节点的OpenStack 环境中部署Trove

2.2.1 前提条件

2.2.2 安装必需包

2.2.3 创建Trove 用户

2.2.4 创建Trove 操作的数据库

2.2.5 在OpenStack 中配置Trove

2.2.6 配置Trove 服务

2.2.7 初始化Trove 操作的数据库

2.2.8 在Keystone 中配置Trove Endpoint

2.2.9 重启Trove 服务

2.2.10 下载或构建一个Trove Guest 镜像

2.2.11 配置数据库类型及其版本

2.3 总结

第3 章基本的Trove 操作

3.1 使用curl 命令和RESTful 服务交互

3.1.1 从Keystone 中获取Token

3.1.2 使用Token 和RESTful 服务交互

3.2 理解应用程序如何与OpenStack 服务交互

3.3 Trove CLI 脚本编程

3.4 展示实例列表

3.5 启动实例

3.6 重启实例

3.7 删除实例

3.8 配置多个数据库类型

3.8.1 配置数据库类型

3.8.2 指定默认的数据库类型

3.9 创建用户和数据库

3.9.1 启用数据库的root 用户

3.9.2 数据库操作

3.9.3 用户操作

3.10 总结

第4 章概念和架构

4.1 Trove 基础架构

4.2 Trove 的概念

4.2.1 Trove 服务

4.2.2 Trove Guest Agent API

4.2.3 Trove 策略

4.2.4 Trove 拓展

4.2.5 Guest Agent 的分类模型和策略

4.2.6 Trove Guest 镜像

4.2.7 Trove 消息队列和Trove 内部的API

4.2.8 Trove 基础设施数据库

4.2.9 Trove 公共API

4.3 OpenStack Trove 的架构

4.4 总结

第5 章 Trove 的高级操作

5.1 自定义f lavor

5.2 Trove 的备份和恢复

5.3 Trove 的复制

5.3.1 对复制的支持情况

5.3.2 创建一个复制

5.3.3 故障切换

5.4 Trove 集群

5.5 配置组

5.6 调整实例的大小

5.7 终止实例

5.8 总结

第6 章调试与故障排除

6.1 访问Trove guest 实例的命令行

6.1.1 OpenStack guest 镜像

6.1.2 Tesora guest 镜像

6.2 阅读Trove 错误日志

6.2.1 Trove 控制节点的错误日志

6.2.2 关于guest 实例的错误日志

6.2.3 错误日志的一些实例

6.3 理解Trove 日志级别

6.4 在Trove 中使用OpenStack 分析库

6.4.1 在开始和停止位置之间分析代码

6.4.2 使用Python 结构分析一个代码块

6.4.3 使用修饰器分析一个方法

6.4.4 使用修饰器分析整个类

6.5 总结

第7 章构建Trove guest 镜像

7.1 使用预先构建的Trove guest 镜像

7.1.1 Trove guest 镜像组件

7.1.2 注册Trove guest 镜像

7.2 使用磁盘镜像生成器构建guest 镜像

7.2.1 安装磁盘镜像生成器

7.2.2 磁盘镜像生成器元件

7.2.3 使用Trove 相关的元件构建guest 镜像

7.2.4 使用redstack构建guest 镜像

7.3 磁盘镜像生成器的工作原理

7.3.1 元件内的阶段

7.3.2 执行顺序

7.4 Trove 涉及的元件

7.5 使用 guest agent 代码

7.5.1 在运行时安装 guest agent 代码

