分布式对象存储：原理、架构及Go语言实现 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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胡世杰 著

图书标签:

• 分布式存储
• 对象存储
• Go语言
• 云原生
• 架构设计
• 数据存储
• 微服务
• 开源项目
• 存储系统
• 技术实践

出版社： 人民邮电出版社

ISBN：9787115480552

版次：1

商品编码：12359205

品牌：异步图书

包装：平装

开本：16开

出版时间：2018-06-01

用纸：胶版纸

编辑推荐

适读人群 ：本书适合从事云存储方面工作的工程师或架构师，也适合想要学习和实现分布式对象存储的读者。
　　赠送价值249元的云存储专家视频课程
　　掌握云存储理论，动手搭建分布式对象存储架构
　　云存储已经是大家司空见惯的一种网络服务了，比如大家常用的百度云盘、美亚S3、微软的OneDrive、苹果公司的iCloud和谷歌的Google Cloud等。云存储背后的原理是怎样的，又是如何实现的呢？
　　本书完全从云存储的需求出发讲述对象存储的原理，并且带领读者使用Go语言编程，循序渐进、从无到有地建立起一个分布式对象存储的架构。也就是说，本书首先介绍为什么要这么做，然后解释怎么做。
　　本书适合云存储方面的研究者、工程师或架构师阅读，也可以供对云存储技术感兴趣的读者参考。在读完本书之后，你将较为深入地理解对象存储服务，甚至能够实现自己的对象存储服务。
　　本书包括以下内容：
　　★ 对象存储简介；
　　★ 分布式系统原理；
　　★ 元数据以及元数据服务；
　　★ 数据校验和去重；
　　★ 数据冗余和即时修复；
　　★ 断点续传；
　　★ 数据压缩；
　　★ 数据维护。

内容简介

　　本书从云存储的需求出发讲述对象存储的原理，循序渐进地建立起一个分布式对象存储的架构，并且将软件实现出来。全书共8章，分别涉及对象存储简介、可扩展分布式系统、元数据服务、数据校验和去重、数据冗余处理、断点续传、数据压缩和数据维护等。本书选择用来实现分布式对象存储软件的编程语言是当前流行的Go语言。
　　本书适合从事云存储方面工作的工程师或架构师，也适合想要学习和实现分布式对象存储的读者。

作者简介

　　胡世杰，上海交通大学毕业，目前在七牛云任职技术专家，是私有云存储服务的负责人。他是分布式对象存储系统专家，在该领域拥有多年的架构、开发和部署经验，精通C、C++、Perl、Python、Ruby、Go等多种编程语言，熟悉ElasticSearch、RabbitMQ等开源软件。除了自己写作，他还致力于技术书籍的翻译，是《JavaScript面向对象精要》《Python和HDF5大数据应用》《Python高性能编程》等图书的译者。

