人人都是架构师:分布式系统架构落地与瓶颈突破

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高翔龙 著
图书标签:
  • 分布式系统
  • 架构设计
  • 微服务
  • 系统瓶颈
  • 性能优化
  • 高可用
  • 可扩展性
  • 云原生
  • 架构师
  • 技术实践
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出版社: 电子工业出版社
ISBN:9787121312380
版次:1
商品编码:12180592
品牌:Broadview
包装:平装
开本:16开
出版时间:2017-05-01
用纸:胶版纸
页数:200

具体描述

产品特色

编辑推荐

  1、货真价实的互联网场景下大型网站架构演变过程中核心技术难题的解决方案;
  2、全部来源于作者真实经历的生产案例,大型网站应对高并发、大流量的应急宝典;
  3、分布式服务案例全面剖析,为大家讲解如何构建一个分布式调用跟踪系统;
  4、大流量限流/消峰案例全面剖析,将流量尽可能挡在系统上游,避免对交易系统产生较大冲击;
  5、分布式配置管理服务案例全面剖析,为大家讲解如何构建集中式资源配置中心;
  6、限时抢购、秒杀场景下,热点数据的读/写优化案例;
  7、数据库分库分表案例全面剖析,为大家讲解如何提升关系型数据库的并行处理能力和检索效率。
  每一章都是重点,每一章都是解决方案
  8、理论有,但你更需要的是技术难题的解决方案;
  9、本书文字不枯燥、互联网味儿十足;
  10、大型网站架构一定是简单和清晰的,而不是炫技般的复杂化,解决问题采用直接的方式直击要害才是至见效的;
  11、从接入层到存储系统,本书涉及全面;
  12、毫无保留地阐述了作者多年在互联网企业的架构设计经验;
  13、一本从实战出发的经典作品;
  14、不吹牛、不夸张,脚踏实地为你剖析架构如何落地。

内容简介

  《人人都是架构师:分布式系统架构落地与瓶颈突破》并没有过多渲染系统架构的理论知识,而是切切实实站在开发一线角度,为各位读者诠释了大型网站在架构演变过程中出现一系列技术难题时的解决方案。《人人都是架构师:分布式系统架构落地与瓶颈突破》首先从分布式服务案例开始介绍,重点为大家讲解了大规模服务化场景下企业应该如何实施服务治理;然后在大流量限流/消峰案例中,笔者为大家讲解了应该如何有效地对流量实施管制,避免大流量对系统产生较大冲击,确保核心业务的稳定运行;接着笔者为大家讲解了分布式配置管理服务;之后的几章,笔者不仅为大家讲解了秒杀、限时抢购场景下热点数据的读/写优化案例,还为大家讲解了数据库实施分库分表改造后所带来的一系列影响的解决方案。
  《人人都是架构师:分布式系统架构落地与瓶颈突破》适用于任何对分布式系统架构感兴趣的架构师、开发人员以及运维人员。相信阅读《人人都是架构师:分布式系统架构落地与瓶颈突破》你将会有知其然和知其所以然的畅快感。

作者简介

  高翔龙,杭州云集微店架构师,基础架构组负责人,负责基础技术平台的架构设计和中间件研发等工作,技术书籍《Java虚拟机精讲》作者,热衷于开源技术,常年游走在Github上。

