Redis开发与运维

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付磊,张益军 著
图书标签:
  • Redis
  • NoSQL
  • 数据库
  • 缓存
  • 开发
  • 运维
  • 高性能
  • 数据结构
  • 分布式系统
  • 内存数据库
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出版社: 机械工业出版社
ISBN:9787111557975
版次:1
商品编码:12121730
品牌:机工出版
包装:平装
丛书名: 数据库技术丛书
开本:16
出版时间:2017-03-01
用纸:胶版纸

具体描述

编辑推荐

  

从开发、运维两个角度总结了Redis实战经验,深入浅出地剖析底层实现,包含大规模集群开发与运维的实际案例、应用技巧。

全面覆盖Redis 3及以上版本的基本功能及应用,提供了大量手绘版图片,细腻讲解底层实现机制

内容简介

  

本书全面讲解Redis基本功能及其应用,并结合线上开发与运维监控中的实际使用案例,深入分析并总结了实际开发运维中遇到的“陷阱”,以及背后的原因, 包含大规模集群开发与管理的场景、应用案例与开发技巧,为高效开发运维提供了大量实际经验和建议。本书不要求读者有任何Redis使用经验对入门与进阶DevOps的开发者提供有价值的帮助。主要内容包括:Redis的安装配置、API、各种高效功能、客户端、持久化、复制、高可用、内存、哨兵、集群、缓存设计等,Redis高可用集群解决方案,Redis设计和使用中的问题,最后提供了一个开源工具:Redis监控运维云平台CacheCloud。

作者简介

付磊 搜狐视频高级研发工程师,CacheCloud项目联合创始人。拥有多年Redis开发运维经验,为公司多个核心业务提供Redis服务,同时热衷于技术传播和分享,撰写了大量关于Redis开发运维的技术文章。微博号carlosfl,博客地址是http://carlosfu.iteye.com。

张益军 搜狐视频资深研发工程师,CacheCloud项目联合创始人,曾就职于美团、阿里巴巴等公司。搜狐视频投放组负责人,目前从事投放平台、反作弊等系统的架构设计和优化工作。研究兴趣包括海量峰值访问、分布式存储等。微博号益军YJ, 博客地址是。


内页插图

精彩书评

  

Redis在当今高性能架构中,发挥越来越重要的作用。本书对于体系性学习及掌握Redis,有非常好的参考作用。

——杨卫华(Tim Yang),新浪微博研发副总经理

作者对内存的介绍做到了深入浅出,讲清楚了重要的What、How。由于我从事分布式系统的开发,因此非常欣慰地看到写底层/infra领域的书籍,期待更多这方面的作品。写书是非常辛苦的,需要投入大量的时间,非常感谢两位作者艰苦卓绝的工作。

——刘奇,PingCAP CEO && TiDB/TiKV 创始人,Codis联合作者

本书是付磊和张益军在几个大型项目中积累的Redis开发与运维的宝贵经验,既有原理功能使用详解,又有实际踩坑排雷经验分享,最后一章对开源项目CacheCloud作了详细的讲解,是Redis开发、运维人员值得收藏的好书。

——田文宝,搜狐视频技术总监

这本书不仅介绍了Redis的使用方法 ,更难能可贵的是,作者在书中把使用和维护Redis时经常会碰到的问题一一列举了出来,并给出了相应的解决方案。通过了解这些方案,读者可以有效地避免使用Redis时会遇到的一些陷阱,并学会如何更好地使用Redis。

——黄健宏,《Redis设计与实现》作者

Redis是目前*流行的kv存储。本书从Redis的客户端使用,到内部的实现原理,最后到运维,都给出翔实的解决方案,是Redis从入门到精通的一本好书。

——陈宗志,360基础架构组技术经理,pika作者

作者不仅详细地介绍Redis运维经验,而且深入浅出地剖析底层实现,让读者不仅知其然,也知其所以然。Redis的集群运维绝非是一件容易的事儿,读此书,可以少走一些弯路,绕过一些“坑”。

——张海雷,优酷土豆广告团队资深工程师

这本书中Redis集群、开发运维陷阱、缓存设计和CacheCloud章节尤为精彩,都来自一线运维开发Redis的宝贵实战经验。相信无论是DBA还是研发工程师都能从本书收获新的知识。

——卓汝林,小米高级DBA

DevOps文化盛行,开发和运维的界线越来越模糊,在Redis的实践中本书应运而生。本书通过Redis开发运维详实的介绍,结合真实项目凝聚*佳实战经验,值得细细品味。

——李成武,阿里巴巴技术专家


  