目录

第　1章 对象存储简介　1

1.1　和传统网络存储的区别　1

1.1.1　数据的管理方式　2

1.1.2　访问数据的方式　2

1.1.3　对象存储的优势　3

1.2　单机版对象存储的架构　4

1.2.1　REST接口　4

1.2.2　对象PUT流程　5

1.2.3　对象GET流程　5

1.3　Go语言实现　6

1.4　功能测试　10

1.5　小结　12

第　2章 可扩展的分布式系统　15

2.1　什么是分布式系统　15

2.2　接口和数据存储分离的架构　16

2.2.1　REST接口　17

2.2.2　RabbitMQ消息设计　18

2.2.3　对象PUT流程　19

2.2.4　对象GET流程　20

2.3　Go语言实现　21

2.3.1　数据服务　21

2.3.2　接口服务　23

2.3.3　rabbitmq包　34

2.4　功能测试　38

2.5　小结　41

第3章　元数据服务　45

3.1　什么是元数据　45

3.1.1　系统定义的元数据　45

3.1.2　用户自定义的元数据　45

3.1.3　散列值和散列函数　46

3.2　加入元数据服务的架构　47

3.2.1　REST接口　48

3.2.2　ES接口　51

3.2.3　对象PUT流程　54

3.2.4　对象GET流程　55

3.3　Go语言实现　55

3.3.1　接口服务　55

3.3.2　es包　63

3.4　功能测试　68

3.5　小结　74

第4章　数据校验和去重　77

4.1　何为去重　77

4.1.1　需要数据校验的原因　78

4.1.2　实现数据校验的方法　79

4.2　给数据服务加入缓存功能　79

4.2.1　数据服务的REST

接口　80

4.2.2　对象PUT流程　80

4.3　Go语言实现　82

4.3.1　接口服务　82

4.3.2　数据服务　87

4.4　功能测试　98

4.5　去重导致的性能问题　101

4.6　小结　102

第5章　数据冗余和即时修复　105

5.1　数据冗余的概念　105

5.1.1　数据丢失和数据

不可用　105

5.1.2　数据冗余　106

5.1.3　对象存储系统的数据

冗余策略　107

5.2　数据冗余的实现　108

5.2.1　REST接口　108

5.2.2　对象PUT流程　108

5.2.3　对象GET流程　109

5.3　Go语言实现　111

5.3.1　接口服务　111

5.3.2　数据服务　126

5.4　功能测试　131

5.5　小结　135

第6章　断点续传　139

6.1　为什么对象存储需要支持

断点续传　139

6.1.1　断点下载流程　139

6.1.2　断点上传流程　140

6.1.3　接口服务的REST

接口　142

6.1.4　数据服务的REST

接口　144

6.2　Go语言实现　145

6.2.1　接口服务　145

6.2.2　数据服务　158

6.3　功能测试　160

6.4　小结　165

第7章　数据压缩　169

7.1　用gzip实现对象存储和下载时的数据压缩　170

7.1.1　存储时的数据压缩　170

7.1.2　下载时的数据压缩　171

7.1.3　接口服务的REST

接口　172

7.2　Go语言实现　172

7.2.1　接口服务　172

7.2.2　数据服务　174

7.3　功能测试　176

7.4　小结　180

第8章　数据维护　183

8.1　对象存储系统的数据维护

工作　183

8.1.1　对象版本留存　183

8.1.2　数据定期检查和

修复　184

8.1.3　数据服务的REST

接口　185

8.2　Go语言实现　185

8.2.1　删除过期元数据　185

8.2.2　删除没有元数据引用的

对象数据　188

8.2.3　对象数据的检查和

修复　191

8.3　功能测试　193

8.4　小结　202

