分布式系统:概念与设计(第5版)英文版
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更新于2024-07-18
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"Distributed Systems - Concepts and Design 第五版是一本深入探讨分布式系统理论与实践的书籍,由George Coulouris、Jean Dollimore、Tim Kindberg和Gordon Blair合著,是该领域的经典教材。本书旨在帮助读者理解分布式系统的概念、设计原则以及实现方法。"
在分布式系统这一广泛的领域中,本书涵盖了以下几个核心知识点:
1. **分布式系统的基本概念**:书中首先介绍分布式系统的定义,强调其在网络环境中的多组件协作,包括并发操作、透明性、位置透明性、复制和服务定位等关键特性。
2. **进程通信**:讨论了进程间通信(IPC)的各种机制,如管道、套接字、远程过程调用(RPC)以及消息传递协议,这些都是分布式系统中不同组件相互协作的基础。
3. **一致性与复制**:深入讲解了如何在分布式环境中维护数据的一致性,如强一致性、弱一致性、最终一致性等模型,以及复制技术,包括主从复制、多主复制等策略。
4. **容错与可靠性**:分析了分布式系统中的故障模型,如拜占庭将军问题,以及如何通过冗余、检查点、恢复机制和故障检测来确保系统的高可用性。
5. **分布式计算模型**:涵盖了MapReduce、P2P网络、云计算平台等现代分布式计算模型,阐述了它们的设计理念和应用场景。
6. **命名与定位服务**:讨论了如何在大规模分布式环境中实现有效的命名和定位服务,如DNS、全局唯一标识符(GUID)和分布式目录服务。
7. **安全与隐私**:涵盖了分布式系统中的安全问题,如认证、授权、加密和隐私保护策略,这些对于防止未授权访问和数据泄露至关重要。
8. **分布式事务与并发控制**:讲解了ACID属性、CAP定理和BASE理论,以及如何处理分布式事务中的并发问题,确保数据的一致性和事务的完整性。
9. **性能优化与调度**:讨论了如何通过负载均衡、资源调度和分布式算法来提升分布式系统的性能和效率。
10. **网格计算与大数据处理**:介绍了网格计算的概念,以及如何利用分布式系统处理海量数据,如Hadoop和Spark框架。
这本书不仅理论丰富,而且提供了大量实例和案例研究,有助于读者将理论知识应用于实际的系统设计和开发。此外,作者们还负责了排版和布局工作,使得内容更易于理解和学习。对于学习分布式系统或从事相关工作的专业人士来说,这是一份宝贵的资源。
2018-04-09 上传
2013-01-08 上传
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