Distributed Computing Systems Programme (Iee Digital Electronics and Computing Series 5) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Institution of Electrical Engineers

作者:

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:1984-12

价格:USD 75.00

装帧:Hardcover

isbn号码:9780863410239

丛书系列:

图书标签:

• 分布式计算
• 计算系统
• 并行处理
• IEEE数字电子与计算系列
• 计算机网络
• 操作系统
• 算法
• 数据结构
• 通信
• 软件工程

分布式计算系统：概念、原理与实践 分布式计算系统已成为现代信息技术的核心基石，深刻地改变着我们处理、存储和访问信息的方式。从支撑庞大的互联网服务到驱动复杂的科学研究，分布式系统的能力和影响力无处不在。本书旨在为读者提供一个全面而深入的分布式计算系统概览，涵盖其基本概念、核心原理、设计权衡以及实际应用中的挑战与解决方案。我们不期望读者拥有深厚的计算机科学背景，但具备一定的编程基础和对计算机系统运作的基本了解将有助于更好地理解本书内容。 第一部分：分布式计算系统的基础 第一章：什么是分布式计算系统？ 在本章中，我们将首先定义分布式计算系统，并将其与传统的集中式系统进行对比。我们将探讨分布式系统的主要特征，例如： 并发性（Concurrency）： 系统中多个组件可以同时执行操作。 无共享（No Shared Memory）： 各组件之间不直接共享内存，而是通过消息传递进行通信。 独立故障（Independent Failures）： 单个组件的故障不会导致整个系统瘫痪。 异构性（Heterogeneity）： 系统可能由不同硬件、操作系统和编程语言编写的组件组成。 可伸缩性（Scalability）： 系统能够通过增加资源来处理不断增长的工作负载。 我们将通过一系列生动的例子，例如万维网（World Wide Web）、全球定位系统（GPS）以及大规模的在线游戏平台，来阐释分布式系统的实际应用和优势。同时，我们也会讨论分布式系统带来的固有复杂性，例如数据一致性、容错以及并发控制等问题。 第二章：分布式系统的基本模型 理解分布式系统的内部运作离不开对其基本模型的把握。本章将介绍几种关键的分布式系统模型： 进程通信模型（Process Communication Models）： 重点介绍进程如何通过消息传递进行交互。我们将讨论同步通信（Synchronous Communication）和异步通信（Asynchronous Communication）的区别，以及它们各自的优缺点。 共享内存模型（Shared Memory Models）： 尽管分布式系统强调“无共享”，但在某些特定的架构或抽象层面，共享内存的概念仍然有其研究价值。我们将探讨如何在分布式环境中模拟共享内存，以及相关的挑战。 客户-服务器模型（Client-Server Model）： 这是最常见和最直观的分布式系统架构。我们将深入分析客户端和服务器的角色、交互方式，以及常见的变种，如多层架构。 对等模型（Peer-to-Peer Model）： 在此模型中，所有节点既是客户端也是服务器，共同承担系统资源和服务。我们将探讨其优势（如鲁棒性和可伸缩性）和挑战（如资源发现和管理）。 本章还将简要介绍分布式系统中的通信协议，例如远程过程调用（RPC）和 RESTful API，它们是实现分布式组件之间有效交互的基础。 第三章：分布式系统的挑战 构建和维护一个健壮的分布式系统并非易事，其中充满了各种挑战。本章将详细剖析这些挑战： 通信延迟（Communication Latency）： 网络传输数据需要时间，这种延迟会影响系统的响应速度和吞吐量。我们将讨论延迟对分布式算法设计的影响。 不可靠的网络（Unreliable Networks）： 网络可能会出现丢包、乱序、分组损坏甚至网络分区（Network Partition）等问题。我们将探讨如何设计能够容忍这些网络问题的分布式算法。 部分故障（Partial Failures）： 在分布式系统中，一个组件的故障并不意味着整个系统的瘫痪，但如何检测、隔离和恢复这些部分故障是关键。 并发与同步（Concurrency and Synchronization）： 多个进程同时访问共享资源可能导致数据不一致。我们将介绍并发控制机制，如锁（Locks）、信号量（Semaphores）和事务（Transactions），以及它们在分布式环境下的应用。 时钟同步（Clock Synchronization）： 在没有全局时钟的分布式系统中，如何为不同节点上的事件确定一个一致的时间顺序是一个严峻的挑战。我们将介绍逻辑时钟（Logical Clocks）和物理时钟同步（Physical Clock Synchronization）等方法。 数据一致性（Data Consistency）： 在分布式系统中，多个副本的数据是否保持同步是关键。我们将初步介绍各种一致性模型，从强一致性（Strong Consistency）到最终一致性（Eventual Consistency），以及它们之间的权衡。 第二部分：分布式系统的核心原理与技术 第四章：分布式系统中的进程与线程 本章将深入探讨在分布式环境中，进程和线程的角色和交互。我们将： 进程的创建与管理： 讨论在分布式系统中如何启动、终止和管理远程进程。 线程与并发： 分析多线程在分布式应用中的作用，以及如何利用线程提高系统的并发处理能力。 分布式进程通信： 详细介绍消息队列（Message Queues）、管道（Pipes）等进程间通信（IPC）机制在分布式场景下的应用。 通信模式： 区分点对点通信（Point-to-Point Communication）和广播通信（Broadcast Communication），以及它们在分布式系统中的实现方式。 第五章：分布式系统中的通信 通信是分布式系统的生命线。本章将深入研究各种通信机制： 远程过程调用（RPC）： 详细介绍 RPC 的工作原理、序列化/反序列化过程、以及常见的 RPC 框架（如 gRPC, Apache Thrift）。我们将讨论 RPC 的优点（如抽象性）和潜在问题（如网络延迟和故障处理）。 