Cassandra技術手冊第二版 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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圖書標籤:

• Cassandra
• NoSQL
• 數據庫
• 分布式係統
• 數據建模
• 運維
• 性能優化
• Java
• 大數據
• 雲原生

想像如果擴展性不是問題，您可以做什麼？透過這本實踐指南，您將瞭解如何應用Cassandra資料庫管理係統處理數百兆位元組的資料，在跨資料中心的同時還保有高可用性，以及許多您在實務運作時必須瞭解的技術細節與實作範例。

　　本書將告訴您Cassandra非關聯式資料庫設計的優點，並且特彆著重於資料模型的建立。如果您是正在尋求具有擴展性或是前瞻架構解決方案的開發者、資料庫管理人員或架構師，這本指南可以協助您駕馭Cassandra的速度與彈性。

　　．瞭解Cassandra的分散式與去中心化概念
　　．使用Cassandra查詢語言（CQL）與cqlsh（CQL shell）
　　．建立有效的資料模型並與關聯式模型比較
　　．使用各種不同語言的客戶端驅動開發範例應用程式，包含Java、Python與Node.js
　　．探索叢集拓譜與學習節點間的互動機製
　　．維護高效能的叢集
　　．在機房、雲端或Docker容器佈署Cassandra
　　．整閤Cassandra與Spark、Hadoop、ElasticSearch、Solr與Lucene

專傢推薦

　　“本書將會告訴你為何與如何在應用程式中使用Cassandra建立令人驚嘆的成功案例”— Patrick McFadin, Apache Cassandra首席佈道師

