店铺： 互动出版网图书专营店
出版社： 机械工业出版社
ISBN：9787111585190
商品编码：23000071975
出版时间：2018-01-01
具体描述
| 书[0名0]： | 深入分布式缓存：从原理到实践|7017945 |
| 图书定价： | 99元 |
| 图书作者： | 于君泽 |
| 出版社： | 机械工业出版社 |
| 出版日期： | 2018/1/1 0:00:00 |
| ISBN号： | 9787111585190 |
| 开本： | 16开 |
| 页数： | 0 |
| 版次： | 1-1 |
| 作者简介 |
| 我在这部书里，负责编写了Tair章节，合作编写了缓存周边、动手写缓存章节，期间阅读了[0大0]量的代码、整理了非常多的资料，希望能带给读者需要的[0知0]识。在一年多的时间里，工作之余的[0大0]部分时间，都投入到了书的编写中。在这个过程中，家人给了我[0极0][0大0]的支持，这里特别感谢我的太太李春花。一年多的时间里，有因为[0大0]促工作量激增，有因为工作变动导致工余时间减少，感谢右军持续的鼓励，感谢一同编写本书的其他伙伴及时的帮助！ —刘璟宇 拍拍贷资深架构师 很幸运，从2009年新浪微博发展之初就参与微博平台系统的的研发及架构工作，经历了微博从起步到[0当0]前月活用户数亿的[0大0]型互联网系统的技术演进过程。系统演进中经历了很多曲折、困难、不眠之夜，多亏了@TimYang、@zhulei、@liudaoru等那么多良师益友，一路上[0大0]家志同道合披荆斩棘，回头看经历的种种困难却正好是不断进步的印记。后感谢@右军的邀请和[0大0]力组织，感谢@Mis晓晓 的包容和支持，正因为有了你们，我才得以完成相关内容的编写和完善。 —陈波 新浪微博平台架构技术专家 从事数据访问层工作期间，[0会0]收到很多缓存方面的技术支持，在支持的同时，对缓存也有了更深入的了解，也促使我思考如何将这些实践经验分享给更多的人。正好右军邀请参与本书的写作，便欣然同意。写作期间，阅读了[0大0]量的源码，并和联合作者相互交流缓存的原理及实践经验，力求能够呈现实用的技术。本书涉及的分布式缓存体系非常全面，从分布式、Redis、Memcached等原理的剖析到[0大0]量的一线实践案例，并且对分布式缓存应用[0当0]中的一些痛点、难点进行了深入的阐述。希望本书能够为想了解缓存技术的读者带来快乐和收益。 —何涛 [0[0唯0]0][0品0][0会0]架构师 承右军兄邀请，有幸参与本书[0第0]11章“Aerospike原理及广告业务应用”的编写。本人虽然在互联网广告行业摸爬打滚十余年，从广告网络到SSP、DSP，再到苹果应用市场的推广（ASO，ASM），从PC广告到移动原生广告都有所涉及。对于广告系统架构搭建（存储，计算，缓存）以及系统的高可用较熟悉之外，对于写书确实是赶鸭子上架头一回。又由于平时工作繁忙，家里琐碎事情亦多，几有放弃之念想，但此事绝非君子所为。若如此辜负右军兄及其他几位一同写书的弟兄，于心不忍，日后亦无颜面对他们。故硬着头皮，把此章写完并交付出版社。听闻此章定稿之后，感觉如释重负，精神亦有所高涨。[0当0]然，能够坚持下去的另一个重要原因是，其他各位参与编写本书的弟兄的鞭策和鼓励。在这里要特别感谢右军和老曹。由于本人水平有限，还望各位亲爱的读者海涵。 —宋慧庆 勤诚互动高级架构师 [0首0]先非常感谢右军兄邀请我加入写作团队，我主要负责[0第0]3章、[0第0]4章，同此参与合作编写了[0第0]6章。虽然我自己经常写一些博客文章，但是写书和写博客是完全不一样的过程，写书是要能够带[0领0]读者逐步深入[0学0]习，而不是简单地将[0知0]识点罗列出来。在这个过程中非常感谢右军和孙海亮对我进行认真的指导，让我的写作水平有了非常[0大0]的提高。[0当0]我[0第0]一篇稿子定稿的时候，我内心的成就感是很难用言语来表达的。由于本书的写作时间周期比较长，在中途的过程中由于工作繁忙，我也曾经有退出的想[0法0]，右军和曹哥给了我巨[0大0]的鼓励，让我[0学0][0会0]了坚持，同时我的妻子和我的父母也给了我巨[0大0]的支持，让我能够[0学0][0会0]与团队协作。对于我来讲这本书对我的意义已经[0超0]过内容本身的范畴，我也希望通过这本书能够给我的孩子树立一个贵在坚持和勇于尝试的榜样。后由于本人写作水平有限，还请各位读者朋友海涵和包容。 —程[0超0] 爱农驿站[0首0]席支付技术专家 Web应用相对于传统的软件，在服务的吞吐量方面有更高的要求，也是其面临的主要难点之一。对于无状态的应用服务，日益增加的吞吐量终转化成存储层的压力，使得后者既要解决数据一致性问题，又要考虑性能和吞吐量，成为Web应用性能的关键，因此已有的文档和书籍主要聚焦在它的[0优0]化上。 而缓存作为应用服务节点和持久化存储节点间的辅助层，分担着后者的吞吐量需求，好的缓存设计可以[0极0][0大0]地降低存储层的容量风险。本书从缓存的原理、实现到缓存在不同场景的实施方案给出系统化的介绍，为“好的缓存设计”提供了指导。因此在受邀参与本书编写时，既感到荣幸，又感到意义重[0大0]。 好的写作依赖于热情和投入，而书籍的编写又需要长时间的毅力和坚持，这让本书的编写像是一段长跑里需要不断冲刺，也让这份“意义重[0大0]”既是之于内容本身，也是之于作者的自我提升。感谢本书主笔于君泽的坚持，也感谢其他每一位作者的投入，他们鞭策着我在此[0领0]域[0学0]习和思考。限于自己的水平，谨希望所编写的章节能为读者们带来一点帮助。内容有欠缺之处，也希望读者批[0评0]指教，以此驱动这个[0领0]域的应用和实践持续演进。 —邱硕 蚂蚁金服技术专家 作为一个70后的老码农，一个半吊子全栈工匠，在中生代技术（freshman Tech[0no0]logy）社区有幸认识了很多志同道合的技术人。因为自己在公众号（wireless_com）上的一篇关于缓存基础的随笔而结识了@右军，进而参与了本书的创作。在如今用户体验至上的时代，性能成为系统设计中的一种核心约束，在性能提升的各种技术手段中，缓存为王。随着技术的演进，缓存同样与时俱进。参与编写的过程是一个对经验梳理的过程，同时也是一个人提升的过程，尤其是和各位作者的切磋，获益匪浅。每一位作者都牺牲了[0大0]量的闲暇时间，为本书的出版付出了巨[0大0]的努力。我感谢自己的妻儿，感谢家人对自己的支持，希望这本书能够不负众望。 —曹洪伟 渡鸦科技CTO 2014年加入京东后，负责重新设计详情页架构，它是一个读服务，从前端浏览器到后端存储无处不用缓存，在实战中通过运用[0大0]量缓存技术提升性能、解决棘手问题，比如618期间有人来刷你的接口，简单上个缓存，[0会0]起到很[0大0]的保护作用，而且效果非常好。在运用缓存时有许多需要注意的地方，比如缓存一致性是否需要强一致；价格库存数据能否缓存，缓存多久；缓存分布算[0法0]是使用一致性哈希还是取模算[0法0]；热点数据怎么处理；缓存崩溃与快速恢复等等。要用好缓存并不是那么容易的，希望读者看完本书后能[0学0]到一招半式并应用到实战中。 —张开涛 京东架构师 缓存在整个高并发架构设计中是重中之重的关键一笔，所以用好缓存是每次架构设计的必经之路。感谢右军邀请我参与本书。我在本书中介绍了同程旅游的凤凰缓存系统（phoenix）是如何云化管理同程全部的缓存集群，并治理各应用中的缓存使用的。也讲述了一些我们为何要开发phoenix来解决缓存问题的坑事。回[0首0]这些坑事，历历在目。各种困难、各种痛苦伴随着凤凰缓存系统从构想到多个版本的更新上线。希望本书能够给踩到同样坑事的读者带来帮助和快乐。 —王晓波 同程旅游[0首0]席架构师 |
| 内容简介 |
| 这是[0国0]内[0首0]本从[0大0]型互联网系统的应用角度探讨分布式缓存的书籍，包含了原理、框架、架构、案例等多方面的视角。互联网系统随着容量需求的陡增，许多看似简单的存储类场景都面临着巨[0大0]的容量和稳定性风险，而其中的[0大0]部分都可以通过对缓存的合理使用来规避。读者从对本书的阅读[0当0]中，将[0会0]获得应对这些问题的经验，也[0会0]对分布式缓存有一个体系化的认识。本书内容共分为三个部分，按照从理论到实现，再到实践的思路撰写。[0首0]先介绍分布式缓存的背景[0知0]识，对本书“分布式”和“缓存”这两个关键词进行了全面的综述，作为后续章节叙述的基础；[0第0]二部分介绍业界主流的缓存，关注其原理与实现，囊括了Ehcache、Memcached、Redis、tair、EVCache、Aerospike等六个缓存或类缓存系统；后一部分讨论缓存在互联网系统中的实践，从广告、社交、新闻、电[0商0]、营销等五类典型的互联网应用入手，分析它们面临的性能稳定性问题以及如何利用分布式缓存解决这些问题 |
