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这本书非常推荐看英语版#xff0c;如果考过了CET-6就可以很轻松的阅读这本书。
当前计算机软件已经不是单体的时代了#xff0c;分布式系统#xff0c;微服务现在是服务端开发的主流#xff0c;如果没有读过这本书#xff0c;则强力建议读这本书。 …设计数据密集型应用
这本书非常推荐看英语版如果考过了CET-6就可以很轻松的阅读这本书。
当前计算机软件已经不是单体的时代了分布式系统微服务现在是服务端开发的主流如果没有读过这本书则强力建议读这本书。
当前开发的系统主要分为两种一种是数据密集型一种是就算密集型。
数据在分布式系统中有很多中存在方式持久化数据网络协议缓存都是。
这本书每章最后都有章节总结可以根据这些总结进行学习。
1、数据系统基石
基本的类似于可靠性、可伸缩性、可维护性需要在系统中有得到体现这不仅需要开发。也需要运维测试等岗位的支持才能得到结果。
存储结构与查询语句MySQL使用B树mongoDB使用GSON以及其他的一些数据使用的数据结构并且查询语句不仅可以是SQL92协议中的查询格式也可以是API的方式xml的方式等
存储与检索查可以使用索引辅助检索SSTables和LSM-TreeB树等数据结构可以用来作为检索工具存储引擎分为OLAP和OLTP分别专注于数据检索和事务OLTP中又存在两种方式日志结构学派不会更新只会追加写入就地更新学派可以直接更新到原有数据中
数据库同样需要网络传输因此需要有可以维护可拓展的网络协议如RPC
2、分布式数据
分布式系统有可能有一主多从多主多从等方式这意味着需要对于一个结点的数据及时更新到其他节点中方式分别是一主多从多主多从无主从一主多从最常见也可以通过使用一个节点作为proxy经由该节点同步给其他节点多主多从会有时钟不一致导致的问题事务上的问题等主要目的是为了让数据库离用户更近一些如果没有更多的好处的话则不需要这种方式这种方式弊端较大无主从方式可以被认为是kafka的broker方式类似根据一些特定的可用性判断方式如“活跃节点可以同步节点全部节点代表集群可用”这种方式来进行这种方式集群的使用如果使用其他的数据复制时的操作如从库恢复故障切换与再选举等。
以上只是复制的三种路径 如MySQL就有互为主从redis集群也有多种方式。
分区有多种分布方式可以使用键值对进行分区但是不同的分区热点不一样存在负载倾斜和热点删除此外也有根据文档的分区以及基于关键词的分区
分布式集群会带来分布式事务这一张主要是讲解ACID以及不同的层级下的事务级别会导致什么问题。
分布式系统的弊端一般会有网络问题异步问题时钟不可靠分布式算法等问题
一致性与共识这一张主要讲解Seata的一些信息以及分布式算法的信息但是不深入需要额外找资料进行学习。
3、衍生数据
批处理流处理这些都是大数据相关的一些原则如果有兴趣的话可以进行查看
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