數據分發服務：以數據為中心的發布/訂閱式通信 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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任昊利 等 著

圖書標籤:

• 數據分發
• 發布/訂閱
• 數據通信
• 微服務
• 分布式係統
• 消息隊列
• 實時數據
• 數據流
• 架構設計
• 數據驅動

齣版社： 清華大學齣版社

ISBN：9787302381075

版次：1

商品編碼：11600185

品牌：清華大學

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2014-12-01

用紙：膠版紙

頁數：274

字數：448000

正文語種：中文

內容簡介

　　DDS（Data Distribution Service，數據分發服務）是OMG發布的有關分布式實時係統中數據傳輸的一個規範（2004年12月發布1.0版，2007年1月發布1.2版）。隨著實時分布式係統復雜度的不斷增加和研發規模的迅速擴大，係統集成的難度和風險都在大幅度提高，DDS為各種不同的分布式應用提供瞭數據通信模型，對分布式的異構係統集成提供瞭很好的解決方案。DDS是以數據為中心的發布/訂閱通信模型，針對強實時係統進行瞭優化，提供低延遲、高吞吐量以及對實時性能的控製級彆，從而使DDS能夠廣泛地用於航空航天、國防、分布式仿真、工業自動化、分布控製、機器人、電信以及物聯網等多個領域。
　　《數據分發服務：以數據為中心的發布/訂閱式通信》的編寫本著由淺入深、深入淺齣的原則，係統地介紹瞭DDS的使用、編程技術。本書中配有大量的例子，供使用人員參考，適閤軟件工程師、軟件架構師、軟件項目經理等專業人員使用，同時也適閤作為碩士研究生、本科生的教材。

內頁插圖

目錄

第1章 概述
1.1體係集成需求
1.1.1係統集成的問題
1.1.2耦閤性問題
1.1.3復雜數據流問題
1.2什麼是數據分發服務
1.3什麼是中間件
1.4網絡通信模型
1.5什麼是“以數據為中心”
1.6DDS對開發者有什麼幫助

第2章 DDS架構
2.1設計理念
2.2可擴展的傳輸框架
2.2.1以數據為中心的發布/訂閱
2.2.2數據本地重構層
2.3DDS的發現
2.4綫程處理
2.5配置
2.6DCPS通信
2.6.1DCPS通信概述
2.6.2域和域參與者
2.6.3數據寫入者和發布者
2.6.4數據讀取者和訂閱者
2.6.5主題、實例與關鍵字
2.6.6服務質量（QoS）策略控製通信行為
2.6.7監聽器
2.6.8條件

第3章 數據類型和數據樣本
3.1數據類型概述
3.1.1序列
3.1.2字符串和寬字符串
3.1.3類型代碼
3.2內置數據類型
3.2.1注冊內置類型
3.2.2為內置類型創建主題
3.2.3字符串內置類型
3.2.4關鍵字字符串內置類型
3.2.5管理內置數據類型的內存
3.2.6內置數據類型的類型代碼
3.3使用IDL創建用戶數據類型
3.3.1可變長度類型
3.3.2值類型
數據分發服務--以數據為中心的發布/訂閱式通信
3.4與用戶數據類型動態互動
3.4.1類型代碼概述
3.4.2定義新類型
3.5使用數據樣本
3.5.1具體類型的對象
3.5.2動態定義數據類型的對象

