大規(guī)模分布式存儲(chǔ)系統(tǒng):原理解析與架構(gòu)實(shí)戰(zhàn)（阿里巴巴高級(jí)技術(shù)專(zhuān)家撰寫(xiě),系統(tǒng)講解構(gòu)建大規(guī)模存儲(chǔ)系統(tǒng)的核心技術(shù)和原理，詳細(xì)分析Google、Amazon、Microsoft和阿里巴巴的大規(guī)模分布式存儲(chǔ)系統(tǒng)的原理。）
定 價(jià)：59 元
- 作者：楊傳輝 著
- 出版時(shí)間：2013/9/1
- ISBN：9787111430520
- 出 版 社：機(jī)械工業(yè)出版社
- 中圖法分類(lèi)：TP333.2
- 頁(yè)碼：293
- 紙張：膠版?
- 版次：1
- 開(kāi)本：16開(kāi)
本書(shū)是分布式系統(tǒng)領(lǐng)域的經(jīng)典著作，由阿里巴巴高級(jí)技術(shù)專(zhuān)家“阿里日照”（OceanBase核心開(kāi)發(fā)人員）撰寫(xiě)，陽(yáng)振坤、章文嵩、楊衛(wèi)華、汪源、余鋒（褚霸）、賴(lài)春波等來(lái)自阿里、新浪、網(wǎng)易和百度的資深技術(shù)專(zhuān)家聯(lián)袂推薦。理論方面，不僅講解了大規(guī)模分布式存儲(chǔ)系統(tǒng)的核心技術(shù)和基本原理，而且對(duì)谷歌、亞馬遜、微軟和阿里巴巴等國(guó)際型大互聯(lián)網(wǎng)公司的大規(guī)模分布式存儲(chǔ)系統(tǒng)進(jìn)行了分析；實(shí)戰(zhàn)方面，首先通過(guò)對(duì)阿里巴巴的分布式數(shù)據(jù)庫(kù)OceanBase的實(shí)現(xiàn)細(xì)節(jié)的深入剖析完整地展示了大規(guī)模分布式存儲(chǔ)系統(tǒng)的架構(gòu)與設(shè)計(jì)過(guò)程，然后講解了大規(guī)模分布式存儲(chǔ)技術(shù)在云計(jì)算和大數(shù)據(jù)領(lǐng)域的實(shí)踐與應(yīng)用。
本書(shū)內(nèi)容分為四個(gè)部分：基礎(chǔ)篇——分布式存儲(chǔ)系統(tǒng)的基礎(chǔ)知識(shí)，包含單機(jī)存儲(chǔ)系統(tǒng)的知識(shí)，如數(shù)據(jù)模型、事務(wù)與并發(fā)控制、故障恢復(fù)、存儲(chǔ)引擎、壓縮/解壓縮等；分布式系統(tǒng)的數(shù)據(jù)分布、復(fù)制、一致性、容錯(cuò)、可擴(kuò)展性等。范型篇——介紹谷歌、亞馬遜、微軟、阿里巴巴等著名互聯(lián)網(wǎng)公司的大規(guī)模分布式存儲(chǔ)系統(tǒng)架構(gòu)，涉及分布式文件系統(tǒng)、分布式鍵值系統(tǒng)、分布式表格系統(tǒng)以及分布式數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)等。實(shí)踐篇——以阿里巴巴的分布式數(shù)據(jù)庫(kù)OceanBase為例，詳細(xì)介紹分布式數(shù)據(jù)庫(kù)內(nèi)部實(shí)現(xiàn)，以及實(shí)踐過(guò)程中的經(jīng)驗(yàn)。專(zhuān)題篇——介紹分布式系統(tǒng)的主要應(yīng)用：云存儲(chǔ)和大數(shù)據(jù)，這些是近年來(lái)的熱門(mén)領(lǐng)域，本書(shū)介紹了云存儲(chǔ)平臺(tái)、技術(shù)與安全，以及大數(shù)據(jù)的概念、流式計(jì)算、實(shí)時(shí)分析等。