| 目录 |
赞誉 推荐序1 推荐序2 推荐序3 作者寄语 前言 [0第0]1章 缓存为王1 1.1 什么是缓存？1 1.2 为什么使用缓存？2 1.2.1 从用户体验说起3 1.2.2 关于系统的性能3 1.3 从网站的架构发展看缓存4 1.4 客户端缓存5 1.4.1 页面缓存6 1.4.2 浏览器缓存7 1.4.3 APP上的缓存8 1.5 网络中的缓存11 1.5.1 Web代理缓存11 1.5.2 边缘缓存12 1.6 服务端缓存14 1.6.1 数据库缓存14 1.6.2 平台级缓存16 1.6.3 应用级缓存18 [0第0]2章 分布式系统理论24 2.1 分布式系统概论24 2.2 分布式系统概念26 2.2.1 进程与线程26 2.2.2 并发26 2.2.3 锁26 2.2.4 并行27 2.2.5 集群27 2.2.6 状态特性28 2.2.7 系统重发与幂等性28 2.2.8 硬件异常30 2.3 分布式系统理论31 2.3.1 CAP理论32 2.3.2 CAP理论澄清34 2.3.3 Paxos35 2.3.4 2PC38 2.3.5 3PC39 2.3.6 Raft40 2.3.7 Lease机制41 2.3.8 解决“脑裂”问题43 2.3.9 Quorum NWR44 2.3.10 MVCC45 2.3.11 Gossip46 2.4 分布式系统设计策略49 2.4.1 心跳检测50 2.4.2 高可用设计50 2.4.3 容错性52 2.4.4 负载均衡53 2.5 分布式系统设计实践54 2.5.1 全局ID生成54 2.5.2 哈希取模56 2.5.3 一致性哈希57 2.5.4 路由表58 2.5.5 数据拆分58 [0第0]3章 动手写缓存60 3.1 缓存定义的规范60 3.1.1 新规范的主要内容及特性60 3.1.2 新规范的API介绍61 3.2 缓存框架的实现62 3.2.1 前期准备63 3.2.2 缓存的架构介绍63 3.2.3 设计思路以及[0知0]识点详解64 3.3 缓存框架的使用示例74 [0第0]4章 Ehcache与Guava Cache76 4.1 Ehcache的主要特性76 4.2 Ehcache使用介绍77 4.2.1 Ehcache架构图77 4.2.2 缓存数据过期策略78 4.2.3 Ehcache缓存的基本用[0法0]81 4.2.4 在Spring中使用Ehcache83 4.3 Ehcache集群介绍85 4.3.1 集群的方式86 4.3.2 如何配置集群88 4.4 Ehcache的适用场景89 4.5 Guava Cache的使用92 4.5.1 Guava Cache的适用场景92 4.5.2 Guava Cache的创建方式93 4.5.3 缓存数据删除95 4.5.4 并发场景下的使用95 4.6 本章小结96 [0第0]5章 从Memcached开始了解集中式缓存97 5.1 Memcached基本[0知0]识98 5.1.1 Memcached的操作命令98 5.1.2 Memcached使用场景100 5.1.3 Memcached特征100 5.1.4 Memcached的一些问题101 5.2 Memcached内存存储102 5.2.1 Slab Allocation机制102 5.2.2 使用 Growth Factor进行调[0优0]104 5.2.3 Item105 5.3 典型问题解析106 5.3.1 过期机制106 5.3.2 哈希算[0法0]107 5.3.3 热点问题108 5.3.4 缓存与数据库的更新问题108 5.3.5 别把缓存[0当0]存储109 5.3.6 命[0名0]空间110 5.3.7 CAS110 5.4 Memcached客户端分析110 5.4.1 Memcached的Client111 5.4.2 Spymemcached设计思想解析111 5.5 Memcached周边工具发展117 [0第0]6章 Memcached 周边技术119 6.1 Twemcache119 6.1.1 Twemcache 的设计原理120 6.1.2 Twemcache的安装及命令行详解122 6.1.3 基于Java的Twemcache用[0法0]125 6.2 Twemproxy126 6.2.1 Twemproxy的常用部署模式127 