7.5.2 构建时安装guest agent 代码

7.6 不同的操作系统中的 guest 镜像

7.7 总结

第8 章生产环境下Trove 的运作

8.1 Trove 的基础设施配置

8.1.1 配置Trove 使用专用基础设施

8.1.2 AMQP 服务器上的安全配置

8.1.3 为访问AMQP 服务器提供凭证

8.2 guest 安全

8.2.1 在guest 实例上使用SSH

8.2.2 使用安全组和安全网络

8.3 Trove 作为其他OpenStack 服务的用户端

8.3.1 私有OpenStack 结构中的消费服务

8.3.2 使用隐藏租户和服务租户

8.4 总结

附录A Trove 配置选项

A.1 Trove 配置文件

A.2 Trove 配置选项

A.3 特定的数据库配置选项

A.4 总结

附录B Trove 命令行接口

B.1 命令行接口

B.1.1 trove 命令

B.1.2 trove-manage 命令

B.2 总结

附录C Trove 中的API

C.1 Trove API 服务的end point

C.2 API 的习惯用法

C.3 列出API 的版本

C.4 实例API

C.4.1 列出实例

C.4.2 创建实例

C.4.3 展示实例

C.4.4 实例操作

C.4.5 修改实例

C.4.6 更新实例

C.4.7 删除实例

C.4.8 备份列表

C.4.9 实例配置列表

C.5 数据库类型的API

C.5.1 数据库类型列表

C.5.2 数据库类型版本列表

C.5.3 显示数据库类型版本（通过数据库类型和版本）

C.5.4 显示数据库类型版本（通过UUID）

C.5.5 数据库类型版本配置项列表

C.5.6 显示数据库类型版本配置项

C.5.7 数据库类型版本配置项列表

C.5.8 显示数据库类型版本配置项

C.6 实例类型API

C.6.1 实例类型列表

C.6.2 显示实例类型

C.7 限额API

C.8 备份API

C.8.1 备份列表

C.8.2 显示备份

C.8.3 创建备份

C.8.4 删除备份

C.9 数据库扩展API

C.9.1 获取root 用户的激活状态

C.9.2 启用root

C.9.3 数据库列表

C.9.4 创建数据库

C.9.5 删除数据库

C.9.6 创建用户

C.9.7 用户列表

C.9.8 查看用户的权限

C.9.9 删除用户

C.9.10 用户访问授权

C.9.11 显示用户的访问权限

C.9.12 解除用户的访问权限

C.10 集群API

C.11 集群列表

C.11.1 集群详情

C.11.2 创建集群

C.11.3 集群操作：添加实例

C.11.4 删除集群

C.12总结

前言/序言

　　关于技术评论员

　　Nikhil Manchanda 是惠普云的核心工程师之一。他从OpenStack Trove 的Juno、Kilo和Liberty 发布伊始就一直是该项目的技术负责人（PTL）。他设计并编写了OpenStackTrove 项目的重要部分，并在项目开始时就成为Trove 的核心贡献者之一。他的专长在OpenStack、Python 和数据库领域，但也偶尔涉足C++ 和机器学习领域。他之前从事软件更新智能、本地地理系统和移动应用相关工作。在工作之余，他会经常趴在桌子上，刻苦钻研他的树莓派或NAS4Free 盒子，或者写诗歌和短篇小说。

　　鸣谢

　　我们要感谢整个OpenStack Trove社区，感谢社区成员对Trove版本的提交和贡献，以使得OpenStack的数据库服务成为现实。如果没有这么多开发者、审阅者和运营商在数年里对项目的贡献，我们不会有如此丰富的话题进行写作。