阿里巴巴高級(jí)技術(shù)專(zhuān)家（OceanBase核心開(kāi)發(fā)人員）撰寫(xiě)，陽(yáng)振坤、章文嵩、楊衛(wèi)華、汪源、余鋒（褚霸）、賴(lài)春波等來(lái)自阿里、新浪、網(wǎng)易和百度的資深技術(shù)專(zhuān)家聯(lián)袂推薦�！ ∠到y(tǒng)講解構(gòu)建大規(guī)模存儲(chǔ)系統(tǒng)的核心技術(shù)和原理，詳細(xì)分析Google、Amazon、Microsoft和阿里巴巴的大規(guī)模分布式存儲(chǔ)系統(tǒng)的原理。 實(shí)戰(zhàn)性強(qiáng)，通過(guò)對(duì)阿里巴巴的分布式數(shù)據(jù)庫(kù)OceanBase的實(shí)現(xiàn)細(xì)節(jié)進(jìn)行深入分析，完整講解了大規(guī)模分布式存儲(chǔ)系統(tǒng)的架構(gòu)方法與應(yīng)用實(shí)踐。
第1章 概述
1.1 分布式存儲(chǔ)概念
1.2 分布式存儲(chǔ)分類(lèi)
第一篇 基礎(chǔ)篇
第2章 單機(jī)存儲(chǔ)系統(tǒng)
2.1 硬件基礎(chǔ)
2.1.1 CPU架構(gòu)
2.1.2 IO總線
2.1.3 網(wǎng)絡(luò)拓?fù)?br>2.1.4 性能參數(shù)
2.1.5 存儲(chǔ)層次架構(gòu)
2.2 單機(jī)存儲(chǔ)引擎
2.2.1 哈希存儲(chǔ)引擎
2.2.2 B樹(shù)存儲(chǔ)引擎
前言
第1章 概述
1.1 分布式存儲(chǔ)概念
1.2 分布式存儲(chǔ)分類(lèi)
第一篇 基礎(chǔ)篇
第2章 單機(jī)存儲(chǔ)系統(tǒng)
2.1 硬件基礎(chǔ)
2.1.1 CPU架構(gòu)
2.1.2 IO總線
2.1.3 網(wǎng)絡(luò)拓?fù)?br />2.1.4 性能參數(shù)
2.1.5 存儲(chǔ)層次架構(gòu)
2.2 單機(jī)存儲(chǔ)引擎
2.2.1 哈希存儲(chǔ)引擎
2.2.2 B樹(shù)存儲(chǔ)引擎
2.2.3 LSM樹(shù)存儲(chǔ)引擎
2.3 數(shù)據(jù)模型
2.3.1 文件模型
2.3.2 關(guān)系模型
2.3.3 鍵值模型
2.3.4 SQL與NoSQL
2.4 事務(wù)與并發(fā)控制
2.4.1 事務(wù)
2.4.2 并發(fā)控制
2.5 故障恢復(fù)
2.5.1 操作日志
2.5.2 重做日志
2.5.3 優(yōu)化手段
2.6 數(shù)據(jù)壓縮
2.6.1 壓縮算法
2.6.2 列式存儲(chǔ)
第3章 分布式系統(tǒng)
3.1 基本概念
3.1.1 異常
3.1.2 一致性
3.1.3 衡量指標(biāo)
3.2 性能分析
3.3 數(shù)據(jù)分布
3.3.1 哈希分布
3.3.2 順序分布
3.3.3 負(fù)載均衡
3.4 復(fù)制
3.4.1 復(fù)制的概述
3.4.2 一致性與可用性
3.5 容錯(cuò)
3.5.1 常見(jiàn)故障
3.5.2 故障檢測(cè)
3.5.3 故障恢復(fù)
3.6 可擴(kuò)展性
3.6.1 總控節(jié)點(diǎn)
3.6.2 數(shù)據(jù)庫(kù)擴(kuò)容
3.6.3 異構(gòu)系統(tǒng)
3.7 分布式協(xié)議
3.7.1 兩階段提交協(xié)議
3.7.2 Paxos協(xié)議
3.7.3 Paxos與2PC
3.8 跨機(jī)房部署
第二篇 范型篇
第4章 分布式文件系統(tǒng)
4.1 Google文件系統(tǒng)
4.1.1 系統(tǒng)架構(gòu)
4.1.2 關(guān)鍵問(wèn)題
4.1.3 Master設(shè)計(jì)
4.1.4 ChunkServer設(shè)計(jì)
4.1.5 討論
4.2 Taobao File System
4.2.1 系統(tǒng)架構(gòu)
4.2.2 討論
4.3 Facebook Haystack
4.3.1 系統(tǒng)架構(gòu)
4.3.2 討論
4.4 內(nèi)容分發(fā)網(wǎng)絡(luò)
4.4.1 CDN架構(gòu)