目录

第1章 分布式服务案例 1
1.1 分布式系统的架构演变过程 2
1.1.1 单机系统 3
1.1.2 集群架构 4
1.1.3 拆系统之业务垂直化 6
1.1.4 为什么需要实现服务化架构 8
1.1.5 服务拆分粒度之微服务 10
1.2 系统服务化需求 11
1.2.1 服务化与RPC协议 11
1.2.2 使用阿里分布式服务框架Dubbo实现服务化 12
1.2.3 警惕Dubbo因超时和重试引起的系统雪崩 16
1.2.4 服务治理方案 18
1.2.5 关于服务化后的分布式事务问题 20
1.3 分布式调用跟踪系统需求 21
1.3.1 Google的Dapper论文简介 22
1.3.2 基于Dubbo实现分布式调用跟踪系统方案 25
1.3.3 采样率方案 35
1.4 本章小结 37
第2章 大流量限流/消峰案例 38
2.1 分布式系统为什么需要进行流量管制 39
2.2 限流的具体方案 42
2.2.1 常见的限流算法 43
2.2.2 使用Google的Guava实现平均速率限流 45
2.2.3 使用Nginx实现接入层限流 48
2.2.4 使用计数器算法实现商品抢购限流 49
2.3 基于时间分片的消峰方案 51
2.3.1 活动分时段进行实现消峰 52
2.3.2 通过答题验证实现消峰 52
2.4 异步调用需求 53
2.4.1 使用MQ实现系统之间的解耦 54
2.4.2 使用Apache开源的ActiveMQ实现异步调用 55
2.4.3 使用阿里开源的RocketMQ实现互联网场景下的流量消峰 61
2.4.4 基于MQ方案实现流量消峰的一些典型案例 72
2.5 本章小结 75
第3章 分布式配置管理服务案例 76
3.1 本地配置 77
3.1.1 将配置信息耦合在业务代码中 77
3.1.2 将配置信息配置在配置文件中 79
3.2 集中式资源配置需求 82
3.2.1 分布式一致性协调服务ZooKeeper简介 83
3.2.2 ZooKeeper的下载与集群安装 84
3.2.3 ZooKeeper的基本使用技巧 86
3.2.4 基于ZooKeeper实现分布式配置管理平台方案 87
3.2.5 从配置中心获取Spring的Bean定义实现Bean动态注册 93
3.2.6 容灾方案 95
3.2.7 使用淘宝Diamond实现分布式配置管理服务 96
3.2.8 Diamond与ZooKeeper的细节差异 101
3.2.9 使用百度Disconf实现分布式配置管理服务 102
3.3 本章小结 110
第4章 大促场景下热点数据的读/写优化案例 111
4.1 缓存技术简介 112
4.1.1 使用Ehcache实现数据缓存 114
4.1.2 LocalCache存在的弊端 116
4.1.3 神秘的off-heap技术 117
4.2 高性能分布式缓存Redis简介 120
4.2.1 使用Jedis客户端操作Redis 121
4.2.2 使用Redis集群实现数据水平化存储 122
4.3 同一热卖商品高并发读需求 124
4.3.1 Redis集群多写多读方案 125
4.3.2 保障多写时的数据一致性 126
4.3.3 LocalCache结合Redis集群的多级Cache方案 128
4.3.4 实时热点自动发现方案 130
4.4 同一热卖商品高并发写需求 132
4.4.1 InnoDB行锁引起数据库TPS下降 132
4.4.2 在Redis中扣减热卖商品库存方案 134
4.4.3 热卖商品库存扣减优化方案 138
4.4.4 控制单机并发写流量方案 141
4.4.5 使用阿里开源的AliSQL数据库提升秒杀场景性能 142
4.5 本章小结 148
第5章 数据库分库分表案例 149
5.1 关系型数据库的架构演变 150
5.1.1 数据库读写分离 150
5.1.2 数据库垂直分库 151
5.1.3 数据库水平分库与水平分表 152
5.1.4 MySQL Sharding与MySQL Cluster的区别 153
5.2 Sharding中间件 154
5.2.1 常见的 Sharding中间件对比 155
5.2.2 Shark简介 156
5.2.3 Shark的架构模型 157
5.2.4 使用Shark实现分库分表后的数据路由任务 159
5.2.5 分库分表后所带来的影响 166
5.2.6 多机SequenceID解决方案 167
5.2.7 使用Solr满足多维度的复杂条件查询 170
5.2.8 关于分布式事务 172
5.3 数据库的HA方案 173
5.3.1 基于配置中心实现主从切换 174
5.3.2 基于Keepalived实现主从切换 176
5.3.3 保障主从切换过程中的数据一致性 179
5.4 订单业务冗余表需求 180
5.4.1 冗余表的实现方案 181
5.4.2 保障冗余表的数据一致性 183
5.5 本章小结 186
后记 187