6.2.2 Twemproxy的可扩展性129 6.2.3 Twemproxy源代码简析131 6.3 Mcrouter137 6.3.1 Mcrouter路由算[0法0]138 6.3.2 典型的使用场景139 6.3.3 Mcrouter的可扩展性142 6.3.4 源码简要解析144 [0第0]7章 Redis探秘148 7.1 数据结构148 7.1.1 value对象的通用结构149 7.1.2 String149 7.1.3 List152 7.1.4 Map155 7.1.5 Set157 7.1.6 Sorted-Set159 7.2 客户端与服务器的交互160 7.2.1 客户端/服务器协议161 7.2.2 请求/响应模式163 7.2.3 事务模式164 7.2.4 脚本模式168 7.2.5 发布/订阅模式169 7.3 单机处理逻辑171 7.3.1 多路复用171 7.3.2 定时任务处理173 7.4 持久化174 7.4.1 基于全量模式的持久化174 7.4.2 基于增量模式的持久化176 7.4.3 基于增量模式持久化的[0优0]化178 [0第0]8章 分布式Redis180 8.1 水平拆分（sharding）181 8.1.1 数据分布181 8.1.2 请求路由182 8.2 主备复制（replication）182 8.2.1 主备复制流程183 8.2.2 断点续传183 8.3 故障转移（failover）184 8.3.1 sentinel间的相互感[0知0]185 8.3.2 master的故障发现186 8.3.3 failover决策186 8.4 Redis Cluster187 8.4.1 拓扑结构187 8.4.2 配置的一致性188 8.4.3 sharding190 8.4.4 failover193 8.4.5 可用性和性能196 [0第0]9章 Tair探秘198 9.1 Tair总体架构198 9.2 Config Server简介199 9.3 Data Server简介201 9.4 Tair高可用和负载均衡204 9.4.1 对照表204 9.4.2 数据迁移219 9.5 存储引擎220 9.6 Tair的API222 9.6.1 key/value相关API223 9.6.2 prefix相关的API226 [0第0]10章 EVCache探秘229 10.1 EVCache项目介绍230 10.1.1 EVCache的由来231 10.1.2 EVCache的发展232 10.1.3 EVCache的演进234 10.2 EVCache 的使用场景238 10.2.1 典型用例238 10.2.2 典型部署239 10.3 EVCache的性能240 10.3.1 EVCache集群的性能240 10.3.2 全局化复制时的性能问题242 10.3.3 Moneta项目中的组件性能243 10.4 EVCache 的高可用性244 10.4.1 AWS的多可用区244 10.4.2 EVCache对AWS高可用性的增强245 10.5 源码与示例245 10.5.1 源码浅析245 10.5.2 EVCache 示例253 [0第0]11章 Aerospike原理及广告业务应用259 11.1 Aerospike架构259 11.2 Aerospike具体实现261 11.2.1 Aerospike集群管理261 11.2.2 数据分布263 11.3 Aerospike集群配置和部署265 11.3.1 搭建集群的方式与配置266 11.3.2 部署集群267 11.4 Aerospike与Redis的对比271 11.5 Aeropsike在广告行业的具体应用272 11.5.1 Aerospike在个性化推荐广告中的应用273 11.5.2 Aerospike在实时竞价广告中的应用274 [0第0]12章 社交场景架构进化：从数据库到缓存283 12.1 社交业务示例283 12.1.1 业务模型283 12.1.2 业务场景284 12.1.3 业务特点285 12.2 关系（relation）的存储286 12.2.1 基于DB的简方案286 12.2.2 DB的sharding方案288 12.2.3 引入缓存290 12.2.4 缓存的[0优0]化方案292 