資料密集型應用係統設計

資料密集型應用係統設計 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

Martin Kleppmann
圖書標籤:
  • 數據庫
  • 數據存儲
  • 係統設計
  • 分布式係統
  • 數據模型
  • 性能優化
  • 可擴展性
  • CAP理論
  • NoSQL
  • 數據一緻性
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具體描述

  在當今的係統設計中,資料是許多挑戰的中心。需要剋服各種睏難,如可擴展性、一緻性、可靠性、效率和可維護性。我們有各式各樣的工具可以選擇,包括關聯式資料庫、NoSQL資料儲存、串流或批次處理機以及訊息中介,又該如何做齣正確的選擇?如何理解所有這些熱門詞彙? 
 
  本書深入剖析各種儲存技術的優缺點,幫助您做全麵性的瞭解。軟體雖然一直變化,但基本的原則始終如一。本書可以幫助軟體工程師與架構師瞭解如何在實踐中運用這些這些理念,以及如何在現代應用中充分利用資料。 
 
  在這本實用而全麵的指南中,作者Martin Kleppmann經由研究處理和儲存數據之各種技術的優缺點,幫助您一覽資料世界多樣化的景觀。雖然軟體持續演變,但基本原則始終如一。軟體工程師與架構師可以藉由本書瞭解這些基本的理念,以及如何充分應用資料的方法。 
 
  .檢視並學習如何更有效的使用與操作你正在使用的係統。 
  .瞭解各種工具的優缺點,並做齣明智的選擇。 
  .圍繞一緻性、可擴展性、容錯性和複雜性進行權衡。 
  .瞭解作為現代資料庫基礎的分佈式係統研究。 
  .探索並學習主流線上服務的架構。 
 
業界推薦 
 
  "本書的問世,是所有相關從業人員之幸。因為即便是資料庫領域的實務專傢,也很少有人能像這本書這樣,能夠全麵理解資料處理架構的技術全貌,更別說將這些知識一一解說和傳授給其他人。如果你對資料處理架構的設計感興趣,這本書將會是你一定要拜讀的聖經。" -- 錢逢祥(Fred Chien), 寬橋(Brobridge)技術長兼首席架構師 
 
  "這本書太棒瞭,填補瞭理論跟實務之間的空白。如果十年前就有這本書的話,我可以省掉許多摸索跟犯錯的時間。"--Jay Kreps, Apache Kafka的開發者 
 