前言/序言

  本书的创作初衷
  任何一本书,都是一个用于承载知识的载体,读者可以从中探寻自己想要知道的答案。对于我而言,书本就是带我领略奇妙计算机世界最快的一条途径。之所以想创作一本与大型分布式系统架构相关的书籍,是因为我在最近几年的实际工作中经历了太多的技术难题。每当我和我的团队尝试解决这些问题之前,时常想着能否从市面上现有的架构书籍中寻求到解决方案;但事与愿违,目前市面上高歌架构理论的读物居多,而真正讲解大型网站在架构演变过程中出现技术难题时应该如何解决的书籍却寥寥无几。对于这块领域的空白,我想尝试着去创作,尽量把我自己脑海中的内容写出来,让更多人受益,毕竟架构是需要落地的,否则便是一纸空谈。
  本书内容重点
  本书每一章的内容几乎都是独立的,大家完全可以挑选自己感兴趣或者有需要的部分进行阅读。本书一共包含5章,笔者首先从分布式服务案例开始讲起,将大家带进分布式系统的殿堂。在第1章中,笔者讲解了大型网站的架构演变过程,让大家对分布式系统建立一个基本的认识。当然,本章的重点是讲解企业在大规模服务化后应该如何实施服务治理,以及应该如何构建一个分布式调用跟踪系统,以一种可视化的方式来展现跟踪到的每一个请求的完整调用链,并收集调用链上每个服务的执行耗时,整合孤立日志等。
  为了避免大促场景下峰值流量过大,对系统造成较大负载导致产生雪崩现象,笔者在本书的第2章为大家讲解了大流量限流/消峰案例,让系统的负载压力始终处于一个比较均衡的水位,从而保护系统的稳定运行。笔者首先从限流算法开始讲起,然后分享了业务层面和技术层面等两个维度的流量管制方案。当然,本章的重点是为大家演示如何通过MQ来实现大流量场景下的流量消峰。
  本书的第3章为大家讲解了分布式配置管理服务案例(配置中心)。尽管目前一些中小型互联网企业仍然将本地配置作为首选,但是当网站发展到一定规模后,继续采用本地配置所暴露的问题将会越来越多。大型网站使用分布式配置管理平台不仅能够实现配置信息的集中式管理、降低维护成本和配置出错率,还能够动态获取/更新配置信息。本章的重点是为大家演示如何基于ZooKeeper构建一个分布式配置管理平台,以及使用淘宝Diamond和百度Disconf系统来实现分布式配置管理服务。
  热点数据的读/写操作其实是秒杀、限时抢购场景下最核心的技术难题。在大促场景下,由于峰值流量较大,大量针对同一热卖商品的并发读/写操作一定会导致后端的存储系统产生性能瓶颈,因此第4章为大家讲解了大促场景下热点数据的读/写优化案例。尽管商品信息可以缓存在分布式缓存中,通过集群技术,可以在理论上认为其容量是无限的,但是对于大促场景下的热卖商品来说,由于单价比平时更给力、更具吸引力,因而自然会比平时吸引更大的流量进来;这时同一个Key必然会落到同一个缓存节点上,而分布式缓存在这种情况下一定会出现单点瓶颈,因此笔者为大家演示了如何实施多级Cache方案来防止分布式缓存系统出现单点瓶颈。由于写操作无法直接在缓存中完成,因此大量的并发更新热点数据(库存扣减)都是针对数据库中同一行的——本书以MySQL为例,而这必然会引起大量的线程来相互竞争InnoDB的行锁;并发越大时,等待的线程就越多,这会严重影响数据库的TPS,导致RT线性上升,最终可能引发系统出现雪崩。为了避免数据库沦为瓶颈,笔者为大家演示了如何通过分布式锁、乐观锁在分布式缓存系统中扣减库存、通过抢购限流控制单机并发写流量,以及如何使用阿里开源的AliSQL数据库提升“秒杀”场景性能。
  在本书的最后一章,笔者为大家讲解了数据库分库分表案例。本章演示了如何通过分库分表中间件Shark来帮助企业实施分库分表改造,以及分库分表后所带来一系列影响的解决方案,并重点分享了笔者在实际工作中订单业务实施分库分表改造后,应该如何同时满足Buyer和Seller的多维度查询需求。
  本书面向的读者
  本书适用于任何对分布式系统架构感兴趣的架构师、开发人员以及运维人员。笔者尽量用通俗易懂的文字描绘本书的各个知识点,并引用了大量在实际工作中笔者遇到的那些真实案例,相信阅读本书时你将会有知其然并知其所以然的畅快感。
  读者讨论
  由于笔者能力有限,书中难免会出现一些错误或者不准确的地方,你可以通过邮箱gao_xianglong@sina.com将问题反馈给我,我会尽量对所有问题都给予答复。
  致谢
  首先我要感谢我们家莹宝宝,是你的支持和鼓励才让我有了继续创作下去的勇气。还记得在本书的创作过程中,每当我写完一节时,我都会“强迫”你高声朗读帮我梳理下笔的准确度;以及每当我头痛欲裂思绪全无时,你的陪伴点燃了我在每个凌晨的斗志;甚至在我烦躁时,你总是毫无怨言地忍受着我的“坏脾气”。谢谢你的包容和体贴,我爱你。
  其次我要感谢我的团队:我的两位BOSS——冰冰和校长,最牛的MySQL DBA平哥,架构师大飞、青龙、小狼、僧哥、布爸,感谢你们平时在工作上的支持。
  当然,本书能够顺利出版,离不开本书的两位编辑:孙学瑛老师和Anna老师的共同努力;感谢你们辛苦的文字校对工作,同时也祝愿孙学瑛老师家的猴宝宝健康茁壮地成长。
  最后感谢那些曾经帮助过我的所有人,我爱你们!
  高翔龙
  2016年12月31日深夜