12.3 帖子（ [p1o1s] t）的存储293 12.3.1 基于DB的方案294 12.3.2 引入服务端缓存296 12.3.3 本地缓存297 12.4 时间线（timeline）的存储297 12.4.1 基于DB的方案—push模式298 12.4.2 基于DB的方案—pull模式300 12.4.3 增量查询引入服务端缓存302 [0第0]13章 缓存在社交网络Feed系统中的架构实践304 13.1 Feed系统架构304 13.2 Feed缓存模型307 13.3 Feed缓存架构的设计309 13.3.1 简单数据类型的缓存设计310 13.3.2 集合类数据的缓存设计312 13.3.3 其他类型数据的缓存设计314 13.4 Feed缓存的扩展 315 13.4.1 Redis的扩展315 13.4.2 计数器的扩展316 13.4.3 存在性判断的扩展318 13.5 Feed缓存的服务化319 [0第0]14章 典型电[0商0]应用与缓存324 14.1 电[0商0]类应用的挑战及特点324 14.2 应用数据静态化架构高性能单页Web应用325 14.2.1 整体架构326 14.2.2 CMS系统326 14.2.3 前端展示系统328 14.2.4 控制系统328 14.3 应用多级缓存模式支撑海量读服务329 14.3.1 多级缓存介绍329 14.3.2 如何缓存数据331 14.3.3 分布式缓存与应用负载均衡332 14.3.4 热点数据与更新缓存334 14.3.5 更新缓存与原子性336 14.3.6 缓存崩溃与快速修复336 14.4 构建需求响应式亿级[0商0][0品0]详情页337 14.4.1 [0商0][0品0]详情页前端结构338 14.4.2 单[0品0]页技术架构发展338 14.4.3 详情页架构设计原则343 14.4.4 遇到的一些问题349 [0第0]15章 同程凤凰缓存系统基于Redis的设计与实践357 15.1 同程凤凰缓存系统要解决什么问题357 15.1.1 Redis用[0法0]的凌乱358 15.1.2 从实际案例再看Redis的使用360 15.1.3 如何改变Redis用不好的误区362 15.1.4 凤凰缓存系统对Redis系统化改造364 15.2 用好Redis先运维好它366 15.2.1 传统的Redis运维方式366 15.2.2 Redis的Docker化部署368 15.2.3 凤凰缓存系统对Redis的监控369 15.2.4 凤凰缓存系统对Redis的集群分片[0优0]化370 15.2.5 客户端在运维中的作用371 15.2.6 凤凰缓存系统在Redis运维上的工具372 15.3 凤凰缓存系统的使用效果373 [0第0]16章 新的旅程374 16.1 更好的引入缓存技术374 16.1.1 缓存引入前的考量374 16.1.2 缓存组件的选择375 16.1.3 缓存架构的设计376 16.1.4 缓存系统的监控及演进377 16.2 缓存分类总结377 16.3 缓存[0知0]识结构更多Tips378 16.3.1 缓存使用模式379 16.3.2 缓存协议379 16.3.3 缓存连接池380 16.3.4 几个关注点383 16.3.5 管理缓存387 16.3.6 缓存可用性390 16.3.7 数据一致性392 16.3.8 热点数据处理393 16.3.9 注意事项Tips396 |
| 编辑推荐 |
| （1）来自蚂蚁金服、京东、网联、新浪微博、同程旅游等公司的10余位一线架构师用心之作；（2）阿里研究员蒋江伟、易宝支付CTO陈斌、普元信息CTO焦烈焱、特赞科技CTO黄勇、 微博研发副总经理杨卫华等专家联袂推荐（3）深度解构Ehcache、Memcached、Redis、tair、EVCache、Aerospike等6[0大0]缓存系统的技术原理，及其在电[0商0]、社交、广告等典型场景中的应用 |
