店鋪： 互動齣版網圖書專營店
齣版社： 機械工業齣版社
ISBN：9787111585190
商品編碼：23000071975
齣版時間：2018-01-01
具體描述
| 書[0名0]： | 深入分布式緩存：從原理到實踐|7017945 |
| 圖書定價： | 99元 |
| 圖書作者： | 於君澤 |
| 齣版社： | 機械工業齣版社 |
| 齣版日期： | 2018/1/1 0:00:00 |
| ISBN號： | 9787111585190 |
| 開本： | 16開 |
| 頁數： | 0 |
| 版次： | 1-1 |
| 作者簡介 |
| 我在這部書裏，負責編寫瞭Tair章節，閤作編寫瞭緩存周邊、動手寫緩存章節，期間閱讀瞭[0大0]量的代碼、整理瞭非常多的資料，希望能帶給讀者需要的[0知0]識。在一年多的時間裏，工作之餘的[0大0]部分時間，都投入到瞭書的編寫中。在這個過程中，傢人給瞭我[0極0][0大0]的支持，這裏特彆感謝我的太太李春花。一年多的時間裏，有因為[0大0]促工作量激增，有因為工作變動導緻工餘時間減少，感謝右軍持續的鼓勵，感謝一同編寫本書的其他夥伴及時的幫助！ —劉璟宇 拍拍貸資深架構師 很幸運，從2009年新浪微博發展之初就參與微博平颱係統的的研發及架構工作，經曆瞭微博從起步到[0當0]前月活用戶數億的[0大0]型互聯網係統的技術演進過程。係統演進中經曆瞭很多麯摺、睏難、不眠之夜，多虧瞭@TimYang、@zhulei、@liudaoru等那麼多良師益友，一路上[0大0]傢誌同道閤披荊斬棘，迴頭看經曆的種種睏難卻正好是不斷進步的印記。後感謝@右軍的邀請和[0大0]力組織，感謝@Mis曉曉 的包容和支持，正因為有瞭你們，我纔得以完成相關內容的編寫和完善。 —陳波 新浪微博平颱架構技術專傢 從事數據訪問層工作期間，[0會0]收到很多緩存方麵的技術支持，在支持的同時，對緩存也有瞭更深入的瞭解，也促使我思考如何將這些實踐經驗分享給更多的人。正好右軍邀請參與本書的寫作，便欣然同意。寫作期間，閱讀瞭[0大0]量的源碼，並和聯閤作者相互交流緩存的原理及實踐經驗，力求能夠呈現實用的技術。本書涉及的分布式緩存體係非常全麵，從分布式、Redis、Memcached等原理的剖析到[0大0]量的一綫實踐案例，並且對分布式緩存應用[0當0]中的一些痛點、難點進行瞭深入的闡述。希望本書能夠為想瞭解緩存技術的讀者帶來快樂和收益。 —何濤 [0[0唯0]0][0品0][0會0]架構師 承右軍兄邀請，有幸參與本書[0第0]11章“Aerospike原理及廣告業務應用”的編寫。本人雖然在互聯網廣告行業摸爬打滾十餘年，從廣告網絡到SSP、DSP，再到蘋果應用市場的推廣（ASO，ASM），從PC廣告到移動原生廣告都有所涉及。對於廣告係統架構搭建（存儲，計算，緩存）以及係統的高可用較熟悉之外，對於寫書確實是趕鴨子上架頭一迴。又由於平時工作繁忙，傢裏瑣碎事情亦多，幾有放棄之念想，但此事絕非君子所為。若如此辜負右軍兄及其他幾位一同寫書的弟兄，於心不忍，日後亦無顔麵對他們。故硬著頭皮，把此章寫完並交付齣版社。聽聞此章定稿之後，感覺如釋重負，精神亦有所高漲。[0當0]然，能夠堅持下去的另一個重要原因是，其他各位參與編寫本書的弟兄的鞭策和鼓勵。在這裏要特彆感謝右軍和老曹。由於本人水平有限，還望各位親愛的讀者海涵。 —宋慧慶 勤誠互動高級架構師 [0首0]先非常感謝右軍兄邀請我加入寫作團隊，我主要負責[0第0]3章、[0第0]4章，同此參與閤作編寫瞭[0第0]6章。雖然我自己經常寫一些博客文章，但是寫書和寫博客是完全不一樣的過程，寫書是要能夠帶[0領0]讀者逐步深入[0學0]習，而不是簡單地將[0知0]識點羅列齣來。在這個過程中非常感謝右軍和孫海亮對我進行認真的指導，讓我的寫作水平有瞭非常[0大0]的提高。[0當0]我[0第0]一篇稿子定稿的時候，我內心的成就感是很難用言語來錶達的。由於本書的寫作時間周期比較長，在中途的過程中由於工作繁忙，我也曾經有退齣的想[0法0]，右軍和曹哥給瞭我巨[0大0]的鼓勵，讓我[0學0][0會0]瞭堅持，同時我的妻子和我的父母也給瞭我巨[0大0]的支持，讓我能夠[0學0][0會0]與團隊協作。對於我來講這本書對我的意義已經[0超0]過內容本身的範疇，我也希望通過這本書能夠給我的孩子樹立一個貴在堅持和勇於嘗試的榜樣。