破壁而出,驾驭复杂:分布式系统实战精要 在信息洪流奔腾不息的今天,无论是蓬勃发展的互联网企业,还是力求转型的传统行业,都面临着同一个挑战:如何构建和维护能够支撑海量用户、海量数据、海量请求的可靠、高效、可扩展的系统?答案往往指向同一个方向——分布式系统。然而,分布式系统的设计与落地并非坦途,它伴随着网络延迟、数据一致性、节点失效、服务发现、容错与高可用等一系列棘手的问题。当系统规模达到一定程度,或者业务复杂度激增时,这些“分布式特有的痛点”便如同潜藏的暗礁,随时可能让辛勤构建的系统瞬间倾覆。 本书并非关于“人人都是架构师”这样宏大却略显虚泛的命题,也并非简单罗列市面上已有的分布式技术名词。它旨在深入一线,聚焦于分布式系统架构的落地实践与核心瓶颈的突破。我们从最本质的需求出发,剥离浮夸的技术概念,回归到分布式系统设计与实现中最具价值的环节。 核心读者对象: 一线开发工程师: 你是否在开发过程中,经常面对后端服务的性能瓶颈、并发处理难题,或是对复杂系统的维护感到力不从心?本书将为你揭示深层原因,并提供切实可行的解决方案。 系统架构师/技术负责人: 你是否正在设计新的分布式系统,或是需要对现有系统进行优化升级?本书将为你提供系统的思考框架和丰富的实战经验,帮助你规避常见陷阱,做出更明智的技术决策。 运维工程师: 你是否需要深刻理解系统的内部机制,以便更好地进行监控、故障排查与容量规划?本书将为你提供一套“知其然,更知其所以然”的视角。 对分布式系统充满好奇的技术爱好者: 如果你渴望理解现代大型软件系统为何能够如此稳定、高效地运转,并希望掌握构建这类系统的核心能力,本书将是你的理想选择。 本书内容梗概: 本书将系统性地梳理分布式系统设计的核心要素,并着重于落地过程中遇到的实际问题和突破方法。我们将深入探讨以下几个关键领域,每一个领域都紧密围绕着“落地”与“瓶颈突破”展开: 第一部分:分布式系统设计基石——挑战与应对 理解分布式系统的本质与挑战: 告别纸上谈兵,深入剖析分布式系统之所以复杂的原因——网络分区、延迟、异构性、并发访问、状态管理等。我们将以案例驱动,理解这些挑战如何在实际系统中演化。 CAP定理的实战解读与权衡: 并非仅仅是理论知识,本书将详细讲解CAP定理在不同业务场景下的实际应用。如何在一致性、可用性、分区容错性之间做出取舍?哪些场景可以牺牲一致性?如何利用最终一致性满足业务需求?我们将探讨各种策略。 数据一致性模型: 从强一致性到弱一致性,从顺序一致性到因果一致性,本书将逐一剖析这些模型。重点在于,在不同的分布式场景下,选择哪种一致性模型是成本效益最高、最符合业务要求的?如何通过技术手段(如版本控制、分布式事务)来近似或实现所需的一致性。 可靠性与可用性: 如何设计一个“不容易挂掉”的系统?我们将探讨各种容错机制,包括服务降级、熔断、限流、重试、幂等性设计等。如何通过冗余、备份、故障转移来提升系统的可用性,让用户感知不到服务的中断。 第二部分:核心组件与技术实践——落地篇 服务化与微服务架构: 从单体到 SOA 再到微服务,我们将剖析服务拆分的原则、挑战和最佳实践。如何合理定义服务边界?如何进行有效的服务间通信(RPC vs. REST,同步 vs. 异步)?服务治理(注册发现、配置中心)如何落地? 数据存储与管理: 关系型数据库的分布式实践: 分库分表是银弹吗?