正版L Redis实战 [美]约西亚 L.卡尔森（Josiah L. Carlson） 人 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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[美] 约西亚 L.卡尔森（Josiah L. Ca 著

图书标签:

• Redis
• NoSQL
• 数据库
• 缓存
• 高性能
• 数据结构
• 持久化
• 分布式系统
• 开发
• 技术

店铺： 恒久图书专营店

出版社： 人民邮电出版社

ISBN：9787115402844

商品编码：27595630510

包装：平装

出版时间：2015-11-01

图书基本信息
图书名称	Redis实战
作者	约西亚 L.卡尔森（Josiah L. Carlson）
定价	69.0元
出版社	人民邮电出版社
ISBN	9787115402844
出版日期	2015-11-01
字数	395000
页码
版次	1
装帧	平装
开本	16开
商品重量	0.4Kg

内容简介

本书深入浅出地介绍了Redis的5种数据类型，并通过多个实用示例展示了Redis的用法。除此之外，书中还讲述了Redis的优化方法以及扩展方法，是一本对于学习和使用 Redis 来说不可多得的参考书籍。 　　本书一共由三个部分组成。首部分对Redis进行了介绍，说明了Redis的基本使用方法、它拥有的5种数据结构以及操作这5种数据结构的命令，并讲解了如何使用Redis去构建文章展示网站、cookie、购物车、网页缓存、数据库行缓存等一系列程序。第二部分对Redis命令进行了更详细的介绍，并展示了如何使用Redis去构建更为复杂的辅助工具和应用程序，并在结尾展示了如何使用Redis去构建一个简单的社交网站。第三部分对Redis用户经常会遇到的一些问题进行了介绍，讲解了降低Redis内存占用的方法、扩展Redis性能的方法以及使用Lua语言进行脚本编程的方法。

作者简介

作者介绍 　　Josiah L. Carlson博士既是一位经验丰富的数据库专家，也是一位活跃的Redis社区贡献者。 　　译者简介 　　黄健宏（huangz），男，1990年出生，目前是程序员、技术图书作者和译者。著有《Redis设计与实现》，翻译了《Redis命令参考》《Disque使用教程》等技术文档。想要了解更多关于黄健宏的信息，请访问他的个人网站huangz.me。

目录

编辑推荐

当你需要以接近实时的速度访问快速变动的数据流时，Redis这样的键值数据库就是你的极好选择。通过接纳散列、字符串、列表等多种数据类型，Redis对键值对模式进行了扩展，它既提供了极其快速的内存数据集操作，又可以在运行时轻松地将这些数据持久化到磁盘上面。除此之外，Redis还是免费的、开源的。 　　本书对Redis本身以及它的键值对模型进行了介绍，读者将接触到包括缓存、分布式广告定向等实际使用案例，学到如何从小型的作业任务开始，扩展Redis以适应大规模的数据集，以及如何与其他传统的关系数据库或是其他NoSQL存储系统进行集成。有经验的开发者应该会对集群和服务器脚本编程等较为深入的内容感兴趣。 　　本书主要内容 　　全面介绍Redis 　　预处理实时数据 　　管理内存数据集 　　发布/订阅及配置 　　持久化到磁盘 　　本书面向熟悉数据库概念的开发者。阅读本书既不要求读者预先了解NoSQL数据库概念，也不要求读者有任何Redis使用经验。本书也适合具备编程能力的系统管理员阅读。 　　要下载本书代码可以访问manning./RedisinAction。

文摘

要构建一个文章投票网站，我们首先要做的就是为了这个网站设置一些数值和限制条件：如果一篇文章获得了至少200张支持票（up vote），那么网站就认为这篇文章是一篇有趣的文章；假如这个网站每天发布1000篇文章，而其中的50篇符合网站对有趣文章的要求，那么网站要做的就是把这50篇文章放到文章列表前100位至少一天；另外，这个网站暂时不提供投反对票（down.vote）的功能。 　　为了产生一个能够随着时间流逝而不断减少的评分，程序需要根据文章的发布时间和当前时间来计算文章的评分，具体的计算方法为：将文章得到的支持票数量乘以一个常数，然后加上文章的发布时间，得出的结果就是文章的评分。 　　我们使用从UTC时区1970年1月1日到现在为止经过的秒数来计算文章的评分，这个值通常被称为Unix时间。之所以选择使用Unix时间，是因为在所有能够运行Redis的平台上面，使用编程语言获取这个值都是一件非常简单的事情。另外，计算评分时与支持票数量相乘的常量为432，这个常量是通过将一天的秒数（86400）除以文章展示一天所需的支持票数量（200）得出的：文章每获得一张支持票，程序就需要将文章的评分增加432分。 　　……

