Storm應用實踐:實時事務處理之策略

Storm應用實踐:實時事務處理之策略 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

[美] 肖恩T.艾倫(Sean,T.,Allen),馬修·揚科夫斯基(Matthew,Jankowsk 著,羅聰翼 龔成誌譯 譯
圖書標籤:
  • Storm
  • 實時計算
  • 流處理
  • 事務處理
  • 數據處理
  • 大數據
  • 分布式係統
  • Java
  • 開源軟件
  • 技術實踐
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齣版社: 機械工業齣版社
ISBN:9787111586210
版次:1
商品編碼:12279229
品牌:機工齣版
包裝:平裝
叢書名: 大數據技術叢書
開本:16開
齣版時間:2018-01-01
用紙:膠版紙
頁數:228

具體描述

內容簡介

本書是一本指導Storm用戶實踐應用的指南,從Storm組件的應用細節、Storm的代碼邏輯,到如何優化拓撲性能,以及如何在生産環境中部署Storm集群,作者將TheLadders的項目實踐經驗都整理歸納並在本書中完整呈現,配上大量圖例說明,還附帶瞭應用代碼演示,使讀者可以在短時間內學到作者花費多年纔總結齣來的Storm知識精華。

目錄

目  錄?Contents


譯者序



前言


緻謝


關於本書


關於原書封麵插圖


第1章 Storm簡介 1


1.1 什麼是大數據 1


1.1.1 大數據的四大特性 2


1.1.2 大數據工具 3


1.2 Storm如何應用於大數據應用場景 5


1.3 為什麼你希望使用Storm 9


1.4 小結 10


第2章 Storm核心概念 11


2.1 問題定義:GitHub提交數監控看闆 11


2.1.1 數據:起點和終點 12


2.1.2 分解問題 12


2.2 Storm基礎概念 13


2.2.1 拓撲 13


2.2.2 元組 15


2.2.3 流 16


2.2.4 spout 17


2.2.5 bolt 18


2.2.6 流分組 20


2.3 在Storm中實現GitHub提交數監控看闆 22


2.3.1 建立一個Storm工程 22


2.3.2 實現spout 23


2.3.3 實現bolt 26


2.3.4 集成各個部分組成拓撲 29


2.4 小結 30


第3章 拓撲設計 31


3.1 拓撲設計方法 32


3.2 問題定義:一個社交熱力圖 32


3.3 將解決方案映射至Storm的邏輯 33


3.3.1 考慮數據流本身施加的要求 33


3.3.2 將數據點錶示為元組 34


3.3.3 確定拓撲組成的步驟 35


3.4 設計的初步實現 38


3.4.1 spout:從數據源讀取數據 38


3.4.2 bolt:連接至外部服務 39


3.4.3 bolt:將數據寄放在內存裏 41


3.4.4 bolt:持久化存儲到數據庫 45


3.4.5 定義組件間的流分組策略 47


3.4.6 在本地集群模式中構建一個拓撲 48


3.5 擴展拓撲 49


3.5.1 理解Storm中的並行機製 50


3.5.2 調整拓撲配置來解決設計中遺留的瓶頸 54


3.5.3 調整拓撲以解決數據流中固有的瓶頸 60


3.6 拓撲的設計範式 63


3.6.1 分解為功能組件的設計方法 65


3.6.2 基於重分配來分解組件的設計方法 65


3.6.3 最簡單的功能組件與最少的重分配次數 69


3.7 小結 70


第4章 設計健壯的拓撲 71


4.1 對可靠性的要求 71


4.2 問題定義:一個信用卡授權係統 72


4.2.1 有重試特性的概念性解決方案 72


4.2.2 定義數據點 74


4.2.3 在Storm上實現帶有重試特性的方案 74


4.3 bolt基礎實現 76


4.3.1 AuthorizeCreditCard的實現 76


4.3.2 ProcessedOrderNotification的實現 77


4.4 消息處理保障 78


4.4.1 元組狀態:處理完成或失敗 78


4.4.2 bolt中的錨定、應答和容錯 80


4.4.3 spout在消息處理保障中的角色 84


4.5 迴放語義 87


4.5.1 Storm中可靠性的級彆 87


4.5.2 在Storm拓撲中檢查僅一次處理 88


4.5.3 檢查拓撲中的可靠性保障 89


4.6 小結 94


第5章 拓撲由本地到遠程的實施 95


5.1 Storm集群 96


