大规模分布式系统架构与设计实战从作者的实战经验出发，深入浅出地讲解了如何建立一个Hadoop那样的分布式系统，实现对多台计算机CPU、内存、硬盘的统一利用，从而获取强大计算能力去解决复杂问题。一般互联网企业的分布式存储计算系统都是个大平台，系统复杂、代码庞大，而且只适合公司的业务，工程师很难下载安装到自己的电脑里学习和吃透。本书对分布式核心技术进行了大量归纳和总结，并从中抽取出一套简化的框架和编程API进行讲解，方便工程师了解分布式系统的主要技术实现。这不是一本空谈概念、四处摘抄的书，这本书包含了大量精炼示例，手把手教你掌握分布式核心技术。
大规模分布式系统架构与设计实战 目录：
前 言
第1章概述
1.1分布式计算、并行计算、云计算概述
1.2分布式产品Hadoop、ZooKeeper、HBase概述
1.3Fourinone的产生背景
第2章分布式并行计算的原理与实践
2.1分布式并行计算模式
2.1.1最初想到的master-slave结构
2.1.2“包工头-职介所-手工仓库-工人”模式
2.1.3基于消息中枢的计算模式
2.1.4基于网状直接交互的计算模式
2.1.5并行结合串行模式
2.1.6包工头内部批量多阶段处理模式
2.1.7计算集群模式和兼容遗留计算系统
2.1.8工人计算的服务化模式
2.2跟Hadoop的区别
2.3关于分布式的一些概念与产品
2.4配置文件和核心API介绍
2.5实践与应用
2.5.1一个简单的示例
2.5.2工头工人计算模式更完整的示例
2.5.3工人合并互相say hello的示例
2.5.4 实现Hadoop经典实例Word Count
2.5.5分布式多机部署的示例
2.5.6分布式计算自动部署的示例
2.5.7计算过程中的故障和容灾处理
2.5.8计算过程中的相关时间属性设置
2.5.9如何在一台计算机上一次性启动多个进程
2.5.10如何调用C/C++程序实现
2.5.11如何中止工人计算和超时中止
2.5.12应用并行计算大幅提升递归算法效率
2.5.13应用并行计算求圆周率π
2.5.14从赌钱游戏看PageRank算法
2.5.15应用并行计算实现上亿排序
2.5.16工人服务化模式应用示例
2.6实时流计算
第3章分布式协调的实现
3.1协调架构原理简介
3.2核心API
3.3权限机制
3.4相对于ZooKeeper的区别
3.5与Paxos算法的区别
3.6实践与应用
3.6.1如何实现公共配置管理
3.6.2如何实现分布式锁
3.6.3如何实现集群管理
3.6.4多节点权限操作示例
3.6.5领导者选举相关属性设置
第4章分布式缓存的实现
4.1小型网站或企业应用的缓存实现架构
4.2大型分布式缓存系统实现过程
4.3一致性哈希算法的原理、改进和实现
4.4解决任意扩容的问题
4.5解决扩容后数据均匀的问题
4.6分布式Session的架构设计和实现
4.7缓存容量的相关属性设置
4.8缓存清空的相关属性设置
第5章消息队列的实现
5.1闲话中间件与MQ
5.2JMS的两种经典模式
5.3如何实现发送接收的队列模式
5.4如何实现主题订阅模式
第6章分布式文件系统的实现
6.1FTTP架构原理解析
6.2搭建配置FttpAdapter环境
6.3访问集群文件根目录
6.4访问和操作远程文件
6.5集群内文件复制和并行复制
6.6读写远程文件
6.7解析远程文件
6.8并行读写远程文件
6.9批量并行读写远程文件和事务补偿处理
6.10如何进行整型读写
6.11基于整型读写的上亿排序
第7章分布式作业调度平台的实现
7.1调度平台的设计与实现
7.2资源隔离的实现
7.3资源调度算法
7.4其他作业调度平台简介
7.4.1其他MPI作业资源调度技术
7.4.2Mesos和Yarn简介
下载体验