4.4.2 討論
第5章 分布式鍵值系統(tǒng)
5.1 Amazon Dynamo
5.1.1 數(shù)據(jù)分布
5.1.2 一致性與復(fù)制
5.1.3 容錯(cuò)
5.1.4 負(fù)載均衡
5.1.5 讀寫(xiě)流程
5.1.6 單機(jī)實(shí)現(xiàn)
5.1.7 討論
5.2 淘寶Tair
5.2.1 系統(tǒng)架構(gòu)
5.2.2 關(guān)鍵問(wèn)題
5.2.3 討論
第6章 分布式表格系統(tǒng)
6.1 Google Bigtable
6.1.1 架構(gòu)
6.1.2 數(shù)據(jù)分布
6.1.3 復(fù)制與一致性
6.1.4 容錯(cuò)
6.1.5 負(fù)載均衡
6.1.6 分裂與合并
6.1.7 單機(jī)存儲(chǔ)
6.1.8 垃圾回收
6.1.9 討論
6.2 Google Megastore
6.2.1 系統(tǒng)架構(gòu)
6.2.2 實(shí)體組
6.2.3 并發(fā)控制
6.2.4 復(fù)制
6.2.5 索引
6.2.6 協(xié)調(diào)者
6.2.7 讀取流程
6.2.8 寫(xiě)入流程
6.2.9 討論
6.3 Windows Azure Storage
6.3.1 整體架構(gòu)
6.3.2 文件流層
6.3.3 分區(qū)層
6.3.4 討論
第7章 分布式數(shù)據(jù)庫(kù)
7.1 數(shù)據(jù)庫(kù)中間層
7.1.1 架構(gòu)
7.1.2 擴(kuò)容
7.1.3 討論
7.2 Microsoft SQL Azure
7.2.1 數(shù)據(jù)模型
7.2.2 架構(gòu)
7.2.3 復(fù)制與一致性
7.2.4 容錯(cuò)
7.2.5 負(fù)載均衡
7.2.6 多租戶
7.2.7 討論
7.3 Google Spanner
7.3.1 數(shù)據(jù)模型
7.3.2 架構(gòu)
7.3.3 復(fù)制與一致性
7.3.4 TrueTime
7.3.5 并發(fā)控制
7.3.6 數(shù)據(jù)遷移
7.3.7 討論
第三篇 實(shí)踐篇
第8章 OceanBase架構(gòu)初探
8.1 背景簡(jiǎn)介
8.2 設(shè)計(jì)思路
8.3 系統(tǒng)架構(gòu)
8.3.1 整體架構(gòu)圖
8.3.2 客戶端
8.3.3 RootServer
8.3.4 MergeServer
8.3.5 ChunkServer
8.3.6 UpdateServer
8.3.7 定期合并&數(shù)據(jù)分發(fā)
8.4 架構(gòu)剖析
8.4.1 一致性選擇
8.4.2 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)
8.4.3 可靠性與可用性
8.4.4 讀寫(xiě)事務(wù)
8.4.5 單點(diǎn)性能
8.4.6 SSD支持
8.4.7 數(shù)據(jù)正確性
8.4.8 分層結(jié)構(gòu)
第9章 分布式存儲(chǔ)引擎
9.1 公共模塊
9.1.1 內(nèi)存管理
9.1.2 基礎(chǔ)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)
9.1.3 鎖
9.1.4 任務(wù)隊(duì)列
9.1.5 網(wǎng)絡(luò)框架
9.1.6 壓縮與解壓縮
9.2 RootServer實(shí)現(xiàn)機(jī)制
9.2.1 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)
9.2.2 子表復(fù)制與負(fù)載均衡
9.2.3 子表分裂與合并
9.2.4 UpdateServer選主
9.2.5 RootServer主備
9.3 UpdateServer實(shí)現(xiàn)機(jī)制
9.3.1 存儲(chǔ)引擎
9.3.2 任務(wù)模型