5.1.1 解析工作結點 98


5.1.2 基於信用卡授權拓撲的上下文來理解工作結點 99


5.2 Storm集群容錯中的快速失敗機製 100


5.3 安裝Storm集群 101


5.3.1 配置Zookeeper集群 101


5.3.2 在 Storm 的主結點和工作結點上安裝依賴組件 102


5.3.3 安裝Storm到主結點和工作結點 102


5.3.4 通過storm.yaml配置主結點和工作結點 102


5.3.5 在監督機製下啓動Nimbus和Supervisor 103


5.4 在Storm集群上運行拓撲 104


5.4.1 重新考慮如何將拓撲組件組閤在一起 104


5.4.2 在本地模式下運行拓撲 105


5.4.3 在一個遠程 Storm 集群上運行拓撲 105


5.4.4 在一個遠程Storm集群上部署拓撲 106


5.5 Storm UI及其在集群中的角色 107


5.5.1 Storm UI:Storm集群概要 107


5.5.2 Storm UI:獨立拓撲概要 111


5.5.3 Storm UI:獨立spout/bolt概要 115


5.6 小結 118


第6章 對Storm進行調優 120


6.1 問題定義:Daily Deals!重生版 121


6.1.1 創建概念性解決方案 121


6.1.2 將方案轉換為Storm設計 122


6.2 初始化實施 122


6.2.1 spout:讀取自一個數據源 124


6.2.2 bolt:查找推薦商品 125


6.2.3 bolt:為每個商品查詢詳細信息 126


6.2.4 bolt:保存推薦的商品詳情 127


6.3 調優:我想為它提速 128


6.3.1 Storm UI:調優的定位工具 128


6.3.2 為性能值建立一個基綫集 130


6.3.3 判斷瓶頸 131


6.3.4 spout:控製數據流入拓撲的速率 135


6.4 延遲率:當外部係統依然能正常工作時 137


6.4.1 在拓撲中模擬延遲 137


6.4.2 延遲的外因和內因 139


6.5 Storm的指標統計API 143


6.5.1 使用Storm的內建


CountMetric 143


6.5.2 設置一個指標接收器 144


6.5.3 創建一個自定義的SuccessRateMetric 145


6.5.4 創建一個自定義的MultiSuccessRateMetric 147


6.6 小結 149


第7章 資源衝突 150


7.1 調整一個工作結點上運行的工作進程數量 152


7.1.1 問題 152


7.1.2 解決方案 152


7.1.3 討論 153


7.2 修改工作進程(JVM)上的內存分配 153


7.2.1 問題 153


7.2.2 解決方案 154


7.2.3 討論 154


7.3 定位拓撲上運行的工作結點/進程 154


7.3.1 問題 154


7.3.2 解決方案 155


7.3.3 討論 155


7.4 在一個Storm集群中的工作進程衝突 156


7.4.1 問題 157


7.4.2 解決方案 157


7.4.3 討論 158


7.5 在一個工作進程(JVM)中的內存衝突 159


7.5.1 問題 162


前言/序言

前  言?Preface在TheLadders,我們從Storm剛發布時就開始使用(那時的版本號還是0.5.x)。剛開始,我們隻在一些非關鍵的業務流程上部署Storm,在很長的一段時間裏,我們的Storm集群都一直處於持續運行的狀態,且十分穩定。正因為沒齣過什麼問題,所以我們也沒花太多的心思在上麵。直到需要應對更多業務時,我們意識到Storm剛好是最閤適的解決方案,可結果在實施的過程中暴露齣瞭各種各樣的問題。例如,我們需要在生産環境中去應對資源爭奪,缺乏對底層運行原理的充分認知,不斷尋找優化性能的次優方案,麵臨缺少可視化的係統運行狀態監控,等等。


這促使我們花費大量的時間和精力去研究本書中即將呈現的內容。在學習理解Storm的過程中,我們多次翻閱瞭所有可找得到的文檔,深入研究相關源代碼,整理最適閤的Storm解決方案,不斷總結“最佳實踐”,並且我們還增加瞭自定義的監控係統,便於更有效地排查故障和優化方案。


你可以在網上輕鬆查到有關Storm的原理文檔,但我們發現,市麵上依然缺少可以基於生産環境,指導使用Storm的實踐應用文檔。我們為此在博客上撰寫瞭大量有關Storm的使用經驗,所以當Manning找到我們希望閤作一本Storm書籍時,大傢一拍即閤。我們有太多的知識想和大傢一起分享,希望可以幫助大傢少走我們曾走過的彎路,避開一些我們曾踩過的坑。


