分布式系統(tǒng)開發(fā)實(shí)戰(zhàn)

第 1章　分布式系統(tǒng)概述　1
1．1　什么是分布式系統(tǒng)　1
1．2　分布式系統(tǒng)常用術(shù)語　2
1．3　集中式系統(tǒng)與分布式系統(tǒng)　3
1．4　分布式系統(tǒng)特征　4
1．5　設(shè)計(jì)分布式系統(tǒng)所面臨的挑戰(zhàn)　5
1．6　本章小結(jié)　6
1．7　習(xí)題　6
第　2章 節(jié)點(diǎn)　7
2．1　什么是線程　7
2．2　進(jìn)程和線程　8
2．3　線程和纖程　8
2．4　編程語言中的線程對象　9
2．4．1　定義和啟動一個(gè)線程　9
2．4．2　暫停線程執(zhí)行　9
2．4．3　中斷線程　10
2．4．4　等待另一個(gè)線程完成　11
2．5　節(jié)點(diǎn)之間的通信　11
2．5．1　消息丟失　11
2．5．2　消息亂序　12
2．5．3　數(shù)據(jù)錯(cuò)誤　12
2．5．4　不可靠的TCP　12
2．6　本章小結(jié)　12
2．7　習(xí)題　13
第3章　通信　14
3．1　本地過程調(diào)用　14
3．1．1　本地過程調(diào)用的概念　14
3．1．2　本地過程調(diào)用的實(shí)現(xiàn)　14
3．2　遠(yuǎn)程過程調(diào)用　16
3．2．1　遠(yuǎn)程過程調(diào)用原理　16
3．2．2　如何實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)程過程調(diào)用　18
3．2．3　遠(yuǎn)程過程調(diào)用API　20
3．2．4　遠(yuǎn)程過程調(diào)用發(fā)展歷程　20
3．3　常用網(wǎng)絡(luò)I/O模型　21
3．3．1　阻塞I/O模型　21
3．3．2　非阻塞I/O模型　22
3．3．3　I/O復(fù)用模型　22
3．3．4　信號驅(qū)動I/O模型　23
3．3．5　異步I/O模型　23
3．3．6　幾種I/O模型的比較　24
3．4　I/O操作中的常用術(shù)語　25
3．4．1　阻塞和非阻塞　25
3．4．2　同步與異步　25
3．4．3　總結(jié)　25
3．5　實(shí)戰(zhàn)：在Java中實(shí)現(xiàn)常用網(wǎng)絡(luò)I/O模型　26
3．5．1　Java OIO　26
3．5．2　Java NIO　29
3．5．3　Java AIO　33
3．6　事件驅(qū)動　37
3．6．1　事件驅(qū)動編程　37
3．6．2　事件循環(huán)的實(shí)現(xiàn)　38
3．6．3　Reactor模型　38
3．6．4　Proactor模型　40
3．7　本章小結(jié)　41
3．8　習(xí)題　41
第4章　并發(fā)與并行　42
4．1　并發(fā)與并行的區(qū)別　42
4．2　線程與并發(fā)　43
4．3　并發(fā)帶來的風(fēng)險(xiǎn)　43
4．3．1　死鎖　44
4．3．2　饑餓　45
4．3．3　活鎖　45
4．4　解決并發(fā)風(fēng)險(xiǎn)　45
4．4．1　同步　45
4．4．2　原子訪問　49
4．5　提升系統(tǒng)并發(fā)能力　49
4．5．1　無鎖化設(shè)計(jì)提升并發(fā)能力　49
4．5．2　緩存提升并發(fā)能力　49
4．5．3　更細(xì)顆粒度的并發(fā)單元　50
4．6　本章小結(jié)　50
4．7　習(xí)題　50
第5章　面向?qū)ο蟮姆植际郊軜?gòu)　51
5．1　基于對象的分布式架構(gòu)　51
5．2　常用的分布式對象系統(tǒng)　52
5．2．1　微軟DCOM　52
5．2．2　CORBA　53
5．2．3　Java RMI　54
5．3　分布式對象系統(tǒng)優(yōu)缺點(diǎn)　57
5．4　實(shí)戰(zhàn)：基于Java RMI實(shí)現(xiàn)分布式對象通信　57
5．4．1　示例概述　57
5．4．2　編寫RMI服務(wù)器　58
5．4．3　編寫RMI客戶端　60
5．4．4　運(yùn)行　61