目录

序 言

前 言

致 谢

第1章 初识Redis 1

1.1 盛赞Redis 1

1.2 Redis特性 2

1.3 Redis使用场景 5

1.3.1 Redis可以做什么 5

1.3.2 Redis不可以做什么 5

1.4 用好Redis的建议 6

1.5 正确安装并启动Redis 6

1.5.1 安装Redis 7

1.5.2 配置、启动、操作、关闭Redis 8

1.6 Redis重大版本 11

1.7 本章重点回顾 14

第2章 API的理解和使用 15

2.1 预备 15

2.1.1 全局命令 15

2.1.2 数据结构和内部编码 18

2.1.3 单线程架构 19

2.2 字符串 21

2.2.1 命令 22

2.2.2 内部编码 27

2.2.3 典型使用场景 28

2.3 哈希 31

2.3.1 命令 32

2.3.2 内部编码 35

2.3.3 使用场景 36

2.4 列表 38

2.4.1 命令 38

2.4.2 内部编码 43

2.4.3 使用场景 44

2.5 集合 46

2.5.1 命令 46

2.5.2 内部编码 50

2.5.3 使用场景 51

2.6 有序集合 52

2.6.1 命令 53

2.6.2 内部编码 59

2.6.3 使用场景 59

2.7 键管理 60

2.7.1 单个键管理 60

2.7.2 遍历键 67

2.7.3 数据库管理 70

2.8 本章重点回顾 73

第3章 小功能大用处 74

3.1 慢查询分析 74

3.1.1 慢查询的两个配置参数 75

3.1.2 最佳实践 77

3.2 Redis Shell 78

3.2.1 redis-cli详解 78

3.2.2 redis-server详解 82

3.2.3 redis-benchmark详解 83

3.3 Pipeline 84

3.3.1 Pipeline概念 84

3.3.2 性能测试 85

3.3.3 原生批量命令与Pipeline对比 86

3.3.4 最佳实践 87

3.4 事务与Lua 87

3.4.1 事务 87

3.4.2 Lua用法简述 90

3.4.3 Redis与Lua 92

3.4.4 案例 94

3.4.5 Redis如何管理Lua脚本 96

3.5 Bitmaps 98

3.5.1 数据结构模型 98

3.5.2 命令 98

3.5.3 Bitmaps分析 101

3.6 HyperLogLog 102

3.7 发布订阅 105

3.7.1 命令 106

3.7.2 使用场景 108

3.8 GEO 109

3.9 本章重点回顾 112

第4章 客户端 113

4.1 客户端通信协议 113

4.2 Java客户端Jedis 117

4.2.1 获取Jedis 117

4.2.2 Jedis的基本使用方法 118

4.2.3 Jedis连接池的使用方法 122

4.2.4 Redis中Pipeline的使用方法 125

4.2.5 Jedis的Lua脚本 126

4.3 Python客户端redis-py 128

4.3.1 获取redis-py 128

4.3.2 redis-py的基本使用方法 128

4.3.3 redis-py中Pipeline的使用方法 130

4.3.4 redis-py中的Lua脚本使用方法 130

4.4 客户端管理 131

4.4.1 客户端API 132

4.4.2 客户端相关配置 145

4.4.3 客户端统计片段 145

4.5 客户端常见异常 146

4.6 客户端案例分析 149

4.6.1 Redis内存陡增 149

4.6.2 客户端周期性的超时 151

4.7 本章重点回顾 153

第5章 持久化 154

5.1 RDB 154

5.1.1 触发机制 154

5.1.2 流程说明 155

5.1.3 RDB文件的处理 156

5.1.4 RDB的优缺点 156

5.2 AOF 157

5.2.1 使用AOF 157

5.2.2 命令写入 157

5.2.3 文件同步 158

5.2.4 重写机制 159

5.2.5 重启加载 161

5.2.6 文件校验 162

5.3 问题定位与优化 162

5.3.1 fork操作 162

5.3.2 子进程开销监控和优化 163

5.3.3 AOF追加阻塞 165

5.4 多实例部署 166

5.5 本章重点回顾 167

第6章 复制 168

6.1 配置 168

6.1.1 建立复制 168

6.1.2 断开复制 170

6.1.3 安全性 170

6.1.4 只读 170

6.1.5 传输延迟 171

6.2 拓扑 171

6.3 原理 172

6.3.1 复制过程 172

6.3.2 数据同步 175

6.3.3 全量复制 178

6.3.4 部分复制 181

6.3.5 心跳 183

6.3.6 异步复制 184

6.4 开发与运维中的问题 184

6.4.1 读写分离 184

6.4.2 主从配置不一致 186

