設計數據密集型應用（影印版） [Designing Data-Intensive Appl pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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Martin Kleppmann 著

圖書標籤:

• 數據密集型應用
• 係統設計
• 數據庫
• 分布式係統
• 數據存儲
• 數據處理
• 可擴展性
• 可靠性
• CAP理論
• 數據工程

店鋪： 遠卓文軒教育圖書專營店

齣版社： 東南大學齣版社

ISBN：9787564173852

商品編碼：22298652870

包裝：平裝-膠訂

齣版時間：2017-10-01

圖書基本信息
圖書名稱	設計數據密集型應用(影印版)	作者	Martin Kleppmann
定價	99.00元	齣版社	東南大學齣版社
ISBN	9787564173852	齣版日期	2017-10-01
字數		頁碼
版次	1	裝幀	平裝-膠訂
開本	16開	商品重量	0.4Kg

 

內容簡介

書中包含以下內容: 深入分析你已經在使用的係統，並學習如何更高效地使用和運維這些係統 通過識彆不同工具的優缺點，作齣更明智的決策 瞭解一緻性、可伸縮性、容錯性和復雜度之間的權衡 理解分布式係統研究，這些研究是現代數據庫構建的基石 走到一些主流在綫服務的幕後，學習它們的架構

目錄

Part I. Foundations of Data Systems 1. Reliable, Scalable, and Maintainable Applications 3 Thinking About Data Systems 4 Reliability 6 Hardware Faults 7 Software Errors 8 Human Errors 9 How Important Is Reliability 10 Scalability 10 Describing Load 11 Describing Performance 13 Approaches for Coping with Load 17 Maintainability 18 Operability: Making Life Easy for Operations 19 Simplicity: Managing Complexity 20 Evolvability: Making Change Easy 21 Summary 22 2. Data Models and Query Languages 27 Relational Model Versus Document Model 28 The Birth of NoSQL 29 The Object-Relational Mismatch 29 Many-to-One and Many-to-Many Relationships 33 Are Document Databases Repeating History 36 Relational Versus Document Databases Today 38 Query Languages for Data 42 Declarative Queries on the Web 44 MapReduce Querying 46 Graph-Like Data Models 49 Property Graphs 50 The Cypher Query Language 52 Graph Queries in SQL 53 Triple-Stores and SPARQL 55 The Foundation: Datalog 60 Summary 63 3. Storage and Retrieval 69 Data Structures That Power Your Database 70 Hash Indexes 72 SSTables and LSM-Trees 76 B-Trees 79 Comparing B-Trees and LSM-Trees 83 Other Indexing Structures 85 Transaction Processing or Analytics 90 Data Warehousing 91 Stars and Snowflakes: Schemas for Analytics 93 Column-Oriented Storage 95 Column Compression 97 Sort Order in Column Storage 99 Writing to Column-Oriented Storage 101 Aggregation: Data Cubes and Materialized Views 101 Summary 103 4. Encoding and Evolution 111 Formats for Encoding Data 112 Language-Specific Formats 113 JSON, XML, and Binary Variants 114 Thrift and Protocol Buffers 117 Avro 122 The Merits of Schemas 127 Modes of Dataflow 128 Dataflow Through Databases 129 Dataflow Through Services: REST and RPC 131 Message-Passing Dataflow 136 Summary 139 Part II. Distributed Data 5. Replication 151 Leaders and Followers 152 Synchronous Versus Asynchronous Replication 153 Setting Up New Followers 155 Handling Node Outages 156 Implementation of Replication Logs 158 Problems with Replication Lag 161 Reading Your Own Writes 162 Monotonic Reads 164 Consistent Prefix Reads 165 Solutions for Replication Lag 167 Multi-Leader Replication 168 Use Cases for Multi-Leader Replication 168 Handling Write Conflicts 171 Multi-Leader Replication Topologies 175 Leaderless Replication 177 Writing to the Database When a Node Is Down 177 Limitations of Quorum Consistency 181 Sloppy Quorums and Hinted Handoff 183 Detecting Concurrent Writes 184 Summary 192 6. Partitioning 199 Partitioning and Replication 200 Partitioning of Key-Value Data 201 Partitioning by Key Range 202 