如何设计合理的 Sharding Key?如何处理跨分片事务?读写分离的应用与挑战。 NoSQL数据库的选型与应用: 键值存储、文档数据库、列族数据库、图数据库,在不同业务场景下的适用性与落地经验。如何应对NoSQL的数据一致性与事务难题。 分布式缓存: 缓存的策略(Cache-Aside, Read-Through, Write-Through, Write-Behind),如何设计失效策略,如何保证缓存与数据库的一致性,分布式缓存的集群管理与容错。 消息队列: 作为系统解耦、异步通信、削峰填谷的关键组件,我们将深入探讨消息队列的选型(Kafka, RabbitMQ, RocketMQ等)及其在实际应用中的配置、调优与故障处理。如何设计幂等的消费者?如何处理消息积压与重复消费? 分布式协调服务: ZooKeeper, etcd, Consul 等协调服务的核心功能(配置管理、服务发现、分布式锁、Leader 选举),以及它们在实际系统中的落地模式与最佳实践。 第三部分:性能瓶颈与优化策略——突破篇 性能瓶颈的识别与度量: 如何系统性地定位系统的性能瓶颈?性能分析的常用工具与方法。如何解读监控数据,发现潜在问题? 负载均衡策略: 从 L4 到 L7,从简单轮询到更智能的算法,如何选择合适的负载均衡策略来分配流量,提高系统吞吐量。 异步化与并发模型: 如何通过异步处理来提升系统响应速度?Reactor/Proactor 模式,Actor 模型,协程等并发编程模型的实践应用。 高吞吐量与低延迟设计: 针对大规模吞吐量场景,如何优化数据处理管道?如何减少网络往返次数?如何利用多线程、多进程、IO多路复用等技术。 故障排除与应急响应: 面对分布式系统的复杂故障,如何快速定位问题根源?有效的故障排查流程与思维。构建可观测性(Metrics, Logs, Traces)的重要性与实践。 第四部分:架构演进与未来趋势 领域驱动设计(DDD)在分布式系统中的应用: 如何通过 DDD 来划分微服务边界,管理复杂业务逻辑。 可观测性(Observability)实践: Metrics, Logging, Tracing 如何构建一套完整的可观测性体系,帮助我们理解和管理分布式系统。 Serverless 与云原生架构: Serverless 的优势与挑战,Kubernetes 在分布式系统中的应用,以及云原生对分布式系统设计的重塑。 面向未来的思考: 总结分布式系统设计的通用原则,对下一代分布式架构的展望。 本书的独特价值: 聚焦“落地”与“实战”: 我们避免了泛泛的技术介绍,而是深入到每个技术的落地细节、踩过的坑以及如何解决。 强调“瓶颈突破”: 每一章节都会针对分布式系统中常见的瓶颈,提供具体的分析方法和解决方案。 系统性与深度兼备: 并非零散的技术点拼凑,而是提供一套系统性的分布式系统设计与实战框架。 贴近工程实践: 借鉴大量真实项目中的经验和教训,力求内容具有高度的实用性。 在这本书中,我们将一起剥开分布式系统华丽外衣下的复杂肌理,用严谨的逻辑和丰富的实践经验,为你打开一扇通往高效、稳定、可扩展的分布式系统大门。无论你身处何种技术岗位,只要你致力于构建更强大的软件系统,本书都将是你不可或缺的参考。让我们一起,用技术的力量,驱动业务的增长,迎接更广阔的未来。