6.4.3 规避全量复制 186

6.4.4 规避复制风暴 187

6.5 本章重点回顾 188

第7章 Redis的噩梦:阻塞 189

7.1 发现阻塞 189

7.2 内在原因 191

7.2.1 API或数据结构使用不合理 191

7.2.2 CPU饱和 193

7.2.3 持久化阻塞 194

7.3 外在原因 195

7.3.1 CPU竞争 195

7.3.2 内存交换 195

7.3.3 网络问题 196

7.4 本章重点回顾 199

第8章 理解内存 200

8.1 内存消耗 200

8.1.1 内存使用统计 200

8.1.2 内存消耗划分 201

8.1.3 子进程内存消耗 203

8.2 内存管理 204

8.2.1 设置内存上限 204

8.2.2 动态调整内存上限 204

8.2.3 内存回收策略 205

8.3 内存优化 209

8.3.1 redisObject对象 209

8.3.2 缩减键值对象 210

8.3.3 共享对象池 211

8.3.4 字符串优化 213

8.3.5 编码优化 216

8.3.6 控制键的数量 223

8.4 本章重点回顾 225

第9章 哨兵 226

9.1 基本概念 226

9.1.1 主从复制的问题 227

9.1.2 高可用 227

9.1.3 Redis Sentinel的高可用性 229

9.2 安装和部署 232

9.2.1 部署拓扑结构 232

9.2.2 部署Redis数据节点 233

9.2.3 部署Sentinel节点 234

9.2.4 配置优化 236

9.2.5 部署技巧 243

9.3 API 244

9.4 客户端连接 249

9.4.1 Redis Sentinel的客户端 249

9.4.2 Redis Sentinel客户端基本实现原理 249

9.4.3 Java操作Redis Sentinel 251

9.5 实现原理 254

9.5.1 三个定时监控任务 254

9.5.2 主观下线和客观下线 256

9.5.3 领导者Sentinel节点选举 258

9.5.4 故障转移 261

9.6 开发与运维中的问题 262

9.6.1 故障转移日志分析 262

9.6.2 节点运维 268

9.6.3 高可用读写分离 271

9.7 本章重点回顾 272

第10章 集群 274

10.1 数据分布 274

10.1.1 数据分布理论 274

10.1.2 Redis数据分区 277

10.1.3 集群功能限制 278

10.2 搭建集群 278

10.2.1 准备节点 278

10.2.2 节点握手 280

10.2.3 分配槽 282

10.2.4 用redis-trib.rb搭建集群 284

10.3 节点通信 287

10.3.1 通信流程 287

10.3.2 Gossip消息 287

10.3.3 节点选择 290

10.4 集群伸缩 291

10.4.1 伸缩原理 291

10.4.2 扩容集群 293

10.4.3 收缩集群 301

10.5 请求路由 305

10.5.1 请求重定向 305

10.5.2 Smart客户端 309

10.5.3 ASK重定向 318

10.6 故障转移 323

10.6.1 故障发现 323

10.6.2 故障恢复 329

10.6.3 故障转移时间 334

10.6.4 故障转移演练 334

10.7 集群运维 336

10.7.1 集群完整性 336

10.7.2 带宽消耗 337

10.7.3 Pub/Sub广播问题 337

10.7.4 集群倾斜 338

10.7.5 集群读写分离 339

10.7.6 手动故障转移 341

10.7.7 数据迁移 344

10.8 本章重点回顾 344

第11章 缓存设计 346

11.1 缓存的收益和成本 346

11.2 缓存更新策略 347

11.3 缓存粒度控制 349

11.4 穿透优化 350

11.5 无底洞优化 352

11.6 雪崩优化 359

11.7 热点key重建优化 360

11.8 本章重点回顾 364

第12章 开发运维的“陷阱” 365

12.1 Linux配置优化 365

12.1.1 内存分配控制 365

12.1.2 swappiness 367

12.1.3 THP 369

12.1.4 OOM killer 370

12.1.5 使用NTP 371

12.1.6 ulimit 371

12.1.7 TCP backlog 372

12.2 flushall/flushdb误操作 372

12.2.1 缓存与存储 373

12.2.2 借助AOF机制恢复 373

12.2.3 RDB有什么变化 374

12.2.4 从节点有什么变化 374

12.2.5 快速恢复数据 374

12.3 安全的Redis 375

12.3.1 Redis密码机制 377

12.3.2 伪装危险命令 378

12.3.3 防火墙 380

12.3.4 bind 380

