分布式系统 - 从理论到实践的一站式指南

即将面临系统设计面试者：

如果你即将面临系统设计面试，本书将帮助你迅速掌握分布式系统的核心知识，提升面试中的自信和应对能力。

技术提升追求者：

对于那些希望进一步提升自己技术水平的读者，本书将带领你深入了解分布式系统的理论和实践，助你技术更上一层楼。

分布式系统项目探索者：

如果你计划开展一个分布式系统项目，却不知道如何着手，本书将为你提供丰富的实战案例和理论知识，启发你找到合适的切入点。

分布式系统爱好者：

对于对分布式系统感兴趣的读者，本书将带你领略分布式系统领域的魅力，满足你的好奇心和求知欲。

论文阅读挑战者：

如果你曾尝试阅读分布式系统论文，却感觉难以理解，本书将以深入浅出的方式带领你逐篇解读经典论文，让你轻松掌握论文中的关键观点和技术细节

现如今大量Junior SDE的面试也会夹杂一些系统设计的面试问题。很多同学对于很多技术栈的认知都停留在只会用API上，对于实际开发中是如何使用的，以及底层的架构实现都是一无所知。一面试就挂掉。用DynamoDB来举例。这是一个很常用的技术栈，很多人都会用，但如果你问他为什么dynamo的设计可以支持高并发读写？为什么需要一致性哈希算法？高可用性和可伸缩性是如何实现的？Replication是如何实现的？怎么确保数据保证一致性？fault-tolerance又是如何通过gossip 协议实现的？可以说是一问三不知。

只要你的简历上写了DynamoDB相关的项目，面试官很大概率会问到你以上的相关的问题。绝大多数人都是答不上来的，但如果你能答上来，那么你就会占据巨大的优势。

但是话又说回来，如果让同学们亲自去读论文，大家又很难读进去，读懂就更难了。所以为了帮助大家更轻松的读懂论文，理解复杂系统的底层架构，我结合我个人大量的实际开发经验制作了这个带读详解合集。

这个合集整理了了多个分布式系统的论文、实践经验以及案例分析。这些系统都是主流互联网公司用来管理和处理海量数据的核心技术，不仅具有高可扩展性和高可用性，还能够处理各种结构化、半结构化和非结构化数据。其中的案例涉及了多个行业和领域，如音乐、电商、云计算、在线视频和智能推荐等。你可以通过这些案例了解到这些系统在实际应用中的表现和效果，以及它们是如何解决大规模数据处理和存储的难题的。通过学习这些系统，你将掌握分布式系统的核心思想、设计原理和实现细节，为你在分布式系统领域的学习和工作奠定坚实的基础。

合集当中除了有对每篇论文我自己的理解以外，所有晦涩难懂的名词都有单独的附录注解。比如高可用性，CAP theorem，replication等等，帮助你更高效的理解论文到底在讲什么。附录也会随着越来越多的名词出现，不断更新。

这个合集每周更新一篇论文，每个月提价一次。一次购买后永久可以阅读内容更新。持续更新，目标更新10+年。 （付款后直接有下载链接）购买了这份带读详解的同学，私信我进专属学习交流群。

当前更新目录如下：（还未更新的内容已经标为斜体并换色，是未来每周的更新计划。）

实战项目：

1. Implement a real-time chat app
2. Implement a distributed rate limiter
3. Implement a distributed ID generation Service 
4. Implement a distributed web crawler 
5. Implement a notification service
6. Implement a feed generation service
7. Implement a distributed file store
8. Implement a real-time telemetry(metric tracking) service
9. Implement a real-time leaderboard