用户评价

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这本书的封面设计就带着一种“干货满满”的气息,不是那种华而不实的炫技,而是实实在在的直击痛点。我当初买这本书,主要是因为在实际工作中,经常会遇到一些分布式系统相关的难题,比如服务间的通信效率低下、数据一致性难以保证、以及系统在高并发下的性能瓶颈等。阅读《人人都是架构师:分布式系统架构落地与瓶颈突破》过程中,最让我印象深刻的是它对于“落地”的强调。很多架构书籍会停留在理论层面,讲概念、讲设计模式,但往往缺乏实际落地的指导。这本书却不一样,它从实际项目出发,剖析了在分布式系统设计和实践中可能遇到的各种“坑”,并提供了相应的解决方案。比如,在处理高并发场景时,它详细讲解了如何通过负载均衡、缓存策略、异步处理等手段来优化系统吞吐量,并且给出了具体的代码示例和配置建议。我尤其喜欢其中关于“服务拆分”和“服务治理”的章节,它们并没有流于表面,而是深入到如何根据业务场景、数据依赖、以及团队协作模式来做出合理的拆分决策,以及如何在拆分后有效地管理和监控这些服务。这种务实风格,对于我这样需要在实践中解决问题的开发者来说,简直是及时雨。而且,书中对于一些常见技术栈(如Spring Cloud、Dubbo等)的集成和配置也提供了不少实用的技巧,这让我能够更快地将学到的知识应用到实际工作中。

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这本书的封面设计就透露着一种务实和专业的气息,让我觉得这本书的内容一定非常扎实。我之所以会购买《人人都是架构师:分布式系统架构落地与瓶颈突破》,主要是因为我在实际的开发和架构设计过程中,经常会遇到一些“卡壳”的地方,尤其是在处理一些复杂的分布式场景时。阅读过程中,我最大的感受是这本书非常注重“解决问题”。它并没有罗列一大堆理论,而是通过大量的案例分析,展示了在实际的分布式系统架构设计和演进过程中,是如何一步步解决各种难题的。例如,书中关于“高可用性”的设计,给出了非常详细的指导。它不仅仅是讲解了主备、主从、多活等概念,还深入分析了如何设计容错机制,如何进行故障切换,以及如何进行灾难恢复。这让我意识到,高可用性并非一蹴而就,而是需要系统性的设计和持续的优化。另外,书中关于“系统监控与告警”的部分,也让我印象深刻。它强调了建立一套完善的监控体系的重要性,并提供了构建统一监控平台的思路,包括如何收集日志、Metrics,如何设置告警规则,以及如何利用告警信息来快速定位和解决问题。这种从“看见”到“解决”的完整流程,对于提升系统的稳定性和可靠性至关重要。总而言之,这本书是一本非常值得推荐的、实操性极强的分布式系统架构指南。

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这本书给我的感觉是,作者在分布式系统领域有着深厚的实践经验,并且能够将这些经验用一种非常易于理解的方式呈现出来。我之所以会选择阅读这本书,是因为我一直觉得分布式系统是一个既迷人又充满挑战的领域,而《人人都是架构师:分布式系统架构落地与瓶颈突破》这个书名恰好点出了我的痛点——“落地”和“瓶颈突破”。在阅读过程中,我惊喜地发现,作者并没有回避那些复杂的技术细节,而是循序渐进地将其拆解,并且配以大量图示和案例分析,使得晦涩的概念变得生动起来。例如,在讲解分布式事务时,它不仅介绍了常见的解决方案(如两阶段提交、三阶段提交),还深入分析了它们各自的优缺点以及适用场景,甚至还提到了 Saga 模式等更现代化的解决方案,并给出了在实际项目中如何权衡取舍的建议。这本书的另一大亮点在于,它不仅仅关注“怎么做”,更关注“为什么这样做”。在解释各种架构决策时,作者会追溯到其背后的设计哲学和权衡取舍,这有助于读者建立起更深刻的理解,而不仅仅是机械地记忆。我个人非常欣赏书中关于“可观测性”的论述,它强调了日志、Metrics、Tracing在分布式系统中的重要性,并提供了构建统一可观测性平台的思路和实践经验,这对于我理解和排查线上问题非常有帮助。