12.3.5 定期备份数据 381

12.3.6 不使用默认端口 381

12.3.7 使用非root用户启动 381

12.4 处理bigkey 382

12.4.1 bigkey的危害 382

12.4.2 如何发现 382

12.4.3 如何删除 383

12.4.4 最佳实践思路 386

12.5 寻找热点key 386

12.6 本章重点回顾 391

第13章 Redis监控运维云平台CacheCloud 392

13.1 CacheCloud是什么 392

13.1.1 现有问题 393

13.1.2 CacheCloud基本功能 393

13.2 快速部署 395

13.2.1 CacheCloud环境需求 395

13.2.2 CacheCloud快速开始 395

13.3 机器部署 397

13.3.1 部署脚本 398

13.3.2 添加机器 399

13.4 接入应用 400

13.4.1 总体流程 401

13.4.2 账户申请和审批 401

13.4.3 应用申请和审批 402

13.4.4 客户端接入 405

13.5 用户功能 407

13.5.1 应用统计信息 408

13.5.2 实例列表 409

13.5.3 应用详情 409

13.5.4 命令曲线 409

13.5.5 CacheCloud Redis Shell控制台 410

13.5.6 慢查询 410

13.5.7 应用拓扑 411

13.6 运维功能 413

13.6.1 应用运维 413

13.6.2 接入已存在的Redis节点 415

13.6.3 Redis配置模板 416

13.6.4 迁移工具 417

13.6.5 监控报警 420

13.6.6 系统配置管理 422

13.7 客户端上报 423

13.7.1 客户端上报整体设计 424

13.7.2 Jedis核心代码修改 424

13.7.3 带上报功能的客户端 426

13.7.4 CacheCloud客户端统计 427

13.8 本章重点回顾 429

第14章 Redis配置统计字典 430

14.1 info系统状态说明 430

14.1.1 命令说明 430

14.1.2 详细说明 431

14.2 standalone配置说明和分析 436

14.2.1 总体配置 436

14.2.2 最大内存及策略 437

14.2.3 AOF相关配置 437

14.2.4 RDB相关配置 438

14.2.5 慢查询配置 438

14.2.6 数据结构优化配置 439

14.2.7 复制相关配置 439

14.2.8 客户端相关配置 440

14.2.9 安全相关配置 440

14.3 Sentinel配置说明和分析 440

14.4 Cluster配置说明和分析 441


前言/序言

序  言Preface

近几年,随着移动互联网的飞速发展,我们享受着整个社会的技术进步带来的便利,但同时也给从业者带来了如何保证项目的高并发、低延时的技术挑战,相应的互联网技术也随之发生了重大变革,NoSQL技术得到了蓬勃的发展。Redis以其出色的性能、丰富的功能、良好的稳定性、分布式架构的支持等特性,得到了业界广泛的关注和应用。毫不夸张地说,Redis已经成为IT互联网大型系统的标配,熟练掌握Redis成为开发、运维人员的必备技能。

本书是作者近三年Redis开发运维的经验结晶和技术沉淀,书中对于Redis的相关知识做了系统全面的介绍,因此,可以帮助Redis初学者快速入门和提高。同时,纵观全书,作者的视角未局限于Redis本身,还融入了大量高并发系统的设计、开发及运维调优经验,而是深入浅出的剖析底层实现,让读者不仅知其然,也知其所以然。因此,对于有一定Redis使用经验的从业者,本书也有学习参考价值。

两位作者是搜狐视频的技术架构专家,始终保持对技术的热忱和严谨,对搜狐视频大型分布式系统的技术选型、架构设计、开发运维提供了坚实的保障。在承担搜狐视频个性化推荐系统等多个核心系统的设计开发运维工作期间,两位作者对高并发、低延时的大型分布式系统积累了丰富的经验,其中就包含了大量Redis的实践经验。作为公司开发运维的开拓者,从项目中抽离出Redis集群的自动运维系统CacheCloud,在公司内部多个业务线推广使用,积累了丰富的Redis大规模集群的运维优化经验。所在团队于2016年3月将该项目在GitHub上开源,由于其具有快速部署、全面监控、一键运维等特性,一开源即受到广大Redis开发运维人员的欢迎和认可。

以我对两位作者的优秀技术素养的熟知,及对他们负责项目的了解,我相信这本书会给大家带来耳目一新的感觉。感谢两位作者对开源项目CacheCloud的贡献,更难能可贵的是他们将其开发运维的宝贵经验汇聚成册,给我们带来了这样一本好书。


马义

搜狐视频产品技术中心总经理、56网总经理

2016年11月


前  言Introduction

Redis作为基于键值对的NoSQL数据库,具有高性能、丰富的数据结构、持久化、高可用、分布式等特性,同时Redis本身非常稳定,已经得到业界的广泛认可和使用。掌握Redis已经逐步成为开发和运维人员的必备技能之一。