第4章 服務質量（QoS）策略
4.1QoS策略概述
4.1.1默認QoS策略
4.1.2DEADLINE（截止期限（T，DR，DW））
4.1.3DESTINATION_ORDER（目標順序（T，DR））
4.1.4DURABILITY（持久性（T，DR，DW））
4.1.5ENTITY_FACTORY（實體工廠（DP，Pub，Sub））
4.1.6GROUP_DATA（組數據（Pub，Sub））
4.1.7HISTORY（曆史（T，DW，DR））
4.1.8LATENCY_BUDGET（時延預算（T，DR，DW））
4.1.9LIFESPAN（壽命（T，DW））
4.1.10LIVELINESS（活躍度（T，DW，DR））
4.1.11OWNERSHIP、OWNERSHIP STRENGTH（所有權（T）、
所有權強度（DW））
4.1.12PARTITION（分割（Pub，Sub））
4.1.13PRESENTATION（呈現（Pub，Sub））
4.1.14READER_DATA_LIFECYCLE（讀取者數據生命周期（DR））
4.1.15RELIABILITY（可靠性（T，DW，DR））
4.1.16RESOURCE_LIMITS（資源限製（T，DW，DR））
4.1.17TIME_BASED_FILTER（基於時間的過濾（DR））
4.1.18TOPIC_DATA（主題數據（T））
4.1.19TRANSPORT_PRIORITY（傳輸優先級（T，DW））
4.1.20USER_DATA（用戶數據（T，DP，DR，DW））
4.1.21WRITER_DATA_LIFECYCLE（寫入者數據生命周期（DW））
4.1.22DURABILITY_SERVICE（持久性服務（DW））
4.1.23OWNERSHIP_STRENGTH（所有權強度（DW））
4.2策略示例

第5 章實體
5.1所有實體的一般操作
5.1.1創建和刪除實體
5.1.2啓用實體
5.1.3獲取實體的實例句柄
5.1.4獲取狀態和狀態改變
5.1.5獲取和設置監聽器
5.1.6獲取狀態條件
5.1.7獲取和設置服務質量策略
5.2實體的服務質量策略
5.2.1QoS請求vs.提供兼容性--RxO屬性
5.2.2C語言的特殊服務質量策略處理
5.3通信狀態
5.4監聽器實體
5.4.1監聽器的類型
5.4.2創建和刪除監聽器

第6章 主題
6.1主題概述
6.1.1創建主題
6.1.2刪除主題
6.1.3設置主題的服務質量策略
6.2內容過濾主題
6.2.1內容過濾主題概述
6.2.2過濾器適用的地方--發布與訂閱方
6.2.3創建內容過濾主題
6.2.4刪除內容過濾主題
6.2.5使用內容過濾主題

第7章 發送數據
7.1發送數據的步驟
7.2發布者
7.2.1顯式與隱式地創建發布者
7.2.2創建發布者
7.2.3刪除發布者
7.2.4設置發布者的服務質量策略
7.2.5創建發布者監聽器
7.2.6尋找一個發布者的相關實體
7.2.7等待應答
7.2.8發布者狀態
7.2.9暫停和恢復發布
7.3數據寫入者
7.3.1創建數據寫入者
7.3.2獲取所有數據寫入者
7.3.3刪除數據寫入者
7.3.4創建數據寫入者監聽器
7.3.5檢查數據寫入者的狀態
7.3.6數據寫入者的狀態
7.3.7使用一個類型特定數據寫入者（FooDataWriter）
7.3.8寫入數據
7.3.9刷新批量數據樣本
7.3.10寫入相關數據樣本組
7.3.11等待應答
7.3.12管理數據實例（使用關鍵字控數據類型）
7.3.13設置數據寫入者服務質量策略
7.3.14實體間的導航關係
7.3.15斷言活躍度

第8章 接收數據
8.1接收數據的步驟
8.1.1接收數據的準備
8.1.2使用一種機製接收數據
8.2訂閱者
8.2.1顯式與隱式地創建訂閱者
8.2.2創建訂閱者
8.2.3刪除訂閱者
8.2.4設置訂閱者服務質量策略
8.2.5開始和終止組順序的訪問
8.2.6設置訂閱者監聽器
8.2.7用特定樣本獲取數據讀取者
8.2.8尋找一個訂閱者的相關實體
8.2.9訂閱者的狀態
8.3數據讀取者
8.3.1創建數據讀取者
8.3.2獲取所有數據讀取者
8.3.3刪除數據讀取者
8.3.4建立數據讀取者監聽器
8.3.5檢查數據讀取者狀態和狀態條件
8.3.6等待曆史數據
8.3.7數據讀取者的狀態
8.3.8設置數據讀取者服務質量策略
8.3.9實體間的導航關係
8.4使用數據讀取者訪問數據（讀取或獲取）
8.4.1使用類型指定數據讀取者（FooDataReader）
8.4.2藉齣和返迴數據以及樣本信息序列
8.4.3用讀取或提取訪問數據樣本

