分散式系統常用技術及案例分析

《分散式系統常用技術及案例分析》是電子工業出版社於2017年1月出版的圖書，作者柳偉衛，該書主要由分散式系統基礎理論、分散式系統常用技術以及經典的分散式系統案例分析三部分內容構成。

基本介紹

• 中文名：分散式系統常用技術及案例分析
• 作者：柳偉衛
• ISBN：9787121307713
• 類別：計算機
• 頁數：700
• 定價：99
• 出版社：電子工業出版社
• 出版時間：2017年01月
• 裝幀：平裝-膠訂
• 開本：16開

內容簡介

本書分為三大部分，即分散式系統基礎理論、分散式系統常用技術以及經典的分散式系統案例分析。第一部分主要介紹分散式系統基礎理論知識，總結一些在設計分散式系統時需要考慮的範式、知識點以及可能會面臨的問題，其中包括執行緒、通信、一致性、容錯性、CAP 理論、安全性和並發等相關內容；同時講述分散式系統的常見架構體系，其中也包括最近比較火的RESTful 風格架構、微服務、容器技術等。第二部分主要列舉了在分散式系統套用中經常用到的一些主流技術，並介紹這些技術的作用和用法；這些技術涵蓋了分散式訊息服務、分散式計算、分散式存儲、分散式監控系統、分散式版本控制、RESTful、微服務、容器等領域的內容。第三部分選舉了以淘寶網和 Twitter 為代表的國內外知名網際網路企業的大型分散式系統案例，分析其架構設計以及演變過程；這部分相當於是對第二部分零散的技術點做一個“串燒”，讓讀者可以結合技術的理論，看到實戰的效果。