《分布式係統設計實戰》 導讀： 在當今數據爆炸的時代，構建高可用、可擴展、易於維護的分布式係統已成為軟件工程師的核心競爭力。本書並非一本單純的理論堆砌之作，而是深度聚焦於工程實踐，旨在為讀者提供一套係統化、可落地的分布式係統設計與實現方法論。我們將帶領讀者從零開始，逐步構建一個健壯、高性能的現代應用架構。 第一部分：基石與挑戰——理解分布式係統的本質 本部分將為讀者奠定堅實的理論基礎，並清晰地描繪齣在分布式環境中必須麵對的核心挑戰。 第一章：分布式係統的基本概念與範式 定義與場景： 明確什麼是分布式係統，以及它在微服務、大數據處理、高並發交易等場景中的必要性。 關鍵屬性： 深入剖析一緻性（Consistency）、可用性（Availability）、分區容錯性（Partition Tolerance）——CAP 原理的深刻內涵與工程取捨。我們將探討如何根據業務需求在 CAP 之間進行權衡，以及 R P C 的實際意義。 時間與順序： 探討牆上時間（Wall Clock Time）的局限性，引入邏輯時鍾（如 Lamport 時間戳和嚮量時鍾）在確定事件順序中的關鍵作用。 第二章：網絡、容錯與故障模型 網絡可靠性： 剖析 OSI 模型與 TCP/IP 協議棧對分布式通信的影響，重點分析丟包、延遲和亂序對應用層設計帶來的約束。 故障模型分析： 區分拜占庭故障（Byzantine Faults）與非拜占庭故障，理解“慢”即是“錯”（Slow is Fail）的工程哲學。 超時與重試機製： 設計健壯的客戶端請求策略，包括指數退避（Exponential Backoff）與抖動（Jitter）的應用，以避免雪崩效應。 第二部分：數據管理與一緻性模型 數據是分布式係統的核心。本部分將聚焦於如何在多個節點間安全、高效地存儲和同步數據。 第三章：分布式事務的睏境與解決方案 ACID 的挑戰： 解釋為什麼在分布式環境下實現完全的 ACID 特性極其睏難。 兩階段提交（2PC）的局限性： 深入分析 2PC 在協調者宕機或網絡分區時的阻塞問題。 三階段提交（3PC）的改進與反思： 探討 3PC 如何試圖解決 2PC 的阻塞問題，並指齣其在實際工程中的不足。 補償事務與 SAGA 模式： 介紹基於最終一緻性（Eventual Consistency）的分布式事務處理方案，詳細闡述 SAGA 的編排與補償流程，適用於長事務場景。 第四章：復製策略與數據一緻性保證 數據復製的類型： 比較主從復製（Master-Slave）、多主復製（Multi-Master）和無主復製（Leaderless）的優劣。 Quorum 機製詳解： 深入講解讀寫仲裁（$R+W > N$）的數學原理，以及如何利用 Quorum 機製在不同一緻性級彆間進行切換。 拜占庭容錯（BFT）基礎： 概述 PBFT 等算法在需要高可信環境下的應用，以及其對性能帶來的開銷。 第三部分：集群協作與共識算法 構建高可靠性係統的關鍵在於節點間能夠就某一狀態達成一緻。本部分將詳細解析共識算法的設計與落地。 第五章： Paxos 算法的深入解析 Paxos 的三角色： 詳細拆解提議者（Proposer）、接受者（Acceptor）和學習者（Learner）的角色職責。 單值 Paxos 的證明過程： 逐步推導 Paxos 如何保證活性（Liveness）和安全性（Safety）。 多實例 Paxos： 解釋如何將單值 Paxos 擴展到處理連續的日誌條目，為狀態機復製打下基礎。 第六章： Raft 算法的工程實踐 Raft 的設計哲學： 強調 Raft 相較於 Paxos 更易於理解和實現的設計目標。 領導者選舉機製： 詳細闡述心跳檢測、任期（Term）管理以及競選超時時間的設置藝術。 日誌復製與安全性： 深入分析 Raft 如何通過 Leader 強製一緻性來保證日誌的順序和持久性，以及如何處理日誌不一緻的情況。 快照與日誌壓縮： 探討在長期運行的集群中如何進行狀態機快照以優化新節點加入或 Leader 切換的性能。 第四部分：服務發現、負載均衡與彈性設計 本部分關注係統在運行時，如何高效地定位服務並優雅地應對動態變化和壓力。 第七章：服務注冊與發現機製 集中式與去中心化發現： 比較 ZooKeeper、etcd 等集中式協調服務與 Gossip 協議等去中心化機製的適用場景。 客戶端負載均衡： 探討客戶端如何直接從服務注冊中心獲取目標列錶，實現 L7 層的智能路由。 健康檢查與心跳機製： 設計可靠的服務健康狀態探測方案，確保無效節點能及時被剔除。 第八章：高級負載均衡策略與流量控製 均衡算法的演進： 從輪詢、隨機到最小連接數、加權最小連接數的實踐應用。 平滑加權輪詢（WRR）： 解釋如何通過動態調整權重來實現更平滑的流量分配。 L4/L7 代理與服務網格： 介紹 Envoy 等代理技術如何承載復雜的流量控製、熔斷和可觀測性能力，以及服務網格（Service Mesh）對分布式架構的影響。 第九章：係統的彈性與高可用性設計 熔斷器（Circuit Breaker）： 深入剖析熔斷器的狀態轉換（關閉、開啓、半開），以及如何防止服務過載崩潰。 艙壁模式（Bulkhead）： 討論如何隔離不同類型請求或依賴，防止單一故障擴散到整個係統。 限流（Rate Limiting）的實現： 比較令牌桶、漏桶等算法在不同層麵的應用，以及如何實現全局與局部的流控策略。 第五部分：可觀測性與運維 一個無法被觀察的係統，在齣現問題時將難以調試。本部分強調如何為分布式係統構建全麵的監控和追蹤能力。 第十章：分布式追蹤係統原理 追蹤的必要性： 理解在微服務調用鏈中定位延遲和錯誤的挑戰。 Span、Trace 與上下文傳播： 詳細介紹 OpenTracing/OpenTelemetry 的核心概念，以及如何通過 HTTP Header 或消息體安全地傳播追蹤上下文。 數據收集與可視化： 探討 Jaeger 或 Zipkin 等係統的後端存儲與分析界麵設計。 第十一章：日誌聚閤與指標監控 結構化日誌： 強調日誌應具備可查詢的字段，而非簡單的文本流，為故障排查提供快速入口。 指標體係建設： 區分 RED (Rate, Errors, Duration) 和 USE (Utilization, Saturation, Errors) 方法論，指導用戶構建有效的係統健康指標。 告警的藝術： 設計閤理的告警閾值，平衡誤報（False Positives）和漏報（False Negatives），確保運維人員關注真正關鍵的事件。 --- 本書內容覆蓋瞭從底層一緻性協議到上層服務治理的完整鏈路，旨在幫助讀者掌握構建大規模、高可靠分布式應用所需的核心技術棧和設計哲學。通過大量的案例分析和代碼片段（非特定語言實現細節，而是算法邏輯的僞代碼或流程圖），讀者將能清晰地理解每一個設計決策背後的權衡取捨。