本书关注了Redis开发运维的方方面面,尤其对于开发运维中如何提高效率、减少可能遇到的问题进行详细分析,但本书不单单介绍怎么解决这些问题,而是通过对Redis重要原理的解析,帮助开发运维人员学会找到问题的方法,以及理解背后的原理,从而让开发运维人员不仅知其然,而且知其所以然。

本书涵盖内容

第1章 初识Redis,带领读者进入Redis的世界,了解它的前世今生、众多特性、应用场景、安装配置、简单使用,最后对Redis发展过程中的重要版本进行说明,可以让读者对Redis有一个全面的认识。

第2章 API的理解和使用,全面介绍了Redis提供的5种数据结构字符串(string)、哈希(hash)、列表(list)、集合(set)、有序集合(zset)的数据模型、常用命令、典型应用场景,并且每个小节都会给出在Redis开发过程可能要注意的坑和技巧。同时本章还会对Redis的单线程处理机制、键值管理做一个全面介绍,通过对这些原理的理解,读者可以在合适的应用场景选择合适的数据结构和命令进行开发,有效提高程序效率,降低可能产生的问题和隐患。

第3章 小功能大用处,除了5种数据结构外,Redis还提供了诸如慢查询、Redis Shell、Pipeline、Lua脚本、Bitmaps、HyperLogLog、发布订阅、GEO等附加功能,在这些功能的帮助下,Redis的应用场景更加丰富。

第4章 客户端,本章重点关注Redis客户端的开发,介绍了Redis的客户端通信协

议、详细讲解了Java客户端Jedis的使用技巧,同时通过从原理角度剖析在开发运维中,客户端的监控和管理技巧,最后给出客户端开发中常见问题以及案例讲解。

第5章 持久化,Redis的持久化功能有效避免因进程退出造成的数据丢失问题,本章首先介绍RDB和AOF两种持久化配置和运行流程,其次对常见的持久化问题进行定位和优化,最后结合Redis常见的单机多实例部署场景进行优化。

第6章 复制,在分布式系统中为了解决单点问题,通常会把数据复制多个副本部署到其他机器,用于故障恢复和负载均衡等需求,Redis也是如此。它为我们提供了复制(replication)功能,实现了多个相同数据的Redis副本。复制功能是高可用Redis的基础,后面章节的哨兵和集群都是在复制的基础上实现高可用。

第7章 Redis的噩梦:阻塞,Redis是典型的单线程架构,所有的读写操作都在一条主线程中完成的。当Redis用于高并发场景时这条线程就变成了它的生命线。如果出现阻塞哪怕是很短时间对于我们的应用来说都是噩梦。导致阻塞问题的场景大致分为内在原因和外在原因,本章将进行详细分析。

第8章 理解内存,Redis所有的数据存在于内存中,如何高效利用Redis内存变得非常重要。高效利用Redis内存首先需要理解Redis内存消耗在哪里,如何管理内存,最后再深入到如何优化内存。掌握这些知识后相信读者能够实现用更少的内存存储更多的数据从而降低成本。

第9章 哨兵,Redis从2.8版本开始正式提供了Redis Sentinel,它有效解决了主从复制模式下故障转移的若干问题,为Redis提供了高可用功能。本章将一步步解析Redis Sentinel的相关概念、安装部署、配置、命令使用、原理解析,最后分析了Redis Sentinel运维中的一些问题。

第10章 集群,是本书的重头戏,Redis Cluster是Redis 3提供的Redis分布式解决方案,有效解决了Redis分布式方面的需求,理解应用好Redis Cluster将极大的解放我们对分布式Redis的需求,同时它也是学习分布式存储的绝佳案例。本章将针对RedisCluster的数据分布,搭建集群,节点通信,请求路由,集群伸缩,故障转移等方面进行分析说明。

第11章 缓存设计,缓存能够有效加速应用的读写速度,以及降低后端负载,对于开发人员进行日常应用的开发至关重要,但是将缓存加入应用架构后也会带来一些问题,本章将介绍缓存使用和设计中遇到的问题,具体包括:缓存的收益和成本、缓存更新策略、缓存粒度控制、穿透问题优化、无底洞问题优化、雪崩问题优化、热点key优化。

第12章 开发运维的“陷阱”,介绍Redis开发运维中的一些棘手问题,具体包括:Linux配置优化、flush误操作数据恢复、如何让Redis变得安全、bigkey问题、热点key问题。

第13章 Redis监控运维云平台CacheCloud,介绍笔者所在团队开源的Redis运维工具CacheCloud,它有效解决了Redis监控和运维中的一些问题,本章将按照快速部署、机器部署、接入应用、用户功能、运维功能多个维度全面的介绍CacheCloud,相信在它的帮助下,读者可以更好的监控和运维好Redis。