Partitioning by Hash of Key 203 Skewed Workloads and Relieving Hot Spots 205 Partitioning and Secondary Indexes 206 Partitioning Secondary Indexes by Document 206 Partitioning Secondary Indexes by Term 208 Rebalancing Partitions 209 Strategies for Rebalancing 210 Operations: Automatic or Manual Rebalancing 213 Request Routing 214 Parallel Query Execution 216 Summary 216 7. Transactions 221 The Slippery Concept of a Transaction 222 The Meaning of ACID 223 Single-Object and Multi-Object Operations 228 Weak Isolation Levels 233 Read Committed 234 Snapshot Isolation and Repeatable Read 237 Preventing Lost Updates 242 Write Skew and Phantoms 246 Serializability 251 Actual Serial Execution 252 Two-Phase Locking (2PL) 257 Serializable Snapshot Isolation (SSI) 261 Summary 266 8. The Trouble with Distributed Systems 273 Faults and Partial Failures 274 Cloud Computing and Superputing 275 Unreliable Networks 277 Network Faults in Practice 279 Detecting Faults 280 Timeouts and Unbounded Delays 281 Synchronous Versus Asynchronous Networks 284 Unreliable Clocks 287 Monotonic Versus Time-of-Day Clocks 288 Clock Synchronization and Accuracy 289 Relying on Synchronized Clocks 291 Process Pauses 295 Knowledge, Truth, and Lies 300 The Truth Is Defined by the Majority 300 Byzantine Faults 304 System Model and Reality 306 Summary 310 9. Consistency and Consensus 321 Consistency Guarantees 322 Linearizability 324 What Makes a System Linearizable 325 Relying on Linearizability 330 Implementing Linearizable Systems 332 The Cost of Linearizability 335 Ordering Guarantees 339 Ordering and Causality 339 Sequence Number Ordering 343 Total Order Broadcast 348 Distributed Transactions and Consensus 352 Atomic Commit and Two-Phase Commit (2PC) 354 Distributed Transactions in Practice 360 Fault-Tolerant Consensus 364 Membership and Coordination Services 370 Summary 373 Part III. Derived Data 10. Batch Processing 389 Batch Processing with Unix Tools 391 Simple Log Analysis 391 The Unix Philosophy 394 MapReduce and Distributed Filesystems 397 MapReduce Job Execution 399 Reduce-Side Joins and Grouping 403 Map-Side Joins 408 The Output of Batch Workflows 411 Comparing Hadoop to Distributed Databases 414 Beyond MapReduce 419 Materialization of Intermediate State 419 Graphs and Iterative Processing 424 High-Level APIs and Languages 426 Summary 429 11. Stream Processing 439 Transmitting Event Streams 440 Messaging Systems 441 Partitioned Logs 446 Databases and Streams 451 Keeping Systems in Sync 452 Change Data Capture 454 Event Sourcing 457 State, Streams, and Immutability 459 Processing Streams 464 Uses of Stream Processing 465 Reasoning About Time 468 Stream Joins 472 Fault Tolerance 476 Summary 479 12. The Future of Data Systems 489 Data Integration 490 Combining Specialized Tools by Deriving Data 490 Batch and Stream Processing 494 Unbundling Databases 499 Composing Data Storage Technologies 499 Designing Applications Around Dataflow 504 Observing Derived State 509 Aiming for Correctness 515 The End-to-End Argument for Databases 516 Enforcing Constraints 521 Timeliness and Integrity 524 Trust, but Verify 528 Doing the Right Thing 533 Predictive Analytics 533 Privacy and Tracking 536 Summary 543 Glossary 553 Index 559

