构建数据密集型应用:可靠、可扩展和可维护的系统设计
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更新于2024-07-22
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"Designing Data-Intensive Applications" 是一本由 Martin Kleppmann 撰写的书籍,专注于探讨如何构建可靠、可扩展和易于维护的数据密集型应用。本书旨在帮助软件工程师和架构师理解如何在长期内设计出高效的数据系统,并通过各种流行软件包和框架的内部工作原理作为实例来阐述关键原则、算法和权衡。
本书分为三个部分:
Part I. The Big Picture
1. Reliable, Scalable and Maintainable Applications:这部分讨论了在构建大型数据系统时应考虑的关键因素,包括可靠性、可扩展性和可维护性。作者会介绍如何通过设计来确保系统的高可用性和容错性,以及如何在性能和复杂性之间找到平衡。
2. The Battle of the Data Models:这一章深入探讨不同的数据模型,如关系型数据库、NoSQL 数据库、图数据库等。它分析了每种模型的优缺点,以及在不同场景下如何选择合适的数据模型。
3. Storage and Retrieval:讨论了数据存储和检索的策略,包括索引、查询优化和数据分布,以及如何有效地处理大量数据的读写操作。
Part II. Systems of Record
4. Replication:这部分详细介绍了数据复制技术,这是实现高可用性和容错性的关键。讨论了主从复制、多活复制等不同复制模式,以及它们在解决一致性问题上的角色。
这本书不仅关注理论,还强调实践,提供了很多实际案例,帮助读者理解和应用这些概念。通过对当前工具和技术的分析,读者将学会如何根据需求选择合适的工具,并理解如何组合不同的组件来构建一个强大的应用架构。此外,书中还包括如何建立对系统的洞察力,以便更有效地诊断和解决问题。
通过阅读《Designing Data-Intensive Applications》,读者可以提升自己在大数据处理、分布式系统和可靠性设计方面的专业能力,为构建下一个级别的应用程序打下坚实基础。这本书是任何希望在数据密集型应用领域深化理解的开发者或架构师的重要参考资源。
2018-05-15 上传
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