设计大数据应用:可靠、可扩展与可维护系统的关键
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更新于2024-07-18
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"《设计数据密集应用》是马丁·科莱博曼(Martin Kleppmann)撰写的一本关于构建可靠、可扩展和可维护的数据密集型应用的权威著作。这本书在2017年首次出版,可在GitHub上找到中文翻译版本。书中探讨了数据系统的基础、可靠性、可扩展性和可维护性等核心概念,并深入讨论了数据模型和查询语言的选择。"
在《设计数据密集应用》中,作者马丁·科莱博曼首先提出了构建高效数据系统的三大支柱:可靠性、可扩展性和可维护性。他强调,对于任何数据密集型应用来说,这些特性至关重要。
1. 可靠性:书中提到,可靠性不仅涉及硬件故障,还包括软件错误和人为错误。作者分析了这些因素对系统稳定性的影响,并探讨了为什么可靠性对于许多应用程序是至关重要的。他讨论了如何通过冗余、错误检测和恢复策略来提高系统的健壮性。
2. 可扩展性:科莱博曼解释了如何描述负载和性能,以及处理高负载的不同策略,如水平扩展和垂直扩展。他探讨了如何设计能够随着需求增长而扩展的系统,以确保持续的高性能。
3. 可维护性:这部分内容涵盖了操作简便(Operability)、简化复杂性(Simplicity)和适应变化的能力(Evolvability)。作者强调了设计易于操作和管理的系统的重要性,以及如何通过模块化和灵活的设计来降低复杂性,并允许系统随着业务需求的变化而演进。
此外,书中还深入探讨了数据模型和查询语言的选择,对比了关系模型与文档模型,讲述了它们各自的优缺点。作者还可能讨论了SQL与NoSQL数据库,以及在不同场景下如何选择合适的模型和语言,以满足特定的应用需求。
《设计数据密集应用》作为一本分布式系统必读书目,适合IT专业人士,尤其是对数据存储、大数据处理和系统架构感兴趣的开发者、工程师和架构师阅读。它提供了丰富的案例分析和实用建议,帮助读者理解并掌握构建大规模数据系统的关键原则和技术。
2018-10-09 上传
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rocketluoqq
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