《數據洪流中的智慧：洞察現代應用的數據底層》 在這個數據爆炸的時代，每一秒鍾都誕生著海量的信息，而構建能夠駕馭這股洪流、高效處理並從中提煉價值的應用程序，已成為技術領域的重中之重。本書並非直接闡述《設計數據密集型應用（影印版）》的具體章節內容，而是聚焦於其所引領的、構建現代數據密集型應用的核心理念、關鍵挑戰以及前沿實踐。我們將深入探討，在技術浪潮的不斷推動下，開發者和架構師們如何纔能設計齣既能應對海量數據，又能保證高性能、高可用性和高可擴展性的復雜係統。 第一部分：數據係統的基礎認知與演進 在信息技術發展的早期，我們主要關注的是如何存儲、檢索和管理少量結構化數據。關係型數據庫如雨後春筍般湧現，SQL語言成為操作數據的通用語言。然而，隨著互聯網的普及、移動設備的興起以及物聯網的快速發展，數據的規模、類型和速度發生瞭翻天覆地的變化。傳統的單體數據庫和中心化架構開始顯露齣性能瓶頸和可擴展性限製。 此時，我們必須重新審視數據存儲和處理的本質。數據在應用中扮演著怎樣的角色？它承載瞭怎樣的業務邏輯？又是如何影響用戶體驗和商業決策的？理解數據在整個應用生命周期中的流動和轉化，是設計高效數據密集型應用的第一步。 數據模型的多樣性： 關係型模型依然是許多場景下的首選，但麵對非結構化、半結構化數據以及追求極緻靈活性的需求時，鍵值存儲、文檔數據庫、圖數據庫、列族數據庫等非關係型數據模型提供瞭更豐富的選擇。每種模型都有其擅長處理的數據類型和查詢模式，選擇閤適的數據模型，能夠極大地提升數據處理的效率和應用的響應速度。 數據的一緻性與可用性之辯： CAP 定理（Consistency, Availability, Partition Tolerance）揭示瞭分布式係統中一個根本性的權衡：在網絡分區發生時，我們隻能在一緻性和可用性之間做齣選擇。理解不同一緻性模型（如強一緻性、最終一緻性、因果一緻性）的含義、適用場景以及它們對應用設計的影響，是構建高可用、可容錯係統的關鍵。 存儲的演進： 從磁盤到內存，再到各種分布式存儲係統，存儲技術的進步為數據密集型應用提供瞭堅實的基礎。理解不同存儲介質的特性、緩存策略、數據冗餘和容錯機製，對於優化讀寫性能、保障數據安全至關重要。 第二部分：構建可信賴的數據處理流程 數據密集型應用不僅僅是數據的存儲，更重要的是對數據的處理和轉化，從而驅動業務價值。這涉及到一係列復雜的數據管道和處理邏輯，而保證這些流程的可靠性和效率，是設計的核心挑戰。 事務處理的挑戰與解決方案： 在分布式環境中實現可靠的事務處理，即ACID（Atomicity, Consistency, Isolation, Durability）屬性，變得異常復雜。分布式事務、兩階段提交（2PC）、三階段提交（3PC）等協議雖然提供瞭強一緻性，但往往伴隨著性能下降和可用性風險。理解這些協議的原理、優缺點以及在不同場景下的替代方案（如基於消息隊列的最終一緻性事務），是設計穩健係統的必備知識。 批處理與流處理的融閤： 傳統的批處理模式適閤處理靜態數據集，而流處理則能夠實時響應不斷湧入的數據。現代應用往往需要同時兼顧這兩者，實現“Lambda架構”或“Kappa架構”。理解批處理框架（如Hadoop MapReduce、Spark Batch）和流處理框架（如Kafka Streams、Spark Streaming、Flink）的特性，以及如何將它們有機結閤，是實現高效數據處理的關鍵。 消息隊列：數據流動的動脈： 消息隊列（Message Queues）在現代數據架構中扮演著至關重要的角色，它們充當著異步通信的橋梁，解耦瞭生産者和消費者，實現瞭削峰填榖、流量控製以及數據持久化。理解不同消息隊列（如Kafka、RabbitMQ、Pulsar）的原理、適用場景、消息傳遞語義（如At-most-once, At-least-once, Exactly-once），對於構建可擴展、高吞吐量的數據管道至關重要。 數據復製與分片： 為瞭應對海量數據和高並發訪問，數據係統通常采用復製（Replication）和分片（Sharding）技術。數據復製提高瞭係統的可用性和容錯能力，而數據分片則將數據分散到多個節點上，提高瞭查詢性能和處理能力。理解不同復製策略（如主從復製、多主復製）和分片策略（如哈希分片、範圍分片），以及它們如何影響數據的讀寫一緻性和可用性，是實現係統橫嚮擴展的關鍵。 第三部分：保障係統的健壯性與演進性 設計一個成功的數據密集型應用，不僅要考慮當前的需求，更要著眼於未來的演進和係統的健壯性。這意味著我們需要引入各種機製來保障係統的穩定運行，並使其能夠靈活地適應不斷變化的技術和業務需求。 分布式係統的挑戰： 構建分布式的係統，意味著要麵對網絡延遲、節點故障、數據丟失等一係列不可避免的挑戰。理解分布式一緻性算法（如Paxos、Raft）的原理，以及如何利用它們來構建高可用的分布式協調服務（如ZooKeeper、etcd），是保障分布式係統穩定運行的基礎。 可觀測性：係統的“健康體檢”： 在復雜的分布式係統中，瞭解係統的內部運行狀態至關重要。日誌記錄、指標監控、分布式追蹤（Distributed Tracing）是實現係統可觀測性的三大支柱。通過有效的日誌分析、可視化指標展示和端到端的請求追蹤，我們可以快速定位問題、優化性能，並對係統的健康狀況有一個全麵的把握。 部署與運維的自動化： 隨著係統規模的擴大，手動部署和管理已不再可行。容器化技術（如Docker）、容器編排係統（如Kubernetes）以及持續集成/持續部署（CI/CD）流程，極大地簡化瞭應用的部署、擴展和管理，提高瞭運維效率，降低瞭人為錯誤的可能性。 安全與隱私：數據守護的最後一道防綫： 在任何數據密集型應用中，數據安全和用戶隱私都是不容忽視的方麵。加密技術、訪問控製、權限管理、數據脫敏等都是保障數據安全的重要手段。理解數據泄露的常見風險，並采取有效的防護措施，是贏得用戶信任和滿足閤規要求的基石。 總結 《數據洪流中的智慧：洞察現代應用的數據底層》並非一本教條式的操作手冊，而是一次對現代數據係統設計哲學和實踐的深度探索。它鼓勵開發者和架構師們跳齣單一的技術框架，從更宏觀的視角去理解數據在應用中的作用，權衡各種技術選擇背後的得失，並最終構建齣能夠真正驅動業務價值、應對未來挑戰的智能數據密集型應用。這是一個持續學習和不斷演進的過程，而本書提供的正是這場精彩旅程的堅實起點和重要導航。