第14章 Redis配置统计字典,会对Redis的系统状态信息以及全部配置做一个全面的梳理,希望本章能够成为Redis配置统计字典,协助大家分析和解决日常开发和运维中遇到的问题。

目标读者

本书深入浅出地介绍了Redis相关知识,因此可以作为Redis新手的入门教程,同时本书凝聚了两位笔者在Redis开发运维的多年经验,对于需要进一步提高Redis开发运维能力的读者也非常适合。读者可以参考下图,结合自身对于开发运维的需求进行阅读,但笔者依然建议读者对每一章都进行阅读。


读者反馈和勘误

由于笔者能力有限,书中难免会存在错误和疏漏,读者有任何意见和建议可以通过发送邮件、网站留言,或者直接在QQ群留言,我们会在第一时间进行反馈。

邮箱:redis_devops_book@163.com

网站:https://cachecloud.github.io/,该网站持续更新Redis开发运维的相关知识和经验。

QQ群:534429768


著者

2016年9月


致  谢Acknowledgements

感谢业内众多Redis专家对于本书的审阅,他们分别是黄健宏、杨卫华(Tim Yang)、刘奇、卓汝林、黄鹏程、张海雷、诸超、陈宗志、李成武,他们为本书提出很宝贵的意见和建议。

感谢我们公司的领导和同事,没有他们的帮助和支持,本书无法按时完成,他们是马义、田文宝、闵博、陈实、张啸丰、赵欣莅、张文、董刚锋 、赵路、高永飞、曾旭、孙孟萌、田文龙、庞云龙、李明月、戴育东、单颖博、唐虎、贺永明、郭岭、谷海波。

