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    • 构建可扩展分布式系统(方法与实践)
      • 作者:(美)伊恩·戈顿|责编:王春华|译者:成海霞//陈湖山
      • 出版社:机械工业
      • ISBN:9787111750697
      • 出版日期:2024/05/01
      • 页数:266
    • 售价:43.6
  • 内容大纲

        在许多系统中,随着用户群的增长,可扩展性成为发展的主要驱动力。有吸引力和高度实用的功能带来了成功,同时也带来了更多需要处理的请求和更多需要管理的数据。但是,当在轻负载下有意义的设计决策突然变成技术债务时,企业就会达到一个临界点。本书涵盖了可以快速、经济、高效地扩展应用程序的设计方法和技术。
        作者Ian Gorton带领软件架构师和开发人员学习分布式系统设计的基本原则。你将探索可扩展解决方案的基本要素,包括复制、状态管理、负载均衡和缓存。本书还会重点介绍可扩展性对数据库、微服务和基于事件的流系统的影响。
  • 作者介绍

        伊恩·戈顿(Ian Gorton),作为软件架构师、作家、计算机科学教授和顾问,在该领域拥有30年的从业经验。从研究生开始,他就专注于分布式技术,并在银行、电信、政府、医疗保健行业以及科学建模和仿真等领域从事大型软件系统的工作。Ian撰写了3本书,并发表了200多篇关于软件架构和软件工程的文章。在卡内基梅隆大学软件工程学院,他领导了大数据和大规模可扩展系统的研发项目。2015年,他加入美国东北大学,成为计算机科学教授,自此一直致力于相关主题的工作、写作和演讲。他还拥有英国谢菲尔德哈勒姆大学的博士学位,是IEEE计算机学会高级会员。
  • 目录

    前言
    第一部分  基础知识
      第1章  可扩展系统简介
        1.1  可扩展性的定义
        1.2  21世纪早期系统规模案例
        1.3  软件系统发展简史
        1.4  可扩展性系统设计基本原则
        1.5  可扩展性与成本
        1.6  可扩展性与架构的权衡
        1.7  总结和延伸阅读
      第2章  分布式系统架构简介
        2.1  系统架构基础
        2.2  水平扩展
        2.3  使用缓存扩展数据库
        2.4  分布式数据库
        2.5  多处理层
        2.6  提高系统响应能力
        2.7  系统和硬件的可扩展性
        2.8  总结和延伸阅读
      第3章  分布式系统要点
        3.1  通信基础
        3.2  远程方法调用
        3.3  局部故障
        3.4  分布式系统中的共识
        3.5  分布式系统中的时间
        3.6  总结和延伸阅读
      第4章  并发系统概述
        4.1  为什么要并发
        4.2  线程
        4.3  线程执行顺序
        4.4  线程引入的问题
        4.5  线程的状态
        4.6  线程间的协调
        4.7  线程池
        4.8  同步屏障
        4.9  线程安全集合
        4.10  总结和延伸阅读
    第二部分  可扩展系统
      第5章  应用服务
        5.1  服务设计
        5.2  应用服务器
        5.3  水平扩展
        5.4  负载均衡
        5.5  总结和延伸阅读
      第6章  分布式缓存
        6.1  应用缓存
        6.2  Web缓存
        6.3  总结和延伸阅读
      第7章  异步消息传递
        7.1  消息传递简介

        7.2  示例:RabbitMQ
        7.3  消息传递模式
        7.4  总结和延伸阅读
      第8章  无服务器处理系统
        8.1  无服务器的魅力
        8.2  GAE
        8.3  AWS Lambda
        8.4  案例研究:平衡吞吐量和成本
        8.5  总结和延伸阅读
      第9章  微服务
        9.1  转向微服务
        9.2  微服务的弹性
        9.3  总结和延伸阅读
    第三部分  可扩展的分布式数据库
      第10章  可扩展数据库基础
        10.1  分布式数据库
        10.2  扩展关系数据库
        10.3  向NoSQL转变
        10.4  CAP定理
        10.5  总结和延伸阅读
      第11章  最终一致性
        11.1  什么是最终一致性
        11.2  可调节一致性
        11.3  读取和写入仲裁
        11.4  副本修复
        11.5  冲突处理
        11.6  总结和延伸阅读
      第12章  强一致性
        12.1  强一致性简介
        12.2  一致性模型
        12.3  分布式事务
        12.4  分布式共识算法
        12.5  总结和延伸阅读
      第13章  分布式数据库实践案例
        13.1  Redis
        13.2  MongoDB
        13.3  Amazon DynamoDB
        13.4  总结和延伸阅读
    第四部分  事件和流处理
      第14章  可扩展的事件驱动处理
        14.1  事件驱动架构
        14.2  Apache Kafka
        14.3  总结和延伸阅读
      第15章  流处理系统
        15.1  流处理简介
        15.2  流处理平台
        15.3  案例研究:Apache Flink
        15.4  总结和延伸阅读
      第16章  可扩展系统的基本要素
        16.1  自动化

        16.2  可观测性
        16.3  部署平台
        16.4  数据湖
        16.5  总结和延伸阅读