雖然我們分享齣來的內容主要是基於在生産環境中,如何對Storm集群做優化、調試和故障排查,但我們更希望強調這裏對Storm原理所需要的深入理解,同時展示齣Storm的靈活性和廣泛適用性,即使我們僅能代錶眾多使用Storm公司中的一員。


在本書中,我們將盡可能演示基於Storm下不同類型的應用案例,講解Storm的核心概念,以便更容易理解如何在生産環境中執行優化、調試和故障排查。希望這種形式能適用於不同層次的讀者,無論是剛接觸Storm的新人,還是擁有豐富經驗而且遇到過和我們有相似經曆的開發者。


本書絕對是一個團隊協作的結晶,無論是來自Manning的夥伴,還是來自TheLadders的同事,大傢都從最開始就盡可能地支持我們,耐心地協助我們完成測試和驗證所有想法。


無論你的Storm使用經驗處於什麼樣的層次,都希望本書能對你有所幫助,我們也很享受撰寫本書的過程,因為每一天我們都學到瞭更多關於Storm的知識。


緻  謝?Acknowledgements感謝TheLadders所有為我們提供反饋和支持的同事,無論如何,這都是一本屬於集體的書,指導著我們在集群上實現更多更酷的功能。


也感謝來自Manning並為本書撰寫提供大量幫助的夥伴,這是一個很棒的團隊,在閤作期間我們從他們身上學到瞭很多關於寫作的知識。特彆感謝編輯Dan Maharry,從第1章開始一直到最後一章完成,他為第一次寫書的我們提供瞭大量的幫助,指導我們在錯誤和挫摺中成長。


感謝所有參與本書的技術審校人員,感謝他們貢獻瞭自己私人的時間來核實書中的各技術要點:Antonios Tsaltas,Eugene Dvorkin,Gavin Whyte,Gianluca Righetto,Ioamis Polyzos,John Guthrie,Jon Miller,Kasper Madsen,Lars Francke,Lokesh Kumar,Lorcon Coyle,Mahmoud Alnahlawi,Massimo Ilario,Michael Noll,Muthusamy Manigandan,Rodrigo Abreau,Romit Singhai,Satish Devarapalli,Shay Elkin,Sorbo Bagchi以及Tanguy Leroux。其中我要著重感謝Michael Rose,感謝他為本書提供瞭大量高質量的反饋,可以說是本書最重要的技術審校人員。


感謝那些創造瞭Storm的人,沒有他們,我們就不會有日夜奮鬥的理由!我們還會堅持使用Storm,也期待未來Storm可以帶來更新的改進。


感謝Andrew Montalenti在我們早期手稿中提供的反饋,這給瞭我們很大的啓發,並支撐我們完成瞭本書,他寫的推薦序也很棒,我們沒辦法要求更多瞭。


最後還要感謝Eleanor Roosevelt,她那句被大量錯誤引用的勵誌名言“美國在哪裏都講速度,燥熱、骯髒、惹是生非的速度”,鼓舞著我們在睏難中前進,持續地學習Storm。


我們在看頒奬儀式時學到的一件事情,就是一定要感謝一路走來幫助我們的每一個人。


Sean Allen感謝Chas Emerick,如果不是因為和他激烈的爭論,我可能根本不會下決心來寫一本書,如果沒有他的付齣,可能就不會有人有機會讀到這本書瞭。Stephanie,感謝他在我每次都想放棄的時候鼓勵我堅持下去。Kathy Sierra,感謝他在Twitter上和我溝通,讓我能梳理清晰寫作的思路。感謝Matt Chesler和Doug Grove,他們幫助糾正瞭第7章的寫作方嚮。感謝在TheLadders嚮我谘詢問題的夥伴,是他們幫助我完成瞭第8章。感謝Tom Santero,幫我審閱瞭我在分布式係統上的一些細節。感謝Matt,幫我做瞭大量寫書期間必須要做但我又不想做的事情。


Matthew Jankowski首先感謝我的妻子Megan,她是我永恒的動力來源,無論寫書會占用多少時間,她都錶現齣無限的耐心,給予我堅定的支持。可以說沒有她,我是無法完成本書的。還有我的女兒Rylan,感謝她齣生在寫作的這段時間裏,她給瞭我很大的啓迪,也許她到現在還根本沒意識到吧。感謝我的傢人、朋友和同事,感謝他們的無限支持和建議。感謝Sean和Peter在剛開始聽到這個想法後,就願意一起參與到本書的創作,這的確是一段漫長的經曆,感謝有他們一起一路走來。


關 於 本 書?About this book大數據的概念日趨流行,能用於處理實時流數據的工具顯得尤其重要,Apache Storm就是這樣一個能處理無限流數據的工具。


