分布式系统设计实践电子书

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内容提要

资源与支持

第一部分 分布式系统概述

第1章 分布式系统概述

1.1 分布式系统的组成

1.2 分布式协调组件

1.3 分布式存储系统

1.4 分布式计算系统

1.4.1 批处理分布式计算系统

1.4.2 流处理分布式计算系统

1.4.3 混合系统

1.5 分布式系统中节点之间的关系

第二部分 分布式系统的前端构造技术

第2章 Web框架的实现原理

2.1 Web框架简介

2.2 PHP Web MVC框架的工作原理

2.2.1 框架的入口

2.2.2 URL到控制器的映射

2.2.3 如何将模型传给视图

2.3 Java Web MVC框架原理

2.3.1 Java Servlet API 3.0

2.3.2 框架的入口

2.3.3 Spring 4.0框架

2.3.4 Java EE

2.3.5 Spring与Java EE的比较

2.4 Go语言Web开发

2.4.1 Go语言简介

2.4.2 Go语言Web开发

第3章 反向代理与负载均衡

3.1 反向代理

3.1.1 Nginx

3.1.2 Tengine

3.1.3 Varnish

3.2 负载均衡

3.2.1 DNS负载均衡

3.2.2 硬件负载均衡

3.2.3 软件负载均衡

第三部分 分布式中间件

第4章 分布式同步服务中间件

4.1 分布式一致性协议

4.2 分布式同步服务中间件简介

4.3 分布式同步服务中间件的实现原理

4.3.1 架构

4.3.2 如何消除单点故障

4.3.3 Chubby对外提供的API

4.3.4 数据库

4.3.5 Chubby使用示例：集群的主服务器选举

4.4 其他分布式同步服务中间件

4.4.1 Linux心跳机制

4.4.2 ZooKeeper

4.4.3 iNexus

4.5 分布式同步服务的应用

第5章 关系型数据库访问中间件

5.1 数据库访问中间件的形式

5.2 数据库访问中间件的工作原理

5.3 著名的数据库访问中间件

5.3.1 MySQL代理

5.3.2 Cobar

5.3.3 TDDL

5.3.4 MyCAT

5.3.5 Heisenberg

5.4 数据库访问中间件的应用

5.4.1 使用MySQL代理实现读写数据库分离

5.4.2 研发自己的数据库中间件，实现MySQL的分库分表

第6章 分布式服务调用中间件

6.1 分布式服务调用中间件简介

6.2 分布式服务调用中间件的实现原理

6.2.1 Dubbo的架构

6.2.2 Dubbo中各组件的交互

6.2.3 Dubbo的实现及特点

6.2.4 Dubbox

6.3 其他分布式服务调用中间件

6.3.1 Protocol Buffers

6.3.2 gRPC

6.3.3 Thrift

6.3.4 Motan

6.3.5 sofa-pbrpc

6.4 分布式服务调用中间件的应用

第7章 分布式消息服务中间件

7.1 分布式消息服务中间件简介

7.2.1 消息模型

7.2.2 架构

7.3 其他分布式消息服务中间件

7.3.1 阿里巴巴RocketMQ

7.3.2 Apache Pulsar

7.4 分布式消息服务中间件的应用

7.4.1 秒杀系统中使用Kafka以削平峰值流量

7.4.2 使用Kafka流实现消息推送

第8章 分布式跟踪服务中间件

8.1 分布式跟踪服务中间件的实现原理

8.2 其他分布式跟踪服务中间件

8.2.1 Twitter的Zipkin

8.2.2 Pinpoint

8.2.3 阿里巴巴的EagleEye

8.3 分布式跟踪服务中间件的应用

第四部分 分布式存储技术

第9章 分布式文件系统

9.1 分布式文件系统的实现原理

9.2 其他分布式文件系统

9.3 分布式文件系统的应用

第10章 基于键值对的NoSQL数据库

10.1 NoSQL数据库的CAP权衡

10.2 基于键值对的NoSQL数据库的实现原理

10.2.1 谷歌的LevelDB

10.2.2 阿里巴巴的Tair

10.2.3 亚马逊的Dynamo

10.3 其他基于键值对的NoSQL数据库

10.3.1 Memcached

10.3.2 Redis