目錄信息

第1章　分散式系統基礎知識 1

1.1　概述 2

1.1.1　什麼是分散式系統 2

1.1.2　集中式系統VS.分散式系統 3

1.1.3　如何設計分散式系統 4

1.1.4　分散式系統所面臨的挑戰 5

1.2　執行緒 6

1.2.1　什麼是執行緒 6

1.2.2　進程和執行緒 7

1.2.3　程式語言中的執行緒對象 8

1.2.4　SimpleThreads示例 11

1.3　通信 14

1.3.1　網路基礎知識 14

1.3.2　網路I/O模型的演進 19

1.3.3　遠程過程調用（RPC） 33

1.3.4　面向訊息的通信 41

1.4 一致性 43

1.4.1　以數據為中心的一致性模型 44

1.4.2　以客戶為中心的一致性 45

1.5　容錯性 46

1.5.1　基本概念 46

1.5.2　故障分類 47

1.5.3　使用冗餘來掩蓋故障 48

1.5.4　分散式提交 48

1.6　CAP理論 52

1.6.1　什麼是CAP理論 52

1.6.2　為什麼說CAP只能三選二 53

1.6.3　CAP常見模型 55

1.6.4　CAP的意義 56

1.6.5　CAP最新發展 56

1.7　安全性 57

1.7.1　基本概念 58

1.7.2　加密算法 60

1.7.3　安全通道 63

1.7.4　訪問控制 72

1.8　並發 74

1.8.1　執行緒與並發 75

1.8.2　並發與並行 75

1.8.3　並髮帶來的風險 76

1.8.4　同步（Synchronization） 78

1.8.5 原子訪問（Atomic Access） 83

第2章　分散式系統架構體系 85

2.1　基於對象的體系結構 86

2.1.1　分散式對象 86

2.1.2　微軟DCOM（COM+） 87

2.1.3　CORBA 88

2.1.4　Java RMI 90

2.2　面向服務的架構（SOA） 93

2.2.1　架構VS.標準 94

2.2.2　SOA的基本概念 95

2.2.3　基於Web Services的SOA 97

2.2.4　SOA的演變 112

2.3　REST風格的架構 112

2.3.1　什麼是REST 112

2.3.2　REST有哪些特徵 113

2.3.3　Java實現REST的例子 115

2.3.4　REST API最佳實踐 125

2.4　微服務架構（MSA） 128

2.4.1　什麼是MSA 128

2.4.2　MSA VS. SOA 130

2.4.3　何時採用MSA 134

2.4.4　如何構建微服務 135

2.5　容器技術 139

2.5.1　虛擬化技術 139

2.5.2　容器VS.虛擬機 139

2.5.3　基於容器的持續部署 142

2.6　Serverless架構 149

2.6.1　什麼是Serverless架構 150

2.6.2　Serverless典型的套用場景 151

2.6.3　常見的Serverless框架 153

2.6.4　Serverless架構原則 155

2.6.5　例子：使用Serverless實現遊戲全球同服 157

第3章　分散式訊息服務 164

3.1　Apache ActiveMQ 165

3.1.1　Apache ActiveMQ簡介 165

3.1.2　Apache ActiveMQ安裝配置 166

3.1.3 例子：producer-consumer 173

3.1.4 例子：使用JMX來監控ActiveMQ 174

3.1.5 例子：使用Java實現producer-consumer 176

3.2 RabbitMQ 180

3.2.1 RabbitMQ簡介 180

3.2.2 RabbitMQ安裝配置 181

3.2.3　例子：Work Queues 185

3.2.4　例子：Publish/Subscribe 191

3.2.5　例子：Routing 195

3.2.6　例子：Topics 200

3.2.7 例子：RPC 204

3.3 RocketMQ 210

3.3.1 RocketMQ簡介 210

3.3.2 RocketMQ安裝配置 213

3.3.3 例子：使用Java實現producer-consumer 214

3.3.4 RocketMQ最佳實踐 219

3.4 Apache Kafka 223

3.4.1 Apache Kafka簡介 224

3.4.2 Apache Kafka的核心概念 225

3.4.3 Apache Kafka的使用場景 228

3.4.4 Apache Kafka的安裝、配置、使用 229

第4章　分散式計算 236

4.1　MapReduce 237

4.1.1　MapReduce簡介 237

4.1.2 MapReduce的編程模型 238

4.1.3 MapReduce的實現 243

4.1.4　MapReduce的使用技巧 248

4.2 Apache Hadoop 251

4.2.1 Apache Hadoop簡介 252

4.2.2 Apache Hadoop核心組件 253

4.2.3 Apache Hadoop單節點上的安裝配置 254

4.2.4 Apache Hadoop集群上的安裝配置 258

4.2.5 例子：詞頻統計WordCount程式 267

4.3 Apache Spark 272

4.3.1 Apache Spark簡介 272

4.3.2 Apache Spark與Apache Hadoop的關係 274

4.3.3 Apache Spark 2.0的新特性 275

4.3.4　Apache Spark的安裝和使用 279

4.3.5　Apache Spark集群模式 280

4.4 Apache Mesos 282

4.4.1 Apache Mesos簡介 283

4.4.2　Apache Mesos的安裝、使用 285

4.4.3 設計高可用的Mesos framework 289

第5章　分散式存儲 296

5.1　Bigtable 297

