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分布式高可用算法电子书

《分布式高可用算法》是市面上少有的系统性阐述分布式系统底层架构原理的著作。 长期以来,在996的工作压力下,工程师们更重视实践中的技巧,力求快速解决眼前的问题,而鲜有时间关注问题背后的底层原理。表面看来,这种做法提高了工作效率,但实际上,这样容易形成“头疼医头,脚疼医脚”的思维和工作方式,难以根治工程中的问题,也难以形成长效的机制,无法透彻地剖析系统工程,从而埋下了众多隐患。

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作       者:江峰

出  版  社:电子工业出版社

出版时间:2022-09-01

字       数:19.8万

所属分类: 科技 > 计算机/网络 > 计算机理论与教程

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本书从原理出发,系统性地介绍了分布式系统和算法,而非介绍如何使用某种分布式框架。本书首先介绍了分布式系统是如何被建模的,以及分布式算法是如何被描述的,然后从基础的路抽象始逐步增加复杂度,最终将复杂的共识抽象以简单的方式呈现在读者面前。通过阅读本书,读者不仅可以掌握常用的分布式算法,还可以学到分布式算法的证明方法及适用条件,为自行设计分布式系统和算法下坚实的基础。本书适合分布式领域的初学者及相关从业者阅读参考。<br/>【推荐语】<br/>《分布式高可用算法》是市面上少有的系统性阐述分布式系统底层架构原理的著作。 长期以来,在996的工作压力下,工程师们更重视实践中的技巧,力求快速解决眼前的问题,而鲜有时间关注问题背后的底层原理。表面看来,这种做法提高了工作效率,但实际上,这样容易形成“头疼医头,脚疼医脚”的思维和工作方式,难以根治工程中的问题,也难以形成长效的机制,无法透彻地剖析系统工程,从而埋下了众多隐患。 本书作者洞悉了这一本质难题。《分布式高可用算法》结合作者在本领域十余年的丰富实践,不仅剖析了经典算法背后的逻辑,而且深浅出地分析了每个经典算法在实践中的应用思路,让人知其然并知其所以然,举一反三。 《分布式高可用算法》在表达上通俗易懂,即便是刚门的新手,读完本书也能有“哦,原来是这样!”的体会;对于已在本领域工作多年的工程师,相信在读完本书之后,也会有豁然朗的感觉,领悟到算法的精妙之处,从而更好地指导工作。<br/>【作者】<br/>江峰,教授级高工,中国电信集团云计算专业首席专家,中国计算机学会信息存储专委会委员。长期在分布式存储领域从事理论研究和工程实践工作。 受内容分发网络(CDN)的启发,在业内首次提出和设计了“为写而生”的内容存储网络(CSN)——CTOOS。CTOOS实现了广域分布式海量数据存储服务的高可用、低时延和强一致,达到了单命名空间跨池数十个、实存容量过EB的规模,并长期稳定运行,为企业创造了可观的收益,技术水平达到了国内领先。 以第一作者在国际期刊会议上发表论文多篇,以第一发明人申请专利十多件,以第一完成人获得省部级、中国电信集团科技步奖多次。<br/>
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前折页