序言

《数据驱动的创新：构建高效、可扩展的现代应用》 内容简介 在当今飞速发展的数字世界中，应用性能、响应速度以及处理海量数据的能力，已不再是锦上添花的功能，而是决定业务成败的关键要素。无论是初创企业寻求快速迭代和灵活扩展，还是大型企业力求优化现有系统并释放新的增长点，《数据驱动的创新：构建高效、可扩展的现代应用》都将为您提供一套系统而深刻的洞察与实践指导。本书旨在帮助开发者、架构师和技术决策者理解并掌握构建现代、高性能、可扩展数据密集型应用的核心原则和技术。 本书并非一本简单的技术手册，而是深入探讨了驱动现代应用成功的底层逻辑，以及如何通过精妙的数据管理策略来应对现实世界中的复杂挑战。我们关注的焦点是那些能够让您的应用在压力下依旧表现出色，在用户增长的同时保持流畅体验，并在数据洪流中捕捉宝贵商业洞察的技术基石。 第一部分：现代应用的数据挑战与思维模式 在开始构建任何系统之前，深刻理解我们所面临的数据挑战至关重要。本书的第一部分将带您走进现代应用所处的复杂数据环境。我们将探讨： 数据量的爆炸式增长与多样化： 如今的应用需要处理的数据类型空前多样，从结构化的交易数据到非结构化的社交媒体内容，再到半结构化的日志文件。同时，数据量也在呈现指数级增长。我们将分析这种增长带来的性能瓶颈、存储压力以及数据治理的复杂性。 用户期望的不断提升： 用户不再满足于“能用”的应用，他们要求的是“秒开”、“流畅”、“实时”的体验。低延迟、高可用性和个性化是现代应用赢得用户青睐的必备条件。我们将探讨如何通过优化数据访问和处理流程来满足这些严苛的用户期望。 技术演进与架构选择： 传统单体应用在应对大规模并发和海量数据时，往往显得力不从心。微服务、云原生、事件驱动架构等新兴技术提供了新的解决方案，但同时也带来了新的挑战。我们将讨论在不同的业务场景下，如何选择和组合合适的技术栈，以实现最佳的性能和可扩展性。 数据驱动的决策与文化： 优秀的应用不仅在于技术实现，更在于其能否转化为有价值的商业洞察。本书将强调数据的重要性，以及如何建立一种以数据为驱动的开发和决策文化，从而在竞争中保持领先。 第二部分：高性能数据存储与访问策略 数据存储是应用性能的基石。本部分将深入剖析各种高性能数据存储方案，以及如何高效地访问和管理这些数据。 内存数据结构的奥秘： 许多高性能应用的核心在于充分利用内存的速度优势。我们将详细介绍各种内存数据结构（如哈希表、有序集合、列表等）的设计原理、适用场景及其在构建高性能缓存、消息队列、实时排行榜等场景中的应用。重点将放在如何通过精巧的数据组织和访问模式，最大化内存的利用效率，从而实现毫秒级的响应速度。 键值存储的灵活与强大： 键值存储以其简洁的设计和极高的读写性能，成为许多现代应用的首选。我们将深入探讨不同类型的键值存储（如内存键值存储、磁盘持久化键值存储），它们的内在机制、一致性模型以及在分布式环境下的扩展策略。本书将指导读者如何根据业务需求选择合适的键值存储，并掌握其高级使用技巧，例如数据分区、复制、一致性哈希环等，以构建高可用、可扩展的键值存储系统。 NoSQL数据库的多样性与适用性： 除了键值存储，文档数据库、列族数据库、图数据库等NoSQL解决方案提供了解决特定数据模型和访问模式的强大能力。我们将分析这些数据库的优势和劣势，并提供详细的指导，帮助您在海量、复杂、多变的数据场景下，选择最适合的NoSQL数据库，并优化其查询和写入性能。 缓存策略的艺术： 缓存是提升应用性能最直接有效的方式之一。本书将系统地介绍各种缓存策略，包括本地缓存、分布式缓存、读写穿透、缓存击穿、缓存雪崩等常见问题及解决方案。我们将探讨如何设计有效的缓存失效机制，以及如何通过多级缓存体系来进一步压低延迟，提升整体吞吐量。 数据持久化与一致性权衡： 在追求高性能的同时，数据的持久化和一致性同样重要。