5．5　本章小結(jié)　61
5．6　習(xí)題　62
第6章　面向服務(wù)的分布式架構(gòu)　63
6．1　什么是面向服務(wù)的架構(gòu)　63
6．2　SOA的基本概念　64
6．3　基于Web服務(wù)的SOA　65
6．3．1　XML-RPC　66
6．3．2　SOAP　66
6．3．3　Microsoft ．NET Remoting　69
6．3．4　Java中的XML Web服務(wù)　75
6．3．5　超越SOAP　75
6．3．6　SOA的演變　76
6．4　Web服務(wù)的分類　76
6．4．1　“大”Web服務(wù)　76
6．4．2　RESTful Web服務(wù)　77
6．4．3　Web服務(wù)技術(shù)選型　77
6．5　實(shí)戰(zhàn)：基于JAX-WS實(shí)現(xiàn)Web服務(wù)　78
6．5．1　JAX-WS概述　78
6．5．2　創(chuàng)建Web服務(wù)器和客戶端的基本步驟　78
6．5．3　JAX-WS終端要求　79
6．5．4　創(chuàng)建基于JAX-WS的服務(wù)器　79
6．5．5　創(chuàng)建基于JAX-WS的客戶端　80
6．5．6　運(yùn)行　80
6．6　本章小結(jié)　82
6．7　習(xí)題　82
第7章　面向消息的分布式架構(gòu)　83
7．1　什么是面向消息的分布式架構(gòu)　83
7．1．1　常用術(shù)語　83
7．1．2　使用場景　83
7．1．3　常用技術(shù)　84
7．2　常見消息中間件產(chǎn)品介紹　84
7．2．1　Apache ActiveMQ　84
7．2．2　RabbitMQ　85
7．2．3　Apache RocketMQ　86
7．3　消息通信常用模式　88
7．3．1　工作隊(duì)列　88
7．3．2　發(fā)布/訂閱　89
7．3．3　路由　90
7．3．4　主題　91
7．3．5　RPC　92
7．4　了解JMS規(guī)范　94
7．4．1　JMS消息風(fēng)格　94
7．4．2　JMS接口　95
7．5　實(shí)戰(zhàn)：基于JMS的消息發(fā)送和接收　96
7．5．1　項(xiàng)目概述　96
7．5．2　項(xiàng)目配置　97
7．5．3　編碼實(shí)現(xiàn)　99
7．5．4　運(yùn)行　104
7．6　本章小結(jié)　107
7．7　習(xí)題　108
第8章　REST風(fēng)格的架構(gòu)　109
8．1　什么是REST　109
8．2　REST設(shè)計(jì)原則　110
8．3　成熟度模型　111
8．3．1　第0級：使用HTTP作為傳輸方式　111
8．3．2　第 1級：引入了資源的概念　113
8．3．3　第 2級：根據(jù)語義使用HTTP動詞　113
8．3．4　第3級：使用HATEOAS　114
8．4　REST API管理　116
8．5　常用技術(shù)　118
8．5．1　JAX-RS規(guī)范　118
8．5．2　Jersey　123
8．5．3　Apache CXF　123
8．5．4　Spring Web MVC　124
8．6　實(shí)戰(zhàn)：基于Java實(shí)現(xiàn)REST API　124
8．6．1　基于Jersey來構(gòu)建REST服務(wù)　124
8．6．2　基于Apache CXF來構(gòu)建REST服務(wù)　131
8．6．3　基于Spring Web MVC來構(gòu)建REST服務(wù)　140
8．7　本章小結(jié)　145
8．8　習(xí)題　145
第9章　微服務(wù)架構(gòu)　146
9．1　什么是微服務(wù)架構(gòu)　146
9．2　微服務(wù)架構(gòu)與SOA架構(gòu)的區(qū)別　147
9．2．1　單體架構(gòu)的例子　147
9．2．2　微服務(wù)架構(gòu)的例子　148
9．3　何時(shí)采用微服務(wù)架構(gòu)　150
9．4　常用技術(shù)　150
9．4．1　Jetty HTTP Server　151
9．4．2　構(gòu)建REST程序　151
9．4．3　運(yùn)行　153