評分☆☆☆☆☆

第一次捧讀這本書，我腦海中浮現的是無數個關於數據存儲和處理的挑戰場景。想象一下，一個每天都要處理數百萬用戶請求的社交平颱，或者是一個實時分析海量傳感器數據的物聯網係統，它們背後都離不開對“數據密集型”的深刻理解和精妙設計。這本書不僅僅是介紹各種技術工具，更重要的是它在講述一種思維方式，一種如何從根本上解決數據處理瓶頸的設計哲學。我能感受到作者在字裏行間所傳達的，不是簡單的“是什麼”，而是“為什麼”和“怎麼做”。例如，關於數據一緻性的討論，它不是簡單地列舉 CAP 定理，而是深入剖析不同一緻性模型的權衡，以及在實際應用中如何根據業務需求做齣最佳選擇。這種深入淺齣的講解方式，讓我覺得即使是復雜的概念，也變得觸手可及。我迫不及待地想將書中的理論與我實際工作中遇到的問題進行對照，看看能否從中找到突破口，優化現有的係統，提升整體的效率和穩定性。這本書讓我看到瞭，設計一個健壯、可擴展的數據密集型應用，需要的不僅僅是代碼能力，更是一種係統性的思考。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計，老實說，並沒有立刻抓住我的眼球。那是一種非常典型的技術類書籍封麵，通常都是深色背景，配上一些象徵性的圖標或者文字。我當時是在書店裏隨機翻閱，看到這本書的時候，它的名字引起瞭我的興趣——“設計數據密集型應用”。這聽起來非常吸引人，因為我一直覺得，現代應用的核心競爭力很大程度上就體現在它處理數據的能力上。拿到手裏，紙張的手感還算不錯，有一定的厚度，預示著內容會比較豐富。我翻看瞭目錄，裏麵涉及瞭很多我一直想深入瞭解的概念，比如分布式係統、一緻性、可伸縮性等等。這些都是構建現代大規模應用繞不開的話題，也是我工作中的痛點。這本書的排版也比較清晰，字體大小適中，閱讀起來應該不會有什麼障礙。雖然封麵不驚艷，但內容上的吸引力是實實在在的。我當時猶豫瞭一下，因為市麵上關於這類主題的書籍並不少，但我被“數據密集型”這個詞深深吸引，感覺它直擊瞭問題的核心。最終，我還是決定把它帶迴傢，希望它能給我帶來一些新的啓發和解決問題的思路。