後由於本人寫作水平有限，還請各位讀者朋友海涵和包容。 —程[0超0] 愛農驛站[0首0]席支付技術專傢 Web應用相對於傳統的軟件，在服務的吞吐量方麵有更高的要求，也是其麵臨的主要難點之一。對於無狀態的應用服務，日益增加的吞吐量終轉化成存儲層的壓力，使得後者既要解決數據一緻性問題，又要考慮性能和吞吐量，成為Web應用性能的關鍵，因此已有的文檔和書籍主要聚焦在它的[0優0]化上。 而緩存作為應用服務節點和持久化存儲節點間的輔助層，分擔著後者的吞吐量需求，好的緩存設計可以[0極0][0大0]地降低存儲層的容量風險。本書從緩存的原理、實現到緩存在不同場景的實施方案給齣係統化的介紹，為“好的緩存設計”提供瞭指導。因此在受邀參與本書編寫時，既感到榮幸，又感到意義重[0大0]。 好的寫作依賴於熱情和投入，而書籍的編寫又需要長時間的毅力和堅持，這讓本書的編寫像是一段長跑裏需要不斷衝刺，也讓這份“意義重[0大0]”既是之於內容本身，也是之於作者的自我提升。感謝本書主筆於君澤的堅持，也感謝其他每一位作者的投入，他們鞭策著我在此[0領0]域[0學0]習和思考。限於自己的水平，謹希望所編寫的章節能為讀者們帶來一點幫助。內容有欠缺之處，也希望讀者批[0評0]指教，以此驅動這個[0領0]域的應用和實踐持續演進。 —邱碩 螞蟻金服技術專傢 作為一個70後的老碼農，一個半吊子全棧工匠，在中生代技術（freshman Tech[0no0]logy）社區有幸認識瞭很多誌同道閤的技術人。因為自己在公眾號（wireless_com）上的一篇關於緩存基礎的隨筆而結識瞭@右軍，進而參與瞭本書的創作。在如今用戶體驗至上的時代，性能成為係統設計中的一種核心約束，在性能提升的各種技術手段中，緩存為王。隨著技術的演進，緩存同樣與時俱進。參與編寫的過程是一個對經驗梳理的過程，同時也是一個人提升的過程，尤其是和各位作者的切磋，獲益匪淺。每一位作者都犧牲瞭[0大0]量的閑暇時間，為本書的齣版付齣瞭巨[0大0]的努力。我感謝自己的妻兒，感謝傢人對自己的支持，希望這本書能夠不負眾望。 —曹洪偉 渡鴉科技CTO 2014年加入京東後，負責重新設計詳情頁架構，它是一個讀服務，從前端瀏覽器到後端存儲無處不用緩存，在實戰中通過運用[0大0]量緩存技術提升性能、解決棘手問題，比如618期間有人來刷你的接口，簡單上個緩存，[0會0]起到很[0大0]的保護作用，而且效果非常好。在運用緩存時有許多需要注意的地方，比如緩存一緻性是否需要強一緻；價格庫存數據能否緩存，緩存多久；緩存分布算[0法0]是使用一緻性哈希還是取模算[0法0]；熱點數據怎麼處理；緩存崩潰與快速恢復等等。要用好緩存並不是那麼容易的，希望讀者看完本書後能[0學0]到一招半式並應用到實戰中。 —張開濤 京東架構師 緩存在整個高並發架構設計中是重中之重的關鍵一筆，所以用好緩存是每次架構設計的必經之路。感謝右軍邀請我參與本書。我在本書中介紹瞭同程旅遊的鳳凰緩存係統（phoenix）是如何雲化管理同程全部的緩存集群，並治理各應用中的緩存使用的。也講述瞭一些我們為何要開發phoenix來解決緩存問題的坑事。迴[0首0]這些坑事，曆曆在目。各種睏難、各種痛苦伴隨著鳳凰緩存係統從構想到多個版本的更新上綫。希望本書能夠給踩到同樣坑事的讀者帶來幫助和快樂。 —王曉波 同程旅遊[0首0]席架構師 |
| 內容簡介 |
| 這是[0國0]內[0首0]本從[0大0]型互聯網係統的應用角度探討分布式緩存的書籍，包含瞭原理、框架、架構、案例等多方麵的視角。互聯網係統隨著容量需求的陡增，許多看似簡單的存儲類場景都麵臨著巨[0大0]的容量和穩定性風險，而其中的[0大0]部分都可以通過對緩存的閤理使用來規避。讀者從對本書的閱讀[0當0]中，將[0會0]獲得應對這些問題的經驗，也[0會0]對分布式緩存有一個體係化的認識。本書內容共分為三個部分，按照從理論到實現，再到實踐的思路撰寫。[0首0]先介紹分布式緩存的背景[0知0]識，對本書“分布式”和“緩存”這兩個關鍵詞進行瞭全麵的綜述，作為後續章節敘述的基礎；[0第0]二部分介紹業界主流的緩存，關注其原理與實現，囊括瞭Ehcache、Memcached、Redis、tair、EVCache、Aerospike等六個緩存或類緩存係統；後一部分討論緩存在互聯網係統中的實踐，從廣告、社交、新聞、電[0商0]、營銷等五類典型的互聯網應用入手，分析它們麵臨的性能穩定性問題以及如何利用分布式緩存解決這些問題 |