第9章 使用域
9.1域和域參與者的基本原理
9.2域參與者工廠
9.2.1設置域參與者工廠QoS策略
9.2.2獲取和設置域參與者的默認QoS策略
9.2.3釋放域參與者工廠所用資源
9.2.4查找域參與者
9.2.5從QoS策略配置文件獲取QoS策略值
9.3域參與者
9.3.1創建域參與者
9.3.2刪除域參與者
9.3.3刪除包括的實體
9.3.4選擇域ID和創建多個域
9.3.5建立域參與者監聽器
9.3.6設置域參與者QoS策略
9.3.7查找主題描述
9.3.8尋找主題
9.3.9獲取隱式發布者或訂閱者
9.3.10斷言活躍度

第10章 條件和監聽器
10.1條件和監聽器概述
10.2通信狀態類型
10.2.1主題狀態類型
10.2.2訂閱者狀態類型
10.2.3數據讀取者狀態類型
10.2.4數據寫入者狀態類型
10.3定義監聽器
10.3.1主題監聽器
10.3.2數據寫入者監聽器
10.3.3發布者監聽器
10.3.4數據讀取者監聽器
10.3.5訂閱者監聽器
10.3.6域參與者監聽器
10.4定義條件
10.4.1狀態條件
10.4.2附加的條件類型

第11章 配置OpenDDS
11.1配置方式
11.2通用配置選項
11.3發現配置
11.3.1域配置
11.3.2為DCPSInfoRepo配置應用程序
11.3.3為DDS�睷TPS發現配置
11.4傳輸配置
11.4.1傳輸配置概述
11.4.2配置文件示例
11.4.3傳輸注冊示例
11.4.4傳輸配置選項
11.4.5傳輸實例選項
11.5記錄
11.5.1DCPS層記錄
11.5.2傳輸層記錄

第12章 開始使用
12.1規定遵從
12.1.1DDS規定遵從
12.1.2DDS�睷TPS規定遵從
12.2使用DCPS
12.2.1定義數據類型
12.2.2處理IDL
12.2.3一個簡單的消息發布者
12.2.4建立訂閱者
12.2.5數據讀取者監聽器實行
12.2.6清理OpenDDS客戶端
12.2.7運行示例
12.2.8用RTPS運行示例
12.3數據處理最佳化
12.3.1在發布者中注冊和使用實例
12.3.2讀取多個樣本
12.3.3零復製讀取
12.4構建一個應用程序
12.4.1搭建開發環境
12.4.2構建應用程序
12.4.3數據類型定義
12.4.4建立發布應用程序
12.4.5建立訂閱應用程序
12.4.6運行應用程序
參考文獻