9.3.3 主備同步
9.4 ChunkServer實(shí)現(xiàn)機(jī)制
9.4.1 子表管理
9.4.2 SSTable
9.4.3 緩存實(shí)現(xiàn)
9.4.4 IO實(shí)現(xiàn)
9.4.5 定期合并&數(shù)據(jù)分發(fā)
9.4.6 定期合并限速
9.5 消除更新瓶頸
9.5.1 讀寫(xiě)優(yōu)化回顧
9.5.2 數(shù)據(jù)旁路導(dǎo)入
9.5.3 數(shù)據(jù)分區(qū)
第10章 數(shù)據(jù)庫(kù)功能
10.1 整體結(jié)構(gòu)
10.2 只讀事務(wù)
10.2.1 物理操作符接口
10.2.2 單表操作
10.2.3 多表操作
10.2.4 SQL執(zhí)行本地化
10.3 寫(xiě)事務(wù)
10.3.1 寫(xiě)事務(wù)執(zhí)行流程
10.3.2 多版本并發(fā)控制
10.4 OLAP業(yè)務(wù)支持
10.4.1 并發(fā)查詢(xún)
10.4.2 列式存儲(chǔ)
10.5 特色功能
10.5.1 大表左連接
10.5.2 數(shù)據(jù)過(guò)期與批量刪除
第11章 質(zhì)量保證、運(yùn)維及實(shí)踐
11.1 質(zhì)量保證
11.1.1 RD開(kāi)發(fā)
11.1.2 QA測(cè)試
11.1.3 試運(yùn)行
11.2 使用與運(yùn)維
11.2.1 使用
11.2.2 運(yùn)維
11.3 應(yīng)用
11.3.1 收藏夾
11.3.2 天貓?jiān)u價(jià)
11.3.3 直通車(chē)報(bào)表
11.4 最佳實(shí)踐
11.4.1 系統(tǒng)發(fā)展路徑
11.4.2 人員成長(zhǎng)
11.4.3 系統(tǒng)設(shè)計(jì)
11.4.4 系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)
11.4.5 使用與運(yùn)維
11.4.6 工程現(xiàn)象
11.4.7 經(jīng)驗(yàn)法則
第四篇 專(zhuān)題篇
第12章 云存儲(chǔ)
12.1 云存儲(chǔ)的概念
12.2 云存儲(chǔ)的產(chǎn)品形態(tài)
12.3 云存儲(chǔ)技術(shù)
12.4 云存儲(chǔ)的核心優(yōu)勢(shì)
12.5 云平臺(tái)整體架構(gòu)
12.5.1 Amazon云平臺(tái)
12.5.2 Google云平臺(tái)
12.5.3 Microsoft云平臺(tái)
12.5.4 云平臺(tái)架構(gòu)
12.6 云存儲(chǔ)技術(shù)體系
12.7 云存儲(chǔ)安全
第13章 大數(shù)據(jù)
13.1 大數(shù)據(jù)的概念
13.2 MapReduce
13.3 MapReduce擴(kuò)展
13.3.1 Google Tenzing
13.3.2 Microsoft Dryad
13.3.3 Google Pregel
13.4 流式計(jì)算
13.4.1 原理
13.4.2 Yahoo S4
13.4.3 Twitter Storm
13.5 實(shí)時(shí)分析
13.5.1 MPP架構(gòu)
13.5.2 EMC Greenplum
13.5.3 HP Vertica
13.5.4 Google Dremel
參考資料
楊傳輝 阿里巴巴高級(jí)技術(shù)專(zhuān)家，花名日照，OceanBase核心開(kāi)發(fā)人員，對(duì)分布式系統(tǒng)的理論和工程實(shí)踐有深刻理解。曾在百度作為核心成員參與類(lèi)MapReduce系統(tǒng)、類(lèi)Bigtable系統(tǒng)和百度分布式消息隊(duì)列等底層基礎(chǔ)設(shè)施架構(gòu)工作。熱衷于分布式存儲(chǔ)和計(jì)算系統(tǒng)設(shè)計(jì)，樂(lè)于分享，有技術(shù)博客NosqlNotes（http://nosqlnotes.net）。