跨越时空的数字宝藏：现代文件管理新范式 在信息爆炸的时代，我们每天都在创造、存储和访问海量的数据。从个人照片、视频，到企业的核心业务数据，再到科学研究的原始记录，这些数字资产的价值不言而喻。然而，传统的存储方式正面临前所未有的挑战：单点故障的风险、难以扩展的容量、高昂的维护成本，以及日益增长的网络传输带宽压力。面对这些困境，一种全新的数据管理哲学应运而生，它以分布式、智能化和高可用性为核心，正在重塑我们与数字世界的交互方式。 本书将带领您踏上一段深入探索现代文件管理新范式的旅程。我们将深入剖析那些支撑我们日常数字生活幕后默默工作的技术基石，理解它们为何能够如此高效、可靠地管理着我们宝贵的数字资产。这是一次关于“如何让数据永不丢失，如何让访问速度飞快，如何让规模无限增长”的深度解析。 第一章：数据的洪流与传统的束缚——为何我们需要改变？ 在一切的开端，我们首先回顾一下数据爆炸的现状。互联网的普及、移动设备的兴盛、物联网的崛起，都以前所未有的速度产生了海量数据。这些数据不仅仅是简单的文件，它们承载着信息、知识、情感，甚至是未来的机遇。然而，我们不禁要问：我们现有的文件存储方式，真的能够驾驭这股洪流吗？ 我们将详细审视传统存储方式的局限性。从集中式文件系统到简单的网络附加存储（NAS），这些方案在小规模应用下表现良好，但在面对海量数据、高并发访问和严苛可用性要求时，它们往往显得力不从心。单点故障如达摩克利斯之剑，随时可能导致数据丢失或服务中断。容量的扩展如同翻越一座座大山，过程繁琐且成本高昂。网络瓶颈限制了数据传输的速度，使得远程访问和协同工作变得效率低下。而维护这些独立、孤立的存储设备，也耗费了大量的人力和物力。 理解了这些痛点，我们才能真正认识到改变的必要性和紧迫性。我们需要的，不仅仅是更大的硬盘，而是一种全新的思维模式，一种能够应对未来挑战的技术架构。 第二章：解构分布式存储的哲学——化零为整，韧性生长 分布式存储并非简单的“文件分发”，它蕴含着深刻的设计哲学和精巧的工程实现。在本章，我们将拨开迷雾，深入理解分布式存储的核心理念。 数据分散与副本冗余： 为什么要把数据分散开？这样做的好处是什么？我们还将探讨“冗余”这个看似浪费空间的概念，如何通过多副本机制，让数据在面对硬件故障时依然安然无恙。我们将揭示不同冗余策略（如3副本、纠删码）的权衡与选择，理解它们在成本、可用性和性能上的差异。 一致性模型： 当数据被分散到多个节点，并可能同时被修改时，如何保证所有用户看到的数据都是一致的？我们将介绍强一致性、最终一致性等不同的模型，并分析它们在实际应用中的适用场景。理解这些模型，是构建可靠分布式系统的关键。 数据寻址与元数据管理： 在一个由成千上万个存储节点组成的庞大系统中，我们如何快速找到某个文件？元数据扮演着至关重要的角色。我们将深入了解元数据服务器的设计，以及它们如何记录文件的位置、属性和权限信息，并保证高效的查询和更新。 负载均衡与容错机制： 如何确保所有存储节点都能公平地承担压力，避免热点和闲置？以及当某个节点出现故障时，系统如何自动检测并进行故障转移，保证服务的连续性？这些都是分布式存储系统必须面对的严峻挑战。 第三章：构建坚不可摧的基石——分布式存储架构的演进 理解了分布式存储的哲学，我们进一步剖析其具体的架构实现。分布式存储系统并非一成不变，它们经历了不断的演进，涌现出多种经典的架构模式，以应对不同的应用需求。 对象存储的崛起： 我们将聚焦于一种特别强大的分布式存储范式——对象存储。与传统的文件系统以目录和文件作为组织单位不同，对象存储将数据抽象为“对象”，并为每个对象分配唯一的标识符。这种扁平化的结构，极大地简化了数据管理，并为海量数据的存储和检索提供了极佳的扩展性。我们将深入探讨对象存储的核心概念，如对象ID、元数据、桶（Bucket）等，以及它们如何协同工作。 块存储与文件存储的分布式化： 除了对象存储，我们还将审视块存储和文件存储在分布式架构下的演进。分布式块存储如何为云服务器提供高性能、高可用的持久化存储？分布式文件系统（如HDFS、CephFS）又是如何实现对海量小文件的高效管理和并行访问？ 混合存储与多层级存储： 现实世界的数据存储需求是多样化的。我们将探讨如何将不同类型的存储（如热数据、冷数据）进行有效整合，构建成本效益更高的混合存储方案。分层存储策略，例如将访问频繁的数据存放在SSD上，将访问不频繁的数据迁移到HDD或归档存储，如何帮助用户在性能和成本之间找到最佳平衡点。 