　　特别感谢Tesora的整个团队，他们通过评论、回答技术问题和提供有创意的内容来支持本书。

　　感谢Apress团队，Mark Powers、Louise Corrigan、Christine Ricketts和Lori Jacobs都很棒。

　　特别感谢Laurel Michaels，他在社区里做了很多改善Trove文档的工作，在本书初稿完成后精心审阅了每个章节，并提供了宝贵的改进建议。

　　——Amrith & Doug

《云原生数据服务：构建稳定、可扩展的数据库运维体系》 一、 前言：驾驭数据洪流，拥抱云原生浪潮 在数字化浪潮席卷全球的今天，数据已成为驱动企业决策、创新业务和核心竞争力的关键要素。从海量用户交互产生的交易数据，到物联网设备采集的传感器信息，再到人工智能模型训练所需的庞大数据集，如何高效、稳定、安全地管理和利用这些数据，已经成为企业面临的首要挑战。传统的数据中心模式，在应对快速变化的业务需求、海量数据的增长以及日益复杂的运维管理时，显得力不从心。 云原生技术，以其弹性伸缩、自动化运维、微服务架构等核心理念，为解决这些挑战提供了全新的视角和强大的工具。它不仅仅是简单的“上云”，更是对软件开发、部署和运维模式的深刻变革。当我们将云原生的理念与数据库服务相结合，便催生出云原生数据库服务这一重要趋势。它旨在通过自动化、智能化、标准化的方式，解决数据库在云环境下的部署、配置、备份、恢复、监控、扩容、升级等一系列运维难题，极大地解放了开发和运维人员的生产力，让他们能够更专注于核心业务逻辑的创新。 然而，当前市面上关于云原生数据服务的体系化、深入性的书籍却相对匮乏。许多读者在尝试构建或迁移至云原生数据库解决方案时，往往会遇到理论与实践脱节、技术选型困惑、运维挑战重重等问题。为了帮助广大技术从业者、架构师、运维工程师以及对云原生数据服务感兴趣的研究者，系统地掌握云原生数据库服务的核心原理、关键技术、主流实践以及未来发展趋势，我们倾力打造了这本《云原生数据服务：构建稳定、可扩展的数据库运维体系》。 本书并非简单地罗列技术栈，而是致力于构建一个完整的知识体系，帮助读者从宏观的云原生理念出发，深入理解其在数据库服务领域的具体落地，并最终能够独立设计、构建和运维一套稳定、可扩展的云原生数据库服务体系。 二、 内容梗概：从基础到精通，全面解析云原生数据服务 本书将以系统性的方法，层层递进地阐述云原生数据服务的方方面面。我们将从基础概念入手，逐步深入到核心技术、架构设计、运维实践以及前沿探索，力求为读者构建一个全面而深入的理解框架。 第一部分：云原生基石与数据库演进 云原生时代的数据挑战： 详细分析传统数据库在云原生环境下遇到的瓶颈，包括但不限于弹性伸缩不足、运维负担重、故障恢复慢、成本控制难等。 云原生核心理念解析： 深入解读微服务、容器化（Docker）、编排（Kubernetes）、持续集成/持续部署（CI/CD）、声明式API等云原生核心概念，并阐述它们如何赋能数据库服务。 数据库服务在云原生架构中的定位： 探讨数据库服务如何融入微服务架构，如何与API网关、服务注册与发现、配置中心等组件协同工作，实现松耦合、高可用。 云原生数据库服务的演进之路： 回顾从传统数据库托管到云数据库IaaS，再到数据库PaaS，以及当前云原生数据库的发展历程，理解其技术演进的驱动力。 第二部分：核心技术深度剖析 容器化与数据库： Docker容器化数据库： 讲解如何使用Docker打包、部署和管理各种类型的数据库（如MySQL, PostgreSQL, MongoDB等），包括数据持久化、网络配置、资源隔离等关键技术。 Kubernetes与数据库编排： 详细阐述Kubernetes如何成为数据库集群的管理平台，包括StatefulSets、PersistentVolumes、Operators等核心概念在数据库管理中的应用。 Operator模式详解： 深入剖析Operator模式的原理，以及如何利用Operator自动化部署、扩容、缩容、备份、恢复、升级数据库集群，实现真正的“应用级”自动化运维。 存储解决方案： 云原生存储概念： 介绍云原生存储的特点，如动态供给、可扩展性、高可用性、与容器编排平台的集成。 Kubernetes存储接口（CSI）： 讲解CSI如何统一Kubernetes与各种后端存储（如Ceph, GlusterFS, NAS, SAN等）的交互，为数据库提供稳定可靠的存储。 高性能数据库存储实践： 针对不同类型数据库（OLTP, OLAP）的存储需求，探讨最优的存储解决方案，包括分布式存储、SSD优化、IOPS调优等。 网络通信与服务发现： 容器网络接口（CNI）： 了解CNI插件（如Calico, Flannel）如何为数据库Pod提供网络连接，实现 Pod 间的通信。 服务发现与负载均衡： 讲解Kubernetes Service、Ingress等如何为数据库提供稳定、可访问的服务入口，实现高可用性和负载均衡。 数据库集群内部通信： 分析数据库主从复制、读写分离、集群分片等场景下的网络通信模式，并探讨如何优化。 