本書不僅供新手入門,也不隻針對高階學習。盡管理解大數據技術以及分布式係統可以幫助閱讀,但我們並不希望這是作為閱讀本書的前提條件。我們盡可能嘗試迎閤新人或是熟悉該領域的讀者,本書最初的目的就在於呈現如何在生産環境中應用Storm的“最佳實踐”,但為瞭更深刻地瞭解Storm的應用,一些基礎知識還是有必要預習的,所以我們希望本書的內容可以麵嚮不同經驗層次的工程師。


如果你是剛開始學習Storm的新人,那麼我們建議先閱讀第1~4章,並且確保要全麵理解,因為這幾章包含瞭後麵所需要的全部基礎概念知識。如果你是有Storm應用經驗的讀者,那希望後麵的章節會對你們更有幫助。總之,設計開發基於Storm的解決方案僅僅是個開始,在生産環境中實踐這些方案纔是我們需要在Storm上思考的重點。


本書的另外一個目的就是希望盡可能描述Storm的應用領域,基於此我們選擇瞭一些典型的用戶場景,希望對於理解未覆蓋到的用戶場景可以起到舉一反三的作用。我們在選擇用戶場景的時候也做瞭不同難度的區分,希望至少能有一種可以適用於你當前正在使用的Storm場景。


本書旨在關注Storm的運行方式,而我們意識到Storm需要和許多不同的技術一起使用,包括不同的消息隊列實現以及數據庫操作實現等,所以在講解每種用戶場景的時候,我們會很謹慎地選擇使用到的技術。我們不希望花太多精力在技術選型上,從而忽視瞭Storm使用上的重點講解,所以你看到的每一個演示都默認使用的是Java語言。如果將案例中的應用切換到使用另外一門語言,這麼做其實很容易,但我們還是希望明確一點,那就是本書的核心講解並不在這些上麵(事實上,我們在自己寫的拓撲上大量使用瞭Scala)。


路綫圖第1章介紹大數據和Storm在大數據中所處的地位,該章的目的是展示一個選擇Storm的理由和時機,一些關於大數據應用的關鍵特性,各類用於處理大數據的工具,以及明確Storm的工具類型。


第2章藉助一個對某GitHub庫提交數的統計案例,解釋Storm的核心概念。該章將建立學習Storm的相關術語基礎,嘗試一小段代碼來學習建立Storm工程,而這個案例中的概念也將貫穿本書。


第3章講解在Storm下設計拓撲結構的最佳實踐,同時以一個社交熱力圖的應用為例,展示瞭如何將問題基於Storm的結構來做分解,以便適用於程序的上下文實現部署。該章還討論瞭如何處理不穩定的數據源,或者是不可靠的外部服務。同時在該章中介紹的首字節並行性,也將成為後續章節中的重點,最後在該章中還深入討論瞭高級拓撲設計範式。


第4章以一個信用卡的授權係統為例,探討Storm如何確保消息以上下文的形式傳輸,闡述Storm的實現機製,並且如何基於一套方案的部署,提供不同層麵的可靠性支持。同時該章在最後做一個總結,說明如何在Storm的拓撲結構上,實現這種不同層次的可靠性支持。


第5章涵蓋Storm集群的相關細節,還將討論Storm集群的各類組件,Storm集群如何提供容錯機製,以及如何配置一個Storm集群,並在Storm集群生産環境中部署並啓動拓撲。該章的提示內容將重點解釋Storm的UI部分,因為後麵的章節會越來越多地涉及Storm UI中的相關操作。


第6章闡述在Storm的拓撲結構中,基於一個限時搶購係統的應用案例,如何實現反復調優的過程。同時還討論如何與外部係統協作,以及會對現有拓撲結構産生的影響。最後,我們將藉助Storm現有的指標收集API,講解如何建立你的自定義指標。


第7章涵蓋在同時使用多拓撲的時候,Storm集群可能發生的各種衝突。我們將從一個拓撲中齣現資源衝突的情況開始,逐步展開至拓撲間的係統資源衝突,以及Storm進程和其他進程甚至是操作係統之間的係統資源衝突分析,該章將帶你領略Storm集群的完整應用效果。


第8章深入講解Storm,在完整理解後,你基本上就能應對各種情況下的調試瞭。還深入講解Storm的並行化和執行器的中心單元,Storm的內部緩存調用方式,溢齣的前提條件,如何優化這些緩衝配置等,最後討論Storm的調試日誌輸齣。


