123,123,123

內(nèi)容簡(jiǎn)介

　　全書(shū)分為三部分，7章。第1部分（第1章）旨在幫助讀者了解基礎(chǔ)軟件與開(kāi)源軟件的總體情況，如基礎(chǔ)軟件范疇、機(jī)會(huì)與挑戰(zhàn)、生態(tài)分析、戰(zhàn)略、核心技術(shù)盤(pán)點(diǎn)、開(kāi)源戰(zhàn)略等相關(guān)話(huà)題。第二部分（第2~5章）旨在幫助讀者了解中核心技術(shù)如何改變產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)與布局、落地過(guò)程中的問(wèn)題與方案、技術(shù)難點(diǎn)、未來(lái)趨勢(shì)與攻克方向（機(jī)會(huì)與趨勢(shì)）等。第三部分（第6~7章）旨在幫助讀者和企業(yè)：（1）認(rèn)識(shí)開(kāi)源的本質(zhì)、深遠(yuǎn)影響，建設(shè)好開(kāi)源軟件生態(tài)，制定正確、高效的開(kāi)源戰(zhàn)略，建立企業(yè)品牌和生態(tài)護(hù)城河；（2）掌握利用好開(kāi)源的平臺(tái)、開(kāi)源軟件的合規(guī)性技巧，提升研發(fā)效能；（3）正確看待與參與開(kāi)源，以及可借鑒開(kāi)源案例等。

作者簡(jiǎn)介

　　極客邦科技以 “ 推動(dòng) 數(shù) 字人才全面發(fā) 展，助力數(shù) 字中國(guó) 早日實(shí) 現(xiàn) ” 為己任，致力于為技術(shù) 從業(yè) 者提供全面和高質(zhì) 量的資訊、課程、會(huì) 議、培訓(xùn) 等服務(wù) 。其核心能力是獨(dú) 特的專(zhuān) 家網(wǎng) 絡(luò) 和優(yōu) 質(zhì) 內(nèi) 容生產(chǎn) 體系，為企業(yè) 、個(gè) 人提供成功所必需的技能和思想。自 2 0 0 7 年開(kāi) 展業(yè) 務(wù) 至今，極客邦科技已建設(shè) 了線(xiàn) 上全球軟件開(kāi) 發(fā) 與創(chuàng) 新知識(shí) 社區(qū) I n f o Q ，發(fā) 起并成立了技術(shù) 領(lǐng) 導(dǎo) 者社區(qū) T G O （鯤鵬會(huì) ），連續(xù) 多年舉辦業(yè) 界知名技術(shù) 峰會(huì) （如 Q C o n 、 A r c h S u m m i t 等），自主研發(fā) 了數(shù) 字人才在線(xiàn) 學(xué) 習(xí) 產(chǎn) 品極客時(shí) 間 A p p ，以及企業(yè) 級(jí) 一站式數(shù) 字技術(shù) 學(xué) 習(xí) S a a S 平臺(tái) ，在技術(shù) 人群、科技驅(qū) 動(dòng) 型企業(yè) 、數(shù) 字化產(chǎn) 業(yè) 當(dāng) 中具有廣泛的影響力。十幾年間，極客邦科技已經(jīng) 為數(shù) 千萬(wàn) 技術(shù) 人員及上萬(wàn) 家企業(yè) 提供服務(wù) 。