《高效能数据架构：洞悉现代应用背后的数据流转与一致性之道》 一、引言：数据挑战下的架构演进 在数字化浪潮席卷全球的今天，数据已成为驱动企业创新与决策的核心引擎。海量数据的生成、存储、处理和分发，对传统的单体式、集中式数据架构提出了前所未有的挑战。无论是实时响应的用户请求、支撑大规模在线交易，还是驱动复杂的数据分析与机器学习模型，都对数据的可用性、一致性、可扩展性和低延迟性提出了严苛的要求。 传统的数据库系统在处理高并发、大数据量场景时，往往会遭遇性能瓶颈，甚至出现服务不可用的风险。为了应对这些挑战，现代应用架构正在经历深刻的变革，数据层面的设计尤为关键。本书旨在深入探讨构建高效能数据架构的核心理念、关键技术和最佳实践，帮助开发者和架构师们理解如何设计和实现能够支撑现代分布式应用的数据流转与一致性方案，从而构建出健壮、可扩展且高性能的数据基础设施。 二、现代应用的数据痛点与架构需求 现代应用，尤其是互联网服务、金融交易系统、物联网平台以及大型企业级应用，普遍面临以下数据挑战： 高并发读写压力： 瞬息万变的业务场景要求系统能够承受极高的请求量，单个节点已无法满足需求。 海量数据存储与访问： 数据量呈指数级增长，如何高效存储、索引和检索PB乃至EB级别的数据是巨大难题。 低延迟响应需求： 用户对实时性体验要求极高，数据访问的延迟直接影响用户满意度和业务转化率。 数据一致性挑战： 在分布式环境下，如何确保跨多个节点的数据同步和一致性，避免数据不一致导致业务逻辑错误。 可用性与容错性： 系统必须具备高度的可用性，即使部分节点失效，也能保证服务的持续运行。 可扩展性： 随着业务增长，数据系统需要能够弹性扩展，以应对不断增加的数据量和流量。 复杂数据处理： 除了基本的CRUD操作，还需要支持复杂的数据查询、聚合、分析以及实时流处理。 为了满足这些需求，现代数据架构正朝着分布式、去中心化、面向服务以及智能化的方向发展。这催生了对各种新型数据存储、处理和通信技术的探索与应用。 三、构建高效能数据架构的核心要素 构建一个高效能的数据架构，需要从多个维度进行深入思考和设计： 3.1 数据存储层的选择与优化 传统的关系型数据库虽然成熟稳定，但在某些分布式场景下可能存在扩展性问题。因此，了解和选择适合的分布式存储方案至关重要。 NoSQL数据库的崛起： 键值存储（Key-Value Stores）： 如Redis、Memcached等，以其极致的读写性能和简单的模型，常用于缓存、会话管理等场景。我们将深入探讨其数据模型、一致性模型（如最终一致性）以及在分布式环境下的部署策略。 文档数据库（Document Databases）： 如MongoDB、Couchbase等，适合存储半结构化数据，拥有灵活的Schema，适用于内容管理、用户画像等场景。我们将分析其文档存储原理、索引机制以及分片和复制策略。 列族数据库（Column-Family Stores）： 如HBase、Cassandra等，专为海量数据的横向扩展而设计，适合日志、时间序列数据、大规模分析等场景。我们将剖析其存储模型、读写路径以及分布式一致性保障机制。 图数据库（Graph Databases）： 如Neo4j、ArangoDB等，专注于存储和查询数据之间的关系，在社交网络、推荐系统、知识图谱等领域大放异彩。 分布式关系型数据库（Distributed SQL Databases）： 近年来，一些新型的分布式SQL数据库，如TiDB、CockroachDB等，试图在分布式环境下提供ACID事务和SQL兼容性，为需要强一致性的场景提供了新的选择。本书将探讨这些系统的设计理念，以及它们如何在分布式环境中实现强一致性。 数据分片（Sharding）与数据复制（Replication）： 无论选择何种存储方案，数据分片都是实现水平扩展的关键。我们将详细介绍不同的分片策略（如哈希分片、范围分片、目录分片），以及如何处理数据迁移和重新均衡。 数据复制是提高系统可用性和读取性能的重要手段。我们将分析主从复制、多主复制、链式复制等不同复制模型的原理、优缺点以及如何解决复制延迟和一致性问题。 3.2 数据访问与一致性保障 在分布式环境中，数据访问的效率和一致性是设计的核心挑战。 一致性模型（Consistency Models）： 强一致性（Strong Consistency）： 所有节点在任何时刻都能看到相同的数据，通常以牺牲一部分可用性和性能为代价（如Paxos、Raft协议）。 最终一致性（Eventual Consistency）： 数据在一段时间后会达到一致，允许短暂的不一致（如CAS、Gossip协议）。我们将探讨不同应用场景下选择合适一致性模型的考量。 分布式事务（Distributed Transactions）： 在跨多个数据节点的操作中，如何保证事务的原子性、一致性、隔离性和持久性（ACID）是一个复杂的问题。