分布式系统架构_周辉[等]编著_9787111805236

在新基建战略实施进程中，分布式系统架构已成为支撑数字经济发展的核心技术基座。本书从系统架构演进脉络入手，系统阐述CAP理论、分布式存储与计算等原理，全面解析容器化、大数据平台、Serverless等关键技术生态，构建了完整的分布式系统知识体系。
　　本书既注重理论深度，又强调实践指导价值。通过工业互联网、5G网络、人工智能等前沿领域的典型案例，清晰呈现分布式系统作为数字底座在产业数字化转型中的关键作用。
　　本书既可作为高等院校计算机及相关专业的教材，也可为IT架构师、研发工程师和技术决策者提供专业参考。

以5G、物联网、人工智能为代表的数字技术正在重塑世界格局，驱动着数字经济蓬勃发展。海量数据的爆发式增长，对数据的实时处理、智能分析和价值挖掘提出了前所未有的要求。在这一背景下，分布式系统架构已从技术选项演进为数字经济的核心基础设施，成为支撑全社会数字化转型不可或缺的技术基座。
本书立足于数字经济时代对新型数据基础设施的迫切需求，系统性地阐述了分布式系统架构的核心原理、关键技术及实践路径。全书首先从软件架构的基础概念与设计原则出发，构建完整的理论框架，然后深入剖析分布式系统的经典理论（如CAP理论）与核心技术支柱（分布式存储与分布式计算）。通过分析从Google File System到Hadoop Distributed File System、从MapReduce到Spark的技术演进路线，清晰展现了数据基础设施如何支撑数字经济的高效运转。
在此基础上，本书进一步探讨了构建分布式系统的平台架构与技术生态，详细分析了从虚拟化与容器（Docker与Kubernetes）到大数据平台（Hadoop），再到无服务器（Serverless）计算等关键技术的实现原理。另外，通过对NoSQL数据库的类型、原理的介绍与代表产品（Redis、HBase、MongoDB等）的深入对比，揭示了数据基础设施的技术演进方向与未来趋势。
在实践层面，本书通过工业互联网（华为云FusionPlant）、5G网络（中国移动5G SA）、人工智能（百度PaddlePaddle）等前沿案例，展现了分布式架构如何作为数字底座赋能各行各业的数字化转型。
本书的完成得益于各行业专家的真知灼见和鼎力支持，在此谨致谢忱。希望本书能帮助各位读者在数字经济时代把握技术演进脉络，共同构建面向未来的数字基础设施，为推动数字中国建设贡献智慧与力量。
由于编者水平有限，书中难免有不足之处，欢迎广大读者批评指正。

序一
序二
前言
第1章　概述/ 001
1.1　系统架构概述/ 001
1.1.1　软件架构的定义/ 001
1.1.2　软件架构的重要性/ 001
1.1.3　架构模型/ 002
1.2　架构需求分析/ 004
1.2.1　业务功能需求/ 004
1.2.2　非功能需求/ 005
1.2.3　技术与环境需求/ 006
1.3　架构规划设计/ 006
1.3.1　需求分析与梳理/ 007
1.3.2　架构选型/ 007
1.3.3　架构细节设计/ 008
1.3.4　架构评估与优化/ 009
1.4　架构模型设计原则/ 009
1.4.1　单一职责原则/ 009
1.4.2　开闭原则/ 010
1.4.3　里氏替换原则/ 010
1.4.4　依赖倒置原则/ 011
1.4.5　接口隔离原则/ 011
1.4.6　最少知识原则/ 011
第2章　分布式CAP理论/ 013
2.1　一致性/ 013
2.1.1　一致性的定义/ 013
2.1.2　一致性的分类与衡量/ 013
2.1.3　一致性的实现机制/ 014
2.2　可用性/ 015
2.2.1　可用性的定义/ 015
2.2.2　可用性的影响因素/ 015
2.2.3　可用性的保障机制/ 016
2.3　分区容错性/ 016
2.3.1　分区容错性的定义/ 016
2.3.2　分区的类型与影响/ 017
2.3.3　分区容错性的实现策略/ 017
2.4　分布式数据系统的CAP原理/ 018
2.4.1　CAP三者的关系与权衡/ 018
2.4.2　CAP理论的局限性/ 019
2.4.3　CAP理论的扩展与演进/ 019
2.5　CAP应用案例分析/ 020