我们要感谢机械工业出版社的吴怡编辑对我们写作的支持、鼓励和指导,她一丝不苟的工作态度让人钦佩。

最后,我们要感谢家人和朋友,感谢在写书期间他们的支持和鼓励,从而让本书顺利完成。



《分布式系统原理与实践:从一致性到高可用》 一、 导论:解构分布式世界的基石 在当今信息爆炸的时代,单一服务器的算力和存储能力已远不能满足日益增长的业务需求。分布式系统,作为解决这一瓶颈的必然选择,已成为支撑现代互联网、云计算、大数据等领域的核心技术。本书《分布式系统原理与实践:从一致性到高可用》旨在为读者构建一个全面而深入的分布式系统认知框架,从理论的精髓出发,到实践的落地细节,层层剖析,力求让每一位有志于构建、优化和维护分布式系统的工程师,都能掌握其核心要义,并能将其转化为解决实际问题的强大武器。 本书并非仅仅罗列技术名词,而是致力于探究分布式系统之所以成立、之所以健壮的根本原理。我们将从最基本的分布式系统的定义、挑战以及面临的权衡开始,引出分布式系统中最为关键且最具挑战性的几个核心概念:一致性(Consistency)与可用性(Availability),以及它们之间的CAP定理所带来的深刻影响。理解这些基础概念,是后续一切深入探讨的起点。我们也将简要回顾分布式系统发展历程中的一些关键节点和里程碑式技术,帮助读者建立历史视角,更好地理解当前主流技术方案的演进逻辑。 二、 分布式系统中的一致性难题:从强到弱的权衡 一致性是分布式系统中最复杂、最引人入胜的部分之一。它关乎到分布式系统中多个副本之间数据状态的协调与同步。在本书中,我们将首先深入剖析不同级别的一致性模型,从最严格的“强一致性”(Strong Consistency)开始,探讨其理论基础,如线性一致性(Linearizability),以及在实际系统中实现强一致性所面临的巨大挑战。随后,我们将逐一解读“顺序一致性”(Sequential Consistency)、“因果一致性”(Causal Consistency)等较弱的一致性模型,阐述它们在不同场景下的适用性,以及它们如何在保证一定数据正确性的前提下,提升系统的可用性和性能。 为了实现这些一致性模型,我们需要深入理解分布式共识算法。本书将详细介绍Paxos算法及其变种,如Multi-Paxos。我们将通过图解和详尽的数学推导,揭示Paxos算法如何通过多轮投票机制来达成分布式节点之间对某个值的共识,并分析其在实际部署中可能遇到的问题,例如活锁和性能瓶颈。紧接着,我们将重点介绍在工业界应用更为广泛的Raft算法。Raft算法以其易于理解和实现著称,我们将从Leader选举、日志复制(Log Replication)和安全性(Safety)三个核心部分,清晰地阐述Raft算法的工作原理,并通过实例分析,展示如何利用Raft来构建高可用的分布式系统。 然而,共识算法的复杂性和性能开销,使得在许多对延迟要求极高的场景下,强一致性显得不切实际。因此,我们也必须深入探讨最终一致性(Eventual Consistency)的理念。我们将介绍实现最终一致性的几种常见策略,如版本向量(Version Vectors)、向量时钟(Vector Clocks)以及Quorum机制(读写Quorum)。通过对这些机制的细致解读,读者将理解在最终一致性模型下,系统如何在短时间内呈现不一致状态,但最终能够收敛到一致状态,以及如何通过特定的客户端策略来缓解由此带来的一些问题。 三、 构建高可用的分布式系统:容错与恢复之道 在分布式系统中,不可避免地会遇到节点故障、网络分区等问题。高可用性(High Availability)便是应对这些挑战的关键目标。本书将系统性地阐述构建高可用分布式系统的各种策略与技术。 首先,我们将从冗余(Redundancy)的思想切入,介绍各种形式的冗余,包括数据冗余(如数据副本)和计算冗余(如多副本服务)。在此基础上,我们将深入探讨故障检测(Failure Detection)的机制。我们将分析心跳机制(Heartbeat)的原理,以及如何通过 Gossip 协议来高效地进行去中心化的故障传播。 为了应对故障,容错(Fault Tolerance)是核心。本书将详细讲解复制(Replication)技术,包括主从复制(Master-Slave Replication)和多主复制(Multi-Master Replication)的优缺点,以及它们在不同业务场景下的应用。我们将分析主从复制中的主节点故障转移(Failover)策略,包括自动故障转移和手动故障转移,以及实现平滑故障转移所需要考虑的关键因素,如脑裂(Split-Brain)问题及其解决方案。 在网络分区(Network Partition)的场景下,系统需要做出艰难的抉择。CAP定理将再次作为我们思考的指导。本书将深入分析在分区容忍(Partition Tolerance)的前提下,系统如何在一致性(Consistency)与可用性(Availability)之间进行取舍。我们将通过具体的案例,例如金融交易系统和社交媒体平台,来阐述在不同业务对一致性与可用性需求不同的情况下,如何做出合理的选择,并设计相应的容错策略。 此外,本书还将介绍分布式系统中的服务注册与发现(Service Registration and Discovery)机制。我们将探讨ZooKeeper、etcd等分布式协调服务在服务注册与发现中的作用,以及它们如何帮助系统动态地管理服务实例,实现服务的解耦和高可用。 四、 分布式系统中的关键挑战与优化:性能、扩展与安全性 除了核心的一致性与可用性,分布式系统在实际运行中还面临着诸多挑战,例如性能瓶颈、横向扩展能力以及安全性问题。本书将 dedicate 专门的章节来探讨这些关键议题。 在性能方面,我们将深入分析分布式事务(Distributed Transactions)的处理。我们将详细介绍两阶段提交(Two-Phase Commit,2PC)协议,剖析其工作流程、优缺点以及在实际应用中可能遇到的阻塞问题。随后,我们将介绍补偿事务(Saga)模式,以及如何利用它来模拟分布式事务,从而避免2PC的缺点。我们将还会探讨 BASE(Basically Available, Soft state, Eventually consistent)理论,以及其在构建可扩展、高性能分布式系统中的指导意义。 为了应对不断增长的业务负载,横向扩展(Horizontal Scaling)能力至关重要。本书将深入探讨分布式系统的负载均衡(Load Balancing)技术,包括客户端负载均衡、DNS负载均衡和服务器端负载均衡,并分析不同负载均衡算法的优缺点。我们将还会介绍分片(Sharding)技术,讲解如何将大型数据集或计算任务分割成更小的、可管理的部分,并在多个节点上并行处理,从而实现数据的水平扩展。 分布式系统的安全性是不可忽视的一环。我们将从数据加密、身份认证、访问控制等基本安全措施开始,延伸到分布式环境下的特有安全挑战。我们将探讨分布式认证授权(Authentication and Authorization)的方案,例如OAuth2.0,以及如何构建安全的分布式API网关。此外,我们还会简要提及分布式系统的安全审计(Security Auditing)和威胁检测(Threat Detection)等内容。 五、 架构模式与实践:从理论到落地 在掌握了分布式系统的核心原理后,本书将进一步引导读者进入更具实践性的领域,介绍几种主流的分布式系统架构模式,并结合实际案例进行深入剖析。 我们将重点讲解微服务架构(Microservices Architecture),阐述其核心理念,包括服务拆分、独立部署、技术异构性等。我们将分析微服务架构的优势,如敏捷开发、弹性伸缩,同时也深入探讨其带来的挑战,如服务间通信、分布式事务处理、监控与日志等。 此外,我们还将触及其他重要的分布式架构模式,例如事件驱动架构(Event-Driven Architecture)。我们将讲解事件总线(Event Bus)、消息队列(Message Queue)等关键组件的角色,以及如何利用事件驱动的方式来构建解耦、可扩展的分布式系统。 在实践部分,我们将穿插介绍一些在分布式系统中广泛使用的技术栈,但请注意,本书不会深入讲解任何具体数据库产品的开发与运维细节,也不会提供任何与“Redis”相关的配置、调优、集群搭建、故障排查等内容。本书的焦点在于通用性的分布式系统原理与实践,而非某个特定组件的深度挖掘。 六、 总结与展望:拥抱未来的分布式世界 本书的最后一章将对前面章节的核心内容进行提炼与总结,帮助读者巩固分布式系统的知识体系。我们将回顾分布式系统发展过程中永恒的权衡与挑战,并对未来分布式技术的发展趋势进行展望,例如Serverless、边缘计算等新兴领域对分布式系统的影响。 《分布式系统原理与实践:从一致性到高可用》旨在成为您在分布式系统领域探索之旅的忠实伙伴。通过系统性的学习,您将能够深刻理解分布式系统的“为什么”和“如何做”,从而自信地迎接分布式系统带来的机遇与挑战,成为一名更加出色的分布式系统工程师。