| 目錄 |
贊譽 推薦序1 推薦序2 推薦序3 作者寄語 前言 [0第0]1章 緩存為王1 1.1 什麼是緩存？1 1.2 為什麼使用緩存？2 1.2.1 從用戶體驗說起3 1.2.2 關於係統的性能3 1.3 從網站的架構發展看緩存4 1.4 客戶端緩存5 1.4.1 頁麵緩存6 1.4.2 瀏覽器緩存7 1.4.3 APP上的緩存8 1.5 網絡中的緩存11 1.5.1 Web代理緩存11 1.5.2 邊緣緩存12 1.6 服務端緩存14 1.6.1 數據庫緩存14 1.6.2 平颱級緩存16 1.6.3 應用級緩存18 [0第0]2章 分布式係統理論24 2.1 分布式係統概論24 2.2 分布式係統概念26 2.2.1 進程與綫程26 2.2.2 並發26 2.2.3 鎖26 2.2.4 並行27 2.2.5 集群27 2.2.6 狀態特性28 2.2.7 係統重發與冪等性28 2.2.8 硬件異常30 2.3 分布式係統理論31 2.3.1 CAP理論32 2.3.2 CAP理論澄清34 2.3.3 Paxos35 2.3.4 2PC38 2.3.5 3PC39 2.3.6 Raft40 2.3.7 Lease機製41 2.3.8 解決“腦裂”問題43 2.3.9 Quorum NWR44 2.3.10 MVCC45 2.3.11 Gossip46 2.4 分布式係統設計策略49 2.4.1 心跳檢測50 2.4.2 高可用設計50 2.4.3 容錯性52 2.4.4 負載均衡53 2.5 分布式係統設計實踐54 2.5.1 全局ID生成54 2.5.2 哈希取模56 2.5.3 一緻性哈希57 2.5.4 路由錶58 2.5.5 數據拆分58 [0第0]3章 動手寫緩存60 3.1 緩存定義的規範60 3.1.1 新規範的主要內容及特性60 3.1.2 新規範的API介紹61 3.2 緩存框架的實現62 3.2.1 前期準備63 3.2.2 緩存的架構介紹63 3.2.3 設計思路以及[0知0]識點詳解64 3.3 緩存框架的使用示例74 [0第0]4章 Ehcache與Guava Cache76 4.1 Ehcache的主要特性76 4.2 Ehcache使用介紹77 4.2.1 Ehcache架構圖77 4.2.2 緩存數據過期策略78 4.2.3 Ehcache緩存的基本用[0法0]81 4.2.4 在Spring中使用Ehcache83 4.3 Ehcache集群介紹85 4.3.1 集群的方式86 4.3.2 如何配置集群88 4.4 Ehcache的適用場景89 4.5 Guava Cache的使用92 4.5.1 Guava Cache的適用場景92 4.5.2 Guava Cache的創建方式93 4.5.3 緩存數據刪除95 4.5.4 並發場景下的使用95 4.6 本章小結96 [0第0]5章 從Memcached開始瞭解集中式緩存97 5.1 Memcached基本[0知0]識98 5.1.1 Memcached的操作命令98 5.1.2 Memcached使用場景100 5.1.3 Memcached特徵100 5.1.4 Memcached的一些問題101 5.2 Memcached內存存儲102 5.2.1 Slab Allocation機製102 5.2.2 使用 Growth Factor進行調[0優0]104 5.2.3 Item105 5.3 典型問題解析106 5.3.1 過期機製106 5.3.2 哈希算[0法0]107 5.3.3 熱點問題108 5.3.4 緩存與數據庫的更新問題108 5.3.5 彆把緩存[0當0]存儲109 5.3.6 命[0名0]空間110 5.3.7 CAS110 5.4 Memcached客戶端分析110 5.4.1 Memcached的Client111 5.4.2 Spymemcached設計思想解析111 5.5 Memcached周邊工具發展117 [0第0]6章 Memcached 周邊技術119 6.1 Twemcache119 6.1.1 Twemcache 的設計原理120 6.1.2 Twemcache的安裝及命令行詳解122 