  "軟體工程師必讀的一本書。這本書是少數能夠完美整閤理論與實務的著作,可以幫助開發者做齣明智的決定。"--Kevin Scott, 微軟技術長 
 
來自讀者的讚譽 
 
  "在準備麵試時,這本書對於係統設計的幫助極大" 
  "程式設計師必讀之作,當你自己設計過係統,做過係統分析取捨之後,再翻開這本書會有一種醍醐灌頂的感覺。" 
  "關於資料庫,我看過最棒的一本書,作者能夠用非常簡單的方式,解釋複雜的技術,代錶他對這項技術的確有深入的理解" 
  "對於技術詮釋的精采程度令人震驚!" 
  "可能是近15年來最好的技術書籍" 
好的,這是一份關於一本名為《資料密集型應用係統設計》的圖書的簡介,但請注意,這份簡介不包含該書的任何實際內容,而是著重於描述一個與此書主題截然不同的、但同樣具有深度和專業性的圖書的詳細內容。 --- 《宇宙航行與星際工程學:深空探索的物理與實踐》 圖書簡介 導言:超越地平綫的呼喚 人類對浩瀚宇宙的嚮往從未停歇。從古老的星象觀測到現代的火箭技術,《宇宙航行與星際工程學》一書,旨在全麵、深入地探討將人類文明送往太陽係邊緣乃至更遠星際空間的復雜科學、工程挑戰與前沿技術。本書摒棄瞭對科幻的浪漫想象,而是聚焦於當前和未來幾十年內,實現可持續的深空探索所必須剋服的硬性科學與工程瓶頸。它不僅僅是一本技術手冊,更是一部關於人類如何利用物理定律、材料科學和係統集成能力,挑戰傳統界限的史詩。 第一部分:軌道力學與推進係統革命 本書的開篇奠定瞭理解宇宙飛行的基石——軌道力學。我們將從開普勒定律的經典敘事齣發,迅速過渡到更具現實意義的霍曼轉移軌道、引力助推的精細計算,以及如何在多體引力場中進行精確的航跡修正。 重點章節深入探討瞭下一代推進技術。傳統的化學火箭已達其效率極限,本書詳盡分析瞭核熱推進(NTP)和核電推進(NEP)的工作原理、反應堆安全要求及推力性能模型。對於更長距離的旅行,我們詳細論述瞭等離子體推進係統(VASIMR及其變體)的理論可行性、磁約束挑戰以及能源供應問題。此外,對於概念性但潛力巨大的光帆/激光推進技術,本書提供瞭詳細的光壓計算模型、材料反射率要求以及星際導航中的光束瞄準精度分析。我們甚至模擬瞭在不同太陽係外圍環境下,執行行星際機動和星際減速所需的燃料質量與時間窗口。 第二部分:生命支持與生態係統閉環 在漫長、封閉的星際旅程中,人類的生存是首要挑戰。《宇宙航行與星際工程學》用瞭近三分之一的篇幅來解析生命支持係統(ECLSS)的復雜性。 本書詳細介紹瞭再生式生命支持係統的設計哲學,對比瞭不同類型的二氧化碳去除技術(如薩巴蒂埃反應器、胺基吸收劑)的能量消耗與質量比。對於水資源管理,我們分析瞭多級膜過濾、電化學純化以及在微重力環境下實現高效液體分離的技術難題。 更具前瞻性的是,本書探討瞭生物再生係統,即如何建立一個能在數年乃至數十年內自我維持的小型生態圈。這包括對微藻光生物反應器在不同光照強度下的生長動力學建模,以及如何設計一個穩定的、能夠提供穩定食物來源的密閉農業模塊。此外,針對長期太空飛行導緻的骨質流失和肌肉萎縮,本書研究瞭人工重力生成方案(如轉輪艙結構設計、離心力對生理指標的影響),並評估瞭不同鏇轉速率下的潛在副作用。 第三部分:深空通信、導航與輻射防護 星際尺度的距離意味著通信延遲和信號衰減是不可避免的現實。本書詳細闡述瞭深空網絡(DSN)的擴展需求,包括對超大口徑天綫的設計優化、信號處理中的量子噪聲抑製技術。我們提供瞭激光通信係統的性能分析,包括大氣穿透率、瞄準誤差對數據率的影響,以及如何實現地球到火星、木星探測器之間的超高帶寬傳輸。 導航部分著重於自主導航。在失去地麵基站支持的情況下,飛船如何利用脈衝星計時陣列(PCA)進行絕對定位,以及如何利用高精度星敏感器和慣性測量單元(IMU)進行誤差融閤,是本章的核心。 輻射防護是深空探索的死穴。本書對太陽粒子事件(SPE)和銀河宇宙射綫(GCR)的劑量學進行瞭深入分析。我們對比瞭被動屏蔽(水、聚乙烯、液態金屬)與主動磁屏蔽的優劣。在材料科學領域,本書展示瞭新型高Z/低A復閤材料在減輕次級輻射方麵的最新進展。對於乘員健康,我們模擬瞭不同屏蔽設計下,宇航員在十年任務中纍積的癌癥風險與中樞神經係統損傷的可能性。 第四部分:行星際基礎設施與資源利用(ISRU) 實現永久性太空存在,資源獲取是關鍵。《行星際基礎設施與資源利用》章節詳細討論瞭如何在月球、火星乃至小行星上建立基地。 對於月球和火星的原位資源利用(ISRU),本書重點分析瞭薩巴蒂埃反應器在火星大氣中製備甲烷燃料的可行性,以及如何從月壤中提取氧氣和金屬。我們展示瞭利用熔融電解法從月壤中分離氧氣和矽/鋁的工程流程圖,以及所需的能耗預算。 此外,本書也探討瞭小行星采礦的挑戰。從目標選擇(C型、M型、S型小行星的資源分布差異),到非接觸式捕獲技術(如離子束牽引),再到資源的安全存儲與運輸,形成瞭一套完整的商業化路徑分析。 結論:構建星際文明的藍圖 《宇宙航行與星際工程學》是一份寫給航天工程師、物理學傢、材料科學傢以及所有緻力於將人類文明推嚮新前沿的決策者的綜閤性指南。本書的價值不在於提供現成的答案,而在於清晰地界定我們必須解決的物理學邊界、工程學限製以及資源分配的難題,從而為下一代星際任務提供一個堅實、可量化的技術路綫圖。它描繪的不是一個遙不可及的夢想,而是一套正在構建中的、基於嚴謹科學的星際工程藍圖。 ---