我们将深入讨论不同持久化策略（如同步写入、异步写入、日志追加）的权衡，以及在分布式系统中如何处理数据一致性问题。了解CAP定理及其在实际应用中的体现，将帮助您做出明智的技术选择。 第三部分：构建可扩展的应用架构 可扩展性是应对用户增长和数据量的必然要求。本部分将聚焦于构建能够平滑扩展的应用架构。 分布式系统的基础： 理解分布式系统的基本概念，如服务发现、负载均衡、远程过程调用（RPC）、消息队列等，是构建可扩展应用的前提。我们将深入讲解这些核心组件的工作原理，以及它们如何在分布式环境中协同工作，确保应用能够抵御单点故障并支持水平扩展。 微服务架构的实践： 微服务架构已成为构建大型、复杂应用的普遍选择。本书将详细介绍微服务的设计原则、通信模式（如RESTful API、gRPC、消息队列）、服务治理以及如何实现自治和独立部署。我们将重点探讨微服务带来的挑战，如分布式事务、服务间的依赖管理、监控和日志收集，并提供切实可行的解决方案。 事件驱动架构的响应性： 事件驱动架构（EDA）能够构建高度解耦、响应迅速的应用。我们将深入探讨消息队列（如Kafka、RabbitMQ）的核心概念、工作原理及其在事件流处理、异步通信、解耦服务等场景下的应用。通过EDA，您的应用将能够对外部变化做出快速响应，并实现高度的弹性。 水平扩展与垂直扩展的智慧： 不同的扩展策略适用于不同的场景。我们将分析水平扩展（增加实例数量）和垂直扩展（增加单个实例的资源）的优缺点，并指导您如何根据业务负载和技术栈，选择最经济有效的扩展方式。 无状态服务的设计： 构建无状态服务是实现水平扩展的关键。本书将阐述无状态设计的理念，以及如何在应用层面分离状态管理，从而让服务实例能够自由地添加或移除，而不会影响系统的可用性和一致性。 第四部分：监控、优化与持续演进 构建高性能、可扩展的应用是一个持续的过程，需要精密的监控和不断地优化。 系统性能的度量与分析： “你无法优化你无法度量的东西。”我们将介绍各种关键性能指标（KPI），如延迟、吞吐量、错误率、资源利用率等，以及如何有效地收集、展示和分析这些指标。 性能瓶颈的识别与诊断： 了解常见的性能瓶颈，如CPU、内存、I/O、网络、数据库锁等，并掌握有效的诊断工具和方法，是解决性能问题的关键。本书将提供一套系统性的方法论，帮助您快速定位并解决性能瓶颈。 数据库调优的艺术： 数据库是许多应用的性能瓶颈所在。我们将深入探讨SQL和NoSQL数据库的调优技术，包括索引优化、查询重写、连接池配置、缓存策略以及存储引擎的选择等。 弹性与容错设计： 即使是最优秀的应用，也可能面临不可预见的故障。本书将介绍如何通过熔断、降级、重试、限流等机制，设计具备高度弹性和容错能力的应用，确保在极端情况下也能保持核心功能的可用性。 持续集成/持续部署（CI/CD）与自动化运维： 现代应用需要快速迭代和可靠的部署。我们将探讨CI/CD流水线的设计，以及如何通过自动化运维工具，实现高效、低风险的应用发布和管理。 本书的目标读者 本书适合于： 软件工程师与开发人员： 希望提升应用性能、掌握可扩展性设计原则，并熟练运用现代数据存储技术的开发者。 系统架构师： 需要设计和规划高可用、高性能、可扩展的分布式系统的架构师。 技术领导者与产品经理： 希望理解技术能力对产品竞争力的影响，并能做出更明智的技术决策的团队负责人。 对现代数据技术感兴趣的从业者： 希望深入了解现代应用背后数据处理和存储机制的IT专业人士。 通过阅读《数据驱动的创新：构建高效、可扩展的现代应用》，您将获得一套贯穿始终的设计思维和实践技能，能够自信地应对数据挑战，构建出在竞争激烈的市场中脱颖而出的卓越应用。本书将帮助您从“能用”迈向“卓越”，真正实现数据驱动的创新。