1. Dynamo: Amazon’s Highly Available Key-value Store
1. DynamoDB 是干什么的？
2. DynamoDB的底层架构是什么样的？
3. 论文里的主要核心思想哪有那些？
4. DynamoDB的实现细节有哪些？
5. DynamoDB的主要应用场景有哪些？
6. DynamoDB常见实际场景系统设计面试题目：
1. 题目1: 某公司使用DynamoDB作为其实时聊天应用的后端存储。为了满足高并发和低延迟的需求，你需要优化该数据库的配置。
2. 题目2: 假设你正在开发一个基于DynamoDB的电商平台，需要处理大量的订单数据。由于订单状态可能会频繁发生变化，这可能导致多个节点上的数据发生冲突。请设计一个基于DynamoDB的订单处理流程，解决数据冲突的问题，并说明实现原理。
3. 题目3: 假设你正在开发一个在线游戏平台，需要使用DynamoDB来存储玩家的数据。游戏平台有多个游戏，每个游戏都有不同的属性和排行榜。考虑到DynamoDB的查询能力和性能限制，如何设计一个可扩展且高效的数据模型，以支持以下需求
7. 实战项目
2. MapReduce: Simplified Data Processing on Large Clusters
1. MapReduce是干什么的？
2. MapReduce的底层架构是什么样子的？
3. MapReduce论文里的介绍了哪些核心思想？
4. MapReduce的主要应用有哪些？
5. MapReduce 常见实际场景系统设计面试题目：
1. 题目1: 假设你正在使用MapReduce处理一个大型日志文件，其中包含了大量用户的访问记录。你的任务是分析每个用户在一段时间内的访问次数。请设计一个简单的MapReduce算法来实现这个功能，并描述其工作原理。
2. 题目2: xxxxxxxxxx
3. 题目3:  xxxxxxxxxx
4. 题目4: 假设你正在为一个电商公司开发一个商品推荐系统，需要使用MapReduce对大量用户行为数据进行处理和分析。你的任务是计算每个商品的用户喜欢程度，以便为用户推荐热门商品。请设计一个MapReduce算法来实现这个功能，并描述其工作原理。
5. 题目5:  xxxxxxxxxx
3. The Google File System
1. Google File System是干什么的？
2. GFS的底层架构什么样子？
3. GFS的实现细节是什么样的？
4. GFS的论文讲了哪些核心思想？
5. GFS的主要应用有哪些？
6. GFS常见实际场景系统设计面试题目：
7. 题目1: 在我们的公司中，我们使用Google File System (GFS)来存储和处理大量的数据。我们在对某个文件进行修改时，发现了一种情况：文件的某个部分被修改了，但是这个修改没有被复制到其他备份（replica）上。请解释这可能是什么原因导致的，以及GFS是如何处理这种情况的。
8. 题目2: xxxxxxxxxx
9. 题目3: xxxxxxxxxx
10. 题目4: xxxxxxxxxx
11. 题目5: xxxxxxxxxx
    