5.1.1　Bigtable簡介 297

5.1.2　Bigtable的數據模型 298

5.1.3　Bigtable的實現 300

5.1.4　Bigtable的性能最佳化 304

5.2　Apache HBase 308

5.2.1　Apache HBase簡介 308

5.2.2　Apache HBase基本概念 310

5.2.3　Apache HBase架構 318

5.2.4　Apache HBase的安裝、配置、使用 332

5.2.5　本地偽分散式 336

5.2.6　完全分散式 338

5.3　Apache Cassandra 342

5.3.1　Apache Cassandra簡介 342

5.3.2　Apache Cassandra的套用場景 345

5.3.3　Apache Cassandra的架構、數據模型 346

5.3.4　用於配置Apache Cassandra的核心組件 347

5.3.5　Apache Cassandra的安裝、配置、使用 349

5.4　Memcached 352

5.4.1　Memcached簡介 352

5.4.2　Memcached的架構 353

5.4.3　Memcached的安裝、使用 355

5.4.4　Memcached客戶端 358

5.5　Redis 370

5.5.1　Redis簡介 370

5.5.2　Redis的下載、安裝、使用 372

5.5.3　Redis的數據類型及抽象 372

5.6　MongoDB 392

5.6.1　MongoDB簡介 392

5.6.2　MongoDB的安裝、配置、運行 394

5.6.3　MongoDB核心概念 401

5.6.4　MongoDB的數據模型 406

5.6.5　示例：Java連線MongoDB 420

第6章　分散式監控 422

6.1　Nagios 423

6.1.1　Nagios簡介 423

6.1.2　Nagios的安裝、使用 424

6.1.3　Nagios監控 428

6.1.4　Nagios外掛程式 446

6.2　Zabbix 448

6.2.1　Zabbix簡介 449

6.2.2　安裝Zabbix 451

6.2.3　Zabbix對於容器的支持 460

6.2.4　Zabbix基本概念 463

6.3　Consul 474

6.3.1　Consul簡介 475

6.3.2　Consul架構 476

6.3.3　Consul的安裝和使用 478

6.3.4　Consul agent 492

6.4　ZooKeeper 501

6.4.1　ZooKeeper簡介 501

6.4.2　ZooKeeper的安裝和使用 505

6.4.3　ZooKeeper內部工作原理 509

6.4.4　例子：ZooKeeper實現barrier和producer-consumer queue 514

第7章　分散式版本控制系統 522

7.1　Bazaar 523

7.1.1　Bazaar簡介 523

7.1.2　Bazaar的核心概念 525

7.1.3　Bazaar的安裝 526

7.1.4　Bazaar的使用 528

7.2　Mercurial 533

7.2.1　Mercurial簡介 533

7.2.2　Mercurial的核心概念 533

7.2.3　Mercurial的安裝 537

7.2.4　Mercurial的使用 538

7.3　Git 545

7.3.1　Git簡介 545

7.3.2　Git的安裝 546

7.3.3　Git的基礎概念 548

7.3.4　Git的使用 551

第8章　RESTful API、微服務及容器技術 578

8.1　Jersey 579

8.1.1　Jersey簡介 579

8.1.2　Jersey的模組和依賴 580

8.1.3　JAX-RS核心概念 583

8.1.4　例子：用SSE構建實時Web套用 595

8.2　Spring Boot 603

8.2.1　Spring Boot簡介 603

8.2.2　Spring Boot的安裝 604

8.2.3　Spring Boot的使用 610

8.2.4　Spring Boot的屬性與配置 615

8.3　Docker 620

8.3.1　Docker簡介 621

8.3.2　Docker的特性 621

8.3.3　Docker的概念和原理 622

8.3.4　Docker Engine的安裝 628

8.3.5　Docker的使用 633

第9章　淘寶網：“雙11”神話的締造者 636

9.1　從LAMP到Java平台的轉變 637

9.1.1　淘寶網的誕生與發展 637

9.1.2　“平民英雄”LAMP架構 638

9.1.3　資料庫更改為Oracle 639

9.1.4　向Java平台轉變 642

9.2　堅定不移地走“去IOE”的道路 643

9.2.1　使用小型機、EMC存儲 644

9.2.2　考慮“去IOE” 644

9.2.3　如何去“I” 646

9.2.4　如何去“O” 649

9.2.5　如何去“E” 650

9.3　打造雲計算，決戰“雙11” 653

9.3.1　“大淘寶”戰略簡介 653

9.3.2　成立阿里雲，專注云計算 656

9.3.3　利用大數據最佳化物流 660

9.3.4　技術是決勝“雙11”的關鍵 661

第10章　Twitter：實時信息傳遞的王者 664

10.1　快取，讓回響更快 665

10.1.1　Twitter的誕生 665

10.1.2　RoR的蠻荒時代 666

10.1.3　使用Memcached 667

10.2　服務拆分與治理 668

10.2.1　關係資料庫不是萬靈藥 668

10.2.2　系統拆分，平台轉換 670

10.2.3　Finagle 670

10.3　抗擊流量的洪流 672

10.3.1　業務的重新設計 673

10.3.2　Storm處理實時的大數據 675

10.3.3　從Storm到Heron 676

參考文獻 680