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《大规模分布式系统架构与设计实战（含光盘）》（彭渊）电子书网盘下载免费在线阅读
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书名：大规模分布式系统架构与设计实战（含光盘）
豆瓣评分：4.8
作者:彭渊
出版社:机械工业出版社
出版年:2014-3
页数:231
内容简介
本书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。
作者简介
彭渊资深架构师，现任华为企业中间件首席架构师，主要负责中间件和大数据。前淘宝高级专家（花名：千峰），先后在淘宝交易、淘宝中间件、集团核心系统、阿里金融等部门工作。曾任金蝶总体架构部SOA架构师，负责设计ESB。曾艰苦创业，编写和销售财务软件。在Java技术领域从业十多年，撰写过多款开源软件，其中，淘宝分布式技术框架Fourinone为其代表作。他拥有软件着作权的代表作有：BS系列软件（包括财务进销存、OA产品、CRM等）、FMS视频会议、Flash网站生成软件（华军可下载），所有软件作品均贡献99%代码。
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《大规模分布式存储系统》（杨传辉）电子书网盘下载免费在线阅读
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书名：大规模分布式存储系统
作者：杨传辉
豆瓣评分：7.8
出版社：机械工业出版社
出版年份：2013-9-1
页数：293
内容简介：
《大规模分布式存储系统：原理解析与架构实战》是分布式系统领域的经典着作，由阿里巴巴高级技术专家“阿里日照”（OceanBase核心开发人员）撰写，阳振坤、章文嵩、杨卫华、汪源、余锋（褚霸）、赖春波等来自阿里、新浪、网易和网络的资深技术专家联袂推荐。理论方面，不仅讲解了大规模分布式存储系统的核心技术和基本原理，而且对谷歌、亚马逊、微软和阿里巴巴等国际型大互联网公司的大规模分布式存储系统进行了分析；实战方面，首先通过对阿里巴巴的分布式数据库OceanBase的实现细节的深入剖析完整地展示了大规模分布式存储系统的架构与设计过程，然后讲解了大规模分布式存储技术在云计算和大数据领域的实践与应用。
《大规模分布式存储系统：原理解析与架构实战》内容分为四个部分：基础篇——分布式存储系统的基础知识，包含单机存储系统的知识，如数据模型、事务与并发控制、故障恢复、存储引擎、压缩/解压缩等；分布式系统的数据分布、复制、一致性、容错、可扩展性等。范型篇——介绍谷歌、亚马逊、微软、阿里巴巴等着名互联网公司的大规模分布式存储系统架构，涉及分布式文件系统、分布式键值系统、分布式表格系统以及分布式数据库技术等。实践篇——以阿里巴巴的分布式数据库OceanBase为例，详细介绍分布式数据库内部实现，以及实践过程中的经验。专题篇——介绍分布式系统的主要应用：云存储和大数据，这些是近年来的热门领域，本书介绍了云存储平台、技术与安全，以及大数据的概念、流式计算、实时分析等。
作者简介：
杨传辉，阿里巴巴高级技术专家，花名日照，OceanBase核心开发人员，对分布式系统的理论和工程实践有深刻理解。曾在网络作为核心成员参与类MapRece系统、类Bigtable系统和网络分布式消息队列等底层基础设施架构工作。热衷于分布式存储和计算系统设计，乐于分享，有技术博客NosqlNotes。
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书名：大规模分布式系统架构与设计实战（含光盘）
作者：彭渊
豆瓣评分：4.8
出版社：机械工业出版社
出版年份：2014-3
页数：231
内容简介：
【编辑推荐】
绝技源于江湖、将军发于卒伍，本书包含作者从程序员到首席架构师十多年职业生涯所积累的实战经验。
这不是一本讲怎么使用Hadoop的书，而是一本讲实现Hadoop功能的书，本书系统讲解构建大规模分布式系统的核心技术和实现方法，包含开源的代码，手把手教你掌握分布式技术
【内容简介】
本书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。
本书主要内容
分布式并行计算的基本原理解剖；
分布式协调的实现，包括如何实现公共配置管理，如何实现分布式锁，如何实现集群管理等；
分布式缓存的实现，包括如何提供完整的分布式缓存来利用多机内存能力；
消息队列的实现，包括如何实现发送和接收模式；
分布式文件系统的实现，包括如何像操作本地文件一样操作远程文件，并利用多机硬盘存储能力；
分布式作业调度平台的实现，包括资源隔离、资源调度等。
【参考阅读】
978-7-111-43052-0 大规模分布式存储系统:原理解析与架构实战
