分布式數據庫原理、架構與實踐

定　價：￥99.00

作　者：	李海翔著
出版社：	機械工業(yè)出版社
叢編項：	數據庫技術叢書
標　簽：	暫缺

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ISBN：	9787111691617	出版時間：	2021-11-01	包裝：	平裝
開本：	16開	頁數：	306	字數：

內容簡介

　　這是一部對分布式數據庫的核心原理、架構設計以及經典分布式數據庫的實現進行深入剖析的著作，融入了作者在騰訊、Oracle等企業(yè)20余年的數據庫實踐經驗，以及數據庫領域前沿的研究成果，得到了中國人民大學杜小勇教授等多位業(yè)界知名專家的高口碑和鼎力推薦。本書以前沿技術和工程實踐為抓手，沿著問題確認、原理闡述、架構剖析、實例分析的思路，從3個方面對分布式數據進行了講解。分布式數據庫原理。首先提出了分布式系統面臨的典型問題，尤其是一致性問題；然后結合CAP原理和分布式事務處理技術中的ACID技術對這些問題（重點是一致性問題）的本質進行深挖；接著基于時鐘、Paxos協議、Raft算法等給出可行的解決方案；最后深度解讀事務處理技術中的MVCC、OCC、DTA等技術在近年的發(fā)展。分布式數據庫架構。討論了影響架構的內在、外在技術因素，其中內在因素包括強一致性、高可靠性、高可用性等；外在因素包括云計算、Serveless需求等。這部分最終要解決的問題是：如何通過計算/存儲分離、智能化和新硬件技術實現系統的高可擴展性、高可靠性以及高可用性？分布式數據庫實現。從工程實踐的角度，以Spanner、CockroachDB等多個數據庫為對象，從問題、原理、前沿技術研究成果等角度對分布式數據庫的架構、事務處理技術的實現以及在實際系統中的落地進行了詳細介紹。

作者簡介

　　李海翔（網名：那海藍藍）騰訊金融云數據庫首席研究員，騰訊T14級專家，騰訊TDSQL分布式數據庫首席架構師。中國人民大學、北京林業(yè)大學特聘碩士導師，CCF數據庫專委會委員，DTCC（中國數據庫技術大會）專家委員會委員，北京市科技進步一等獎得主。申請和獲得授權的專利多達70余項，在VLDB等數據庫大會上發(fā)表論文若干篇，參與了多個國家863重大專項、核高基、工信部、科技部等的項目。出版《數據庫查詢優(yōu)化器的藝術：原理解析與SQL性能優(yōu)化》《數據庫事務處理的藝術：事務管理與并發(fā)控制》等數據庫領域著作4本。