2.5.1　互联网电商系统的CAP实践/ 020
2.5.2　金融分布式数据库的CAP
实践/ 024
2.5.3　分布式缓存系统的CAP实践/ 026
第3章　软件架构设计/ 029
3.1　软件架构风格/ 029
3.1.1　架构风格的分类/ 029
3.1.2　架构风格选择原则/ 030
3.2　层次系统架构风格/ 030
3.2.1　层次架构的核心要素/ 031
3.2.2　经典层次架构模型/ 031
3.2.3　层次架构的核心技术/ 033
3.2.4　层次架构风格的优势与不足/ 035
3.2.5　层次架构的应用案例/ 036
3.3　面向服务架构/ 037
3.3.1　面向服务架构的核心要素/ 037
3.3.2　面向服务架构的特点/ 038
3.3.3　面向服务架构与微服务架构
对比/ 038
3.3.4　面向服务架构的优势与不足/ 039
3.3.5　面向服务架构的应用案例/ 040
3.4　软件架构文档化/ 041
3.4.1　架构文档的重要性/ 041
3.4.2　架构文档的构建/ 042
3.4.3　文档化工具/ 043
3.5　软件架构评估/ 044
3.5.1　质量属性/ 044
3.5.2　软件架构评估方法/ 044
3.5.3　SAAM和ATAM评估流程/ 045
3.5.4　评估方法比较与选择/ 046
3.6　构件及其复用/ 046
3.6.1　构件的基础概念/ 046
3.6.2　构件复用的分类/ 046
3.6.3　构件复用的四个阶段/ 047
3.7　产品线及系统演化/ 048
3.7.1　产品线开发方法/ 048
3.7.2　系统演化驱动因素/ 050
3.7.3　系统演化类型/ 050
3.7.4　产品线演化协调/ 051
3.8　软件架构视图/ 051
3.8.1　经典视图模型/ 051
3.8.2　4+1视图模型/ 052
3.8.3　绘图标准/ 054
3.9　软件架构新技术Service Mesh/ 055
3.9.1　Service Mesh的概念/ 055
3.9.2　Service Mesh的架构/ 056
3.9.3　Service Mesh的功能/ 057
3.9.4　主流实现/ 058
3.9.5　应用案例/ 058
第4章　分布式存储/ 060
4.1　存储系统概述/ 060
4.1.1　分布式存储系统的定义/ 060
4.1.2　分布式存储系统的演进历史/ 061
4.1.3　分布式存储系统的应用场景/ 062
4.1.4　分布式存储系统的挑战/ 062
4.2　分布式存储原理/ 063
4.2.1　数据分片/ 063
4.2.2　冗余存储与容错机制/ 064
4.2.3　一致性原理/ 066
4.2.4　负载均衡/ 066
4.3　分布式存储系统/ 067
4.3.1　Google File System（GFS）/ 067
4.3.2　Hadoop Distributed File
System（HDFS）/ 071
4.4　分布式存储与虚拟化存储/ 074
4.4.1　虚拟化存储的定义与特点/ 074
4.4.2　虚拟化存储分类及原理/ 075
4.4.3　分布式存储分类及原理/ 075
4.4.4　分布式存储与虚拟化存储的
区别/ 076
4.4.5　分布式存储与虚拟化存储的
关联/ 076
第5章　分布式计算/ 078
5.1　分布式计算原理/ 078
5.1.1　分布式计算概述/ 078
5.1.2　资源分布与任务分解/ 080
5.1.3　节点协同与并行运算/ 081
5.1.4　通信与协调机制/ 082
5.1.5　透明性与统一接口/ 082
5.1.6　容错与冗余设计/ 083
5.2　分布式计算组件MapReduce/ 084
5.2.1　MapReduce的定义/ 084
5.2.2　MapReduce的核心架构/ 084
5.2.3　MapReduce的运行机制/ 085
5.2.4　MapReduce作业调度/ 086
5.2.5　MapReduce的优势与局限/ 088
5.3　分布式计算模式Spark/ 089
5.3.1　Spark的概述/ 089
5.3.2　弹性分布式数据集/ 090
5.3.3　Spark存储机制/ 091