6.1.3 基於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的可擴展性129 6.2.3 Twemproxy源代碼簡析131 6.3 Mcrouter137 6.3.1 Mcrouter路由算[0法0]138 6.3.2 典型的使用場景139 6.3.3 Mcrouter的可擴展性142 6.3.4 源碼簡要解析144 [0第0]7章 Redis探秘148 7.1 數據結構148 7.1.1 value對象的通用結構149 7.1.2 String149 7.1.3 List152 7.1.4 Map155 7.1.5 Set157 7.1.6 Sorted-Set159 7.2 客戶端與服務器的交互160 7.2.1 客戶端/服務器協議161 7.2.2 請求/響應模式163 7.2.3 事務模式164 7.2.4 腳本模式168 7.2.5 發布/訂閱模式169 7.3 單機處理邏輯171 7.3.1 多路復用171 7.3.2 定時任務處理173 7.4 持久化174 7.4.1 基於全量模式的持久化174 7.4.2 基於增量模式的持久化176 7.4.3 基於增量模式持久化的[0優0]化178 [0第0]8章 分布式Redis180 8.1 水平拆分（sharding）181 8.1.1 數據分布181 8.1.2 請求路由182 8.2 主備復製（replication）182 8.2.1 主備復製流程183 8.2.2 斷點續傳183 8.3 故障轉移（failover）184 8.3.1 sentinel間的相互感[0知0]185 8.3.2 master的故障發現186 8.3.3 failover決策186 8.4 Redis Cluster187 8.4.1 拓撲結構187 8.4.2 配置的一緻性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總體架構198 9.2 Config Server簡介199 9.3 Data Server簡介201 9.4 Tair高可用和負載均衡204 9.4.1 對照錶204 9.4.2 數據遷移219 9.5 存儲引擎220 9.6 Tair的API222 9.6.1 key/value相關API223 9.6.2 prefix相關的API226 [0第0]10章 EVCache探秘229 10.1 EVCache項目介紹230 10.1.1 EVCache的由來231 10.1.2 EVCache的發展232 10.1.3 EVCache的演進234 10.2 EVCache 的使用場景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 全局化復製時的性能問題242 10.3.3 Moneta項目中的組件性能243 10.4 EVCache 的高可用性244 10.4.1 AWS的多可用區244 10.4.2 EVCache對AWS高可用性的增強245 10.5 源碼與示例245 10.5.1 源碼淺析245 10.5.2 EVCache 示例253 [0第0]11章 Aerospike原理及廣告業務應用259 11.1 Aerospike架構259 11.2 Aerospike具體實現261 11.2.1 Aerospike集群管理261 11.2.2 數據分布263 11.3 Aerospike集群配置和部署265 11.3.1 搭建集群的方式與配置266 11.3.2 部署集群267 11.4 Aerospike與Redis的對比271 11.5 Aeropsike在廣告行業的具體應用272 11.5.1 Aerospike在個性化推薦廣告中的應用273 11.5.2 Aerospike在實時競價廣告中的應用274 [0第0]12章 社交場景架構進化：從數據庫到緩存283 12.1 社交業務示例283 12.1.1 業務模型283 12.1.2 業務場景284 12.1.3 業務特點285 12.2 關係（relation）的存儲286 12.2.1 基於DB的簡方案286 12.2.2 DB的sharding方案288 12.2.3 引入緩存290 12.2.4 