分布式计算：原理，算法与系统 [Distributed Computing Principles,Algorithms,and Systems] pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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[美] 克谢姆卡雅尼（Kshemkalyani A.D.） 著，余宏亮，张冬艳 译

图书标签:

• 分布式计算
• 并行计算
• 算法
• 系统设计
• 云计算
• 大数据
• 计算机科学
• 网络
• 集群计算
• 理论基础

出版社： 高等教育出版社

ISBN：9787040324563

版次：1

商品编码：11045519

包装：平装

外文名称：Distributed Computing Principles,Algorithms,and Systems

开本：16开

出版时间：2012-06-01

用纸：胶版纸

页数：629

字数：840000

正文

内容简介

分布式计算是指由计算机网络连接的多处理平台的各种形式的计算、信息访问与信息交换。《分布式计算：原理、算法与系统》覆盖了分布式计算中的理论、算法以及系统方面的基本原理和模型。兼顾理论的广度与深度，注重实际，包括了互斥、死锁检测、认证和失效恢复等常见问题。算法经过认真选择，描述清晰，使用简单的解释和图表来说明算法。对于有重大影响的新兴主题，例如P2P网络和网络安全，也包括在本书中。
《分布式计算：原理、算法与系统》涵盖了最新的算法、大量的图解以及丰富的示例和习题，将有助于电子与计算机工程和计算机科学等专业研究生学习该课程，数据网络及传感器网络等方面的科研丁作者也可参考使用。

作者简介

Ajay D．Kshemkalyani，伊利诺伊大学计算机科学系副教授。1 991年获俄亥俄州立大学计算机与信息科学博士学位，1999年获得美国国家科学基金会的CAREER奖。IEEE高级会员。研究领域包括分布式计算、算法、计算机网络和并行系统。现任Computer Networks编辑委员会委员。
Mukesh Singhal，肯塔基大学计算机科学系教授，Gartner Group Endowed主席。1986年获马里兰大学计算机科学博士学位。IEEE Fellow，于2003年获IEEE技术成就奖。 现任IEEE Transactions on Parallel and Distributed Systems及IEEE Transactions on Computers编辑委员会委员。研究领域包括分布式系统、计算机网络、无线及移动计算系统、性能评价和计算机安全等。

内页插图

精彩书评

“本书比较适合于进行分布式系统的教学以及加深相关工程人员对分布式系统原理的理解。由于现在市面上有关分布式算法方面的书还很少，而与系统相结合方面就更少了。因此，建议翻译本书，方便相关的学生、研究人员与工程技术人面参考。”
——清华大学 郑纬民

目录

第一章 引言
1.1 定义
1.2 与计算机系统部件的关系
1.3 动机
1.4 与并行多处理器／多计算机系统的关系
1.4.1 并行系统的特性
1.4.2 nynn的分类法
1.4.3 耦合、并行、并发及粒度
1.5 消息传递系统与共享内存系统的对比
1.5.1 在共享内存的系统上仿真消息传递
1.5.2 在消息传递系统上仿真共享内存
1.6 分布式通信的原语
1.6.1 阻塞／非阻塞，同步／异步原语
1.6.2 处理器同步性
1.6.3 库与标准
1.7 同步与异步执行
1.7.1 通过同步系统仿真异步系统
1.7.2 通过异步系统仿真同步系统
1.7.3 仿真
1.8 设计主题与挑战
1.8.1 从系统角度看分布式系统的挑战
1.8.2 分布式计算中的算法挑战
1.8.3 分布式计算的应用以及更新的挑战
1.9 关于主题的选择与覆盖
1.10 本章小结
1.11 习题
1.12 参考文献说明
参考文献
第二章 分布式计算模型
2.1 分布式程序
2.2 分布式运行模型
2.3 通信网络模型
2.4 分布式系统的全局状态
2.4.1 全局状态
2.5 分布式计算的运行分割
2.6 事件的过去和未来锥面
2.7 进程通信模型
2.8 本章小结
2.9 习题
2.10 参考文献说明
参考文献
第三章 逻辑时间
3.1 引言
3.2 逻辑时钟框架
3.2.1 定义
3.2.2 实现逻辑时钟
3.3 标量时间
3.3.1 定义
3.3.2 基本性质
3.4 向量时间
3.4.1 定义
3.4.2 基本性质
3.4.3 有关向量时钟的大小
3.5 向量时钟的有效实现
3.5.1 Singhal-Kshemkalyani的差量技术
3.5.2 Fowler-Zwaenepoel的直接依赖技术
3.6 Jard-jourdan的自适应技术
3.7 矩阵时间
3.7.1 定义
……
第四章 记录全局状态与快照算法
第五章 术语和基本算法
第六章 消息序与组通信
第七章 终止检测
第八章 知识推理
第九章 分布式互斥算法
第十章 死锁检测
第十一章 全局谓词的检测
第十二章 分布式共享内存
第十三章 检查点和卷回恢复
第十四章 共识和协定算法
第十五章 失效检测
第十六章 分布式系统中的验证
第十七章 自稳定
第十八章 对等计算及覆盖网络
索引