第四章：海量数据的可靠守护者——关键技术与设计模式 分布式存储系统的强大功能，离不开一系列精巧的关键技术和设计模式的支持。本章将深入探讨这些核心技术，理解它们如何协同工作，构建出稳定、高效的存储系统。 数据分片与重组： 如何将一个大型文件分解成多个小的数据块，并将其分散到不同的存储节点上？而当用户需要访问整个文件时，系统又如何将这些数据块快速地重新组合起来？我们将深入研究数据分片（Sharding）和数据重组（Reassembly）的技术。 副本一致性与冲突解决： 在多副本系统中，如何保证数据的一致性？当不同副本上的数据发生冲突时，系统又将如何进行判断和解决？我们将探讨向量时钟、版本号等机制在实现副本一致性方面的作用。 分布式一致性协议（Raft, Paxos）： 在分布式系统中，做出集体决策是至关重要的，比如选举领导者、提交事务等。我们将深入了解Raft和Paxos等经典的分布式一致性协议，理解它们如何确保在网络分区和节点故障的情况下，系统仍然能够做出正确、一致的决策。 数据校验与纠错： 除了副本冗余，如何利用纠错码（ECC）等技术，在数据损坏时进行自动检测和恢复？我们将分析纠删码（Erasure Coding）等先进的纠错技术，以及它们如何以更低的存储开销实现更高的数据可靠性。 缓存与预取： 为了提升访问性能，缓存技术在分布式存储系统中扮演着举足轻重的角色。我们将探讨不同层次的缓存策略，以及预取机制如何预测用户需求，提前将数据加载到内存或更快的存储介质中，从而显著降低延迟。 故障检测与自动恢复： 分布式系统必须能够“自愈”。我们将深入研究各种故障检测机制，如心跳检测、超时机制等，以及系统如何在这种检测的基础上，自动进行节点隔离、数据迁移和故障转移，保证服务的连续可用。 数据安全与访问控制： 在分布式环境中，如何保证数据的机密性、完整性和可用性？我们将探讨数据加密、访问控制列表（ACL）、身份认证等安全机制，以及如何在分布式系统中有效地实施它们。 第五章：智能化的数据管理——高效运维与性能优化 随着系统规模的不断扩大，手动运维将变得越来越困难。智能化和自动化成为分布式存储系统发展的必然趋势。 自动化部署与配置： 如何通过自动化工具，快速、可靠地部署和配置大规模的分布式存储集群？我们将了解容器化技术（如Docker）、编排工具（如Kubernetes）在自动化运维中的应用。 监控与告警： 如何构建一套完善的监控体系，实时掌握系统的运行状态，并在出现异常时及时发出告警？我们将探讨关键指标的收集、异常检测算法和告警通知机制。 性能调优与容量规划： 如何根据实际的访问模式和业务需求，对系统的性能进行调优？如何准确地进行容量规划，预测未来的存储需求，避免资源浪费或不足？我们将介绍一些常用的性能分析工具和容量规划方法。 数据生命周期管理： 并非所有数据都需要永久存储在高性能介质上。数据生命周期管理，包括数据的归档、迁移和删除策略，如何帮助企业优化存储成本，并满足合规性要求。 智能数据迁移与重平衡： 当存储节点新增或移除时，系统如何自动、平滑地进行数据迁移和重平衡，确保负载均衡和数据可用性？ 第六章：面向未来的展望——云原生、边缘计算与新型存储介质 技术总是在不断发展，分布式存储也紧随时代步伐，面向未来不断演进。 云原生存储： 随着云计算的普及，云原生存储正成为主流。我们将探讨云原生存储的特点，如弹性伸缩、按需付费、与容器生态的深度集成等，以及它们如何赋能现代应用。 边缘计算与分布式存储： 在物联网和5G时代，边缘计算的应用日益广泛。如何将分布式存储的能力延伸到网络边缘，为边缘设备提供数据存储和处理能力？ 新型存储介质与技术： 固态硬盘（SSD）的普及，以及未来可能出现的存储级内存（SCM）、光学存储等新型存储介质，将如何影响分布式存储的架构和性能？ AI与存储的融合： 人工智能技术如何与分布式存储相结合，实现更智能的数据管理、更精准的性能预测和更高效的故障诊断？ 通过对这些章节的深入学习，您将能够全面理解现代分布式存储系统的设计理念、技术原理、架构演进以及未来发展趋势。这不仅是一次知识的积累，更是一次思维的升级，帮助您更好地驾驭海量数据，构建更加可靠、高效、智能的数字世界。