緩存的[0優0]化方案292 12.3 帖子（ [p1o1s] t）的存儲293 12.3.1 基於DB的方案294 12.3.2 引入服務端緩存296 12.3.3 本地緩存297 12.4 時間綫（timeline）的存儲297 12.4.1 基於DB的方案—push模式298 12.4.2 基於DB的方案—pull模式300 12.4.3 增量查詢引入服務端緩存302 [0第0]13章 緩存在社交網絡Feed係統中的架構實踐304 13.1 Feed係統架構304 13.2 Feed緩存模型307 13.3 Feed緩存架構的設計309 13.3.1 簡單數據類型的緩存設計310 13.3.2 集閤類數據的緩存設計312 13.3.3 其他類型數據的緩存設計314 13.4 Feed緩存的擴展 315 13.4.1 Redis的擴展315 13.4.2 計數器的擴展316 13.4.3 存在性判斷的擴展318 13.5 Feed緩存的服務化319 [0第0]14章 典型電[0商0]應用與緩存324 14.1 電[0商0]類應用的挑戰及特點324 14.2 應用數據靜態化架構高性能單頁Web應用325 14.2.1 整體架構326 14.2.2 CMS係統326 14.2.3 前端展示係統328 14.2.4 控製係統328 14.3 應用多級緩存模式支撐海量讀服務329 14.3.1 多級緩存介紹329 14.3.2 如何緩存數據331 14.3.3 分布式緩存與應用負載均衡332 14.3.4 熱點數據與更新緩存334 14.3.5 更新緩存與原子性336 14.3.6 緩存崩潰與快速修復336 14.4 構建需求響應式億級[0商0][0品0]詳情頁337 14.4.1 [0商0][0品0]詳情頁前端結構338 14.4.2 單[0品0]頁技術架構發展338 14.4.3 詳情頁架構設計原則343 14.4.4 遇到的一些問題349 [0第0]15章 同程鳳凰緩存係統基於Redis的設計與實踐357 15.1 同程鳳凰緩存係統要解決什麼問題357 15.1.1 Redis用[0法0]的淩亂358 15.1.2 從實際案例再看Redis的使用360 15.1.3 如何改變Redis用不好的誤區362 15.1.4 鳳凰緩存係統對Redis係統化改造364 15.2 用好Redis先運維好它366 15.2.1 傳統的Redis運維方式366 15.2.2 Redis的Docker化部署368 15.2.3 鳳凰緩存係統對Redis的監控369 15.2.4 鳳凰緩存係統對Redis的集群分片[0優0]化370 15.2.5 客戶端在運維中的作用371 15.2.6 鳳凰緩存係統在Redis運維上的工具372 15.3 鳳凰緩存係統的使用效果373 [0第0]16章 新的旅程374 16.1 更好的引入緩存技術374 16.1.1 緩存引入前的考量374 16.1.2 緩存組件的選擇375 16.1.3 緩存架構的設計376 16.1.4 緩存係統的監控及演進377 16.2 緩存分類總結377 16.3 緩存[0知0]識結構更多Tips378 16.3.1 緩存使用模式379 16.3.2 緩存協議379 16.3.3 緩存連接池380 16.3.4 幾個關注點383 16.3.5 管理緩存387 16.3.6 緩存可用性390 16.3.7 數據一緻性392 16.3.8 熱點數據處理393 16.3.9 注意事項Tips396 |
| 編輯推薦 |
| （1）來自螞蟻金服、京東、網聯、新浪微博、同程旅遊等公司的10餘位一綫架構師用心之作；（2）阿裏研究員蔣江偉、易寶支付CTO陳斌、普元信息CTO焦烈焱、特贊科技CTO黃勇、 微博研發副總經理楊衛華等專傢聯袂推薦（3）深度解構Ehcache、Memcached、Redis、tair、EVCache、Aerospike等6[0大0]緩存係統的技術原理，及其在電[0商0]、社交、廣告等典型場景中的應用 |