《分布式计算：原理，算法与系统》—— 探索计算的无限边界 在这个信息爆炸、万物互联的时代，单体计算能力已逐渐显露出其局限性。为了应对日益增长的数据体量、不断攀升的计算需求以及对系统可靠性、可扩展性和高性能的极致追求，分布式计算应运而生，并以前所未有的速度渗透到我们生活的方方面面。从支撑全球互联网服务的庞大基础设施，到驱动前沿科学研究的海量数据处理，再到赋能人工智能的深度学习模型训练，分布式计算正深刻地重塑着我们解决复杂问题的能力。 《分布式计算：原理，算法与系统》并非一本浅尝辄止的入门读物，它是一本深入探索分布式计算核心奥秘的权威著作，旨在为读者构建一个系统、全面且深入的知识体系。本书不仅仅停留在概念的介绍，更着力于揭示分布式系统背后驱动的底层原理、解决核心挑战的精巧算法，以及构建健壮、高效系统的实际设计与实现。它是一扇通往分布式计算世界的窗口，引导读者理解并掌握构建下一代计算系统的关键知识。 本书内容梗概 本书的核心在于其三个相互关联、层层递进的组成部分：原理（Principles）、算法（Algorithms） 和 系统（Systems）。 第一部分：分布式计算的基石——原理（Principles） 在踏入纷繁复杂的分布式算法和系统设计之前，理解分布式计算的基本原理至关重要。这一部分将深入剖析分布式环境所固有的挑战与特性，为后续的学习奠定坚实的基础。 分布式系统的基本属性与模型： 我们将从分布式系统的定义出发，探讨其区别于集中式系统的关键特征，例如并发性、无共享性、异步性、局部故障以及对网络延迟和可靠性的固有依赖。我们将介绍不同的分布式系统模型，如客户端-服务器模型、对等模型、多层模型等，并分析它们各自的适用场景与优缺点。 通信与同步： 分布式系统中，节点间的有效通信是协调和协作的基础。本节将深入探讨消息传递机制，包括同步与异步通信、可靠与不可靠通信、点对点与广播通信等。更重要的是，我们将研究分布式同步这一核心难题，包括时钟同步（如NTP协议）、逻辑时钟（如Lamport时间戳、向量时钟）的设计与应用，以及它们在解决事件顺序、因果关系等问题中的作用。 一致性与共识： 在分布式环境中，保证数据的一致性是许多应用场景的关键要求。我们将详细阐述不同级别的一致性模型，如强一致性、顺序一致性、因果一致性、最终一致性等，并分析它们之间的权衡。随后，本书将深入探讨分布式共识问题，这是分布式系统中最为核心和困难的问题之一。我们将详细介绍拜占庭容错（BFT）的概念，以及Paxos、Raft等经典的共识算法，剖析它们如何能够在存在节点故障和网络延迟的情况下，达成对系统状态的统一决策。 故障与容错： 分布式系统的一个重要特征是局部故障的普遍存在。本节将分析各种类型的故障，包括节点故障（崩溃、拜占庭故障）、网络故障（丢包、延迟、分区）等，并探讨如何设计容错机制来提高系统的可用性和健壮性。我们将介绍冗余、检测与恢复、幂等性等容错策略。 可扩展性与性能： 随着数据量和用户规模的增长，分布式系统的可扩展性变得尤为重要。本节将讨论水平扩展与垂直扩展的差异，以及如何通过负载均衡、分片、复制等技术来提升系统的吞吐量和响应速度。同时，也将关注分布式系统在性能优化方面的各种考量。 第二部分：应对挑战的利器——算法（Algorithms） 在理解了分布式计算的基本原理后，本书将聚焦于解决分布式系统中各种核心挑战的经典与现代算法。这些算法是构建高效、可靠分布式系统的基石。 分布式查找与路由： 在大规模分布式系统中，如何高效地定位资源或数据至关重要。本节将介绍各种分布式查找算法，如DHT（分布式哈希表）模型中的Chord、Pastry、Kademlia等，以及它们在P2P网络中的应用。我们还将探讨分布式路由协议，例如RIP、OSPF、BGP等，它们如何指导数据包在网络中高效传输。 分布式事务与一致性控制： 许多分布式应用需要跨多个节点执行事务，并保证数据的一致性。本节将深入探讨分布式事务的概念、两阶段提交（2PC）和三阶段提交（3PC）等协议，分析它们的优缺点以及在实际应用中的局限性。同时，也将介绍与一致性算法（如Raft）结合的事务处理方法。 分布式调度与资源管理： 在分布式系统中，如何有效地分配和管理计算资源，以最大化吞吐量、最小化延迟是关键问题。本节将介绍各种分布式调度算法，例如任务调度、作业调度，以及它们在Hadoop、Kubernetes等系统中的实现。 