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出版者:Coriolis Group Books

作者:Donald K. Burleson

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:1996-11-15

价格:USD 39.99

装帧:Paperback

isbn号码:9781576101001

丛书系列:

图书标签:

• Oracle
• Database
• Performance
• Tuning
• SQL
• Optimization
• PL/SQL
• Application
• Development
• High-Availability
• Scalability
• Database-Architecture

深入现代数据管理的基石：面向高并发与海量数据的架构优化指南 本书面向经验丰富的数据库管理员（DBA）、资深系统架构师以及对追求极致性能的软件工程师。它不侧重于特定技术栈的实现细节，而是着眼于宏观的、跨越多个数据管理领域的原理、策略和实践，以应对当前企业级应用对数据处理能力提出的严苛挑战。 在当今数字化转型的浪潮中，数据已成为驱动业务增长的核心资产。然而，随着数据量的爆炸性增长、用户并发请求的激增以及对响应时间零容忍的要求，传统的数据库架构和调优方法正面临前所未有的压力。本书旨在提供一个全面、深入且高度实用的框架，用以设计、部署和运维能够在极端负载下依然保持稳定、高效运行的数据基础设施。 第一部分：理解现代数据挑战与性能瓶颈的根源 本书首先超越了简单的SQL优化范畴，深入剖析了导致现代高性能数据系统性能下降的根本原因。 1. 延迟的本质与量化： 我们将详细探讨延迟的构成要素——包括网络传输延迟、操作系统上下文切换、存储介质的物理限制以及数据库引擎内部的锁竞争。重点分析了“长尾延迟”（Tail Latency）对用户体验的毁灭性影响，并介绍如何使用先进的监控工具和指标（如P95、P99延迟分析）来识别和量化这些瓶颈。 2. 并发控制的复杂性： 深入剖析了多版本并发控制（MVCC）模型在极高并发场景下的局限性。讨论了不同隔离级别（如读已提交、快照隔离）在高负载下的性能权衡，并引入了乐观并发控制（OCC）与悲观锁机制在特定工作负载中的适用性分析。 3. 硬件与软件的交互： 阐释了现代CPU缓存层次结构（L1、L2、L3）和内存带宽如何直接影响数据库的执行效率。详细探讨了I/O路径的优化，包括NVMe协议的优势、Direct I/O的应用，以及如何通过调整操作系统参数（如文件系统选择、内存页大小）来最大化硬件吞吐量。 第二部分：面向高吞吐的系统架构设计哲学 本部分将指导读者如何从整体系统层面思考性能，而非仅仅依赖于单机调优。 1. 分布式数据管理范式： 详细比较和对比了水平扩展（Sharding/分区）与垂直扩展（Scale-Up）的适用场景。重点讲解了Sharding的关键挑战，如数据热点（Hot Spot）的识别与缓解、分布式事务的协调（2PC/Paxos/Raft的应用），以及如何设计一个易于伸缩且具备自治修复能力的集群架构。 2. 读写分离与数据缓存策略： 系统性地评估了各种缓存技术（如内存缓存、分布式缓存Redis/Memcached、查询缓存）。探讨了缓存失效策略（Write-Through, Write-Back, Cache-Aside）的选择，并深入分析了如何利用只读副本（Read Replicas）来卸载主库压力，同时解决复制延迟带来的数据一致性问题。 3. 无状态服务与数据层解耦： 强调了构建高可用系统的关键在于将业务逻辑层与数据层进行彻底解耦。讨论了如何利用消息队列（Message Queues）作为缓冲层，平滑突发流量，并将复杂的批处理作业异步化，避免阻塞前台事务。 第三部分：深度性能调优与资源精细化管理 这部分内容侧重于技术细节的打磨，确保数据库引擎能够以最高效率运行。 1. 执行计划的深度解析与重塑： 超越`EXPLAIN PLAN`的基本解读，深入研究优化器如何处理复杂的多表连接（Join Types）、子查询展开与物化视图的使用。重点讲解了如何通过统计信息维护、索引选择性分析和查询重写（Query Rewriting）来强制优化器选择最优路径。 2. 存储结构与索引效率的极限挖掘： 探讨了不同数据组织方式（如堆表、聚簇索引、列式存储）的性能影响。详细分析了B-Tree结构在高并发插入和删除场景下的内部开销，并介绍了位图索引、全文索引等特殊索引类型在特定查询加速中的作用。 3. 内存管理与工作集优化： 阐述了数据库工作集（Working Set）的概念，并讨论了如何通过调整内存分配参数（如Buffer Pool大小、排序区、哈希区）来确保热数据能够尽可能常驻内存。分析了内存碎片化对性能的影响，以及如何通过动态调整来适应不同的负载周期。 第四部分：运维的自动化、韧性与灾难恢复 高性能不仅仅是速度快，更意味着在故障发生时能够迅速恢复并最小化停机时间。 1. 自动化运维与基础设施即代码（IaC）： 讨论了如何使用配置管理工具（如Ansible, Terraform）来标准化数据库环境的部署和配置，以消除人为错误。介绍通过自动化脚本对性能基线（Baseline）进行持续监控和自动告警的实践。 2. 高可用性（HA）架构的深度剖析： 对比了主动/备用（Active/Standby）、共享存储集群以及多活（Multi-Active）架构的优缺点。重点分析了故障转移（Failover）过程中的RTO（恢复时间目标）与RPO（恢复点目标）的实际达成情况，并模拟了不同故障场景下的恢复演练。 3. 数据安全与合规性： 在追求性能的同时，数据安全不容忽视。本书讨论了数据加密（静态加密与传输加密）对性能的影响及优化手段。此外，还探讨了审计日志的有效收集与分析，确保在高性能运行下的可追溯性和合规性要求。 本书最终目标是培养读者一种系统级的、前瞻性的思维模式，使他们能够自信地设计和维护下一代需要处理PB级数据和数百万TPS请求的复杂数据平台。

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