阿里巴巴高級(jí)技術(shù)專(zhuān)家（OceanBase核心開(kāi)發(fā)人員）撰寫(xiě)，陽(yáng)振坤、章文嵩、楊衛(wèi)華、汪源、余鋒（褚霸）、賴(lài)春波等來(lái)自阿里巴巴、新浪、網(wǎng)易和百度的資深技術(shù)專(zhuān)家聯(lián)袂推薦。
系統(tǒng)講解構(gòu)建大規(guī)模存儲(chǔ)系統(tǒng)的核心技術(shù)和原理，詳細(xì)分析Google、Amazon、Microsoft和阿里巴巴的大規(guī)模分布式存儲(chǔ)系統(tǒng)的原理。
實(shí)戰(zhàn)性強(qiáng)，通過(guò)對(duì)阿里巴巴的分布式數(shù)據(jù)庫(kù)OceanBase的實(shí)現(xiàn)細(xì)節(jié)進(jìn)行深入分析，全面講解了大規(guī)模分布式存儲(chǔ)系統(tǒng)的架構(gòu)方法與應(yīng)用實(shí)踐。
前言
第1章 概述
1.1 分布式存儲(chǔ)概念
1.2 分布式存儲(chǔ)分類(lèi)
第一篇 基礎(chǔ)篇
第2章 單機(jī)存儲(chǔ)系統(tǒng)
2.1 硬件基礎(chǔ)
2.1.1 CPU架構(gòu)
2.1.2 IO總線
2.1.3 網(wǎng)絡(luò)拓?fù)?br>2.1.4 性能參數(shù)
2.1.5 存儲(chǔ)層次架構(gòu)
2.2 單機(jī)存儲(chǔ)引擎
2.2.1 哈希存儲(chǔ)引擎
2.2.2 B樹(shù)存儲(chǔ)引擎
前言
第1章 概述
1.1 分布式存儲(chǔ)概念
1.2 分布式存儲(chǔ)分類(lèi)
第一篇 基礎(chǔ)篇
第2章 單機(jī)存儲(chǔ)系統(tǒng)
2.1 硬件基礎(chǔ)
2.1.1 CPU架構(gòu)
2.1.2 IO總線
2.1.3 網(wǎng)絡(luò)拓?fù)?br />2.1.4 性能參數(shù)
2.1.5 存儲(chǔ)層次架構(gòu)
2.2 單機(jī)存儲(chǔ)引擎
2.2.1 哈希存儲(chǔ)引擎
2.2.2 B樹(shù)存儲(chǔ)引擎
2.2.3 LSM樹(shù)存儲(chǔ)引擎
2.3 數(shù)據(jù)模型
2.3.1 文件模型
2.3.2 關(guān)系模型
2.3.3 鍵值模型
2.3.4 SQL與NoSQL
2.4 事務(wù)與并發(fā)控制
2.4.1 事務(wù)
2.4.2 并發(fā)控制
2.5 故障恢復(fù)
2.5.1 操作日志
2.5.2 重做日志
2.5.3 優(yōu)化手段
2.6 數(shù)據(jù)壓縮
2.6.1 壓縮算法
2.6.2 列式存儲(chǔ)
第3章 分布式系統(tǒng)
3.1 基本概念
3.1.1 異常
3.1.2 一致性
3.1.3 衡量指標(biāo)
3.2 性能分析
3.3 數(shù)據(jù)分布
3.3.1 哈希分布
3.3.2 順序分布
3.3.3 負(fù)載均衡
3.4 復(fù)制
3.4.1 復(fù)制的概述
3.4.2 一致性與可用性
3.5 容錯(cuò)
3.5.1 常見(jiàn)故障
3.5.2 故障檢測(cè)
3.5.3 故障恢復(fù)
3.6 可擴(kuò)展性
3.6.1 總控節(jié)點(diǎn)
3.6.2 數(shù)據(jù)庫(kù)擴(kuò)容
3.6.3 異構(gòu)系統(tǒng)
3.7 分布式協(xié)議
3.7.1 兩階段提交協(xié)議
3.7.2 Paxos協(xié)議
3.7.3 Paxos與2PC
3.8 跨機(jī)房部署
第二篇 范型篇
第4章 分布式文件系統(tǒng)
4.1 Google文件系統(tǒng)
4.1.1 系統(tǒng)架構(gòu)
4.1.2 關(guān)鍵問(wèn)題