分布式数据结构与存储： 随着大数据时代的到来，分布式数据结构和存储方案成为研究热点。本节将介绍分布式哈希表、分布式集合、分布式队列等数据结构，以及它们在各种分布式数据库和缓存系统中的应用。 分布式图算法： 图计算在科学研究、社交网络分析、推荐系统等领域扮演着重要角色。本节将介绍一些经典的分布式图算法，如PageRank、分布式最短路径算法等，以及它们在大规模图数据处理中的优化与实现。 分布式机器学习算法： 机器学习的快速发展离不开分布式计算的支持。本节将介绍一些分布式机器学习算法，如分布式梯度下降、分布式模型训练等，以及它们在处理海量训练数据时的效率提升。 第三部分：落地生根的实践——系统（Systems） 理论的构建最终需要回归到实际系统的设计与实现。本部分将结合前两部分的内容，深入探讨当前主流分布式系统的架构、设计理念与关键技术。 分布式文件系统： 了解HDFS（Hadoop Distributed File System）等分布式文件系统的设计原理，包括其分块存储、元数据管理、数据复制与容错机制，以及它们如何支持大规模数据分析。 分布式数据库： 深入研究NoSQL数据库（如Cassandra, MongoDB, Redis Cluster）和NewSQL数据库（如Google Spanner, CockroachDB）的设计理念，理解它们如何通过不同的数据模型、一致性协议和分区策略来满足不同的应用需求。 消息队列与流处理系统： 探讨Kafka, RabbitMQ, Pulsar等分布式消息队列的架构与核心特性，以及Spark Streaming, Flink等流处理系统如何实现近乎实时的海量数据处理。 分布式协调服务： 剖析ZooKeeper, etcd等分布式协调服务的原理与作用，理解它们如何在分布式系统中提供配置管理、命名服务、分布式锁等关键功能。 容器化与集群管理： 介绍Docker等容器技术如何简化分布式应用的部署与管理，以及Kubernetes等容器编排平台如何实现分布式集群的自动化部署、扩展和管理。 分布式事务与一致性实现： 结合实际系统，探讨如Google Spanner等系统是如何通过Paxos/Raft共识算法和分布式事务协议来实现跨区域强一致性的。 云原生与微服务架构： 讨论分布式计算在现代云原生和微服务架构中的地位，以及如何利用分布式技术构建弹性、可伸缩、易于维护的应用程序。 安全与隐私： 在分布式环境中，安全与隐私问题愈发突出。本书将探讨分布式系统的安全挑战，如身份认证、访问控制、数据加密等，以及相关的安全设计原则。 本书的独特价值 《分布式计算：原理，算法与系统》的独特价值在于其理论深度与实践广度的完美结合。它不仅梳理了分布式计算领域数十年来沉淀的经典理论和算法，更紧密追踪了最新的技术发展趋势，涵盖了从 foundational principles 到 cutting-edge systems 的全方位知识。 循序渐进的逻辑结构： 本书遵循从原理到算法再到系统的逻辑顺序，确保读者能够逐步构建起对分布式计算的深刻理解，避免了概念上的混乱和知识点的跳跃。 详实严谨的理论阐述： 对于每一个原理和算法，本书都进行了严谨的数学建模和逻辑推导，力求让读者不仅知其然，更知其所以然。 精选的经典与前沿案例： 书中穿插了对大量知名分布式系统的案例分析，例如Hadoop生态、Kubernetes、Cassandra、Kafka等，通过实际系统的解析，帮助读者将抽象的理论知识具象化。 面向未来的视野： 本书关注的不仅仅是当前已成熟的技术，更对未来分布式计算的发展方向进行了前瞻性的探讨，为读者在这一快速发展的领域中保持领先地位提供指引。 目标读者 本书适合以下人群： 计算机科学与技术专业的学生： 作为分布式计算课程的重点参考书，帮助学生建立扎实的理论基础，为未来的学习和研究打下坚实基础。 软件工程师与系统架构师： 希望深入理解分布式系统设计与实现原理，提升构建高可用、高性能、可扩展系统的能力。 数据科学家与机器学习工程师： 需要了解分布式计算如何支撑海量数据的处理与机器学习模型的训练。 对分布式计算感兴趣的任何技术人员： 希望系统性地学习分布式计算的知识，理解现代互联网基础设施背后的运行机制。 《分布式计算：原理，算法与系统》是一本值得反复研读的案头必备之作，它将帮助您驾驭分布式计算的复杂性，解锁计算的无限潜能，为构建下一代智能、互联的世界贡献力量。