前言/序言

穿越信息洪流：構建高效、靈活的分布式數據網絡 在這個瞬息萬變的數字時代，數據的生成和流動速度以前所未有的方式加速。從物聯網傳感器實時傳輸的海量數據，到金融市場瞬息萬變的交易信息，再到社交媒體上持續湧現的用戶動態，信息洪流無處不在，並深刻地影響著我們生活的方方麵麵。然而，如何有效地管理、分發和消費這些海量、異構、實時變化的數據，成為瞭構建現代分布式係統麵臨的核心挑戰。傳統的點對點通信方式在麵對如此龐大的數據規模和復雜的交互場景時，往往顯得力不從心，容易導緻係統臃腫、耦閤度高、難以擴展和維護。 正是為瞭應對這些嚴峻的挑戰，一種全新的通信範式應運而生，它摒棄瞭直接的尋址和連接，轉而采用一種更加優雅、解耦的方式來傳遞信息。這種範式，以“數據”為核心，將信息的生産者和消費者進行徹底的分離，它們之間不再需要直接的通信約定，而是通過一個中間層，這個中間層負責接收、存儲、過濾和轉發信息。想象一下，你不再需要知道你想給誰發郵件，隻需將郵件寫好，然後交給一個郵局（發布者），郵局會根據你的郵件內容和收件人指定的訂閱（訂閱者）將郵件準確送達。這種模式，極大地降低瞭係統的復雜性，提高瞭係統的靈活性和可伸縮性。 本書將深入探討這種以數據為中心、發布/訂閱模式為核心的通信架構。我們將一起探索其背後的設計哲學，理解它如何從根本上解決傳統通信模式的弊端，並構建一個高效、靈活、可擴展的分布式數據分發係統。 第一部分：理解基石——發布/訂閱模式的精髓 在本部分，我們將從最基礎的概念齣發，深入剖析發布/訂閱（Publish/Subscribe, Pub/Sub）模式的核心思想。我們將詳細闡述“發布者”和“訂閱者”的角色定位，以及它們之間如何通過“主題”（Topic）或“事件”（Event）進行解耦。我們會探討為什麼這種模式能夠實現極高的靈活性，讓發布者無需關心誰會接收到信息，訂閱者也無需關心信息來自何處。 核心概念解析： 我們將深入剖析“發布者”的職責——將數據轉化為信息，並將其廣播到特定的通道；“訂閱者”的職責——主動監聽感興趣的信息通道，並對接收到的信息做齣響應。同時，我們將詳細講解“主題”或“事件”的定義與作用，它是信息分類和路由的關鍵。 解耦的力量： 我們將深入分析發布/訂閱模式如何實現發布者與訂閱者之間的徹底解耦，以及這種解耦為係統帶來的好處，例如獨立部署、靈活替換、降低耦閤度等。 傳統模式的對比與優勢： 通過與傳統的點對點通信、RPC（遠程過程調用）等模式進行對比，我們將清晰地展現發布/訂閱模式在應對大規模、高並發、異構環境下的獨特優勢。 第二部分：構建引擎——數據分發服務的核心組件與機製 在理解瞭發布/訂閱模式的基本原理後，我們將進入係統的核心構建階段。本部分將詳細介紹實現高效數據分發服務所需的關鍵組件及其運作機製。我們將從消息隊列、消息代理、消息路由等底層技術入手，逐步構建起一個健壯的數據分發係統。 消息代理（Message Broker）： 作為整個係統的核心樞紐，我們將深入探討消息代理的功能、架構設計和關鍵技術。我們將分析不同類型消息代理（如基於持久化存儲、基於內存緩存）的特點，以及它們在可靠性、性能和吞吐量方麵的權衡。 消息隊列（Message Queue）： 我們將詳細講解消息隊列在數據緩衝、削峰填榖、異步處理中的關鍵作用。我們將分析不同消息隊列的設計模式，如先進先齣（FIFO）、優先級隊列等，以及它們如何影響消息的傳遞順序和消費效率。 主題與訂閱管理： 我們將深入探討如何有效地管理和組織海量的主題，以及訂閱者如何高效地訂閱和取消訂閱。我們將分析基於通配符、基於過濾器的訂閱機製，以及它們如何實現精細化的消息分發。 數據序列化與反序列化： 在分布式環境中，數據的格式至關重要。我們將探討各種數據序列化技術（如JSON, Protocol Buffers, Avro）的優劣，以及如何選擇適閤特定場景的序列化方案，以確保數據的正確傳輸和高效解析。 可靠性與容錯機製： 在分布式係統中，可靠性是生命綫。我們將深入分析消息的持久化、確認機製（ACK）、重試策略、死信隊列等技術，以及如何構建高可用的消息代理集群，確保數據不丟失、不重復，並能優雅地應對節點故障。 第三部分：拓展視野——高級主題與實際應用 在掌握瞭數據分發服務的核心技術後，本部分將進一步拓展我們的視野，探討一些更高級的主題，並展示數據分發服務在不同領域的實際應用。我們將關注如何優化係統性能，如何實現更復雜的通信模式，以及如何在實際業務場景中落地應用。 性能優化與伸縮性： 我們將探討如何通過負載均衡、分區（Partitioning）、緩存等技術來提升消息代理的吞吐量和響應速度。同時，我們將深入分析如何構建可伸縮的發布/訂閱係統，以應對不斷增長的數據量和用戶需求。 事件驅動架構（Event-Driven Architecture, EDA）： 我們將探討發布/訂閱模式如何成為構建事件驅動架構的基石，以及EDA帶來的好處，例如鬆耦閤、響應式設計、服務自治等。 流處理與實時分析： 我們將展示如何結閤流處理框架（如Apache Kafka Streams, Apache Flink）與數據分發服務，實現對海量實時數據的即時處理和分析，從而賦能實時決策和個性化服務。 微服務通信： 在微服務架構中，服務間的通信是關鍵。我們將探討如何利用發布/訂閱模式來解耦微服務，實現服務間的異步通信，提高係統的彈性和可維護性。 物聯網（IoT）數據分發： 物聯網設備産生海量、低延遲的數據。我們將探討如何利用發布/訂閱模式高效地收集、分發和處理物聯網數據，構建智能傢居、工業自動化等場景。 金融交易與實時推送： 金融市場的瞬息萬變對通信係統提齣瞭極高的要求。我們將探討如何利用發布/訂閱模式實現金融交易信息的實時推送、風險預警等應用。 數據集成與數據同步： 在復雜的企業環境中，不同係統間的數據集成和同步至關重要。我們將展示如何利用發布/訂閱模式實現跨係統的數據一緻性和實時同步。 安全考慮： 在數據分發過程中，數據的安全至關重要。我們將探討消息加密、訪問控製、身份驗證等安全機製，確保數據的機密性和完整性。 結語： 通過對本書內容的深入學習，您將不僅理解發布/訂閱模式的強大之處，更能掌握構建和優化高效、可靠、可擴展的分布式數據分發係統的核心技術和實踐經驗。無論您是正在設計下一代分布式係統，還是希望提升現有係統的通信效率，亦或是探索數據驅動的創新應用，本書都將為您提供寶貴的知識和指引，助您在信息洪流中穩健前行，釋放數據的無限價值。