5.3.4　Spark的核心架构/ 092
5.3.5　DAG构建与应用划分/ 093
5.3.6　Spark运行机制/ 094
5.3.7　Spark的内存分配机制/ 095
5.3.8　Spark与MapReduce的核心
差异/ 097
5.4　实例分析/ 098
5.4.1　实例1：MapReduce的应用/ 098
5.4.2　实例2：Spark搭建电商分析
平台/ 099
第6章　分布式平台技术/ 110
6.1　虚拟化与云管理平台/ 110
6.1.1　OpenStack云平台/ 110
6.1.2　XenServer虚拟化/ 113
6.2　容器技术与编排系统/ 116
6.2.1　Docker的核心技术特性/ 116
6.2.2　Docker的生态与工具链支撑/ 118
6.2.3　Docker的性能表现与场景适配/ 119
6.2.4　Docker的安全与防护/ 120
6.2.5　Kubernetes核心技术架构/ 120
6.2.6　Kubernetes的核心实现与
简要配置/ 122
6.2.7　Kubernetes的性能优化与
监控技术/ 123
6.3　分布式大数据生态平台/ 123
6.3.1　Hadoop生态系统/ 124
6.3.2　生态协同与优势/ 127
6.4　Serverless：分布式平台的
无服务器技术/ 127
6.4.1　Serverless的工作原理/ 128
6.4.2　Serverless与相关技术的融合/ 130
6.4.3　主流Serverless平台/ 131
6.4.4　应用实践：基于Serverless的
智能图片处理与内容审核平台/ 133
6.5　私有云OpenStack、Docker
与Kubernetes节点创建/ 134
6.5.1　OpenStack虚拟机创建/ 134
6.5.2　Docker容器创建/ 137
6.5.3　Kubernetes最小管理单元
Pod的创建/ 139
第7章　NoSQL数据库与分布式
数据库/ 142
7.1　NoSQL数据库/ 142
7.1.1　NoSQL数据库的特征/ 142
7.1.2　NoSQL数据库与关系型
数据库的差异/ 143
7.1.3　NoSQL数据库类型/ 144
7.1.4　典型NoSQL数据库实现/ 152
7.2　分布式数据库原理/ 158
7.2.1　分布式数据库的定义与特征/ 158
7.2.2　数据分片机制/ 159
7.2.3　数据复制与一致性保障/ 160
7.2.4　分布式查询与优化/ 161
7.2.5　分布式数据库与集中式数据库
的差异/ 162
7.3　实例分析/ 163
7.3.1　实例1：Redis在业务访问
频次控制中的应用/ 163
7.3.2　实例2：日志管理系统/ 165
7.3.3　实例3：使用MongoDB存储
商品分类信息/ 166
第8章　分布式架构应用案例/ 169
8.1　案例1：亚马逊AWS的互联网
架构/ 169
8.1.1　AWS发展背景/ 169
8.1.2　AWS架构演进/ 169
8.1.3　关键技术实现/ 172
8.1.4　AWS架构成效/ 175
8.2　案例2：华为云FusionPlant的
工业互联网架构/ 176
8.2.1　FusionPlant发展背景/ 176
8.2.2　FusionPlant分布式架构设计/ 176
8.2.3　关键技术实现/ 177
8.2.4　FusionPlant架构成效/ 179
8.3　案例3：中国移动5G SA网络架构/ 179
8.3.1　5G网络分布式架构发展背景/ 179
8.3.2 5G SA网络架构演变/ 180
8.3.3　关键技术实现/ 181
8.3.4 5G SA网络架构成效/ 184
8.4　案例4：百度PaddlePaddle的
分布式人工智能训练架构/ 185
8.4.1　PaddlePaddle发展背景/ 185
8.4.2　PaddlePaddle分布式训练
架构关键技术与优势/ 186
8.4.3　PaddlePaddle分布式训练
架构成效/ 186
参考文献/ 188

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