4.1.3 Master設(shè)計(jì)
4.1.4 ChunkServer設(shè)計(jì)
4.1.5 討論
4.2 Taobao File System
4.2.1 系統(tǒng)架構(gòu)
4.2.2 討論
4.3 Facebook Haystack
4.3.1 系統(tǒng)架構(gòu)
4.3.2 討論
4.4 內(nèi)容分發(fā)網(wǎng)絡(luò)
4.4.1 CDN架構(gòu)
4.4.2 討論
第5章 分布式鍵值系統(tǒng)
5.1 Amazon Dynamo
5.1.1 數(shù)據(jù)分布
5.1.2 一致性與復(fù)制
5.1.3 容錯(cuò)
5.1.4 負(fù)載均衡
5.1.5 讀寫(xiě)流程
5.1.6 單機(jī)實(shí)現(xiàn)
5.1.7 討論
5.2 淘寶Tair
5.2.1 系統(tǒng)架構(gòu)
5.2.2 關(guān)鍵問(wèn)題
5.2.3 討論
第6章 分布式表格系統(tǒng)
6.1 Google Bigtable
6.1.1 架構(gòu)
6.1.2 數(shù)據(jù)分布
6.1.3 復(fù)制與一致性
6.1.4 容錯(cuò)
6.1.5 負(fù)載均衡
6.1.6 分裂與合并
6.1.7 單機(jī)存儲(chǔ)
6.1.8 垃圾回收
6.1.9 討論
6.2 Google Megastore
6.2.1 系統(tǒng)架構(gòu)
6.2.2 實(shí)體組
6.2.3 并發(fā)控制
6.2.4 復(fù)制
6.2.5 索引
6.2.6 協(xié)調(diào)者
6.2.7 讀取流程
6.2.8 寫(xiě)入流程
6.2.9 討論
6.3 Windows Azure Storage
6.3.1 整體架構(gòu)
6.3.2 文件流層
6.3.3 分區(qū)層
6.3.4 討論
第7章 分布式數(shù)據(jù)庫(kù)
7.1 數(shù)據(jù)庫(kù)中間層
7.1.1 架構(gòu)
7.1.2 擴(kuò)容
7.1.3 討論
7.2 Microsoft SQL Azure
7.2.1 數(shù)據(jù)模型
7.2.2 架構(gòu)
7.2.3 復(fù)制與一致性
7.2.4 容錯(cuò)
7.2.5 負(fù)載均衡
7.2.6 多租戶
7.2.7 討論
7.3 Google Spanner
7.3.1 數(shù)據(jù)模型
7.3.2 架構(gòu)
7.3.3 復(fù)制與一致性
7.3.4 TrueTime
7.3.5 并發(fā)控制
7.3.6 數(shù)據(jù)遷移
7.3.7 討論
第三篇 實(shí)踐篇
第8章 OceanBase架構(gòu)初探
8.1 背景簡(jiǎn)介
8.2 設(shè)計(jì)思路
8.3 系統(tǒng)架構(gòu)
8.3.1 整體架構(gòu)圖
8.3.2 客戶端
8.3.3 RootServer
8.3.4 MergeServer
8.3.5 ChunkServer
8.3.6 UpdateServer
8.3.7 定期合并&數(shù)據(jù)分發(fā)
8.4 架構(gòu)剖析
8.4.1 一致性選擇
8.4.2 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)
8.4.3 可靠性與可用性
8.4.4 讀寫(xiě)事務(wù)
8.4.5 單點(diǎn)性能
8.4.6 SSD支持
8.4.7 數(shù)據(jù)正確性
8.4.8 分層結(jié)構(gòu)
第9章 分布式存儲(chǔ)引擎
9.1 公共模塊
9.1.1 內(nèi)存管理
9.1.2 基礎(chǔ)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)
9.1.3 鎖
9.1.4 任務(wù)隊(duì)列
9.1.5 網(wǎng)絡(luò)框架
9.1.6 壓縮與解壓縮
9.2 RootServer實(shí)現(xiàn)機(jī)制