9．5　實(shí)戰(zhàn)：基于Spring Boot實(shí)現(xiàn)微服務(wù)　153
9．5．1　配置環(huán)境　153
9．5．2　REST API設(shè)計(jì)　154
9．5．3　編寫程序代碼　155
9．5．4　安裝REST客戶端　159
9．5．5　運(yùn)行、測試程序　160
9．6　微服務(wù)與通信　160
9．6．1　HTTP通信　161
9．6．2　消息通信　161
9．6．3　事件驅(qū)動的通信　161
9．7　了解CQRS　162
9．7．1　CQRS概述　162
9．7．2　CQRS與Event Sourcing的關(guān)系　163
9．7．3　CQRS好處　164
9．8　實(shí)戰(zhàn)：基于CQRS微服務(wù)通信　164
9．8．1　配置　165
9．8．2　Aggregate　165
9．8．3　Command　168
9．8．4　Event　169
9．8．5　測試　170
9．9　本章小結(jié)　171
9．10　習(xí)題　171
第　10章 Serverless架構(gòu)　172
10．1　什么是Serverless架構(gòu)　172
10．2　Serverless架構(gòu)的典型應(yīng)用　173
10．2．1　UI驅(qū)動的應(yīng)用　173
10．2．2　消息驅(qū)動的應(yīng)用　174
10．3　常見的Serverless架構(gòu)　175
10．3．1　AWS Lambda　175
10．3．2　Google Cloud Functions　175
10．3．3　Iron．io　175
10．3．4　IBM OpenWhisk　175
10．3．5　Serverless Framework　176
10．3．6　Azure WebJobs　176
10．4　Serverless架構(gòu)原則　176
10．4．1　根據(jù)需要使用計(jì)算服務(wù)執(zhí)行代碼　177
10．4．2　編寫單一用途的無狀態(tài)函數(shù)　177
10．4．3　設(shè)計(jì)基于推送的、事件驅(qū)動的管道　177
10．4．4　創(chuàng)建更粗實(shí)、更強(qiáng)大的前端　177
10．4．5　擁抱第三方服務(wù)　178
10．5　實(shí)戰(zhàn)：使用AWS平臺實(shí)現(xiàn)Serverless架構(gòu)　178
10．6　本章小結(jié)　182
10．7　習(xí)題　182
第　11章 Cloud Native架構(gòu)　183
11．1　Cloud Native概述　183
11．1．1　軟件需求的發(fā)展　183
11．1．2　開發(fā)方式的巨變　184
11．1．3　云是大勢所趨　185
11．2　Cloud Native特性　185
11．2．1　以云為基礎(chǔ)架構(gòu)　186
11．2．2　云服務(wù)　186
11．2．3　無服務(wù)　186
11．2．4　可擴(kuò)展　187
11．2．5　高可用　189
11．2．6　敏捷　190
11．2．7　云優(yōu)先　190
11．3　12-Factor　191
11．3．1　基準(zhǔn)代碼　192
11．3．2　依賴　192
11．3．3　配置　193
11．3．4　后端服務(wù)　193
11．3．5　構(gòu)建、發(fā)布、運(yùn)行　193
11．3．6　進(jìn)程　194
11．3．7　端口綁定　194
11．3．8　并發(fā)　195
11．3．9　易處理　196
11．3．10　開發(fā)環(huán)境與線上環(huán)境等價(jià)　196
11．3．11　日志　196
11．3．12　管理進(jìn)程　197
11．4　Cloud Native成功案例分析　197
11．4．1　Amazon　197
11．4．2　Netflix　198
11．4．3　淘寶網(wǎng)　199
11．5　Cloud Native與微服務(wù)架構(gòu)的關(guān)系　201
11．6　Cloud Native與Serverless架構(gòu)的關(guān)系　201