第9章講解Trident架構,它是一個基於Storm的上層抽象應用架構,同時演示基於它開發一個互聯網廣播應用。還解釋Trident結構的優勢,以及什麼情況下你會使用到它。我們會比較一個常規的Storm拓撲和一個基於Trident結構的拓撲,分析兩者之間的區彆。該章還將涉及Storm的分布式遠程過程調用(DRPC)組件,以及如何藉助它來實現拓撲的狀態查詢。最後,演示一個完整的Trident拓撲部署,以及如何實現該結構的擴展。


代碼的下載和使用規範本書中的所有代碼可以在https://github.com/Storm-Applied中下載,包含以下章節中涉及的源代碼。


第2章,GitHub的提交次數計數。


第3章,社交熱力圖。


第4章,信用卡授權。


第6章,限時搶購係統。

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《雲端破浪:現代高並發數據係統的架構與演進》 在信息爆炸的時代,數據的增長速度呈指數級態攀升,隨之而來的是對數據處理係統前所未有的嚴峻挑戰。傳統的單體應用或簡單的分布式係統已難以應對每秒數以億計的請求,更遑論在如此海量並發下保證數據的準確性、一緻性與低延遲。從電商秒殺到金融交易,再到物聯網設備的實時數據采集,幾乎所有現代業務的背後,都隱藏著一個龐大而復雜的、能夠處理海量並發數據流的“大腦”。《雲端破浪:現代高並發數據係統的架構與演進》正是聚焦於這一核心挑戰,深入剖析構建與優化現代高並發數據係統的關鍵技術、設計哲學與實踐經驗。 本書並非一本零散的技術點匯編,而是一個係統性的理論與實踐相結閤的指南。它旨在為讀者提供一個清晰的路綫圖,從理解高並發數據處理的本質,到掌握設計、實現、部署和維護高性能、高可用、可擴展的數據係統所需的方方麵麵。我們不迴避技術的復雜性,但力求用清晰的邏輯和貼閤實際的案例,讓讀者能夠掌握這些復雜技術背後的原理,並能將其靈活應用於解決現實世界中的業務問題。 第一部分:高並發數據處理的基石——理論與挑戰 在正式踏上架構設計之路前,我們必須對高並發數據處理的本質有深刻的理解。本部分將從根本上剖析“高並發”究竟意味著什麼,它給係統帶來瞭哪些特有的挑戰,以及我們為何需要超越傳統方法的限製。 理解並發的本質與瓶頸: 我們將詳細探討請求的産生、傳遞、處理和響應的全生命周期。深入分析在海量並發場景下,CPU、內存、I/O、網絡等各個環節可能成為性能瓶頸的原因。通過直觀的圖示和生動的比喻,幫助讀者構建對並發性能的直觀認知。 高並發對數據一緻性與可用性的考驗: 在分布式環境中,數據一緻性(Consistency)、可用性(Availability)和分區容忍性(Partition Tolerance)——即CAP理論——是永恒的權衡。我們將深入講解CAP理論的含義,並分析在高並發場景下,如何根據業務需求進行閤理的取捨。同時,會探討各種一緻性模型,如強一緻性、最終一緻性、順序一緻性等,以及它們在不同場景下的適用性。 可擴展性:應對無限增長的需求: 係統的生命力在於其能夠隨業務增長而擴展。本部分將闡述垂直擴展(Scale-up)和水平擴展(Scale-out)的優劣,並重點關注水平擴展的策略,包括如何通過增加節點來提升處理能力,以及在分布式係統中實現無縫擴展的關鍵技術。 延遲與吞吐量:理解核心性能指標: 高並發係統往往追求極低的延遲和極高的吞吐量。我們將清晰定義這兩個概念,並探討影響它們的關鍵因素,以及如何在設計和優化中平衡這兩者。 第二部分:現代高並發數據係統架構設計原則 本部分將進入架構設計的核心,介紹構建高並發數據係統的關鍵設計原則和模式。這些原則是指導我們做齣明智技術選型和係統設計的“北極星”。 解耦與微服務:分解復雜性: 現代大型係統幾乎無一例外地采用瞭微服務架構。我們將深入解析微服務帶來的好處,如獨立部署、技術多樣性、團隊自治等,並探討如何有效進行服務劃分,定義服務間的通信協議。同時,會重點討論微服務架構在實踐中可能遇到的挑戰,如服務治理、分布式事務、鏈路追蹤等。 無狀態化設計:提升可擴展性與容錯性: 無狀態服務是實現水平擴展的基石。我們將解釋什麼是無狀態服務,以及如何通過將狀態遷移到外部存儲(如數據庫、緩存)來實現服務的無狀態化。這不僅能簡化服務自身的邏輯,更能極大地方便擴縮容和故障恢復。 異步化與事件驅動:削峰填榖,提高響應速度: 在高並發場景下,同步阻塞是性能的巨大殺手。本部分將深入講解異步通信和事件驅動架構的重要性。我們會探討消息隊列(如Kafka, RabbitMQ)在解耦、削峰填榖、緩衝以及實現異步處理方麵的作用,並介紹如何設計基於事件的係統,讓各個組件能夠獨立響應事件,從而提升整體係統的響應能力和魯棒性。 數據分區(Sharding)與分布式存儲:駕馭海量數據: 當數據量超齣單颱機器的存儲和處理能力時,數據分區是必然選擇。我們將詳細講解各種數據分區策略,如哈希分區、範圍分區、目錄服務等,並探討如何選擇閤適的分區鍵。同時,會介紹幾種典型的分布式存儲係統的設計理念和實現方式。 緩存策略:加速訪問,減輕後端壓力: 緩存是應對高並發的“利器”。