评分☆☆☆☆☆

拿到这本书的第一感觉是它的厚重，厚到足以让我在漫长的学习过程中与之为伴。我特别关注了关于“分布式数据库”的章节，因为我目前的工作就涉及到如何设计和优化分布式存储系统。这本书似乎详细阐述了关系型分布式数据库和NoSQL数据库在架构设计上的差异，以及它们各自的优缺点。我对它关于数据分片、复制策略、查询优化等方面的论述充满了期待。例如，它是否会讲解如何有效地进行数据分片，以平衡负载并提高查询效率？在数据复制方面，书中是否会探讨主从复制、多主复制以及无主复制等不同模式，并分析它们的容错能力和一致性保证？此外，对于NoSQL数据库，例如键值存储、列族存储、文档数据库和图数据库，书中是否会对其数据模型、查询语言和适用场景进行深入的分析？我相信，通过对这些内容的学习，我能够更深刻地理解分布式数据库的底层原理，从而在实际工作中做出更明智的设计决策，构建出更具可扩展性和鲁棒性的数据存储解决方案。

评分☆☆☆☆☆

这本书的语言风格我非常喜欢，既有学术的严谨，又不失表达的流畅。我尤其期待它在“分布式并发控制”这一部分的内容，因为在实际的分布式系统中，多线程、多进程之间的交互以及资源共享常常是棘手的难题。书中关于锁机制、事务隔离级别、死锁检测与避免等方面的阐述，应该能够提供系统性的解决方案。我很好奇它会如何讲解分布式锁的设计和实现，这涉及到如何在多个节点之间协调对共享资源的访问，以及如何防止竞态条件和活锁。此外，对于分布式事务，书中是否会深入探讨两阶段提交（2PC）和三阶段提交（3PC）等协议，并分析它们的优缺点以及在实际应用中的局限性？我对如何确保在分布式环境下，即使发生网络分区或节点故障，也能保持数据的一致性和系统的可靠性充满了疑问，这本书的这部分内容无疑会是我的重点攻读对象，希望能借此来提升我对复杂并发场景的处理能力。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计简洁大气，色调沉稳，一眼就能感受到它所蕴含的深度。翻开目录，首先映入眼帘的是一连串引人入胜的章节标题，从基础的概念模型，到复杂的并发控制，再到不同类型的分布式系统架构，无不涵盖了分布式计算领域的方方面面。我对其中关于“一致性模型”的介绍尤为感兴趣，这部分似乎深入剖析了CAP定理、Paxos、Raft等经典算法，解释了它们如何在保证数据一致性的同时，权衡可用性和分区容错性。我一直对如何在海量数据和高并发场景下维护数据准确性感到好奇，这本书的理论框架，特别是关于分布式事务和共识机制的讲解，应该能够提供清晰的思路和坚实的理论基础。我期待它能帮助我理解不同一致性模型之间的权衡，以及在实际应用中如何选择最适合的方案，从而避免数据不一致带来的潜在风险。这本书不仅仅是一本技术手册，更像是一次探索分布式世界奥秘的旅程，每一章都像是一个待解的谜题，等待着我去一一攻破。