作者簡介

Eben Hewitt

　　Eben Hewitt是全球知名飯店品牌美國精品國際酒店集團（Choice Hotels International）的技術長。著有多本關於架構、分散式係統以及程式設計的書籍。他也擔任許多創投公司的顧問，並且經常受邀發錶關於技術與策略的相關演講。

Jeff Carpenter

　　Jeff Carpenter是國精品國際酒店集團的係統架構師，用有超過20年的餐旅業與國防工業相關經驗。Jeff的興趣包含SOA/微架構、大型係統與資料架構設計。他參與過各式各樣的專案，包括復雜的戰爭規劃係統到雲端旅館訂房係統。Jeff對改變業界的革命性專案、指導後進架構師與開發人員、以及迎接下一個挑戰充滿熱情。

第1章 關聯式資料庫之外
介紹關聯式資料庫的曆史以及最近崛起的非關聯式資料庫技術。

第2章 Cassandra簡介
介紹Cassandra及其令人注目與不同之處，包含它的由來與優點。

第3章 安裝Cassandra
告訴你如何安裝 啓動以及使用一些Cassandra的基礎功能。

第4章 Cassandra查詢語言（Cassandra Query Language）
檢視Cassandra的資料模型。說明它與傳統關聯式資料庫模型的差彆。探討如何在Cassandra查詢語言（CQL）中錶示這種資料模型。

第5章 資料建模（Data Modeling）
介紹Cassandra資料建模的原則與流程。分析一個眾所周知的領域並産生對應的模型。

第6章 Cassandra架構
幫助你理解Cassandra實際進行讀寫操作時底層運作的流程，以及如何透過讀寫操作的控製實現一些它受矚目的特色，如持久性與高可用性。進一步研究較為復雜的節點內部交流機製，例如：gossip協定 提示移交（Hinted Handoff） 讀取修復與Merkle樹等。

第7章 Cassandra配置
說明如何選擇分區器 備份放置策略以及告密（snitch）機製。我們將模擬一個叢集並觀察不同配置所帶來的影響。

第8章 客戶端
Cassandra支援多種不同語言的客戶端，其中包含Java Python node.js Ruby C#與PHP。為瞭抽象化Cassandra底層API，我們將說明通用的客戶端驅動程式執行流程。

第9章 讀取與寫入資料
說明Cassandra底層如何實際的存取資料。我們會討論一些例如批次 輕量化交易與分頁等概念。

第10章 監控
一旦叢集建立並啓動後，你可能會希望監控它的一些使用情況，例如記憶體使用情況與執行序使用情況等，並嘗試理解它實際的行為。Cassandra有豐富的Java管理延伸（JMX）介麵，可以滿足這些需求以及監控更多的細節。

第11章 維運
使用一些Cassandra自身提供的工具，可以讓不中斷叢集維護的任務更為輕鬆，我們會知道如何除役一個節點 進行負載平衡 取得狀況統計值與執行其他的日常維運任務。

第12章 效能調校
Cassandra一項受矚目的特色就是它的速度，它非常的快。但其中包含許多設定項目，例如記憶體設定 資料儲存 硬體選擇 快取 以及快取大小等。調校這些選項可以産生齣更多的效能。

第13章 安全
NoSQL通常被視為係統安全弱點的一環。幸運的是Cassandra擁有認證 授權與加密功能。本章將介紹相關配置。

第14章 佈署規劃與服務整閤303
討論規劃叢集佈署時的一些考量重點，其中包含大型雲端服務商的解決方案，如Amazon Microsoft與Google，並介紹幾種常與Cassandra搭配的相關技術。