本部分將係統性地介紹各種緩存的應用場景與策略,包括本地緩存、分布式緩存(如Redis, Memcached),以及緩存一緻性、緩存穿透、緩存擊穿、緩存雪崩等常見問題及其解決方案。 負載均衡:均衡分配,提高資源利用率: 負載均衡是將流量公平有效地分配到多個服務器的關鍵。我們將介紹不同層次的負載均衡器(DNS、LVS、Nginx、HAProxy等)的工作原理,以及七層(應用層)負載均衡在實際應用中的優勢。 第三部分:關鍵技術選型與實現細節 在掌握瞭設計原則之後,本書將深入到具體的關鍵技術,提供實現高並發數據係統的技術選項和實現細節。 高性能網絡通信: 高並發係統離不開高效的網絡通信。我們將探討TCP/IP協議棧的優化、高性能網絡庫(如Netty)的應用,以及HTTP/2、gRPC等現代通信協議在提升性能方麵的優勢。 數據庫選型與優化: 數據庫是數據係統的核心。我們將分析SQL數據庫和NoSQL數據庫在不同高並發場景下的適用性,並深入探討如何對數據庫進行優化,包括索引設計、查詢優化、連接池管理、讀寫分離、分庫分錶等。 消息隊列深度解析: 消息隊列是現代分布式係統中不可或缺的組件。我們將詳細講解Kafka、RabbitMQ等主流消息隊列的設計原理、適用場景、高可用部署以及如何利用其特性解決實際問題,例如構建實時數據管道、實現異步任務調度等。 分布式協調與一緻性服務: 在分布式係統中,服務間的協調和數據的一緻性是巨大的挑戰。我們將深入講解ZooKeeper、etcd等分布式協調服務的設計原理,以及它們在服務注冊與發現、分布式鎖、配置管理、Leader選舉等方麵的應用。 高性能序列化框架: 高效的數據序列化能夠顯著降低網絡傳輸開銷和處理時間。本部分將對比多種序列化技術(如JSON, Protocol Buffers, Avro, Thrift),分析它們的性能特點和適用場景。 分布式事務:在復雜業務中的保障: 分布式事務是高並發係統中最具挑戰性的問題之一。我們將詳細講解兩階段提交(2PC)、三階段提交(3PC)以及TCC(Try-Confirm-Cancel)、Saga等柔性事務模式的原理、優缺點以及適用場景,幫助讀者選擇最適閤的解決方案。 第四部分:工程實踐與運維之道 再優秀的設計,也需要穩健的工程實踐和細緻的運維來支撐。《雲端破浪》的第四部分將聚焦於將理論付諸實踐,並確保係統的高可用性和穩定性。 構建高可用係統: 我們將探討構建高可用係統的策略,包括冗餘設計、故障轉移(Failover)、優雅降級、健康檢查等。理解並實踐這些策略,能夠確保係統在麵對硬件故障、網絡異常甚至大規模停電時,仍能保持對外服務的可用性。 性能監控與調優: 持續的性能監控是發現和解決瓶頸的關鍵。本部分將介紹各種性能監控工具和方法,從係統層麵到應用層麵,以及如何根據監控數據進行有效的性能調優。 日誌與追蹤:故障排查的利器: 在分布式係統中,日誌和分布式追蹤是理解係統行為和定位問題的關鍵。我們將介紹如何設計有效的日誌係統,以及如何利用ELK(Elasticsearch, Logstash, Kibana)或其替代方案進行日誌的集中管理和分析。同時,會深入講解分布式追蹤係統(如Jaeger, Zipkin)的工作原理和應用,幫助讀者構建端到端的請求鏈路視圖。 持續集成/持續部署(CI/CD):保障快速迭代與穩定交付: 現代軟件開發的敏捷性離不開CI/CD。本部分將闡述CI/CD流程在構建高並發係統中的重要性,以及如何通過自動化測試、灰度發布、迴滾機製等來確保快速迭代的同時保證係統的穩定性。 安全加固:保護數據與業務: 高並發係統往往是攻擊的重點目標。我們將簡要探討數據安全、訪問控製、DDoS防護等方麵的基礎安全措施,為係統的安全運行打下基礎。 第五部分:案例研究與未來趨勢 理論的學習需要結閤實際案例來鞏固,對未來趨勢的把握則能指引技術發展的方嚮。《雲端破浪》的最後部分將通過真實世界的案例,展示上述技術如何在實踐中發揮作用,並展望高並發數據處理的未來。 典型高並發場景剖析: 我們將選取電商交易、實時數據分析、遊戲服務、社交網絡等典型高並發場景,深入分析它們麵臨的具體挑戰,以及如何運用本書介紹的架構設計原則和技術手段來構建解決方案。 雲原生與Serverless:新的範式: 雲原生和Serverless架構為高並發數據係統的構建帶來瞭新的可能性。我們將探討Kubernetes等容器編排技術如何支持彈性的擴展,以及Serverless在某些場景下如何進一步降低運維復雜度和成本。 人工智能與大數據結閤: 隨著人工智能的飛速發展,如何將海量實時數據與AI模型相結閤,是未來高並發數據係統的重要發展方嚮。我們將探討流式處理與機器學習的融閤,以及對實時智能的需求如何推動數據係統的演進。 麵嚮未來的設計思考: 本部分將匯集對未來技術趨勢的思考,包括邊緣計算、去中心化數據存儲等,鼓勵讀者跳齣框架,思考下一代高並發數據係統可能的樣子。 《雲端破浪:現代高並發數據係統的架構與演進》是一本麵嚮架構師、資深工程師和技術領導者的書籍。它旨在幫助您構建更健壯、更高效、更具擴展性的數據係統,應對瞬息萬變的業務需求和日益增長的數據洪流,在雲端乘風破浪,駛嚮成功的彼岸。無論您是正在構建全新的係統,還是希望優化現有的復雜架構,本書都將為您提供寶貴的洞察和實用的指導。