我们将介绍两阶段提交（2PC）、三阶段提交（3PC）以及TCC（Try-Confirm-Cancel）等分布式事务解决方案的原理、局限性以及替代方案（如Saga模式）。 缓存策略与一致性： 缓存是提升系统性能的关键手段，但缓存与主数据源之间的一致性管理至关重要。我们将深入探讨缓存穿透、缓存击穿、缓存雪崩等问题，以及如何设计有效的缓存更新和失效策略，例如写穿透、写回、LRU、LFU等。 数据同步与消息队列： 消息队列（如Kafka、RabbitMQ）在解耦系统、削峰填谷、实现异步处理以及数据同步方面扮演着重要角色。我们将探讨如何利用消息队列实现不同服务之间的数据最终一致性，以及如何处理消息的有序性、幂等性等问题。 3.3 分布式系统通信与协调 高效的通信和协调是分布式数据系统正常运行的基石。 RPC（Remote Procedure Call）框架： 现代分布式系统普遍采用RPC进行服务间的通信。我们将介绍主流的RPC框架（如gRPC、Dubbo）的原理，包括序列化、协议选择、负载均衡、服务发现等。 分布式协调服务： ZooKeeper、etcd等分布式协调服务在分布式锁、配置管理、服务注册与发现、Leader选举等方面发挥着核心作用。我们将深入理解这些工具的设计原理，以及它们如何在分布式环境下提供高可用和一致性的服务。 3.4 架构设计原则与最佳实践 除了技术细节，一些普适的架构设计原则也至关重要。 CAP定理与BCAK定理： 理解CAP定理（Consistency, Availability, Partition Tolerance）的权衡，以及BCAK定理（Basically Available, Soft state, Eventual consistency, Keep-In-mind）等在最终一致性模型下的思考。 微服务架构下的数据管理： 在微服务架构中，如何管理服务间的数据共享、数据一致性以及数据聚合，是需要特别关注的问题。我们将探讨“数据库拆分”、“API聚合”等模式。 数据倾斜与性能调优： 在分布式系统中，数据倾斜是常见的性能瓶颈。我们将学习如何识别数据倾斜，以及通过调整分片策略、优化查询语句、使用合适的算子等方法进行调优。 监控与可观测性： 有效的监控和可观测性对于定位问题、优化性能、保障系统可用性至关重要。我们将讨论如何构建完善的监控体系，包括日志、指标、链路追踪等。 四、案例分析与实战演练 本书将结合实际项目经验，深入剖析在不同场景下如何应用上述技术和理念。通过具体的案例分析，例如： 高并发电商平台的秒杀系统设计： 如何利用缓存、消息队列和分布式锁应对海量并发请求。 实时推荐系统的架构演进： 如何处理用户行为数据，并实现低延迟的推荐结果。 金融交易系统的容错与一致性保障： 如何设计能够满足严苛一致性要求的分布式交易系统。 五、结语 构建高效能的数据架构是一个持续演进的过程，需要对底层原理有深刻的理解，对各种技术有扎实的掌握，并能结合具体的业务场景灵活运用。本书旨在为读者提供一个全面、深入的学习路径，帮助读者掌握设计和实现健壮、可扩展、高性能数据系统的核心能力，从而更好地应对数字化时代的挑战，释放数据价值。
用户评价
评分
这本《深入分布式缓存：从原理到实践》真的让我对分布式缓存有了全新的认识。我之前一直觉得缓存就是把数据放到内存里，然后快速读取，简单而直接。但这本书让我看到了分布式缓存背后庞大而精密的体系。作者从最底层的数据结构和算法讲起，比如如何高效地查找和存储数据，如何在高并发场景下保证线程安全，然后逐步延展到分布式环境下的挑战，比如网络分区、节点失效、数据一致性等等。让我印象最深刻的是关于缓存一致性模型的部分，作者用非常形象的比喻解释了强一致性、最终一致性之间的差异，以及它们在实际应用中的权衡。而且，书中还深入探讨了分布式缓存系统的演进历程，从早期的集中式缓存到现在的分布式集群，以及各种主流缓存产品的优缺点和适用场景。这让我能更全面地理解为什么现在的分布式缓存会是这个样子。读完这本书，我感觉自己不仅仅是掌握了一种技术，更是对分布式系统设计有了更深刻的理解，这对于我未来的职业发展非常有帮助。