978-7-111-40392-0 分布式系统：概念与设计（原书第5版）
978-7-111-45244-7 Hadoop应用开发技术详解
978-7-111-41766-8 Hadoop技术内幕：深入解析Hadoop Common和HDFS架构设计与实现原理
978-7-111-42226-6 Hadoop技术内幕：深入解析MapRece架构设计与实现原理
978-7-111-44534-0 Hadoop技术内幕：深入解析YARN架构设计与实现原理
978-7-111-43514-3 网站数据分析：数据驱动的网站管理、优化和运营
978-7-111-42591-5 数据挖掘：实用案例分析
作者简介：
彭渊资深架构师，现任华为企业中间件首席架构师，主要负责中间件和大数据。前淘宝高级专家（花名：千峰），先后在淘宝交易、淘宝中间件、集团核心系统、阿里金融等部门工作。曾任金蝶总体架构部SOA架构师，负责设计ESB。曾艰苦创业，编写和销售财务软件。在Java技术领域从业十多年，撰写过多款开源软件，其中，淘宝分布式技术框架Fourinone为其代表作。他拥有软件着作权的代表作有：BS系列软件（包括财务进销存、OA产品、CRM等）、FMS视频会议、Flash网站生成软件（华军可下载），所有软件作品均贡献99%代码。
❹ 《大规模分布式系统架构与设计实战豆瓣》pdf下载在线阅读全文，求百度网盘云资源
《大规模分布式系统架构与设计实战豆瓣》网络网盘pdf最新全集下载:
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简介：《大规模分布式系统架构与设计实战》从分布式计算的基本概念开始，解剖了众多流行概念的本质，深入讲解分布式系统的基本原理与实现方式，包括master-slave结构、消息中枢模式、网状直接交互模式、并行结合串行模式等，以及Fourinone系统的架构、实现分布式功能的示例。接下来详细介绍分布式协调、分布式缓存、消息队列、分布式文件系统、分布式作业调度平台的设计与实现方法，不仅包括详细的架构原理、算法，还给出了实现步骤、核心API、实现代码。随书附带的光盘包括书中示例代码以及Fourinone系统源代码。
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❻ 阿里巴巴资深java工程师什么水平
你好，如阿里网络腾讯等互联网大厂的工程师，资深（架构师水平）工程师是非常有实力的。
以阿里为例：
1、阿里工程师岗位职级
阿里巴巴集团采用双序列职业发展体系：
一套体系是专家路线【P序列=技术岗】，程序员、工程师，某一个专业领域的人才，一共分为14级，从P1到P14，目前校招最低从P4开始。
一套体系是M路线，即管理者路线【M序列=管理岗】，从M1到M10。
考核因素是上一年的绩效分数+直属领导的打分+晋升委员会打分，这里的委员会一般由直属领导+合作方的高管+懂业务的HRG组成。HRG：HR多面手，base在业务下面，在阿里话语权比别的互联网HR高。
晋升标准：绩效满足3.75、主管提名、技术答辩通过。
P8架构师作为阿里“IT架构灵魂人物”的角色，他们不仅做着架构师的本职工作，还同时做程序开发，写核心代码的工作。另外，架构师依旧是技术高手，编程能力依然是一流的。
但根据当前的市场需求，互联网大厂们对于普通Java开发人才需求逐年锐减，而对互联网架构师人才的需求招聘量已经上升到50%，因此薪资更是不可同日而语。
对于想学习互联网架构师的同学来说，北大青鸟、课工场等优秀品牌都是不错的选择。课程根据招聘需求制定，包含全部分布式微服务技术，对标阿里P8级别架构师。
希望我的回答对你有所帮助！
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❽ 分布式基础-存储引擎
题目和文章内容有点不太符合,这里存储引擎是指单机存储引擎。对于分布式存储系统来说，存储引擎是必须的。存储引擎决定了数据在内存和磁盘中具体如何存储的，如何方便地拿出来的问题。可以说直接决定了存储系统的性能和可以干什么，不可以干什么的问题；本文参考《数据密集型应用系统的设计》 和《大规模分布式存储系统原理解析和架构实战》。
存储系统的功能做机制的简化就是存储和查询，如果从一般功能出发就是基础的增删改查。从最简单的开始想起，最简单的存储系统，无非就是把数据直接写入到文件中（可以按照K,V一行方式存储），需要的时候就顺序读取文件，找到可以需要查询的行。这在少量的数据的时候并没有问题，但是如果是大批量数据，几百MB或者几GB，甚至TB，PB的时候，顺序读取大量文件那速度慢的吓人。