評分☆☆☆☆☆

作為一名對新興技術充滿好奇的獨立開發者，我總是喜歡探索那些能夠解決實際痛點，並且具有前瞻性的技術。《數據分發服務：以數據為中心的發布/訂閱式通信》這本書的名字，聽起來就充滿瞭技術上的吸引力。我平日裏也在研究各種實時通信和數據同步的方案，比如 WebSockets、MQTT，以及一些分布式消息係統。然而，很多時候，我感覺這些方案在處理復雜的業務場景時，仍然需要大量的定製化開發和繁瑣的配置。這本書所提齣的“數據分發服務”和“以數據為中心”的理念，讓我覺得它可能是一種更高級彆的抽象，能夠將數據的傳輸和處理過程進行統一管理。我特彆想知道，書中是如何闡述“以數據為中心”這一核心思想的，它是否意味著可以實現更智能的數據路由和過濾？“發布/訂閱式通信”在這種框架下又會呈現齣怎樣的特點，與傳統的 pub/sub 有何不同？我期待這本書能夠為我帶來一些新的技術靈感，讓我能夠用更簡潔、更高效的方式來構建我的應用程序。

評分☆☆☆☆☆

我是一名經驗豐富的係統架構師，在設計大型分布式係統時，數據的一緻性和實時性始終是讓我頭疼的問題。在微服務架構日益普及的今天，如何保證海量數據在不同服務之間高效、可靠地分發，並且能夠快速響應變化，是一個巨大的挑戰。我曾嘗試過多種消息隊列和事件總綫方案，但總是在性能、可靠性、可擴展性以及運維復雜度之間進行權衡，始終沒有找到一個完美的解決方案。當我在書店裏看到《數據分發服務：以數據為中心的發布/訂閱式通信》這本書時，標題中的“數據分發服務”和“以數據為中心”立刻引起瞭我的注意。我立刻聯想到，這是否是一種全新的思路，能夠將數據的生産、傳輸和消費過程進行解耦，從而實現更靈活、更高效的數據流轉？我非常好奇書中是如何定義“數據分發服務”的，它與現有的消息係統有何本質區彆？“以數據為中心”的理念又會帶來哪些架構上的創新？我希望這本書能夠為我提供一些顛覆性的思考，幫助我構建更具彈性和可伸縮性的下一代數據基礎設施。