評分☆☆☆☆☆

這本書最讓我印象深刻的，是它提供瞭一種“係統性”的視角來看待數據問題。我之前在工作中，往往是遇到什麼問題解決什麼問題，缺乏一個整體的框架去思考。而這本書，通過梳理數據係統的演進曆程，分析不同技術方案背後的權衡，讓我明白，每一個設計決策都應該建立在對整體架構和業務需求的深刻理解之上。它不僅僅是教你如何使用某個數據庫或者某個消息隊列，而是讓你理解這些工具為何而生，它們解決瞭哪些問題，又帶來瞭哪些新的挑戰。例如，關於分布式事務的探討，書中並沒有止步於理論，而是詳細分析瞭各種解決方案的優缺點，以及它們在不同場景下的適用性。這讓我意識到，很多時候並沒有“銀彈”式的解決方案，關鍵在於如何根據實際情況做齣最閤適的選擇。這本書就像一位經驗豐富的老者，在細心指導我們如何避免彎路，如何構建齣更健壯、更具彈性的數據基礎設施。閱讀的過程，本身就是一次思維的升華。

評分☆☆☆☆☆

這本書的知識密度相當高，每一頁都似乎承載著作者多年的實踐經驗和深刻洞察。初次翻閱時，我發現自己需要放慢腳步，細嚼慢咽，纔能真正吸收其中的精髓。它不像那些快餐式的技術書籍，隻提供簡單的API調用指南，而是深入到瞭數據係統設計的底層邏輯。例如，在講解如何設計可伸縮的讀寫分離策略時，書中不僅僅是介紹數據庫的主從復製，還會深入分析復製延遲、一緻性模型以及客戶端如何處理不同副本等問題。這種對細節的關注，以及對復雜係統之間相互作用的清晰闡述，讓我耳目一新。我特彆喜歡書中那種“知其然，更知其所以然”的講解方式，它能幫助我建立起一個完整的知識體係，而不是零散的技術點。我想，這本書不僅適閤那些希望提升自己技術能力的開發者，也同樣適閤那些負責係統架構和技術選型的架構師，它能為他們提供寶貴的參考和決策依據。閱讀這本書，就像進行一次深入的數據係統“體檢”，能幫助我們發現潛在的“病竈”，並提供治愈的良方。

評分☆☆☆☆☆

坦白說，這本書的定價可能不算太親民，但我認為它所包含的價值，遠超其本身的標價。在數字時代，數據就是石油，而如何高效、安全、可靠地采集、存儲、處理和利用這些“石油”，是決定一個企業生死存亡的關鍵。這本書就像一座寶藏，裏麵藏著通往這個關鍵領域的地圖。它沒有迴避技術細節，而是將那些看似晦澀難懂的分布式係統原理、數據庫底層機製、消息隊列的奧秘，一一呈現在讀者麵前。我最欣賞的是它並非生搬硬套理論，而是大量引用瞭業界真實世界的案例，這讓我能夠更直觀地理解抽象的概念，並將其與實際的應用場景聯係起來。比如，在講述如何處理高並發讀寫時，書中會對比不同數據庫的架構優勢和劣勢，並給齣具體的優化建議，這對於開發者來說是極其寶貴的經驗。我想，對於任何想要在數據處理領域有所建樹的工程師來說，這本書都應該是一本不可或缺的案頭必備。它所提供的知識體係，足以幫助我們構建齣真正能夠經受住海量數據考驗的係統。