用户评价

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我非常欣赏作者在书中引入的案例分析。这些案例不是凭空想象的,而是从实际工作中提炼出来的,具有很强的代表性。比如,如何在一个电商平台的秒杀活动中,利用Redis来支撑海量的并发请求,又如何在一个实时排行榜系统中,高效地更新和查询用户积分。通过对这些真实场景的剖析,我不仅能理解Redis的强大之处,更能学到如何在自己的项目中灵活运用这些知识,解决实际问题。

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这本书的封面设计就散发着一种沉稳而专业的科技感,深蓝色的背景搭配简洁的白色字体,让人一眼就能感受到这是一本严肃的技术书籍。拿到手里,纸张的触感也很不错,厚实且略带哑光,翻阅时不会有刺眼的强光反射,对长时间阅读非常友好。我特别喜欢它排版上的细节处理,代码块的缩进和高亮都很到位,关键的命令和参数也用粗体或不同的颜色区分,这对于我这样经常需要对照学习的读者来说,简直是福音。

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初读这本书,我最深的感受就是作者的知识体系非常扎实,而且讲解的角度也很独特。他并没有停留在基础命令的罗列,而是深入到Redis的底层原理,比如数据结构是如何实现的,为什么某些操作效率那么高。这种“知其然,更知其所以然”的讲解方式,让我对Redis的理解不再是停留在API的调用层面,而是上升到了对整个系统的把握。他还会结合实际场景,比如高并发下的数据访问、分布式部署中的一致性问题,给出非常具有指导意义的解决方案,这对于我日常工作中遇到的瓶颈很有启发。

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坦白说,这本书的深度和广度都超出了我最初的预期。我本来以为会是一本侧重于命令手册的书,但它却为我打开了一扇通往Redis世界更深层次的大门。作者在某些章节的讲解,即使是一些资深的开发者也未必能做到如此透彻。我特别喜欢他对于Redis内存管理的详细说明,以及在面对不同规模数据量时,如何进行合理的内存优化和规避潜在的内存泄漏风险。这让我更加信赖Redis作为一个核心存储组件的能力,也为我在设计复杂系统时提供了更坚实的技术基础。

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这本书在运维这块的内容也让我眼前一亮。很多时候,我们关注技术本身,但忽略了如何让它稳定、高效地运行。作者在这方面投入了大量的笔墨,从监控、告警、备份恢复,到高可用集群的搭建和故障排查,都做了细致的梳理。特别是关于性能调优的部分,给我提供了不少实用的技巧,比如如何根据业务场景选择合适的持久化策略,以及如何利用Redis自带的工具进行性能分析。这让我意识到,即使是再优秀的技术,如果没有好的运维支撑,也难以发挥出应有的价值。

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很划算,值得购买,支持京东!棒棒哒

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配送很快,很及时

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Redis 多么新的事物,多么好的技术,必须掌握开发和运维两条路才能物尽其用,人尽其才。

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希望京东多搞图书优惠,让我这个不爱读书的人也开始疯狂购书,为了赚钱,只能学学学!

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好书,工作中急需用。言之有物,特别是管理平台

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特别好特别好特别好

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写的挺好,稍微有点儿老

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送货很快,先囤着,买了很多书

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