序

　　本書是一本技術指南。Cassandra在許多方麵都展現瞭關於資料的新思維。近15～20年的多數開發人員熟悉以關聯式或是物件的方式看待資料，並以此獲得成功。Cassandra的資料模型設計理念非常不同，剛接觸時可能會很不習慣，特彆對那些對於關聯式資料庫係統已經根深蒂固（而且必須如此）的使用者而言。

　　使用Cassandra不代錶你必須是Java開發者。然而Cassandra是由Java撰寫的，若你開始深入探討原始碼，具備Java的背景知識，可以讓你更加瞭解例外處理、如何建立原始碼以及如何使用一些常見的客戶端。本書許多範例是由Java撰寫。因為可以透過介麵存取Cassandra，你可以在許多不同語言中找到Cassandra的客戶端，例如C#、Python、node.js、PHP與Ruby。

　　最後，我們假設你對於網頁的運作方式有良好的認識、可以使用至少一種整閤開發環境（IDE），並且對傳統資料驅動應用程式有一定程度的認知。你可能是經驗豐富的開發者或是維運人員，但對Cassandra提供的工具沒那麼熟悉。舉例來說，使用Apache Ant建立Cassandra，或是透過Git取得Cassandra原始碼。我們也認為你需要實際進行一些配置以建立個人小型的Cassandra分散式料庫，這樣會對範例有更佳的體悟。本書中會提供相關協助。

评分☆☆☆☆☆

《Cassandra技術手冊第二版》的到來，讓我看到瞭提升技能的絕佳機會。我一直以來都對分布式係統充滿好奇，而Cassandra作為一款領先的分布式NoSQL數據庫，無疑是探索這一領域的絕佳切入點。這本書的封麵設計簡潔有力，散發著一種專業和權威的氣息，讓我對內容充滿信心。我非常渴望能夠通過這本書，係統地學習Cassandra的架構設計、核心原理以及各種高級特性。尤其是我對Cassandra在處理海量數據時的性能優化策略很感興趣，比如如何通過調整compaction參數、配置閤適的副本因子來提升讀寫吞吐量。此外，我還想瞭解書中關於Cassandra集群的部署、配置和維護的最佳實踐，以及如何有效地進行集群監控和故障排除。我之前的Cassandra學習經驗主要來源於碎片化的在綫教程和博客文章，總感覺體係不夠完整，希望能通過這本書構建起一個紮實的知識體係。這本書的齣版，無疑為我提供瞭一個寶貴的學習資源，我準備花大量時間去深入研究，希望能全麵掌握Cassandra技術，為將來的工作打下堅實的基礎。

评分☆☆☆☆☆

拿到《Cassandra技術手冊第二版》之後，我最大的感受就是它的“厚重感”。不僅僅是書本的物理厚度，更是它所蘊含的知識的深度。我個人是一名對底層技術有著濃厚興趣的開發者，對於Cassandra這類分布式數據庫，我總是想刨根問底，瞭解它的每一個組件是如何協同工作的。這本書的目錄結構非常清晰，從基礎概念到高級特性，再到實際應用，層層遞進，非常適閤我這種喜歡係統性學習的人。我尤其期待書中關於Cassandra的內部機製的講解，比如它如何處理寫請求、如何進行讀修復、如何實現數據一緻性等。這些底層的細節，往往是影響係統性能和穩定性的關鍵。另外，我注意到第二版可能會更新一些關於Cassandra集群管理最佳實踐的內容，比如如何優化JVM參數，如何進行GC調優，以及如何閤理配置compaction策略。這些都是日常運維中非常重要的環節。我一直認為，一本好的技術書籍，不僅要講“是什麼”，更要講“為什麼”和“怎麼做”，這本書給我帶來瞭這種感覺。我已經迫不及待地想深入研究書中關於Cassandra查詢優化的章節，希望能從中找到提升查詢效率的秘訣。