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版和插图设计也值得一提，尽管核心内容是技术，但阅读体验却保持了极高的水准。特别是那些数据流向图和并发模型示意图，清晰明了，比任何纯文字描述都更有助于理解复杂的内部工作机制。我发现作者在描述并发控制和事务处理时，使用的类比非常巧妙，一下子打通了我之前一直模糊不清的认知壁垒。这本书的深度是渐进式的，初学者可以先抓住核心概念，而资深开发者则可以在阅读后续章节时找到新的思考角度，比如关于分布式锁的设计哲学等等。它成功地平衡了广度和深度，既保证了知识的全面性，又在关键领域进行了深入挖掘，真正做到了“面面俱到，重点突出”。

评分☆☆☆☆☆

我作为一个刚接触系统架构不久的新手，拿到这本书时其实心里是有点忐忑的，生怕看不懂那些高深的理论。然而，这本书的结构设计简直太友好了，它就像一个经验丰富的前辈，耐心地牵着你的手，一步步带你走进一个全新的技术领域。内容编排上，逻辑性极强，前面对基础概念的铺垫非常扎实，为后续深入探讨高级特性做足了准备。我最喜欢它对一些经典问题的剖析，那种层层剥茧，抽丝剥茧的论证过程，让人看得非常过瘾。读完后，我立刻尝试将书中学到的知识应用到我目前负责的一个项目模块中，效果立竿见影，系统的响应时间有了显著的改善。这本书的价值不在于堆砌知识点，而在于教会你如何运用这些知识去解决真实世界中遇到的难题，非常实在，物超所值。

评分☆☆☆☆☆

从专业角度来看，这本书在技术深度上达到了一个很高的水准，但其最难能可贵之处在于，它始终保持着一种“以开发者为中心”的叙事视角。作者不是高高在上的理论家，更像是一个并肩作战的伙伴，他知道我们在实际工作中会遇到哪些坑，也预料到我们会在哪些地方感到困惑。书中对不同配置参数对系统行为的微妙影响进行了细致入微的分析，这种对细节的执着追求，正是区分优秀软件和卓越软件的关键所在。阅读过程中，我经常需要停下来，拿出自己的项目配置文件对照着思考，这种主动的反思过程极大地提升了学习效率。这本书不仅仅是一本技术手册，更像是一套经过时间检验的“最佳实践纲领”，对于任何想把技术用好的人来说，都是一份不可多得的指路明灯。

评分☆☆☆☆☆

这本书实在是让我大开眼界，读完之后感觉自己对数据结构的理解又上了一个新的台阶。作者的文笔非常平实，没有太多晦涩难懂的术语，而是用一个个生动的例子来阐述复杂的概念。我尤其欣赏书中对于性能优化的讲解，那部分内容简直是实战宝典。以前总觉得缓存技术是玄学，看了这本书才明白，原来每一个看似简单的操作背后都蕴含着深刻的工程智慧。特别是关于内存管理和持久化策略的对比分析，让我对如何根据业务场景选择最合适的方案有了清晰的认识。这本书不只是讲“是什么”，更深入地探讨了“为什么”和“怎么做”，真正做到了理论与实践的完美结合。我强烈推荐给所有从事后端开发，特别是需要处理高并发、大数据量场景的工程师们，它绝对能成为你工具箱里最锋利的那一把“瑞士军刀”。

评分☆☆☆☆☆

说实话，市面上关于这类主题的书籍汗牛充栋，但大多要么过于偏重理论而缺乏实操指导，要么就是代码示例陈旧过时，读起来干巴巴的。但这本书完全不一样，它仿佛是作者多年一线实战经验的结晶，充满了鲜活的、可操作性的建议。书中对于故障排查和应急处理那一章，简直是“救命稻草”。我记得上次线上出现一个棘手的连接问题时，我就是翻阅了书中的某个章节，迅速锁定了问题根源。作者的叙述风格带着一种独特的幽默感，让原本枯燥的技术学习过程变得轻松愉快，让你在不经意间就吸收了大量的知识精华。如果你只是想了解一下皮毛，这本书可能显得“太重磅”了，但如果你渴望精通并想成为团队中的技术权威，那么这本书绝对是案头必备的工具书。