11．7　Cloud Native的優(yōu)點(diǎn)及面臨的挑戰(zhàn)　201
11．7．1　Cloud Native優(yōu)點(diǎn)　201
11．7．2　Cloud Native不是“銀彈”　202
11．7．3　面臨的挑戰(zhàn)　203
11．8　本章小結(jié)　203
11．9　習(xí)題　203
第　12章 虛擬化與容器技術(shù)　204
12．1　虛擬化技術(shù)　204
12．2　容器與虛擬機(jī)　204
12．2．1　成熟度方面的比較　205
12．2．2　啟動速度的比較　205
12．2．3　安全方面的比較　205
12．2．4　性能方面的比較　206
12．3　基于容器的持續(xù)部署　206
12．3．1　持續(xù)部署管道　207
12．3．2　測試　207
12．3．3　構(gòu)建　208
12．3．4　部署　209
12．3．5　藍(lán)－綠部署　209
12．3．6　運(yùn)行預(yù)集成以及集成后測試　210
12．3．7　回滾與清理　211
12．3．8　決定每個(gè)步驟的執(zhí)行環(huán)境　212
12．3．9　完成整個(gè)持續(xù)部署流　212
12．4　容器技術(shù)與微服務(wù)架構(gòu)　212
12．4．1　基于Google Kubernetes架構(gòu)　213
12．4．2　基于DaoCloud DCE架構(gòu)　213
12．5　容器技術(shù)與Cloud Native架構(gòu)　213
12．6　實(shí)戰(zhàn)：基于Docker發(fā)布微服務(wù)　214
12．6．1　創(chuàng)建微服務(wù)　214
12．6．2　微服務(wù)容器化　214
12．6．3　使用Gradle來構(gòu)建Docker image　215
12．6．4　運(yùn)行image　216
12．6．5　訪問應(yīng)用　217
12．6．6　關(guān)閉容器　217
12．6．7　Docker發(fā)布微服務(wù)　217
12．7　本章小結(jié)　217
12．8　習(xí)題　217
第　13章 分布式計(jì)算　218
13．1　分布式計(jì)算概述　218
13．2　分布式計(jì)算應(yīng)用場景　218
13．3　分布式計(jì)算常用技術(shù)　219
13．3．1　MapReduce　219
13．3．2　Apache Hadoop　221
13．3．3　Apache Spark　222
13．4　實(shí)戰(zhàn)：基于Spark詞頻統(tǒng)計(jì)　223
13．4．1　項(xiàng)目概述　224
13．4．2　項(xiàng)目配置　224
13．4．3　編碼實(shí)現(xiàn)　224
13．4．4　運(yùn)行　225
13．5　本章小結(jié)　227
13．6　習(xí)題　227
第　14章 分布式存儲　228
14．1　分布式存儲概述　228
14．2　分布式存儲應(yīng)用場景　228
14．3　分布式存儲常用技術(shù)　229
14．3．1　Bigtable　229
14．3．2　Apache HBase　231
14．3．3　Apache Cassandra　233
14．3．4　Memcached　235
14．3．5　Redis　237
14．3．6　MongoDB　237
14．4　實(shí)戰(zhàn)：基于MongoDB文件服務(wù)器　239
14．4．1　文件服務(wù)器的需求　239
14．4．2　所需技術(shù)　239
14．4．3　文件服務(wù)器的實(shí)現(xiàn)　241
14．4．4　運(yùn)行　247
14．4．5　其他配置項(xiàng)　247
14．5　本章小結(jié)　248
14．6　習(xí)題　248
第　15章 分布式監(jiān)控　249
15．1　分布式監(jiān)控概述　249
15．2　分布式監(jiān)控應(yīng)用場景　249
15．3　分布式監(jiān)控常用技術(shù)　249
15．3．1　Nagios　250
15．3．2　Zabbix　250
15．3．3　Consul　253