9.2.1 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)
9.2.2 子表復(fù)制與負(fù)載均衡
9.2.3 子表分裂與合并
9.2.4 UpdateServer選主
9.2.5 RootServer主備
9.3 UpdateServer實(shí)現(xiàn)機(jī)制
9.3.1 存儲(chǔ)引擎
9.3.2 任務(wù)模型
9.3.3 主備同步
9.4 ChunkServer實(shí)現(xiàn)機(jī)制
9.4.1 子表管理
9.4.2 SSTable
9.4.3 緩存實(shí)現(xiàn)
9.4.4 IO實(shí)現(xiàn)
9.4.5 定期合并&數(shù)據(jù)分發(fā)
9.4.6 定期合并限速
9.5 消除更新瓶頸
9.5.1 讀寫(xiě)優(yōu)化回顧
9.5.2 數(shù)據(jù)旁路導(dǎo)入
9.5.3 數(shù)據(jù)分區(qū)
第10章 數(shù)據(jù)庫(kù)功能
10.1 整體結(jié)構(gòu)
10.2 只讀事務(wù)
10.2.1 物理操作符接口
10.2.2 單表操作
10.2.3 多表操作
10.2.4 SQL執(zhí)行本地化
10.3 寫(xiě)事務(wù)
10.3.1 寫(xiě)事務(wù)執(zhí)行流程
10.3.2 多版本并發(fā)控制
10.4 OLAP業(yè)務(wù)支持
10.4.1 并發(fā)查詢(xún)
10.4.2 列式存儲(chǔ)
10.5 特色功能
10.5.1 大表左連接
10.5.2 數(shù)據(jù)過(guò)期與批量刪除
第11章 質(zhì)量保證、運(yùn)維及實(shí)踐
11.1 質(zhì)量保證
11.1.1 RD開(kāi)發(fā)
11.1.2 QA測(cè)試
11.1.3 試運(yùn)行
11.2 使用與運(yùn)維
11.2.1 使用
11.2.2 運(yùn)維
11.3 應(yīng)用
11.3.1 收藏夾
11.3.2 天貓?jiān)u價(jià)
11.3.3 直通車(chē)報(bào)表
11.4 最佳實(shí)踐
11.4.1 系統(tǒng)發(fā)展路徑
11.4.2 人員成長(zhǎng)
11.4.3 系統(tǒng)設(shè)計(jì)
11.4.4 系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)
11.4.5 使用與運(yùn)維
11.4.6 工程現(xiàn)象
11.4.7 經(jīng)驗(yàn)法則
第四篇 專(zhuān)題篇
第12章 云存儲(chǔ)
12.1 云存儲(chǔ)的概念
12.2 云存儲(chǔ)的產(chǎn)品形態(tài)
12.3 云存儲(chǔ)技術(shù)
12.4 云存儲(chǔ)的核心優(yōu)勢(shì)
12.5 云平臺(tái)整體架構(gòu)
12.5.1 Amazon云平臺(tái)
12.5.2 Google云平臺(tái)
12.5.3 Microsoft云平臺(tái)
12.5.4 云平臺(tái)架構(gòu)
12.6 云存儲(chǔ)技術(shù)體系
12.7 云存儲(chǔ)安全
第13章 大數(shù)據(jù)
13.1 大數(shù)據(jù)的概念
13.2 MapReduce
13.3 MapReduce擴(kuò)展
13.3.1 Google Tenzing
13.3.2 Microsoft Dryad
13.3.3 Google Pregel
13.4 流式計(jì)算
13.4.1 原理
13.4.2 Yahoo S4
13.4.3 Twitter Storm
13.5 實(shí)時(shí)分析
13.5.1 MPP架構(gòu)
13.5.2 EMC Greenplum
13.5.3 HP Vertica
13.5.4 Google Dremel
參考資料
書(shū)單推薦