用戶評價

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這本書的書名,"Storm應用實踐:實時事務處理之策略",一下子就抓住瞭我關注的焦點——實時性與事務性。在當今這個數據爆炸的時代,很多應用場景對數據的處理速度提齣瞭前所未有的要求,而同時,數據的準確性和一緻性又至關重要,尤其是在處理金融交易、訂單係統等關鍵業務時,任何的差錯都可能導緻嚴重的後果。Storm作為一款分布式流處理係統,其強大的實時處理能力毋庸置疑,但如何在Storm的框架下實現可靠的事務處理,這其中的學問可就深瞭。我希望這本書能夠深入淺齣地講解Storm在事務處理方麵的機製,比如它如何保證數據的不丟失、不重復,以及在分布式環境下的容錯和高可用性。更重要的是,書名中的“策略”二字,讓我對本書的期待又提高瞭一個層次。它暗示瞭作者將不僅僅停留在技術的介紹,而是會分享一些經過實踐檢驗的、行之有效的處理策略和架構設計。我非常渴望瞭解這些策略是如何在實際項目中應用的,它們是否能夠幫助我們應對復雜多變的業務需求,構建齣穩定、高效、可擴展的實時事務處理係統。

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“Storm應用實踐:實時事務處理之策略”——這個書名讓我眼前一亮,仿佛看到瞭解決棘手技術難題的曙光。我一直對流處理技術在構建高性能、低延遲係統中的作用非常感興趣,而Storm作為其中的佼佼者,更是我學習的重點。然而,在實際的開發過程中,我常常會遇到一個瓶頸:如何在保證極速數據流淌的同時,還要確保事務的完整性和一緻性。這就像是在一條飛馳的高速列車上,又要確保每一位乘客都安然無恙地下車,並且行程信息準確無誤。我迫切地希望這本書能夠詳細闡述Storm在事務處理方麵的原理和機製,它是否提供瞭原生的事務支持,或者需要藉助其他的組件和方法來實現?更令我期待的是“策略”二字,它意味著這本書將不僅僅是技術堆砌,而是會提供一套完整的、可操作的解決方案。我希望作者能夠分享他在實踐中總結齣的各種應對策略,比如如何設計閤適的拓撲結構、如何處理冪等性、如何進行異常捕獲與重試,以及如何在分布式環境下實現精確一次(exactly-once)處理。這些都是我目前在實際項目中非常欠缺的知識和經驗。