15．3．4　ZooKeeper　255
15．4　實(shí)戰(zhàn)：基于ZooKeeper的服務(wù)注冊和發(fā)現(xiàn)　258
15．4．1　項(xiàng)目概述　258
15．4．2　項(xiàng)目配置　258
15．4．3　編碼實(shí)現(xiàn)　259
15．4．4　運(yùn)行　262
15．5　本章小結(jié)　264
15．6　習(xí)題　264
第　16章 分布式版本控制　265
16．1　版本控制系統(tǒng)簡史　265
16．2　集中式與分布式版本控制系統(tǒng)　265
16．3　常用技術(shù)　266
16．3．1　Bazaar　266
16．3．2　Mercurial　266
16．3．3　Git　267
16．4　了解Git Flow　269
16．4．1　分支定義　269
16．4．2　新功能開發(fā)工作流　269
16．4．3　Bug修復(fù)工作流　270
16．4．4　版本發(fā)布工作流　270
16．5　本章小結(jié)　271
16．6　習(xí)題　271
第　17章 數(shù)據(jù)一致性　272
17．1　什么是CAP理論　272
17．2　為什么CAP只能三選二　273
17．3　CAP常見模型　274
17．3．1　犧牲分區(qū)容錯(cuò)性（CA模型）　274
17．3．2　犧牲可用性（CP模型）　274
17．3．3　犧牲一致性（AP模型）　274
17．4　CAP的意義及發(fā)展　275
17．4．1　CAP最新發(fā)展　275
17．4．2　BASE　275
17．5　以數(shù)據(jù)為中心的一致性模型　276
17．5．1　嚴(yán)格一致性　276
17．5．2　持續(xù)一致性　276
17．5．3　順序一致性　276
17．5．4　因果一致性　276
17．5．5　入口一致性　276
17．6　以客戶為中心的一致性模型　277
17．6．1　單調(diào)讀一致性　277
17．6．2　單調(diào)寫一致性　277
17．6．3　讀寫一致性　277
17．6．4　寫讀一致性　277
17．7　本章小結(jié)　278
17．8　習(xí)題　278
第　18章 分布式事務(wù)　279
18．1　本地事務(wù)　279
18．1．1　一個(gè)銀行轉(zhuǎn)賬的例子　279
18．1．2　事務(wù)隔離級別　280
18．2　分布式事務(wù)面臨的挑戰(zhàn)　282
18．3　節(jié)點(diǎn)復(fù)制　283
18．3．1　Master-Slave復(fù)制　283
18．3．2　Master-Master多主復(fù)制　283
18．4　兩階段提交　283
18．4．1　準(zhǔn)備階段　284
18．4．2　提交階段　284
18．4．3　兩階段提交狀態(tài)機(jī)　284
18．4．4　兩階段提交的缺陷　285
18．5　三階段提交　285
18．5．1　CanCommit　285
18．5．2　PreCommit　286
18．5．3　DoCommit　286
18．5．4　三階段提交狀態(tài)機(jī)　286
18．5．5　三階段提交的缺陷　287
18．6　Paxos算法　287
18．6．1　問題描述　287
18．6．2　提案的選定　288
18．6．3　獲取被選定的提案值　289
18．6．4　進(jìn)展性　290
18．6．5　實(shí)現(xiàn)　290
18．6．6　總結(jié)　291
18．6．7　缺陷　292
18．7　Raft算法　292
18．7．1　Raft概述　293
18．7．2　復(fù)制狀態(tài)機(jī)　293
18．7．3　Raft算法基礎(chǔ)　294
18．7．4　Raft算法Leader選舉　296
18．7．5　Raft算法日志同步　297
18．7．6　Raft算法安全性　299
18．7．7　處理Follower和Candidate異?！?02
18．7．8　時(shí)間要求及可用性　302
18．7．9　集群成員關(guān)系變更　303
18．7．10　日志壓縮　305
18．7．11　客戶端交互　306
18．7．12　總結(jié)　307
18．8　消息　307