内容简介

其 他

序一

序二

序三

好评来袭

前言

1 初识分布式

1.1 什么是分布式系统

1.2 分布式算法的意义

1.3 “两将军”问题

1.4 设计分布式算法的主要挑战

1.4.1 并发执行

1.4.2 进程失败

1.4.3 链路失败

2 算法模型

2.1 I/O自动机

2.1.1 基本模型

2.1.2 组合模型

2.1.3 隐藏操作

2.1.4 与业务逻辑的关系

2.1.5 小结

2.2 编程模型

2.2.1 调用关系

2.2.2 事件和事件处理器

2.2.3 抽象和实现

3 系统模型

3.1 进程

3.2 消息

3.3 进程启动

3.4 进程失败

3.4.1 崩溃式失败

3.4.2 遗漏式失败

3.4.3 恢复后崩溃失败

3.4.4 拜占庭失败

3.4.5 各种失败的关系

3.5 时钟

3.5.1 本地时钟和全局时钟

3.5.2 因果顺序不变

3.5.3 逻辑时钟

3.5.4 时钟偏移

3.6 时间假设

3.6.1 异步系统

3.6.2 同步系统

3.6.3 部分同步系统

3.7 安全性和活性

3.8 组合模型

3.9 多数派

3.10 性能度量

4 链路

4.1 公平丢包链路

4.1.1 定义

4.1.2 消息系统

4.2 顽固链路

4.2.1 定义

4.2.2 静音型失败算法

4.3 可靠链路

4.3.1 定义

4.3.2 静音型失败算法

4.4 先进先出可靠链路

4.4.1 定义

4.4.2 静音型失败算法

4.5 日志可靠链路

4.5.1 定义

4.5.2 恢复型失败算法

4.6 其他说明

5 失败检测和选主

5.1 失败检测

5.2 完美失败检测

5.2.1 定义

5.2.2 停止型失败算法

5.3 最终完美失败检测

5.3.1 定义

5.3.2 噪音型失败算法

5.4 选主

5.4.1 定义

5.4.2 停止型失败算法

5.5 最终选主

5.5.1 定义

5.5.2 噪音型失败算法

5.5.3 恢复失败型算法

6 可靠广播

6.1 尽力广播

6.1.1 定义

6.1.2 静音型失败算法

6.2 正则可靠广播

6.2.1 定义

6.2.2 停止型失败算法

6.2.3 静音型失败算法

6.3 统一可靠广播

6.3.1 定义

6.3.2 停止型失败算法

6.3.3 静音型失败算法

6.4 顽固广播

6.4.1 定义

6.4.2 恢复型失败算法

6.5 概率广播

6.5.1 定义

6.5.2 随机化算法:尽力推送

6.5.3 随机化算法:推拉结合

6.6 先进先出广播

6.6.1 定义

6.6.2 静音型失败算法

6.7 因果可靠广播

6.7.1 定义

6.7.2 静音型失败算法

6.7.3 停止型失败算法

6.7.4 静音型失败算法:基于向量时间

7 共享内存

7.1 介绍

7.1.1 前提假设

7.1.2 操作顺序

7.1.3 操作失败

7.2 (1-N)正则注册器

7.2.1 定义

7.2.2 停止型失败算法

7.2.3 静音型失败算法

7.3 (1-N)原子注册器

7.3.1 定义

7.3.2 停止型失败算法

7.3.3 静音型失败算法

7.4 (N-N)原子注册器

7.4.1 定义

7.4.2 停止型失败算法

7.4.3 静音型失败算法

7.5 (1-N)日志正则注册器

7.5.1 操作顺序

7.5.2 定义

7.5.3 恢复型失败算法

7.6 (N-N)顺序注册器

7.6.1 定义

7.6.2 正则、顺序与原子注册器的比较

7.6.3 叠加性

7.6.4 静音型失败算法

7.7 因果注册器和先进先出注册器

7.8 CAP理论

8 共识

8.1 正则共识

8.1.1 定义

8.1.2 停止型失败算法:泛洪共识

8.1.3 停止型失败算法:等级共识

8.2 统一共识

8.2.1 定义

8.2.2 停止型失败算法:泛洪统一共识

8.2.3 停止型失败算法:等级统一共识

8.3 适用于噪音型失败模型的统一共识

8.3.1 概述

8.3.2 代次变更

8.3.3 代次共识

8.3.4 噪音型失败算法

8.3.5 Paxos协议

8.4 日志统一共识

8.4.1 定义

8.4.2 日志代次变更

8.4.3 日志代次共识

8.4.4 恢复型失败算法

8.5 随机共识

8.5.1 定义

8.5.2 共币

8.5.3 静音型失败算法:随机二值正则共识

8.5.4 静音型失败算法:随机多值正则共识

8.6 统一快速共识

8.6.1 定义

8.6.2 静音型失败算法

8.7 统一序列共识

8.7.1 概述

8.7.2 定义

8.7.3 基于单值共识的算法

8.8 适用于噪音型失败模型的统一序列共识

8.8.1 概述

8.8.2 代次序列共识

8.8.3 噪音型失败算法

8.8.4 Multi-Paxos和Raft协议

9 共识的应用

9.1 全序广播

9.1.1 定义

9.1.2 算法:基于共识的全序广播

9.2 复制状态机

9.2.1 定义

9.2.2 算法:基于全序广播的状态复制

9.3 信号量

9.3.1 定义

9.3.2 算法:基于全序广播的信号量

9.4 原子提交

9.4.1 介绍

9.4.2 定义

9.4.3 停止型失败算法:基于共识的非阻塞式原子提交

9.5 组成员关系

9.5.1 定义

9.5.2 停止型失败算法:基于共识的组成员关系

9.6 可停止全序广播

9.6.1 定义

9.6.2 停止型失败算法:基于共识的可停止全序广播

9.7 可重配复制状态机

9.7.1 进程的加入和离开

9.7.2 定义

9.7.3 停止型失败算法:基于可停止全序广播

10 基于时钟的算法

10.1 包含时钟的时间假设

10.2 基于时钟同步的失败检测

10.2.1 完美失败检测

10.2.2 最终完美失败检测

10.3 基于网络同步的虚拟时钟

10.3.1 定义

10.3.2 停止型失败算法

10.4 时钟同步与网络同步的等价性

10.5 实时操作系统的意义

11 结束语

参考文献

后折页

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