《高效能數據架構：洞悉現代應用背後的數據流轉與一緻性之道》 一、引言：數據挑戰下的架構演進 在數字化浪潮席捲全球的今天，數據已成為驅動企業創新與決策的核心引擎。海量數據的生成、存儲、處理和分發，對傳統的單體式、集中式數據架構提齣瞭前所未有的挑戰。無論是實時響應的用戶請求、支撐大規模在綫交易，還是驅動復雜的數據分析與機器學習模型，都對數據的可用性、一緻性、可擴展性和低延遲性提齣瞭嚴苛的要求。 傳統的數據庫係統在處理高並發、大數據量場景時，往往會遭遇性能瓶頸，甚至齣現服務不可用的風險。為瞭應對這些挑戰，現代應用架構正在經曆深刻的變革，數據層麵的設計尤為關鍵。本書旨在深入探討構建高效能數據架構的核心理念、關鍵技術和最佳實踐，幫助開發者和架構師們理解如何設計和實現能夠支撐現代分布式應用的數據流轉與一緻性方案，從而構建齣健壯、可擴展且高性能的數據基礎設施。 二、現代應用的數據痛點與架構需求 現代應用，尤其是互聯網服務、金融交易係統、物聯網平颱以及大型企業級應用，普遍麵臨以下數據挑戰： 高並發讀寫壓力： 瞬息萬變的業務場景要求係統能夠承受極高的請求量，單個節點已無法滿足需求。 海量數據存儲與訪問： 數據量呈指數級增長，如何高效存儲、索引和檢索PB乃至EB級彆的數據是巨大難題。 低延遲響應需求： 用戶對實時性體驗要求極高，數據訪問的延遲直接影響用戶滿意度和業務轉化率。 數據一緻性挑戰： 在分布式環境下，如何確保跨多個節點的數據同步和一緻性，避免數據不一緻導緻業務邏輯錯誤。 可用性與容錯性： 係統必須具備高度的可用性，即使部分節點失效，也能保證服務的持續運行。 可擴展性： 隨著業務增長，數據係統需要能夠彈性擴展，以應對不斷增加的數據量和流量。 復雜數據處理： 除瞭基本的CRUD操作，還需要支持復雜的數據查詢、聚閤、分析以及實時流處理。 為瞭滿足這些需求，現代數據架構正朝著分布式、去中心化、麵嚮服務以及智能化的方嚮發展。這催生瞭對各種新型數據存儲、處理和通信技術的探索與應用。 三、構建高效能數據架構的核心要素 構建一個高效能的數據架構，需要從多個維度進行深入思考和設計： 3.1 數據存儲層的選擇與優化 傳統的關係型數據庫雖然成熟穩定，但在某些分布式場景下可能存在擴展性問題。因此，瞭解和選擇適閤的分布式存儲方案至關重要。 NoSQL數據庫的崛起： 鍵值存儲（Key-Value Stores）： 如Redis、Memcached等，以其極緻的讀寫性能和簡單的模型，常用於緩存、會話管理等場景。我們將深入探討其數據模型、一緻性模型（如最終一緻性）以及在分布式環境下的部署策略。 文檔數據庫（Document Databases）： 如MongoDB、Couchbase等，適閤存儲半結構化數據，擁有靈活的Schema，適用於內容管理、用戶畫像等場景。我們將分析其文檔存儲原理、索引機製以及分片和復製策略。 列族數據庫（Column-Family Stores）： 如HBase、Cassandra等，專為海量數據的橫嚮擴展而設計，適閤日誌、時間序列數據、大規模分析等場景。我們將剖析其存儲模型、讀寫路徑以及分布式一緻性保障機製。 圖數據庫（Graph Databases）： 如Neo4j、ArangoDB等，專注於存儲和查詢數據之間的關係，在社交網絡、推薦係統、知識圖譜等領域大放異彩。 分布式關係型數據庫（Distributed SQL Databases）： 近年來，一些新型的分布式SQL數據庫，如TiDB、CockroachDB等，試圖在分布式環境下提供ACID事務和SQL兼容性，為需要強一緻性的場景提供瞭新的選擇。本書將探討這些係統的設計理念，以及它們如何在分布式環境中實現強一緻性。 數據分片（Sharding）與數據復製（Replication）： 無論選擇何種存儲方案，數據分片都是實現水平擴展的關鍵。我們將詳細介紹不同的分片策略（如哈希分片、範圍分片、目錄分片），以及如何處理數據遷移和重新均衡。 數據復製是提高係統可用性和讀取性能的重要手段。我們將分析主從復製、多主復製、鏈式復製等不同復製模型的原理、優缺點以及如何解決復製延遲和一緻性問題。 3.2 數據訪問與一緻性保障 在分布式環境中，數據訪問的效率和一緻性是設計的核心挑戰。 一緻性模型（Consistency Models）： 強一緻性（Strong Consistency）： 所有節點在任何時刻都能看到相同的數據，通常以犧牲一部分可用性和性能為代價（如Paxos、Raft協議）。 最終一緻性（Eventual Consistency）： 數據在一段時間後會達到一緻，允許短暫的不一緻（如CAS、Gossip協議）。我們將探討不同應用場景下選擇閤適一緻性模型的考量。 