圖書(shū)目錄

目錄
序
前言
第1章　為什么說(shuō)未來(lái)十年是基礎(chǔ)軟件的黃金十年001
1.1　全球基礎(chǔ)軟件的發(fā)展現(xiàn)狀002
1.1.1　操作系統(tǒng)002
1.1.2　數(shù)據(jù)庫(kù)004
1.1.3　中間件005
1.2　如何推動(dòng)基礎(chǔ)軟件領(lǐng)域的發(fā)展006
1.2.1　領(lǐng)域?qū)用娴男枨?06
1.2.2　人才層面的需求007
1.2.3　交流層面的需求008
第2章　數(shù)據(jù)庫(kù)核心技術(shù)研發(fā)009
2.1　九問(wèn)分布式數(shù)據(jù)庫(kù)：技術(shù)趨勢(shì)、選型及標(biāo)準(zhǔn)
　　思考009
2.1.1　我國(guó)分布式數(shù)據(jù)庫(kù)的產(chǎn)業(yè)現(xiàn)狀如何011
2.1.2　分布式數(shù)據(jù)庫(kù)解決的最核心問(wèn)題是什么013
2.1.3　用戶(hù)如何判斷哪種技術(shù)路線(xiàn)更適合自己014
2.1.4　為什么分布式數(shù)據(jù)庫(kù)逐漸成為主流的
　　　商業(yè)數(shù)據(jù)庫(kù)選擇017
2.1.5　真正的HTAP到底是怎樣的019
2.1.6　分布式數(shù)據(jù)庫(kù)中的MapReduce可能是
　　　什么樣子020
2.1.7　分布式數(shù)據(jù)庫(kù)的學(xué)習(xí)門(mén)檻如何021
2.1.8　分布式數(shù)據(jù)庫(kù)選型可以從哪幾個(gè)方面
　　　進(jìn)行考慮021
2.1.9　分布式數(shù)據(jù)庫(kù)的遷移過(guò)程應(yīng)該注意哪些
　　　問(wèn)題023
2.2　面向未來(lái)的HTSAP一體化數(shù)據(jù)平臺(tái)024
2.2.1　背景025
2.2.2　現(xiàn)狀029
2.2.3　HTSAP的數(shù)據(jù)庫(kù)033
2.2.4　TiDB和Flink036
2.2.5　未來(lái)如何規(guī)劃040
2.3　HTAP助力時(shí)效分析042
2.3.1　1.0時(shí)代：滿(mǎn)足業(yè)務(wù)和技術(shù)需求043
2.3.2　2.0時(shí)代：HTAP提升048
2.3.3　3.0時(shí)代：展望未來(lái)050
2.4　高性能PolarDB技術(shù)揭秘050
2.4.1　背景051
2.4.2　PolarDB整體架構(gòu)056
2.4.3　PolarDB核心技術(shù)058
2.4.4　內(nèi)核優(yōu)化065
2.4.5　企業(yè)功能069
2.5　Apache Doris發(fā)展歷程、技術(shù)特性及云原生
　　時(shí)代的未來(lái)規(guī)劃071
2.5.1　Apache Doris特性072
2.5.2　Apache Doris極速1.0時(shí)代079
2.5.3　關(guān)于A(yíng)pache Doris開(kāi)源社區(qū)085
2.6　基于云原生向量數(shù)據(jù)庫(kù)Milvus的云平臺(tái)設(shè)計(jì)
　　實(shí)踐085
2.6.1　向量數(shù)據(jù)庫(kù)是什么085
2.6.2　云原生向量數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)實(shí)踐088
2.7　國(guó)產(chǎn)金融級(jí)分布式數(shù)據(jù)庫(kù)在金融核心場(chǎng)景的
　　探索與實(shí)踐094
2.7.1　國(guó)產(chǎn)分布式數(shù)據(jù)庫(kù)建設(shè)的必要性095
2.7.2　分布式數(shù)據(jù)庫(kù)在金融領(lǐng)域的挑戰(zhàn)096
2.7.3　金融級(jí)架構(gòu)探索與實(shí)踐098
2.7.4　建設(shè)模式探索與實(shí)踐109
2.7.5　未來(lái)挑戰(zhàn)111
第3章　操作系統(tǒng)研發(fā)實(shí)踐113
3.1　領(lǐng)域?qū)Ｓ袝r(shí)代的操作系統(tǒng)“龍蜥”是如何煉
　　成的113
3.1.1　龍蜥操作系統(tǒng)的社區(qū)、技術(shù)布局與產(chǎn)品
　　　矩陣114
3.1.2　領(lǐng)域?qū)Ｓ袝r(shí)代的挑戰(zhàn)117
3.1.3　技術(shù)特性解析119
3.1.4　未來(lái)展望122
3.2　智能時(shí)代的操作系統(tǒng)升維所面臨的挑戰(zhàn)124