评分☆☆☆☆☆

天哪，我終於收到《Cassandra技術手冊第二版》瞭！迫不及待地拆開包裝，觸感厚實，紙張也很有質感，光是看著就覺得裏麵內容一定非常紮實。我之前接觸過Cassandra，但總感覺有些地方理解得不夠透徹，尤其是在數據建模和性能調優方麵，常常遇到瓶頸。這本書的封麵設計簡潔大氣，沒有那種花裏鬍哨的圖飾，我個人非常喜歡這種風格，感覺更專注於內容本身。翻開第一頁，就看到瞭熟悉的序言，作者的字裏行間流露齣對Cassandra深深的熱愛和豐富的實踐經驗，這讓我對後續的學習充滿瞭期待。我特彆想瞭解第二版在第一版的基礎上，有哪些更新和深化。比如，現在雲原生架構越來越普及，這本書會不會涉及Cassandra在Kubernetes環境下的部署和管理？還有，關於Cassandra 4.0的新特性，比如VNodes的優化、查詢性能的提升等等，我都很想知道書中是如何講解的。我之前在工作中遇到過一些棘手的性能問題，比如讀寫延遲突然升高，排查起來非常睏難，希望這本書能提供一些係統性的分析方法和解決方案。另外，數據安全和容災備份也是我非常關心的問題，書中會不會有詳細的章節來講解如何配置和維護Cassandra集群的安全，以及如何進行有效的災難恢復演練？總之，這本書的厚度就足以讓我安心學習一段時間瞭，我準備周末就坐下來，好好品味一下這本書帶來的知識盛宴。

评分☆☆☆☆☆

說實話，當初我之所以選擇《Cassandra技術手冊第二版》，很大程度上是因為我的技術棧中Cassandra占據著舉足輕重的地位。雖然我已經在這個領域摸爬滾打瞭一段時間，但總覺得知識體係不夠完整，像是在技術海洋中漂泊，時常會感到迷茫。這本書的齣現，仿佛是一張精準的海圖，指引著我前進的方嚮。第一版我曾粗略涉獵過，對其中關於分布式係統原理和Cassandra核心概念的闡述印象深刻。而第二版，我更看重的是它在實踐層麵的深度和廣度。我尤其好奇書中對Cassandra集群運維的講解，諸如節點擴容、故障轉移、數據遷移等場景，是如何應對的？我之前也嘗試過一些開源的運維工具，但總感覺不如官方文檔或者權威書籍的指導來得踏實。另外，這本書會不會提供一些不同業務場景下的數據建模案例？例如，時序數據、圖譜數據、社交網絡數據等，它們在Cassandra中的建模方式會有什麼差異？這些具體的、貼近實際應用的指導，對我來說至關重要。我也希望這本書能對Cassandra的監控和告警機製有深入的介紹，如何設置閤理的閾值，如何及時發現和處理潛在問題，這對於保障綫上服務的穩定性至關重要。畢竟，一個高可用、高性能的Cassandra集群，是支撐我們業務的關鍵。

评分☆☆☆☆☆

我對《Cassandra技術手冊第二版》的期待，更多地是來源於我所麵臨的實際工作挑戰。我們團隊正在使用Cassandra支撐一個對數據一緻性和讀寫性能都有極高要求的業務係統，在過去的一段時間裏，我們遇到瞭不少棘手的技術難題。尤其是對於Cassandra的分布式鎖、多副本讀寫、以及故障處理等方麵的理解，還存在一些模糊的地帶。我希望這本書能夠為我們提供更清晰、更權威的指導。我特彆關注書中關於Cassandra的CAP理論在實際應用中的權衡，以及如何根據業務需求選擇閤適的一緻性級彆。此外，我非常希望能看到書中關於Cassandra集群的擴展性設計和容災策略的詳細闡述。例如，如何在一個大規模的Cassandra集群中實現平滑的擴容，如何應對機房故障、網絡隔離等極端情況。我也對書中關於Cassandra的監控體係和故障診斷工具的介紹很感興趣，希望能夠學到一些行之有效的故障排除方法。總而言之，我希望這本書能夠成為我們團隊解決Cassandra相關技術難題的“定海神針”，幫助我們構建一個更加穩定、高效的分布式數據平颱。