分布式事務（Distributed Transactions）： 在跨多個數據節點的操作中，如何保證事務的原子性、一緻性、隔離性和持久性（ACID）是一個復雜的問題。我們將介紹兩階段提交（2PC）、三階段提交（3PC）以及TCC（Try-Confirm-Cancel）等分布式事務解決方案的原理、局限性以及替代方案（如Saga模式）。 緩存策略與一緻性： 緩存是提升係統性能的關鍵手段，但緩存與主數據源之間的一緻性管理至關重要。我們將深入探討緩存穿透、緩存擊穿、緩存雪崩等問題，以及如何設計有效的緩存更新和失效策略，例如寫穿透、寫迴、LRU、LFU等。 數據同步與消息隊列： 消息隊列（如Kafka、RabbitMQ）在解耦係統、削峰填榖、實現異步處理以及數據同步方麵扮演著重要角色。我們將探討如何利用消息隊列實現不同服務之間的數據最終一緻性，以及如何處理消息的有序性、冪等性等問題。 3.3 分布式係統通信與協調 高效的通信和協調是分布式數據係統正常運行的基石。 RPC（Remote Procedure Call）框架： 現代分布式係統普遍采用RPC進行服務間的通信。我們將介紹主流的RPC框架（如gRPC、Dubbo）的原理，包括序列化、協議選擇、負載均衡、服務發現等。 分布式協調服務： ZooKeeper、etcd等分布式協調服務在分布式鎖、配置管理、服務注冊與發現、Leader選舉等方麵發揮著核心作用。我們將深入理解這些工具的設計原理，以及它們如何在分布式環境下提供高可用和一緻性的服務。 3.4 架構設計原則與最佳實踐 除瞭技術細節，一些普適的架構設計原則也至關重要。 CAP定理與BCAK定理： 理解CAP定理（Consistency, Availability, Partition Tolerance）的權衡，以及BCAK定理（Basically Available, Soft state, Eventual consistency, Keep-In-mind）等在最終一緻性模型下的思考。 微服務架構下的數據管理： 在微服務架構中，如何管理服務間的數據共享、數據一緻性以及數據聚閤，是需要特彆關注的問題。我們將探討“數據庫拆分”、“API聚閤”等模式。 數據傾斜與性能調優： 在分布式係統中，數據傾斜是常見的性能瓶頸。我們將學習如何識彆數據傾斜，以及通過調整分片策略、優化查詢語句、使用閤適的算子等方法進行調優。 監控與可觀測性： 有效的監控和可觀測性對於定位問題、優化性能、保障係統可用性至關重要。我們將討論如何構建完善的監控體係，包括日誌、指標、鏈路追蹤等。 四、案例分析與實戰演練 本書將結閤實際項目經驗，深入剖析在不同場景下如何應用上述技術和理念。通過具體的案例分析，例如： 高並發電商平颱的秒殺係統設計： 如何利用緩存、消息隊列和分布式鎖應對海量並發請求。 實時推薦係統的架構演進： 如何處理用戶行為數據，並實現低延遲的推薦結果。 金融交易係統的容錯與一緻性保障： 如何設計能夠滿足嚴苛一緻性要求的分布式交易係統。 五、結語 構建高效能的數據架構是一個持續演進的過程，需要對底層原理有深刻的理解，對各種技術有紮實的掌握，並能結閤具體的業務場景靈活運用。本書旨在為讀者提供一個全麵、深入的學習路徑，幫助讀者掌握設計和實現健壯、可擴展、高性能數據係統的核心能力，從而更好地應對數字化時代的挑戰，釋放數據價值。
用戶評價
評分
這本《深入分布式緩存：從原理到實踐》真的像打開瞭一個全新的世界！我一直對緩存這個概念有所耳聞，但在實際工作中，更多的是停留在“用”的層麵，比如配置Redis集群，調整JVM參數。這本書的齣現，讓我有機會從更深層次去理解緩存背後的邏輯。作者的講解非常有條理，從最基礎的緩存命中率、一緻性問題開始，逐步深入到分布式緩存的各種設計模式，比如緩存同步、緩存穿透、緩存雪崩等等。這些概念在讀起來的時候，感覺就像是在梳理之前工作中遇到的各種疑難雜癥的根源。尤其讓我印象深刻的是關於緩存一緻性模型的部分，CAP理論在這裏得到瞭很好的應用和闡釋，作者用非常生動的例子解釋瞭強一緻性、最終一緻性、會話一緻性等模型之間的權衡和取捨，這讓我意識到，任何技術都不是萬能的，選擇最適閤的方案纔是關鍵。而且，書中不僅僅停留在理論層麵，還結閤瞭大量的實際案例，比如如何設計一個高可用的分布式緩存係統，如何處理海量數據下的緩存失效問題，以及一些業界成熟的緩存框架的剖析。這讓我覺得這本書非常有實踐指導意義，讀完後，我感覺自己對如何設計和優化緩存係統有瞭更清晰的思路，不再是“知其然”而是“知其所以然”瞭。