10.3.3 Berkeley DB

10.3.4 Facebook RocksDB

10.3.5 Riak

10.3.6 Voldemort

10.4 基于键值对的NoSQL数据库的应用

10.4.1 使用Redis缓存会话数据

10.4.2 使用Berkeley DB/LevelDB/RocksDB构建自己的分布式存储系统

10.4.3 使用Berkeley DB/LevelDB/RocksDB作为本地数据库

第11章 基于列的NoSQL数据库

11.1 基于列的NoSQL数据库的实现原理

11.1.1 数据模型

11.1.2 架构

11.2 其他基于列的NoSQL数据库

11.2.1 Apache HBase

11.2.2 Apache Cassandra

11.2.3 Baidu Tera

11.3 基于列的NoSQL数据库的应用

11.3.1 HBase用于数据分析系统

11.3.2 HBase用于存储呼叫记录

第12章 基于文档的NoSQL数据库

12.1 基于文档的NoSQL数据库的实现原理

12.1.1 数据模型

12.1.2 自动分片

12.1.3 副本

12.1.4 索引

12.1.5 查询路由

12.2 其他基于文档的NoSQL数据库

12.2.1 CouchDB

12.2.2 RethinkDB

12.3 基于文档的NoSQL数据库的应用

第13章 其他NoSQL数据库

13.1 基于图的NoSQL数据库Neo4j

13.1.1 数据模型

13.1.2 图的存储

13.1.3 高可用性

13.1.4 水平扩展

13.2 多数据模型NoSQL数据库OrientDB

13.2.1 基本概念

13.2.2 图的表示

13.2.3 节点与集群

13.2.4 分片

13.2.5 ACID支持

13.2.6 CAP的权衡

13.2.7 集群配置信息的管理

13.3 时间序列NoSQL数据库

第14章 NewSQL数据库

14.1 NewSQL和CAP理论

14.2 采用新架构的NewSQL系统

14.2.1 谷歌的Megastore

14.2.2 谷歌的Spanner

14.2.3 谷歌的F1

14.2.4 阿里巴巴的OceanBase

14.2.5 其他采用新架构的NewSQL数据库

第五部分 分布式系统的构建思想

第15章 云化

15.1 云化的技术基础

15.1.1 虚拟机技术

15.1.2 容器技术

15.2 公有云能提供什么

15.3 云化对软件架构的要求

第16章 分布式系统的构建思想

16.1 一切都可能失败与冗余的思想

16.1.1 如何避免单点故障

16.1.2 避免单点故障的具体做法

16.2 水平而不是垂直扩展的思想

16.2.1 数据的水平扩展

16.2.2 服务的水平扩展

16.2.3 数据中心的水平扩展

16.3 尽可能简单的思想

16.4 实用主义的思想

16.4.1 搜索引擎作为查询工具使用

16.4.2 阿里巴巴的OceanBase的架构

16.4.3 根据需要选择最适合的开发工具和开发语言

16.4.4 根据需要选择不同的存储系统

16.5 异步化以解耦并削平峰值

16.6 最终一致性的思想

16.7 微服务的思想

16.8 MapReduce的思想

16.9 服务跟踪的思想

16.10 资源池化的思想

第六部分 大型分布式系统案例研究及分析

第17章 大型分布式系统案例研究

17.1 案例研究之谷歌搜索系统

17.2 案例研究之淘宝网

17.3 案例研究之阿里云

17.4 案例研究之领英

第18章 关于分布式系统设计的思考

18.1 大型互联网公司架构的共性

18.2 为何大型互联网公司的架构如此相似

18.3 关于分布式监控系统

18.4 Linux系统调用epoll()

18.5 关于插件设计模式的实现

18.5.1 C/C++语言的动态库形式的实现

18.5.2 Java语言的插件模式实现

18.5.3 采用专用语言的插件模式实现

18.6 关于分布式服务调用中间件的实现

18.7 动态链接还是静态链接

18.8 无所不用其极的压榨性能手段

18.8.1 编译后代码的原生态化

18.8.2 定制的Linux内核

18.8.3 定制的Java虚拟机

18.8.4 定制的MySQL

参考文献

后记