数据安全与容灾： 身份认证与访问控制： 如何在云原生环境下实现精细化的数据库访问控制，与Kubernetes RBAC集成。 数据加密： 讲解静态数据加密（TDE）和传输中数据加密，以及密钥管理的最佳实践。 备份与恢复策略： 详细探讨云原生环境下的自动化备份方案（如Velero, VolumeSnapshot），以及快速、可靠的数据恢复机制。 高可用与灾难恢复： 实现跨可用区、跨区域的高可用部署，以及灾难恢复方案的设计与演练。 第三部分：架构设计与实践落地 云原生数据库架构模式： 独立部署模式： 在Kubernetes集群中独立部署数据库实例。 Operator驱动模式： 利用Operator自动化管理数据库集群。 云服务商托管数据库（DBaaS）集成： 如何将云服务商提供的托管数据库服务与自建的云原生平台集成。 多租户数据库解决方案： 设计和实现支持多租户隔离的数据库架构。 数据库选型与适配： 关系型数据库（MySQL, PostgreSQL, MariaDB等）的云原生部署： 深入探讨主流关系型数据库在Kubernetes上的部署、高可用、读写分离、分片等最佳实践。 NoSQL数据库（MongoDB, Redis, Cassandra等）的云原生部署： 讲解NoSQL数据库在容器化和Kubernetes环境下的部署、扩展和管理。 NewSQL数据库与云原生： 探讨TiDB, CockroachDB等NewSQL数据库在云原生架构下的优势和实践。 CI/CD与数据库： 数据库Schema变更管理： 如何将数据库Schema变更集成到CI/CD流程中，实现自动化、可追溯的变更。 数据库自动化测试： 部署自动化测试环境，对数据库进行单元测试、集成测试。 蓝绿部署与金丝雀发布： 探讨如何安全地进行数据库版本的升级和回滚。 性能优化与弹性伸缩： 数据库性能监控与分析： 利用Prometheus, Grafana等工具构建数据库监控体系，实时洞察性能瓶颈。 Kubernetes资源管理： CPU、内存、IO等资源的合理分配与限制，保障数据库性能。 自动扩容与缩容： 基于业务负载，实现数据库实例的自动伸缩，提升资源利用率。 查询优化与索引设计： 传统数据库性能优化的云原生实践。 第四部分：运维挑战与未来展望 智能化运维（AIOps）： 异常检测与根因分析： 如何利用机器学习和大数据分析技术，提前预测数据库故障，快速定位问题。 智能告警与自动化响应： 构建智能告警系统，并实现自动化故障修复。 成本优化与治理： 资源利用率分析： 监控数据库资源的实际使用情况，识别浪费。 弹性伸缩与按需付费： 合理配置弹性伸缩策略，降低不必要的成本。 存储成本优化： 采用合适的存储类型和策略，降低存储开销。 云原生数据库服务的未来趋势： Serverless数据库： 探讨Serverless数据库的架构和前景。 数据库自治化： 预测数据库运维将越来越趋向于完全自治。 多云与混合云数据库策略： 如何在复杂的云环境下统一管理数据库。 新兴数据库技术与云原生融合： 如分布式事务、向量数据库等在云原生环境下的发展。 三、 学习价值：赋能技术升级，引领数据新篇章 本书旨在为读者提供一套系统、深入、实用的云原生数据服务知识体系。通过阅读本书，您将能够： 深刻理解云原生理念与数据库服务的完美结合： 摆脱碎片化学习，建立全局观，清晰把握云原生对数据库运维的革命性影响。 掌握构建和管理云原生数据库服务的核心技术： 从容器化、编排到存储、网络、安全，全面掌握各项关键技术细节。 学会设计和落地生产级的云原生数据库架构： 掌握多种架构模式，能够根据实际需求进行合理的选型和设计。 提升自动化运维能力，降低运维成本： 掌握Operator模式、CI/CD与数据库的集成，实现数据库运维的智能化和自动化。 有效解决云原生数据库服务在实践中遇到的挑战： 获得解决性能问题、弹性伸缩、数据安全、故障恢复等问题的实战经验。 洞察云原生数据库服务的未来发展方向： 把握技术脉搏，为未来的技术选型和职业发展奠定基础。 四、 目标读者： 数据库管理员（DBA）： 希望将传统数据库运维能力升级为云原生环境下的自动化、智能化管理。 运维工程师（DevOps/SRE）： 致力于构建稳定、可扩展、高可用的数据库基础设施。 开发工程师： 希望更深入地理解数据库在云原生架构中的工作方式，优化应用与数据库的交互。 架构师： 负责设计和规划企业级云原生技术栈，需要了解数据库服务的最佳实践。 技术经理与CTO： 需要把握云原生数据服务的发展趋势，指导团队的技术决策。 对云原生技术和数据库感兴趣的学生及研究者。 五、 结语： 在数据爆炸式增长和云原生技术日新月异的时代，构建一套高效、稳定、可扩展的云原生数据库服务体系，已成为企业数字化转型的关键。本书将作为您探索云原生数据服务世界的指南，带您穿越迷雾，抵达技术彼岸。我们相信，通过深入学习本书内容，您将能够自信地驾驭云原生数据库的复杂性，为您的业务提供坚实可靠的数据支撑，并在激烈的市场竞争中，赢得先机。让我们一起，开启这段激动人心的云原生数据服务之旅！