評分作為一名在互聯網公司摸爬滾打多年的工程師，我一直覺得分布式緩存是支撐高並發、低延遲服務的基石。但坦白說，很多時候我們隻是在“用”它，對於它底層到底是怎麼工作的，或者說在麵臨復雜場景時，我們應該如何去設計一個真正可靠的分布式緩存，總覺得隔靴搔癢。這本《深入分布式緩存：從原理到實踐》的齣現，簡直像及時雨。作者的寫作風格非常嚴謹，但又不失通俗易懂。他從最基礎的緩存概念講起，比如一緻性、可用性、分區容忍性，然後逐步深入到分布式緩存的各種復雜設計，比如數據分片策略、一緻性哈希算法、副本同步機製等等。每一個概念的講解都伴隨著清晰的圖示和代碼示例，這讓我能夠更直觀地理解那些抽象的理論。更讓我覺得難能可貴的是，書中並沒有止步於理論，而是花瞭很多篇幅去討論實際生産環境中可能遇到的問題，比如緩存擊穿、穿透、雪崩的發生原因以及如何規避，還有多級緩存的設計和優化。讀完之後，我感覺自己對於如何設計一個性能卓越、穩定可靠的分布式緩存係統，有瞭一個質的飛躍。
評分這本《深入分布式緩存：從原理到實踐》真的讓我對分布式緩存有瞭全新的認識。我之前一直覺得緩存就是把數據放到內存裏，然後快速讀取，簡單而直接。但這本書讓我看到瞭分布式緩存背後龐大而精密的體係。作者從最底層的數據結構和算法講起，比如如何高效地查找和存儲數據，如何在高並發場景下保證綫程安全，然後逐步延展到分布式環境下的挑戰，比如網絡分區、節點失效、數據一緻性等等。讓我印象最深刻的是關於緩存一緻性模型的部分，作者用非常形象的比喻解釋瞭強一緻性、最終一緻性之間的差異，以及它們在實際應用中的權衡。而且，書中還深入探討瞭分布式緩存係統的演進曆程，從早期的集中式緩存到現在的分布式集群，以及各種主流緩存産品的優缺點和適用場景。這讓我能更全麵地理解為什麼現在的分布式緩存會是這個樣子。讀完這本書，我感覺自己不僅僅是掌握瞭一種技術，更是對分布式係統設計有瞭更深刻的理解，這對於我未來的職業發展非常有幫助。
評分《深入分布式緩存：從原理到實踐》這本書，給我最大的驚喜在於它的深度和廣度。很多技術書籍往往要麼過於理論化，要麼過於碎片化，而這本書做到瞭很好的平衡。作者以一種非常係統化的方式，將分布式緩存的方方麵麵都梳理得清清楚楚。從數據存儲的角度，詳細介紹瞭各種 KV 存儲引擎的原理，以及它們如何支持分布式特性。在網絡通信方麵，也深入剖析瞭 RPC 框架、序列化協議等對緩存性能的影響。讓我印象深刻的是，書中花瞭相當大的篇幅來講解分布式事務和一緻性保證，這對於構建可靠的分布式緩存係統至關重要。作者用圖文並茂的方式，解釋瞭各種一緻性算法，以及它們在實際部署中可能遇到的問題。而且，這本書還非常貼閤實際應用，例如，對於如何處理緩存的冷啓動、熱點數據、失效探測等問題，都提供瞭非常有價值的解決方案。讀完之後，感覺自己對分布式緩存的整體脈絡有瞭非常清晰的把握，也對自己在實際工作中遇到的很多棘手問題有瞭更深入的理解和解決思路。
評分讀完《深入分布式緩存：從原理到實踐》，我最大的感受是，作者真的把一個看似枯燥的技術話題講得生動有趣，而且信息量巨大。我之前總覺得分布式緩存就是一個配置項，或者一個性能優化的手段，但這本書徹底顛覆瞭我的認知。它從最核心的原理講起，比如數據結構的選擇（哈希錶、跳躍錶等），並發控製（鎖、CAS等），再到更復雜的分布式一緻性協議（Paxos、Raft等）在緩存中的應用。這讓我對分布式係統有瞭更宏觀的理解。作者在講解的時候，不是簡單地羅列概念，而是會穿插一些思考題，引導讀者去思考不同設計選擇的優劣，這非常有啓發性。我尤其喜歡關於緩存淘汰策略的章節，LRU、LFU、ARC等算法的詳細解釋，以及它們在不同場景下的適用性，讓我對如何更有效地利用緩存空間有瞭新的認識。更重要的是，書中還提到瞭很多關於緩存性能調優的技巧，比如網絡IO的優化、內存管理的精細化，這些都是在實際工作中經常會遇到的瓶頸，有瞭這些指導，感覺能少走很多彎路。這本書不僅僅是寫給開發者看的，對於架構師、技術負責人來說，也絕對是一本不可多得的參考資料，它能幫助我們做齣更明智的架構決策。
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