評分☆☆☆☆☆

我是一名在金融科技領域工作的工程師，我們對數據的實時性、準確性和可靠性有著極高的要求。在進行交易撮閤、市場數據分析、風險控製等業務時，任何一點延遲都可能帶來巨大的損失。因此，我們一直在尋找能夠提供低延遲、高吞吐量、可擴展且易於維護的數據分發解決方案。當我看到《數據分發服務：以數據為中心的發布/訂閱式通信》這本書時，“數據分發服務”和“以數據為中心的發布/訂閱式通信”這些詞匯立刻抓住瞭我的眼球。這是否意味著一種全新的架構模式，能夠將數據流的生成、傳輸和消費過程進行高度解耦，從而實現更強的韌性和更快的響應速度？我非常好奇書中是如何定義“數據分發服務”的，它與 Kafka、RabbitMQ 等現有技術相比，又有哪些獨特的優勢？“以數據為中心”的理念是否能夠幫助我們更精細地控製數據的流嚮，並提高係統的整體效率？我迫切希望瞭解這本書是否能為我們金融科技領域的嚴苛需求，提供一套行之有效的技術方案。

評分☆☆☆☆☆

作為一名剛剛踏入技術領域不久的初學者，我總覺得自己在學習過程中像是大海撈針，不知道該往哪個方嚮使勁。市麵上充斥著各種各樣的技術書籍，有些過於理論化，讀起來枯燥乏味；有些又過於淺顯，無法深入理解核心原理。當我看到《數據分發服務：以數據為中心的發布/訂閱式通信》這本書時，雖然“數據分發服務”和“發布/訂閱式通信”對我來說是相對陌生的概念，但我被它“以數據為中心”的描述深深吸引。我一直覺得，數據纔是 IT 世界的基石，如果能理解數據是如何在不同的係統之間流轉和傳播的，那麼我就可以更好地理解整個技術生態。這本書會不會用一種更易於理解的方式來解釋這些復雜的通信機製？它是否會提供一些生動形象的例子，幫助我理解“發布/訂閱”模式的精髓？我非常期待這本書能夠為我打開一扇新的大門，讓我對數據通信有更清晰的認識，並為我今後的學習打下堅實的基礎。我希望能在這本書裏找到學習的“正確路徑”，而不是被各種零散的知識點淹沒。

評分☆☆☆☆☆

這本書簡直是開發者們的一道曙光！我是一名資深的後端工程師，一直飽受微服務之間復雜通信的睏擾。傳統的 RESTful API 方式在處理海量數據流和實時更新時顯得力不從心，而消息隊列雖然有所幫助，但在某些場景下又顯得過於笨重。當我偶然看到這本書的標題時，我的心立刻就被“數據分發服務”和“以數據為中心的發布/訂閱式通信”這兩個概念吸引住瞭。我當時就在想，如果真能有一個係統，能夠以數據本身為核心，讓發布者隻關注數據的産生，訂閱者隻關注數據的接收，中間的路由和分發機製能夠智能高效地完成工作，那將是多麼強大的能力！我一直在尋找能夠真正解決分布式係統中數據同步和實時性問題的方案，本書的描述讓我看到瞭希望。尤其讓我好奇的是，“以數據為中心”到底是如何實現的？它是否意味著可以擺脫對具體服務端的強依賴，讓數據在不同係統之間流動得更加自由和靈活？我迫切地想知道書中是如何闡述這一理念，並且提供切實可行的技術實現細節的。這本書的內容，如果真的能夠解決我的痛點，那絕對是值得我深入研究的寶藏。

評分☆☆☆☆☆

不錯的書

評分☆☆☆☆☆

不錯的書

評分☆☆☆☆☆

不錯的書

評分☆☆☆☆☆

挺好，送貨很快。。。。。。。。

評分☆☆☆☆☆

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評分☆☆☆☆☆

不錯的書

評分☆☆☆☆☆

東西是正品，紙質也不錯

評分☆☆☆☆☆

項目開發所以買來看看，應該是國內唯一一本介紹dds的把

評分☆☆☆☆☆

學習中