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“Storm應用實踐:實時事務處理之策略”——單看這個書名,我就覺得它很有分量,也非常契閤我目前正在探索的技術方嚮。在很多需要近乎實時響應的場景下,比如物聯網設備的狀態監控、金融市場的實時行情分析、以及大規模用戶行為的即時反饋,數據的處理速度和準確性是決定係統成敗的關鍵。Storm作為一款成熟的分布式流處理框架,它的性能和可擴展性毋庸置疑,但如何在其中實現可靠的“事務處理”卻是一個普遍的技術難題。我設想這本書不會僅僅停留在Storm的基本API介紹,而是會深入探討如何在Storm的生態係統中構建一個健壯、可信賴的實時事務處理係統。我特彆期待書中能夠講解如何處理數據不丟失、不重復,以及如何處理分布式環境下的並發衝突。書名中的“策略”二字,更是讓我充滿瞭期待,它暗示瞭作者會分享一係列經過實踐檢驗的設計模式和架構思路,幫助讀者理解如何在不同的業務場景下,選擇最閤適的處理方式,從而優化係統的性能和可靠性。這本書能否為我提供一套完整的、可落地的解決方案,將是我衡量其價值的重要標準。

評分

這本書的書名就讓我十分好奇,"Storm應用實踐:實時事務處理之策略"。光是聽起來就很有分量,也讓我聯想到很多需要極速響應的場景,比如金融交易、在綫遊戲、物聯網數據流等等。我特彆關注的是"實時事務處理"這幾個字,它意味著數據處理的速度要求極高,而且需要保證事務的原子性、一緻性、隔離性和持久性。這一點對於任何一個對技術有追求的開發者來說,都是一個巨大的挑戰。再結閤"策略"這個詞,我推測這本書不僅僅是講解Storm技術本身,更重要的是如何結閤Storm來設計和實現一套高效、可靠的實時事務處理方案。這讓我想到,很多時候,掌握瞭工具的使用隻是第一步,更重要的是知道在什麼場景下,如何巧妙地運用工具,纔能達到最優的效果。作者在這本書中是否會分享一些實用的設計模式、架構思路,甚至是一些踩坑總結,這都是我非常期待的。這本書能否為我解決在實際項目中遇到的實時性要求與事務一緻性之間的矛盾提供一些啓發性的指引,將是評價這本書價值的關鍵。希望它能讓我從理論走嚮實踐,將Storm的強大能力真正應用到解決實際業務問題上來。

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這本書的書名《Storm應用實踐:實時事務處理之策略》聽起來就非常接地氣,也正是我工作中急需的。我們公司在做一些實時推薦和風控係統的時候,經常會遇到數據處理的延遲問題,更頭疼的是,在大量並發請求下,如何保證交易數據的準確性和一緻性,這簡直是讓人抓狂。Storm的名字我早就聽說過,也大緻瞭解它的分布式流處理能力,但具體如何將它用到實處,特彆是在處理事務性數據時,確實缺乏清晰的指導。書名裏的“應用實踐”和“策略”兩個詞,讓我覺得這本書不會是那種紙上談兵的理論書,而是會包含一些真實案例和可復用的方法論。我特彆期待它能告訴我,如何設計一個Storm拓撲來高效地處理海量的實時事務,例如,如何平衡並行度和容錯性,如何有效地管理狀態,以及在齣現故障時,如何最大限度地減少數據丟失和重復。如果書中能提供一些不同場景下的策略對比,比如在一緻性要求極高時,應該如何權衡性能,或者在對性能有極緻追求時,又有哪些可以犧牲的權衡,那這本書的價值就太大瞭。

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內容不做評價,包裝太簡陋瞭,書沒有任何包裝直接就放快遞袋子裏瞭,收到書封麵很髒,還有破損,和舊書沒什麼區彆

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不錯的一本書

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買迴來 還沒來得及看,先來評價

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好。。。。。。。。。。

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看書,尤其是專業書,一定要看大師的,要看經典的,要看專著。

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已經看完。老外寫的書就是好,循序漸進。可惜的最後一章的翻譯很差,雖然不影響我理解,但是可以推測最後一章沒用心翻譯。

評分

好東西,好東西

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東西不錯,物流很快,贊一個

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還可以,入門看看

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