负雪明烛

之前的章节在讨论现状； 本章讨论未来。 我们的目标是，发现如何设计出比现有应用更好的应用 —— 健壮，正确，可演化，且最终对人类有益。...

什么是 “流”？ “流” 是指随着时间的推移逐渐可用的数据。 Unix 的 stdin 和 stdout，编程语言（惰性列表），文件系统 API（如 Java 的 File...

本书的前九章，讨论的都是请求、查询，以及相应的响应和结果。是在线系统，关注响应时间。 三种不同类型的系统： 服务（在线系统） 处理客户的请求或指令。衡量指标：响应时间，可用...

构建容错系统的最好方法，是找到一些带有实用保证的通用抽象，实现一次，然后让应用依赖这些保证。比如事务。 我们需要了解系统能力的边界：哪些可行，哪些不可行。...

分布式系统面临哪些挑战？ 前面几章讨论的副本故障切换、复制延迟、事务控制； 本章讨论的不可靠网络、时钟和时序问题等等； 我们的假设：任何可能出错的东西都会出错。 故障与部分...

为什么有事务？ 分布式数据系统，可能会出各种错误。 实现容错机制工作量巨大。需要仔细考虑所有可能出错的事情，并进行大量的测试，以确保解决方案真正管用。 数十年来，事务（tr...

什么是分区？ 对于非常大的数据集，或非常高的吞吐量，仅仅进行复制是不够的：我们需要将数据进行分区（partitions），也称为分片（sharding）。 通常情况下，每条...

复制的难点在于复制数据的变更。 三种流行的变更复制算法： ● 单领导者 ● 多领导者 ● 无领导者 复制时的权衡：使用同步复制还是异步复制？如何处理失败的副本？...

应用程序总是增增改改。 修改程序大多数情况下也在修改存储的数据。如何实现数据编码与演化？新旧版本的代码和数据，可能同时共处。...

本章介绍了传统关系型数据库与“NoSQL”数据库的存储引擎。 我们会研究两大类存储引擎：日志结构（log-structured） 的存储引擎，以及面向页面（page-ori...

数据模型可能是软件开发中最重要的部分了，因为它们的影响如此深远：不仅仅影响着软件的编写方式，而且影响着我们的解题思路。...

关于数据系统的思考 单个工具已经不能满足应用系统的需求，总体工作被拆分成一系列能被单个工具高效完成的任务，并通过应用代码将它们缝合起来。本文讲解分布式系统需要关注的三个问题...