评分☆☆☆☆☆

读完《深入理解OpenStack Trove》，我最大的感受是，它让我从一个“使用者”的角色，转变为一个“理解者”，甚至是一个潜在的“贡献者”。书中对Trove的每一个核心组件，如API服务、数据库代理、镜像管理、配额管理等，都进行了层层剥茧的分析。我曾一度好奇，Trove是如何做到在统一的接口下，管理如此多样化的数据库实例的。书中详细解释了其设计模式和抽象层，如何通过适配器（driver）的机制来屏蔽底层数据库的差异性，从而实现统一的管理。这让我对软件架构设计有了更深刻的认识。此外，书中对Trove的自动化运维能力也进行了深入的探讨，特别是关于自动伸缩和容量规划的部分。虽然书中给出的示例比较基础，但其背后的原理，比如如何根据监控指标触发自动扩容或缩容，以及如何进行容量预测，都让我受益匪浅。这对于提升云平台的整体运维效率，降低运营成本，提供了非常具有操作性的指导。总的来说，这本书不仅仅是一本技术手册，更是一部关于如何构建和管理现代化数据库服务的思想宝库。

评分☆☆☆☆☆

我拿到《深入理解OpenStack Trove》这本书，主要是想了解一下Trove在多租户环境下的安全性设计。毕竟，在一个共享的OpenStack云环境中，如何确保每个租户的数据隔离，防止敏感信息泄露，是至关重要的。书中虽然提到了RBAC（基于角色的访问控制）和项目隔离的机制，但具体到Trove是如何将这些安全原则落地到数据库管理中的，我的理解还比较模糊。比如，当一个租户创建一个数据库实例时，Trove是如何自动为其分配独立的网络空间、存储卷，并限制其对其他资源的访问权限的？书中对资源调度的逻辑有所提及，但如何与OpenStack的Neutron、Cinder等服务紧密集成，以实现精细化的安全策略，这部分内容感觉可以再展开一些。而且，书中关于数据库本身的加固和审计方面，也只是点到为止。我希望能够更深入地了解，Trove是如何帮助用户提升数据库的安全防护能力的，例如，如何集成第三方安全扫描工具，或者如何自动化敏感数据检测和脱敏。虽然这本书已经非常详尽，但对于安全性这个话题，我觉得还有很多值得挖掘的细节，也为我今后的工作中提供了一个清晰的研究方向。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，在阅读《深入理解OpenStack Trove》之前，我对Trove的认知仅停留在“OpenStack提供数据库服务”这个层面。我一直以为它就是一个简单的数据库托管平台，用户只需要选择数据库类型和配置，然后就可以坐享其成了。然而，这本书彻底颠覆了我的认知。作者在书中花了大量的篇幅去剖析Trove的内部机制，从API的调用流程到数据库实例的生命周期管理，再到备份与恢复的原理，都进行了细致入微的讲解。我尤其对书中关于Trove如何实现数据库高可用性的部分印象深刻。它不仅仅是简单地提及“主从复制”或者“集群”，而是深入到具体的实现方式，比如如何通过代理层进行流量转发，如何处理主节点故障后的自动切换，以及数据一致性的保障机制。这让我意识到，Trove背后有着多么精妙的设计和复杂的工程实现。尽管书中的技术术语和概念相当密集，有时候需要反复阅读才能理解，但每当理清一个环节，都会有一种豁然开朗的感觉。我开始明白，一个看似简单的服务，背后却凝聚了多少工程师的心血。这本书让我看到了Trove作为云原生数据库服务的强大之处，也让我对OpenStack整体的架构有了更深的敬畏。