评分这本《深入分布式缓存：从原理到实践》真的像打开了一个全新的世界！我一直对缓存这个概念有所耳闻，但在实际工作中，更多的是停留在“用”的层面，比如配置Redis集群，调整JVM参数。这本书的出现，让我有机会从更深层次去理解缓存背后的逻辑。作者的讲解非常有条理，从最基础的缓存命中率、一致性问题开始，逐步深入到分布式缓存的各种设计模式，比如缓存同步、缓存穿透、缓存雪崩等等。这些概念在读起来的时候，感觉就像是在梳理之前工作中遇到的各种疑难杂症的根源。尤其让我印象深刻的是关于缓存一致性模型的部分，CAP理论在这里得到了很好的应用和阐释，作者用非常生动的例子解释了强一致性、最终一致性、会话一致性等模型之间的权衡和取舍，这让我意识到，任何技术都不是万能的，选择最适合的方案才是关键。而且，书中不仅仅停留在理论层面，还结合了大量的实际案例，比如如何设计一个高可用的分布式缓存系统，如何处理海量数据下的缓存失效问题，以及一些业界成熟的缓存框架的剖析。这让我觉得这本书非常有实践指导意义，读完后，我感觉自己对如何设计和优化缓存系统有了更清晰的思路，不再是“知其然”而是“知其所以然”了。
评分作为一名在互联网公司摸爬滚打多年的工程师，我一直觉得分布式缓存是支撑高并发、低延迟服务的基石。但坦白说，很多时候我们只是在“用”它，对于它底层到底是怎么工作的，或者说在面临复杂场景时，我们应该如何去设计一个真正可靠的分布式缓存，总觉得隔靴搔痒。这本《深入分布式缓存：从原理到实践》的出现，简直像及时雨。作者的写作风格非常严谨，但又不失通俗易懂。他从最基础的缓存概念讲起，比如一致性、可用性、分区容忍性，然后逐步深入到分布式缓存的各种复杂设计，比如数据分片策略、一致性哈希算法、副本同步机制等等。每一个概念的讲解都伴随着清晰的图示和代码示例，这让我能够更直观地理解那些抽象的理论。更让我觉得难能可贵的是，书中并没有止步于理论，而是花了很多篇幅去讨论实际生产环境中可能遇到的问题，比如缓存击穿、穿透、雪崩的发生原因以及如何规避，还有多级缓存的设计和优化。读完之后，我感觉自己对于如何设计一个性能卓越、稳定可靠的分布式缓存系统，有了一个质的飞跃。
评分读完《深入分布式缓存：从原理到实践》，我最大的感受是，作者真的把一个看似枯燥的技术话题讲得生动有趣，而且信息量巨大。我之前总觉得分布式缓存就是一个配置项，或者一个性能优化的手段，但这本书彻底颠覆了我的认知。它从最核心的原理讲起，比如数据结构的选择（哈希表、跳跃表等），并发控制（锁、CAS等），再到更复杂的分布式一致性协议（Paxos、Raft等）在缓存中的应用。这让我对分布式系统有了更宏观的理解。作者在讲解的时候，不是简单地罗列概念，而是会穿插一些思考题，引导读者去思考不同设计选择的优劣，这非常有启发性。我尤其喜欢关于缓存淘汰策略的章节，LRU、LFU、ARC等算法的详细解释，以及它们在不同场景下的适用性，让我对如何更有效地利用缓存空间有了新的认识。更重要的是，书中还提到了很多关于缓存性能调优的技巧，比如网络IO的优化、内存管理的精细化，这些都是在实际工作中经常会遇到的瓶颈，有了这些指导，感觉能少走很多弯路。这本书不仅仅是写给开发者看的，对于架构师、技术负责人来说，也绝对是一本不可多得的参考资料，它能帮助我们做出更明智的架构决策。
评分《深入分布式缓存：从原理到实践》这本书，给我最大的惊喜在于它的深度和广度。很多技术书籍往往要么过于理论化，要么过于碎片化，而这本书做到了很好的平衡。作者以一种非常系统化的方式，将分布式缓存的方方面面都梳理得清清楚楚。从数据存储的角度，详细介绍了各种 KV 存储引擎的原理，以及它们如何支持分布式特性。在网络通信方面，也深入剖析了 RPC 框架、序列化协议等对缓存性能的影响。让我印象深刻的是，书中花了相当大的篇幅来讲解分布式事务和一致性保证，这对于构建可靠的分布式缓存系统至关重要。作者用图文并茂的方式，解释了各种一致性算法，以及它们在实际部署中可能遇到的问题。而且，这本书还非常贴合实际应用，例如，对于如何处理缓存的冷启动、热点数据、失效探测等问题，都提供了非常有价值的解决方案。读完之后，感觉自己对分布式缓存的整体脉络有了非常清晰的把握，也对自己在实际工作中遇到的很多棘手问题有了更深入的理解和解决思路。
相关图书
本站所有内容均为互联网搜索引擎提供的公开搜索信息，本站不存储任何数据与内容，任何内容与数据均与本站无关，如有需要请联系相关搜索引擎包括但不限于百度，google,bing,sogou 等
© 2025 book.coffeedeals.club All Rights Reserved. 静流书站 版权所有