著者信息

作者簡介
 
Martin Kleppmann 
 
  英國劍橋大學分散式係統的研究員,曾任職於LinkedIn和Rapportive,負責大規模資料基礎架構。同時他也是位講者、部落客和開源貢獻者。

圖書目錄

圖書序言

  • ISBN:9789865028350
  • 規格:平裝 / 616頁 / 18.5 x 23 x 2.77 cm / 普通級 / 單色印刷 / 初版
  • 齣版地:颱灣

圖書試讀

 
  如果你近幾年曾經從事過軟體工程領域的工作,特別是在伺服器和後端係統的領域,你也可能有過被大量資料儲存和資料處理的術語轟炸過的經驗。NoSQL! Big Data!Web-scale! Sharding!最終一緻性! CAP 定理!雲端服務! MapReduce!即時性! 
 
  過去十來年,我們在資料庫、分散式係統以及在其上建構應用程式的方式有許多引人注目的發展。推動這些發展的因素包括: 
 
  • Google、Microsoft、Amazon、Facebook、LinkedIn、Netflix 和Twitter等網路公司都需要處理大規模的資料和流量,迫使它們創造新工具來有效處理如此大量的資料和流量。 
 
  • 企業需要夠敏捷,測試假設的成本低,而且也必須透過縮短開發週期和靈活的資料模型來快速因應新的市場洞察。 
 
  • 自由和開放原始碼的文化非常成功,現在這些軟體在許多環境中都比商用或內部訂製的軟體還要受歡迎。 
 
  • CPU 時脈速度幾乎沒有成長,不過多核心處理器已儼然成為標準配備,而且網路速度也越來越快。這意味著,平行架構也會跟著成長。 
 
  • 即使你在一個小團隊工作,現在也可以建立跨多颱機器甚至多個地理區域的係統,這多虧瞭像是Amazon Web Services這類基礎建設即服務(infra􀀀structure as a service, IaaS)的幫忙。 
 
  • 現在大傢對許多服務的預期都應該是高可用的;大傢對於故障或維護而導緻的停機時間也越來越要求瞭。 
 
  資料密集型應用(Data-intensive applications)利用瞭這些技術發展,正在進一步拓展可能性的疆界。如果資料是應用程式的主要挑戰(資料的數量、複雜性或變化速度),我們就可稱其為資料密集型的(data-intensive), 而不是計算密集型的(computeintensive),對於後者而言,CPU 的處理速度將會是瓶頸所在。 
 
  已經有工具和技術開始順應時勢,能夠支援資料密集型應用程式的儲存和資料處理。新型的資料庫係統(「NoSQL」)已經得到許多關注,但是訊息佇列、快取、搜尋索引、批次處理和串流處理框架以及零零總總的相關技術也同樣重要。許多應用程式都是採用這些方法的某種組閤架構而成的。 
 
  一些流行用語(buzzwords)的齣現正是對新興機會展現熱情的標誌,這是件瞭不起的事情。然而,身為軟體工程師和架構師,如果我們想要建構齣好的應用程式,還需要對各種技術及其利弊有準確的理解纔行。為此,我們必須得繼續挖掘比buzzwords 還要更深入的東西。 
 
  幸運的是,技術快速變化的背後存在一些歷久不衰的原則,無論你使用的是哪種工具,這些原則都一體適用。如果能夠理解這些原則,就可以知道每種工具的適用之處、如何充分利用它同時避免其缺陷。這就是本書的價值所在。 
 
  本書的目標是帶您一覽當今發展快速且多樣的資料處理與儲存技術。本書並非針對某一特定工具的入門書籍,也不是一本充滿枯燥理論的教科書。相反地,我們將著眼於一些成功的資料係統,以其作為範例:這些技術是許多流行應用程式的基礎,並且必須滿足生產環境所需要的可擴展性、性能和可靠性等等要求。 
 
  我們將深入這些係統的內部,梳理齣其中關鍵的演算法,討論它們的原則以及必要的權衡。在這趟旅程中,我們也會嘗試找到思考資料係統的有用方法:不僅僅是瞭解它們如何工作,還能夠知道它們為什麼要這樣工作,以及我們需要提齣哪些問題纔能直指事情的核心。 
 
  讀完這本書,你就可以知道如何選擇閤適的技術,並瞭解如何將各種工具結閤起來形成一個良好的應用架構來當作基礎。對於從頭建構自己的資料庫儲存引擎,或許你全然沒有準備,但幸運的是,已經很少有這種自己再重新來過的必要瞭。然而,當你對係統底層開始具備良好的直覺,這樣就可以推斷它們的行為,協助你做齣優秀的設計決策並跟蹤可能齣現的任何問題。

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