RESTful API： 探讨基于 RESTful 架构风格的 Web 服务，及其在分布式系统中的应用。我们将重点关注 HTTP 方法、状态码和资源表示。 消息队列（Message Queuing）： 介绍消息队列作为一种异步通信机制的优势，包括解耦、削峰填谷和可靠投递。我们将讨论常见的消息队列系统（如 RabbitMQ, Apache Kafka）。 发布-订阅模型（Publish-Subscribe Model）： 解释发布者、订阅者和主题（Topic）的概念，以及该模型在事件驱动的分布式系统中的应用。 第六章：分布式系统中的协调与一致性 保证分布式系统中数据的一致性和实现进程间的有效协调是构建可靠系统的关键。本章将重点关注： 分布式事务（Distributed Transactions）： 介绍两阶段提交（Two-Phase Commit, 2PC）和三阶段提交（Three-Phase Commit, 3PC）等协议，用于保证分布式事务的原子性。我们将讨论这些协议的局限性，如阻塞和性能问题。 共识算法（Consensus Algorithms）： 深入探讨 Paxos 和 Raft 等共识算法，它们能够让一组节点就某个值达成一致。我们将从理论和实践层面剖析这些算法的运作机制，以及它们在分布式数据库、分布式日志等场景的应用。 分布式锁（Distributed Locks）： 介绍如何在分布式环境中实现互斥访问共享资源，例如使用 ZooKeeper 或 etcd 等分布式协调服务。 一致性模型（Consistency Models）： 再次深入讨论强一致性、顺序一致性（Sequential Consistency）、因果一致性（Causal Consistency）和最终一致性之间的区别，以及不同模型在不同应用场景下的适用性。 第七章：分布式文件系统与数据库 大规模的数据存储和访问是分布式系统的核心需求。本章将介绍： 分布式文件系统（Distributed File Systems）： 探讨分布式文件系统的设计理念，如数据分块（Data Chunking）、副本管理（Replication）和元数据管理（Metadata Management）。我们将以 Hadoop 分布式文件系统（HDFS）为例，说明其架构和工作原理。 分布式数据库（Distributed Databases）： 介绍不同类型的分布式数据库，包括共享数据（Shared-Nothing）架构的数据库，以及 NoSQL 数据库（如 Cassandra, MongoDB）的设计思想。我们将讨论数据分区（Data Partitioning/Sharding）和数据复制（Data Replication）技术。 键值存储（Key-Value Stores）： 介绍简单的键值存储系统，以及它们如何实现高可用和可伸缩性。 第八章：分布式系统的容错与可用性 分布式系统的核心优势之一在于其容错能力。本章将探讨如何设计能够抵抗故障的系统： 故障检测（Failure Detection）： 讨论如何实现节点故障的检测，包括心跳机制（Heartbeat）和租约（Lease）等方法。 副本与冗余（Replication and Redundancy）： 介绍数据副本和服务的冗余部署如何提高系统的可用性。 故障恢复（Failure Recovery）： 探讨故障发生后，系统如何自动或手动地恢复服务，包括主备切换（Failover）和数据恢复。 容错设计模式（Fault Tolerance Design Patterns）： 介绍熔断（Circuit Breaker）、降级（Degradation）和限流（Rate Limiting）等容错模式，帮助构建弹性系统。 第三部分：分布式系统的进阶主题与实践 第九章：分布式系统的性能优化与可伸缩性 随着系统规模的增长，性能和可伸缩性变得至关重要。本章将探讨： 负载均衡（Load Balancing）： 介绍不同的负载均衡策略（如轮询、最少连接、基于响应时间），以及负载均衡器（Load Balancers）在分布式系统中的作用。 缓存（Caching）： 讨论在分布式系统中应用缓存策略，以减少对后端服务的访问，提升响应速度。 数据分区与分片（Data Partitioning and Sharding）： 深入分析如何将数据分散到多个节点上，以提高查询效率和存储能力。 无状态设计（Stateless Design）： 强调设计无状态服务的重要性，以便于水平扩展和故障恢复。 第十章：分布式系统的安全 在分布式环境中，安全问题尤为复杂。本章将介绍： 身份认证与授权（Authentication and Authorization）： 讨论如何在分布式系统中验证用户身份和控制其访问权限。 数据加密（Data Encryption）： 介绍传输过程中和存储数据的加密技术，以保护数据隐私。 安全通信（Secure Communication）： 讨论 TLS/SSL 等协议在分布式通信中的应用。 分布式拒绝服务（DDoS）攻击防护： 简要介绍分布式系统如何应对 DDoS 攻击。 第十一章：分布式系统的监测与管理 有效的监测和管理是确保分布式系统稳定运行的关键。本章将涵盖： 日志聚合（Log Aggregation）： 介绍如何集中收集和分析来自不同节点的日志信息。 指标收集与可视化（Metric Collection and Visualization）： 讨论如何收集系统性能指标，并使用仪表盘进行可视化展示。 分布式追踪（Distributed Tracing）： 介绍如何跟踪请求在分布式系统中的完整生命周期，以便于诊断问题。 自动化运维（Automated Operations）： 探讨配置管理、自动化部署和自动伸缩等技术。 第十二章：分布式系统的案例研究与未来展望 为了巩固所学知识，本章将通过分析一些成功的分布式系统案例，如 Google 文件系统、Amazon S3、Apache Kafka 集群等，来展示理论知识在实际中的应用。同时，我们还将展望分布式计算领域的未来发展趋势，包括边缘计算、Serverless 计算、人工智能与分布式系统的融合等。 本书旨在为读者提供一个坚实的分布式计算系统理论基础，并激发其在实际应用中解决复杂问题的能力。通过深入理解本书的内容，读者将能够更好地设计、实现和维护现代分布式系统。

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