评分☆☆☆☆☆

从目录来看，这本书的内容组织非常有逻辑性，循序渐进。我尤其对其中关于“分布式消息队列”的章节充满期待，因为在微服务架构中，消息队列扮演着至关重要的角色，它能够实现系统间的异步通信和解耦。我希望书中能够深入讲解消息队列的原理，例如发布/订阅模式、点对点模式，以及不同消息队列（如Kafka、RabbitMQ）的实现细节和性能特点。它是否会探讨消息持久化、消息顺序性保证、消息去重以及如何处理消息积压等问题？同时，我对书中关于消息队列在分布式系统中的应用场景，例如事件驱动架构、任务调度以及数据管道构建等方面的阐述非常感兴趣。我相信，对这部分内容的深入学习，将帮助我更好地理解和设计基于消息队列的分布式系统，提升系统的可伸缩性、鲁棒性和实时性，为构建高效的分布式应用提供有力支持。

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版和插图给我留下了深刻的印象，清晰的图表使得复杂的概念变得易于理解。我特别看重它关于“分布式系统容错性”的探讨，这是分布式系统设计的核心挑战之一。我期待书中能详细介绍各种容错技术，例如冗余、备份、心颤检测（heartbeat detection）以及故障恢复机制。它是否会深入分析不同程度的故障，比如节点故障、网络延迟、消息丢失等，并提供相应的应对策略？对于如何构建能够抵御单点故障的系统，书中是否会提供具体的架构模式和设计原则？我尤其对如何实现优雅降级和快速恢复感兴趣，这涉及到如何在故障发生时，最小化对用户体验的影响，并尽快恢复服务的可用性。我相信，通过学习这部分内容，我能够更全面地认识分布式系统的脆弱性，并掌握构建高可用、高可靠性系统的关键技术，从而在面对不可避免的故障时，能够从容应对。

评分☆☆☆☆☆

非常经典，对分布式算法描述很全面到位

评分☆☆☆☆☆

很好。

评分☆☆☆☆☆

东西不错哦，收集几个订单一起来

评分☆☆☆☆☆

Ajay D．Kshemkalyani，伊利诺伊大学计算机科学系副教授。1 991年获俄亥俄州立大学计算机与信息科学博士学位，1999年获得美国国家科学基金会的CAREER奖。IEEE高级会员。研究领域包括分布式计算、算法、计算机网络和并行系统。现任Computer Networks编辑委员会委员。

评分☆☆☆☆☆

刚到 还没看 经典等以后再慢慢看

评分☆☆☆☆☆

比较理论，还是有些帮助的

评分☆☆☆☆☆

要想成为分布式的高手，不得不看的一本书......

评分☆☆☆☆☆

分布式计算的偏算法，看懂需要一定背景

评分☆☆☆☆☆

非常满意~~