18．8．1　本地消息表　308
18．8．2　事務(wù)消息　308
18．8．3　如何保障冪等性　309
18．8．4　總結(jié)　310
18．9　本章小結(jié)　310
18．10　習(xí)題　310
第　19章 安全性　311
19．1　基本概念　311
19．1．1　安全威脅、策略和機(jī)制　311
19．1．2　密碼與數(shù)字簽名　312
19．2　加密算法　313
19．2．1　對稱加密　313
19．2．2　使用對稱密鑰加密的數(shù)字簽名　313
19．2．3　非對稱加密　314
19．2．4　使用公鑰加密的數(shù)字簽名　315
19．3　安全通道　315
19．3．1　SSL/TLS　315
19．3．2　SSL握手過程　316
19．3．3　HTTPS　318
19．4　訪問控制　318
19．4．1　防火墻　319
19．4．2　堡壘機(jī)　319
19．4．3　拒絕服務(wù)　319
19．4．4　訪問控制的模型　320
19．5　實(shí)戰(zhàn)：基于Spring Security實(shí)現(xiàn)安全認(rèn)證　320
19．5．1　添加依賴　321
19．5．2　添加業(yè)務(wù)代碼　322
19．5．3　配置消息轉(zhuǎn)換器　322
19．5．4　配置Spring Security　323
19．5．5　創(chuàng)建應(yīng)用配置類　324
19．5．6　創(chuàng)建內(nèi)嵌Jetty的服務(wù)器　324
19．5．7　應(yīng)用啟動器　325
19．5．8　運(yùn)行應(yīng)用　326
19．6　本章小結(jié)　327
19．7　習(xí)題　327
第　20章 可用性　328
20．1　故障不可避免　328
20．2　使用冗余提升系統(tǒng)可用性　328
20．3　常用副本控制協(xié)議　329
20．3．1　中心化副本控制協(xié)議　329
20．3．2　primary-secondary協(xié)議　329
20．3．3　去中心化副本控制協(xié)議　331
20．4　負(fù)載均衡技術(shù)　332
20．4．1　客戶端發(fā)現(xiàn)模式　332
20．4．2　服務(wù)端發(fā)現(xiàn)模式　333
20．5　實(shí)戰(zhàn)：基于NGINX實(shí)現(xiàn)服務(wù)高可用　334
20．5．1　配置負(fù)載均衡　334
20．5．2　負(fù)載均衡常用算法　335
20．5．3　實(shí)現(xiàn)Web服務(wù)的高可用　336
20．5．4　運(yùn)行　336
20．6　本章小結(jié)　337
20．7　習(xí)題　337
第　21章 綜合實(shí)戰(zhàn)：基于Spring Cloud的微服務(wù)架構(gòu)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)　338
21．1　Spring Cloud概述　338
21．1．1　什么是Spring Cloud　338
21．1．2　Spring Cloud與Spring Boot的關(guān)系　339
21．2　Spring Cloud入門配置　339
21．2．1　Maven配置　339
21．2．2　Gradle配置　340
21．2．3　聲明式方法　340
21．3　Spring Cloud的子項(xiàng)目介紹　341
21．3．1　Spring Cloud子項(xiàng)目的組成　341
21．3．2　Spring Cloud組件的版本　342
21．4　實(shí)現(xiàn)微服務(wù)的注冊與發(fā)現(xiàn)　343
21．4．1　服務(wù)發(fā)現(xiàn)的意義　343
21．4．2　如何集成Eureka Server　343
21．4．3　如何集成Eureka Client　347
21．4．4　實(shí)現(xiàn)服務(wù)的注冊與發(fā)現(xiàn)　347
21．5　本章小結(jié)　348
21．6　習(xí)題　348
附錄　本書所涉及的軟件及相關(guān)版本　349
參考文獻(xiàn)　350