4. Bigtable: A Distributed Storage System for Structured Data
1. Bigtable是干什么的？
2. Bigtable的底层架构是什么样的？
3. Bigtable论文的核心思想有哪些？
4. 论文里的SSTable有什么用？
5. Bigtable的主要应用有哪些？
5. Cassandra - A Decentralized Structured Storage System
1. Cassandra是干什么的？
2. Cassandra的底层架构是什么样的？
3. Cassandra论文里有哪些核心思想？
4. Cassandra的主要应用有哪些？
5. Cassandra常见实际场景系统设计面试题目：
1. 题目一：我们公司正在使用Cassandra来处理大量的读写请求，但是在高峰时段，我们发现读操作的性能有些下降。你能否从Cassandra的角度，给出一些可能的原因以及你的优化建议呢？
2. 题目二：xxxxx
3. 题目三：假设我们的产品需要实时统计用户的行为数据，xxxxx
4. 题目四：xxxxx
5. 题目五：xxxxx
6. ZooKeeper: wait-free coordination for internet scale systems
1. ZooKeeper是干什么的？
2. Zab 算法是什么？
3. ZooKeeper的底层架构是什么样子的?
4. ZooKeeper论文的核心思想有哪些？
5. ZooKeeper 有哪些实际应用？
7. The Hadoop Distributed File System
1. Hadoop Distributed File System (HDFS) 是干什么的？
2. HDFS底层框架是什么样的？
3. HDFS论文的核心思想是什么？
4. HDFS有哪些实现细节？
5. HDFS是如何有效地实现大规模数据的并行写入的？
6. HDFS在各大行业中的应用场景有哪些？
8. Kafka: a Distributed Messaging System for Log Processing
1. Kafka的底层架构是怎么样的?
2. Kafka论文的核心思想有哪些?
3. Kafka有哪些重要的实现细节？
4. Kafka是如何利用Zookeeper的？
5. Kafka在各大行业中的应用场景有哪些？
9. CAP Twelve Years Later: How the "Rules" Have Changed
1. CAP定理是什么？论文大概说了一件什么事？
2. 这篇论文的核心思想有哪些？
3. 为什么CAP定理很重要？
4. CAP定理在实际开发中的案例有哪些？
5. 在实际开发中是如何权衡CAP定理的？
10. Amazon Aurora: Design Considerations for High Throughput Cloud-Native Relational Databases
1. AWS Aurora是什么， 为什么需要用Aurora？
2. Aurora的底层架构什么样子？
3. 这篇论文的核心思想有哪些？
4. Aurora 和 Vitess 的区别是什么？我应该用哪个？
5. AWS Aurora在各大领域中的实际开发案例
11. Spanner: Google's Globally-Distributed Database
1. Spanner是什么？
2. Google Spanner 有哪些特性？
3. Google Spanner的底层架构是什么样子的？
4. Paxos在spanner中的应用
5. TrueTime API实现原理是什么？
6. Spanner是否打破了CAP定理？
7. Spanner的实际开发案例
12. Time, Clocks and the Ordering of Events in a Distributed System
1. 为什么这篇论文被誉为分布式系统的基石？
2. 这篇论文中你需要知道的概念有哪些？
1. 全局时钟（Global Clock）与局部时钟（Local Clock）
2. 事件的偏序（Partial Order）关系
3. Lamport 时间戳（Lamport Timestamps）与逻辑时钟（Logical Clocks）
4. 一致性条件（Consistency Conditions）
3. 有哪些理论和框架是受到该论文启发所研究出来的？
13. Sparrow: Distributed, Low Latency Scheduling
1. Sparrow是什么？为什么需要Sparrow?
2. Sparrow的底层架构是什么样子的?
3. Sparrow的实现细节
4. Sparrow有哪些应用场景？
5. 有哪些业界著名框架收到了Sparrow的启发？
14. Apache Spark: A unified engine for big data processing
1. Apache Spark是什么？
2. 这篇论文的核心思想有哪些？
3. Apache Spark的底层架构是什么样子的？
4. Apache Spark有哪些实现细节？
5. Apache Spark在各个行业领域中的实际应用有哪些？
6. AI领域是如何应用Apache Spark的？
15. Apache Spark: A unified engine for big data processing
1. Apache Spark是什么？
2. 这篇论文的核心思想有哪些？
3. Apache Spark的底层架构是什么样子的？
4. Apache Spark有哪些实现细节？
5. Apache Spark在各个行业领域中的实际应用有哪些？
6. AI领域是如何应用Apache Spark的？

附录涵盖内容如下：

• 什么是分布式系统？
• 什么是CAP Theorem?
• 什么是NoSQL 数据库？
• 什么是Service-Oriented Architecture?
• 分布式系统当中的去中心化是什么？
• 什么是高可扩展(伸缩)性(High Scalability)？
• 什么是高可靠性(High Reliability)？
• 什么是高可用性(High Availability)？
• 什么是容错性(Fault-tolerance)？
• 什么是冗余(Redundancy)？
• 什么是鲁棒性(Robustness)？
• 什么是负载均衡(Load Balancing)？
• 什么是分片(Sharding)？
• 什么是Resharding?
• 什么是分区(Partitioning)？
• 什么是事务处理(Transaction Processing)？
• 什么是隔离性(Isolation)？常见的隔离级别有哪些？
• Bloom Filter是什么？
• 结构化数据，半结构化数据和非结构化数据分别是什么？
• 负载均衡的策略有哪些？
• 什么是一致性哈希(Consistent Hashing)?
• 数据一致性(Consistency)是什么？都有哪些种类？
• 副本复制(Replication)是什么？
• 副本复制延迟(Replication Lag)是什么？
• 什么是流言协议(Gossip Protocol)？
• 多数派共识(Quorum Consensus)怎么理解？
• 心跳机制(Heartbeat Mechanism)是什么？
• 前向错误纠正（FEC）是什么？
• Paxos算法是什么？
• 选举领导者(Leader Election)怎么回事？
• 分布式锁(Distributed Lock)是怎么回事？
• 流处理平台是什么？
• 什么是时钟漂移"（Clock Drift）？
• 什么是资源竞争(Resource contention)？
• 什么是瞬时负载波动(Transient Load Fluctuations)？

系统设计面试真题:

• 大数据存储和分析系统设计
• 大型电商系统设计
• 分布式限流器设计
• 分布式事务处理系统
• 分布式日志收集系统
• 分布式ID生成系统
  
• 分布式缓存问题
• 分布式配置管理系统

ABX
小红书ID: 5239818020