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拿到《人人都是架构师:分布式系统架构落地与瓶颈突破》这本书,我的第一反应是这个书名非常接地气,不像很多理论性的书籍那样高高在上。我在工作中经常需要设计和维护分布式系统,也经常会遇到各种各样的挑战,所以“落地”和“瓶颈突破”这两个词正是我所急需的。在阅读这本书的过程中,我被作者的循序渐进的讲解方式所吸引。他并没有上来就讲特别高深的理论,而是从一些基础的概念和常见的场景入手,逐步深入。比如,在介绍“服务注册与发现”时,它不仅仅讲解了 Eureka、Consul 的基本原理,还深入分析了在不同规模和复杂度的分布式系统中,如何选择合适的注册中心以及如何优化其性能和可用性。这本书的另一大优点在于,它对“一致性”的探讨非常深入。在分布式系统中,保证数据的一致性是一个永恒的难题。这本书详细介绍了CAP理论、BASE理论,并结合实际场景,给出了在不同业务场景下如何权衡一致性、可用性和分区容错性的具体方法。我尤其喜欢书中关于“分布式锁”的讨论,它分析了多种锁的实现方式(如Redis分布式锁、ZooKeeper分布式锁),并对比了它们的优缺点和适用场景,这让我能够根据具体需求选择最合适的方案,避免了不必要的麻烦。

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当我拿到《人人都是架构师:分布式系统架构落地与瓶颈突破》这本书时,我最大的期待就是它能帮助我“突破瓶颈”。在我的职业生涯中,遇到过很多次因为分布式系统设计不当而导致的性能瓶颈,比如响应时间过长、资源利用率低下、以及系统扩展性差等问题。这本书的标题本身就给我一种“救星”的感觉。阅读过程中,我发现作者对分布式系统中的各种“疑难杂症”都有着深刻的洞察。书中关于“缓存策略”的章节,给我留下了非常深刻的印象。它不仅仅是讲解了 Redis、Memcached 的基本用法,而是深入分析了缓存失效、缓存穿透、缓存击穿等常见问题,并提供了多种实用的解决方案,比如布隆过滤器、热点数据提前加载等。这让我意识到,缓存并非越简单越好,而是需要精细化的设计和管理。另外,书中关于“消息队列”的运用也让我受益匪浅。它详细阐述了如何利用 Kafka、RabbitMQ 等消息中间件来解耦服务、削峰填谷、以及实现异步处理,并且给出了在实际场景中选择哪种消息队列以及如何配置才能达到最佳效果的指导。这种从实践中提炼出的经验,对于我来说是无价的。这本书让我感觉,作者不仅仅是在写书,而是在分享他多年来在分布式系统领域摸爬滚打的经验和智慧。

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制作精美,纸张手感也不错,比一般技术书好很多。看了最大的收获是对业务思路的启发。系统是为数据服务的,链路畅通才能更好地促进业务发展。在技术达到一定水平后,制约技术的还是业务。没有大的事业平台,不可能凭空想出技术。技术是在解决问题中前进的。

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一开始对这书是没什么期待的,凑单而已。不考虑深度,此书的价值在于,其逻辑、结构是很清晰的,对分布式的发展和面临的基本问题都进行了介绍,可以作为入门的知识框架学习和知识点了解。缺点是,软件的安装过程是最没意义的,一方面是baidu或tutorial都很容易找到,另一方面因为他的时效性很短,版本的迭代就很容易失效。代码也过多且不够紧凑。

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他却依然对现实放肆 等着美丽的故事被腐蚀

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Java web 经典书籍,,好好学习天天向上。。

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满减很划算,每年就等618个双11买书了,这东西来了很有用!

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生活是这样子 不如诗

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五星好评,京东自营还是值得信赖的。

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东西收到了挺不错的,期待下次购买,快递很快给满分

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java开发中间件的技术,深入学习编程实践,提高架构和软件开发技术的利器

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