顺序读取文件做遍历查找，速度很慢，我们第一想到的思路是建索引，索引最常用的就是哈希表了，如果我们对文件中的数据建个索引，Key 保存着我们下次要查询的值，Value对应这哪个文件的哪个位置。在内存中保存这个索引，下次查询的时候，我们通过哈希表快速定位到文件和位置，就可以迅速取到需要的值了。Bitcask折中日志型小型文件系统就采用这种存储方法，它可以提供高性能的读写，只需要经过一次磁盘的寻址就可以获取到所需要的数据。
作为日志型的存储系统，Bitcask的删除和修改是通过顺序记录到文件中，并不是对原来的文件进行修改，这减少了随机磁盘的读写操作。数据写入到文件中，如果一直写，显然文件越来越大，不便于操作，所以限制文件的大小，当大小达到一定规模后，重新写入一个文件。 对于更新和删除的数据，如果不处理，会产生大量的垃圾数据，占用了空间，所以后台会定时进行文件合并，合并的时候删除标记删除的具体数据。
Bitcask
哈希存储引擎的数据分为两份，一份是内存中的数据，一个是磁盘的文件，系统崩溃后，磁盘中的哈希表就没有了。如果恢复的时候通过读取文件的方式也是可以重建的，但是如果文件很多，很大，恢复的时间就会很长，Bitcask对每个段的文件的哈希表快照存储在文件中，下次恢复的时候可以快速恢复。
Bitcask只有一个写入线程追加，可以采用多个读取的线程并发读取，性能上还是很不错。
哈希存储引擎 因为采用哈希表，查找的性能不错，但是同样因为采用哈希存储引擎，会导致范围查询，只能通过遍历的方式去查询数据，范围查询慢。
刚才结构也说了，索引必须可以保存在内存中，才可以性能够好，但是如果数据量超大，内存中无法保存，保存到磁盘中，会产生大量的随机访问。另外哈希还存在着哈希冲突的问题。
刚才的哈希存储引擎的两个缺点，一是范围查询性能很差，我们要做范围查询，最好数据是有序的，有序的就可以不用遍历全部数据去做范围查询了。所以我们内存的数据不就不适合哈希索引，我们可以考虑改造成一个支持排序的数据结构。 另外刚才的哈希存储引擎，数据是按照顺序写入到数据文件中的，如果同一个key的多次更新，只保留最后一个数据的时候，是不是挺麻烦。
我们可以将文件中和内存中的数据都排序，这种格式称为排序字符串，在Level DB中叫SSTable。文件中的K-V结构排序后，好处是我们在做多文件合并的时候，可以按照多路归并的算法，快速排序，用多个指针依次比较和后移就可以办到。多个文件含有同一个值的时候，我们可以保留最新的字段值。
内存中的数据排序后，我们不一定对所有的数据的key都保存，可以只保存部分，根据key的排序特性，也可以很容易找到要找的值。 由于要对内存中的数据排队，而且数据要经常插入和删除，所以红黑树和AVL树是比较适合这种场合。对于存储在磁盘上的文件，也是有序的，用普通的AVL树或红黑树，保存到磁盘上后，数据多的话，树的层次会很高，这样通过多个指针需要多次随机读取，所以一般采用专门为大数据存储磁盘而设计的B+树，B+树的每个节点的分叉很多，一个节点可能有上千个分支。这样很少的层次就可以支持大量的数据了。
这种引擎如何写入数据：
如何读取数据：
这个存储引擎就是LSM 存储引擎的本质了，Level DB 就是采用这个存储引擎的。
类似的存储引擎还用于HBASE，以前还记得学习HBase的时候minor compaction（少量的HFile合适小文件合并，为提升性能同时减少IO压力）和major compaction（一个Node节点的所有文件合并），还比较迷茫。 从上图的Level DB存储引擎图可以看出，数据处理过程：
说明清单文件保存的是元数据信息，记录了每个SSTable文件所属的Level，文件中的key的最大值和最小值。同时由于SSTable文件经常变动的，所以增加个当前文件指向当前的清单文件这样操作起来就不用加锁了。
相对于以上两种引擎，B树存储引擎应用的最广泛，在关系型数据库中运用的很多。B树存储引擎不光支持随机查询，还很好地支持范围查询。像SSTable一样，B树引擎同样保持了对key的排序。在文件存储上，还是有很大的差异。LSM存储引擎的段文件大小不一，是顺序写入到磁盘的。B-Tree不像LSM树那样有内存表和SSTable，而只有一个B树，当然一些顶层块常在内存中。
B树是按照块存储数据库的数据的，它一般是一个多叉树，比如InnoDB引擎采用B+树存储，每个节点大概有1200个子分支。B树分为叶子节点和非叶子节点，叶子节点存储的是key和具体的数据，而非叶子节点存的是key和磁盘地址。
B树存储结构
以B+树为例说明查询和插入的基本流程
读取一个节点，如果对应的节点所在的数据页不在内存中，需要按照下面的过程从磁盘中读取，然后缓存在内存中。
插入和更新按照InnoDB引擎为例的话,还是比较复杂。
实际中还涉及到bin log日志。可以看到实际工程中，B-树引擎还是通过redo log这种WAL日志，用顺序磁盘读写替换了随机读写；change buffer 减少了随机读数据的过程，可以合并多条修改记录，一次性写，增加了性能。
B树和LSM树相比有以下特点： B-树引擎特点：