评分☆☆☆☆☆

我是一名对基础设施技术有着浓厚兴趣的系统工程师，最近我发现了一本非常吸引我的书——《分布式对象存储：原理、架构及Go语言实现》。在日常工作中，我们经常会遇到海量数据的存储和管理问题，而分布式对象存储正是解决这一挑战的关键技术。我一直希望能够找到一本能够全面讲解分布式对象存储系统背后原理的书籍，特别是关于如何保证数据的高可用性、持久性和可扩展性。书中提到的“原理”部分，我希望能够深入了解诸如CAP理论在对象存储中的应用，以及各种数据分片和冗余策略的权衡。而“架构”部分，我期待能看到对当前主流对象存储架构的剖析，例如不同类型存储节点的角色，以及它们之间是如何协同工作的。最让我兴奋的是“Go语言实现”这个部分，我对如何利用Go语言的强大并发模型来构建高性能、低延迟的分布式存储系统抱有极大的兴趣，希望书中能有详实的案例，帮助我理解具体的代码实现和性能优化技巧。

评分☆☆☆☆☆

最近在技术社区里，我偶然看到了《分布式对象存储：原理、架构及Go语言实现》这本书的介绍，它的内容定位立刻吸引了我。作为一名后端开发工程师，我深知在现代互联网应用中，存储是不可或缺的基石，而分布式对象存储更是解决大规模数据存储难题的利器。我一直希望能够深入理解分布式对象存储的设计哲学，而不仅仅停留在API的使用层面。这本书承诺的“原理”和“架构”部分，我非常期待能够了解到关于一致性哈希、拜占庭容错、分布式事务等核心概念是如何在对象存储系统中落地应用，以及如何通过精巧的架构设计来应对海量数据带来的挑战。更让我惊喜的是，书中还加入了“Go语言实现”的内容，这对我来说简直是福音。我一直认为Go语言非常适合构建高性能的分布式系统，我迫切希望书中能展示如何利用Go的并发特性，例如goroutine和channel，来高效地实现对象存储的读写操作、元数据管理以及故障恢复机制。

评分☆☆☆☆☆

当我第一眼看到《分布式对象存储：原理、架构及Go语言实现》这本书的名字时，我就知道我必须拥有它。作为一名在分布式领域摸索多年的开发者，我一直在寻找一本能够将理论深度与工程实践相结合的著作。这本书的标题精准地概括了我所追求的核心要素。我特别好奇书中关于“原理”部分的讲解，希望能够深入理解数据的一致性模型、分布式事务的实现、以及如何通过巧妙的算法来保证高可用性和持久性。在“架构”方面，我期待能够看到对当前主流对象存储系统（如Amazon S3、Ceph等）的深度剖析，了解它们在设计上的取舍和创新之处。而“Go语言实现”则是我最期待的部分，我希望书中能够通过生动的代码示例，展示如何利用Go语言的并发特性来构建高效、可扩展、易于维护的分布式对象存储服务，解决实际工程中的痛点。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计简洁大气，封面上“分布式对象存储”几个字就牢牢抓住了我的注意力。作为一名在云原生领域摸爬滚打多年的开发者，我深知分布式存储系统的重要性，尤其是在海量数据爆炸的当下，它已经成为支撑各类应用的核心基础设施。我一直在寻找一本能够系统性梳理分布式对象存储技术、从底层原理到实际架构，并辅以具体代码实现的深度好书。市面上关于分布式系统的书籍不少，但真正能做到理论与实践并重，并且将前沿技术如Go语言实现融入其中的，却并不多见。这本书的出现，无疑填补了这一空白。我尤其期待书中能够深入剖析分布式一致性算法（如Raft、Paxos）、数据分片、副本策略、数据均衡、故障检测与恢复等关键技术细节，并且希望能够看到作者是如何运用Go语言的并发特性来高效实现这些复杂逻辑的。我相信，通过阅读这本书，我不仅能够加深对分布式存储的理解，更能将这些知识转化为实际的开发能力，为构建更稳定、更高效的存储系统贡献力量。

评分☆☆☆☆☆

最近有幸接触到一本关于分布式对象存储的书籍，它的名字非常直接：《分布式对象存储：原理、架构及Go语言实现》。作为一个对底层技术充满好奇的程序员，我一直对分布式存储的奥秘着迷。这本书从名字上就承诺了系统性的讲解，从“原理”的根基，到“架构”的骨架，再到“Go语言实现”的血肉，这完全是我想要的那种深度。我特别期待书中能够详细阐述像Ceph、MinIO这类业界主流对象存储系统的设计思路和关键组件，例如它的元数据管理、对象上传下载流程、一致性保证机制，以及如何处理高并发和大规模数据。Go语言的引入更是让我眼前一亮，我对如何利用Go的goroutine和channel来构建高效、可扩展的分布式存储服务充满期待。我希望书中能提供清晰的代码示例，最好能涵盖数据写入、读取、删除以及节点故障转移等核心场景，这样我就可以边读边练，快速掌握技术细节，并尝试将这些知识应用到我自己的项目中。