评分☆☆☆☆☆

这本书的书名《深入理解OpenStack Trove》确实名副其实，其深度和广度都超出了我的预期。我最初抱着学习如何使用Trove来简化数据库部署的想法，但读完后，我发现自己对Trove的理解已经提升到了一个新的维度。书中不仅讲解了Trove提供的各项功能，如创建、删除、修改数据库实例，还深入探讨了Trove的扩展性。例如，书中介绍了一种自定义数据库镜像的策略，这让我看到了Trove可以支持各种特定需求数据库的潜力，不仅仅局限于主流的几种。我特别关注了书中关于Trove的插件化架构的讲解，了解了如何通过开发新的插件来支持更多类型的数据库或者集成第三方数据库管理工具。这对于一些有特殊数据库需求的企业来说，无疑是一个巨大的福音。虽然在实际操作中，开发和集成一个新的插件可能需要相当的技术积累，但书中提供的理论基础和架构思路，为我们指明了方向。我开始设想，如果能将Trove与我们自研的某些特色数据库结合起来，将会为我们的云平台带来多么大的价值。这本书为我打开了一扇新的大门，让我看到了Trove在定制化和扩展性方面的巨大潜力。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计就透着一股子专业范儿，深邃的蓝色背景，辅以抽象的云和核心组件的示意图，让人一眼就能感受到其“深入”的特质。我一直对OpenStack的数据库服务Trove心存好奇，但网上零散的资料实在难以形成体系。拿到这本《深入理解OpenStack Trove》，我满怀期待地翻开了第一章。虽然书中提及了Trove的安装部署，但对于我这种初学者来说，即便有图文并茂的步骤，还是会遇到一些预料之外的配置问题。比如，在配置数据库的镜像仓库时，书中虽然给出了示例，但现实中不同网络环境和存储后端可能会有细微差异，导致同步失败。我当时就卡在了这一步，好几个晚上都在折腾日志，希望能找到问题的根源。好在，书中对Trove的架构进行了详细的解析，让我能从宏观上理解各个组件之间的关系，这对于定位问题非常有帮助。当终于克服了部署的障碍，我迫不及待地想了解Trove是如何管理不同类型的数据库实例的。书中对MySQL、PostgreSQL等主流数据库的支持做了介绍，让我对Trove的灵活性有了初步认识，但具体到某个数据库版本的配置优化，或者如何应对极端高并发场景下的性能调优，书中虽然有所涉及，但感觉更像是抛砖引玉，留下了很多探索的空间。不过，这反倒激发了我进一步学习的兴趣，毕竟，真正的“深入”往往意味着永无止境的探索。

评分☆☆☆☆☆

不错啊……非常好啊！哟西

评分☆☆☆☆☆

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感觉这书每一页都只有上半段，下半段少好多行！28行之间跳到39行！看不懂啊！真是垃圾

评分☆☆☆☆☆

为单位买的书，大家都觉得很好很值

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数据库还是很有必要的

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东西非常不错，第一版我也有

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时刻学习新知识。。。

评分☆☆☆☆☆

非常专业的书籍，印刷质量也很好

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