3.2.1　操作系統(tǒng)歷史回顧124
3.2.2　操作系統(tǒng)面臨的挑戰(zhàn)126
3.2.3　從更高維度看智能系統(tǒng)128
3.2.4　創(chuàng)新和歷史包袱的碰撞132
3.2.5　小結(jié)135
3.3　麒麟桌面操作系統(tǒng)運(yùn)行安卓移動(dòng)應(yīng)用的技術(shù)
　　實(shí)踐136
3.3.1　國(guó)產(chǎn)桌面操作系統(tǒng)應(yīng)用生態(tài)現(xiàn)狀136
3.3.2　麒麟系統(tǒng)的KMRE137
3.3.3　麒麟移動(dòng)引擎架構(gòu)與功能設(shè)計(jì)143
3.3.4　麒麟系統(tǒng)在移動(dòng)生態(tài)上的規(guī)劃和布局149
3.4　KubeOS　面向云原生場(chǎng)景的容器操作系統(tǒng)149
3.4.1　云原生場(chǎng)景下OS管理問(wèn)題與解決方法150
3.4.2　KubeOS面向云原生場(chǎng)景的容器OS153
3.4.3　未來(lái)展望158
第4章　編程語(yǔ)言新風(fēng)向159
4.1　WebAssembly的核心語(yǔ)言特性與未來(lái)發(fā)展159
4.1.1　WebAssembly標(biāo)準(zhǔn)發(fā)展160
4.1.2　WebAssembly語(yǔ)言特性161
4.1.3　字節(jié)碼與內(nèi)存模型162
4.1.4　控制流與函數(shù)調(diào)用165
4.1.5　數(shù)據(jù)類(lèi)型系統(tǒng)167
4.1.6　內(nèi)存垃圾回收168
4.1.7　模塊的組件模型170
4.1.8　WASI與字節(jié)碼聯(lián)盟173
4.2　基于編譯器的靜態(tài)代碼分析與軟件開(kāi)發(fā)效率、
　　質(zhì)量和性能175
4.2.1　靜態(tài)分析工具在當(dāng)前軟件開(kāi)發(fā)流程中的
　　　應(yīng)用176
4.2.2　編譯相關(guān)技術(shù)在靜態(tài)分析工具中的應(yīng)用178
4.2.3　編譯相關(guān)技術(shù)在提升軟件質(zhì)量和性能上
　　　的更多應(yīng)用181
4.2.4　未來(lái)展望185
第5章　面向未來(lái)的中間件設(shè)計(jì)186
5.1　Apache RocketMQ 5.0：消息事件流融合
　　處理平臺(tái)186
5.1.1　RocketMQ如何成為業(yè)務(wù)消息領(lǐng)域首選187
5.1.2　從消息到消息事件流融合處理平臺(tái)192
5.1.3　RocketMQ 5.0　架構(gòu)演進(jìn)背后的思考194
5.1.4　未來(lái)展望202
5.2　讓消息和流“雙軌制”成為歷史：云原生
　　消息流平臺(tái)Apache Pulsar架構(gòu)設(shè)計(jì)原理202
5.2.1　Apache Pulsar的誕生背景203
5.2.2　Apache Pulsar架構(gòu)原理204
5.2.3　Apache Pulsar的生態(tài)和周邊216
5.2.4　未來(lái)展望218
5.3　Kafka Stream的進(jìn)化探索：流式Serverless
　　計(jì)算218
5.3.1　Kafka Stream的機(jī)遇和挑戰(zhàn)219
5.3.2　Serverless架構(gòu)解析226
5.3.3　Stream和Serverless 融合架構(gòu)231
5.3.4　具體案例分析239
5.3.5　架構(gòu)演進(jìn)的期待243
第6章　開(kāi)源布道和生態(tài)建設(shè)244
6.1　開(kāi)源許可證的變遷：從 Elastic 兩次變更開(kāi)源
　　　　協(xié)議說(shuō)開(kāi)去244
6.1.1　基本概念245
6.1.2　開(kāi)源許可證的分類(lèi)248
6.1.3　開(kāi)源許可證的解讀方式252
6.1.4　基于開(kāi)源的商業(yè)模式256
6.2　openEuler 開(kāi)源項(xiàng)目合規(guī)和數(shù)字化運(yùn)營(yíng)的
　　　　探索與實(shí)踐259
6.2.1　開(kāi)源社區(qū)常見(jiàn)問(wèn)題和風(fēng)險(xiǎn)260
6.2.2　openEuler 合規(guī)實(shí)踐262
6.2.3　開(kāi)源社區(qū)運(yùn)營(yíng)的問(wèn)題270
6.2.4　開(kāi)源社區(qū)數(shù)字化運(yùn)營(yíng)271