圖書目錄

Contents??目　　錄
序一
序二
序三
序四
前言
第一篇　原理
第1章　分布式數據庫系統的
挑戰(zhàn)和原理 3
1.1　分布式數據庫系統的挑戰(zhàn) 3
1.1.1　分布式系統面臨的問題 4
1.1.2　數據庫面臨的一致性問題 7
1.1.3　分布式數據庫系統面臨的問題 15
1.2　分布式理論 20
1.2.1　ACID、BASE與CAP簡析 21
1.2.2　CAP分布式理論 23
1.2.3　PACELC理論和CAP新進展 29
1.3　分布式系統一致性的本質 30
1.3.1　偏序與全序 30
1.3.2　有序與并發(fā) 31
第2章　深入研究一致性 33
2.1　概述 34
2.1.1　常見的分布式一致性 35
2.1.2　科研情況一覽 38
2.2　結果一致性 41
2.2.1　共識問題形象化描述：拜占庭將軍問題 42
2.2.2　結果一致性的應用 42
2.3　次序一致性 43
2.3.1　線性一致性 43
2.3.2　順序一致性 47
2.3.3　因果一致性 47
2.3.4　會話一致性 48
2.4　分布式事務一致性 49
2.4.1　單機事務的一致性 49
2.4.2　分布式事務的一致性 52
2.4.3　分布式一致性與分布式事務一致性的關系 52
2.5　架構一致性 54
2.5.1　分布式系統主備一致性 54
2.5.2　去中心化的分布式系統一致性 55
第3章　一致性問題的解法 56
3.1??依賴物理時間引發(fā)的問題 56
3.2??邏輯時鐘 57
3.2.1　因果（happened-before）模型 57
3.2.2??邏輯時鐘的實現 58
3.2.3??邏輯時鐘的缺點 58
3.2.4??物理時鐘與同步問題 59
3.3??向量時鐘 59
3.4??混合邏輯時鐘 61
3.5??Paxos協議 64
3.5.1　Paxos協議解決問題的背景 64
3.5.2??Paxos協議中的角色 64
3.5.3　Basic Paxos協議 66
3.5.4??Paxos協議改進與擴展 67
3.6??Raft算法 74
3.6.1??Raft算法基礎 74
3.6.2??Raft算法詳解 75
3.6.3　Paxos算法與Raft算法的比較 78
第4章　分布式事務原理 81
4.1　概述 82
4.1.1　單機事務處理技術 82
4.1.2　分布式事務處理技術 85
4.2　基本的分布式事務并發(fā)訪問控制機制 89
4.2.1　封鎖并發(fā)訪問控制算法 90
4.2.2　TO相關算法 91
4.2.3　CO算法 92
4.3　OCC算法 95
4.3.1　OCC算法的優(yōu)勢與不足 95
4.3.2　基本的OCC算法 97
4.3.3　改進的OCC算法 103
4.3.4　OCC算法與其他并發(fā)算法的融合 110
4.3.5　分布式OCC算法 117
4.4　MVCC技術 121
4.4.1　MVCC技術解決了
什么問題 122
4.4.2　MVCC技術的核心思想 123
4.4.3　可串行化的快照隔離 124
4.4.4　寫快照隔離 128
4.4.5　MVCC技術實現示例 132
4.4.6　MVCC技術擴展 139
4.5　前沿的并發(fā)控制技術 140
4.5.1　動態(tài)調整時間戳算法 140
4.5.2　Data-driven算法 145
4.5.3　面向列的細粒度機制 148
4.5.4　基于硬件的改進 149
4.5.5　基于AI的改進 153
4.5.6　自適應并發(fā)訪問控制算法 155
4.6　分布式提交技術 159
4.6.1　兩階段提交 159
4.6.2　三階段提交 163
4.6.3　基于Paxos的提交 164
4.6.4　一階段提交 166
4.7　可串行化發(fā)展歷史 166
4.8　其他分布式處理技術 169
第二篇　架構
第5章　去中心化的分布式數據庫架構 175
5.1　分布式存儲架構 175
5.1.1　數據分布 176
5.1.2　數據管理 177
5.1.3　多副本與數據存儲 179
5.1.4　存算分離 180
5.1.5　多讀與多寫 184
5.2　分布式查詢優(yōu)化與并行執(zhí)行架構 187
5.2.1　查詢優(yōu)化 187
5.2.2　MPP 188
5.2.3　計算下推/外推 189
5.3　高可用性架構 190
5.3.1　高可用衡量指標 191
5.3.2　高可用性分類 194
5.3.3　高可用事務 195
5.3.4　高可用架構 197
5.4　分布式事務架構 198
5.4.1　事務管理器在客戶端、中間件、服務器端中的實現 198
5.4.2　去中心化的并發(fā)事務框架 201
5.5　可擴展性架構 202
5.5.1　可擴展性是一種能力 202
5.5.2　事務處理的可擴展性 204
5.6　強一致性 206
5.7　解耦 206
第6章　新技術與分布式數據庫架構 210
6.1　新硬件 210
6.2　智能數據庫 211
6.3　云計算與數據庫 213
6.3.1　云原生 214
6.3.2　云數據庫 216
6.3.3　Serverless數據庫 217
6.4　HTAP 218
6.4.1　HTAP概念與HTAC架構 218
6.4.2　行列混存 220
6.5　下一代數據庫 221
6.5.1　數據庫技術簡史 221
6.5.2　下一代數據庫技術特征 228
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