推荐序

这本书的适合所有后台开发工程师、大数据工程师，也很适合面试前复习系统设计的同学。

什么是「数据密集型应用系统」？

当数据（数据量、数据复杂度、数据变化速度）是一个应用的主要挑战，那么可以把这个应用称为数据密集型的。与之相对的是计算密集型——处理器速度是主要瓶颈。

其实我们平时遇到的大部分系统都是数据密集型的——应用代码访问内存、硬盘、数据库、消息队列中的数据，经过业务逻辑处理，再返回给用户。

  • 很多应用都是在解决不同场景下的数据存储和检索问题——MySQL，Redis，HBase，Kafka，ElasticSearch……
  • 还有很多技术是围绕着数据展开——索引，编码（JSON, XML, Thrift, ProtoBuffer），行列存储……
  • 当数据在分布式处理时，要考虑——数据复制，分区，事务……
  • 大数据场景下，我们会使用——MapReduce，Spark，Flink 等批处理、流处理框架。

    《数据密集型应用系统设计》这本书，把所有跟「数据」有关的知识点做了剖析、整理、总结，从一个很高的层次把各项技术的共性和区别讲得透彻。 当我们懂了底层原理之后，就明白了每项技术产生的背景是什么，解决了什么问题，有什么适用场景。

    这本书既有理论也有实践，基本没有公式，图很多，阅读起来很流畅，比较容易理解。

    这本书分为了三部分： ● 第一部分：数据系统的基石，包括数据模型与查询语言、存储与检索、数据编码与演化； ● 第二部分：分布式数据，包括复制、分片、事务、一致性与共识； ● 第三部分：衍生数据，包括批处理、流处理、数据系统的未来。

    阅读资源

    这是一些阅读资源：

  • 《数据密集型应用系统设计》开源翻译仓库（9.3K star）： https://github.com/Vonng/ddia
  • 开源版本在线阅读： https://vonng.gitbooks.io/ddia-cn/content/
  • 负雪明烛的读书笔记：数据密集型应用系统设计
  • 《数据密集型应用系统设计》纸质书（翻译水平比开源在线阅读版好很多，强烈建议买书）：京东购买链接

    辅助资料

    ddia-references

    这个仓库包含了《数据密集型应用系统设计》每章后面的所有参考文献对应的 pdf。 地址是：https://github.com/ept/ddia-references

    Book Review

    这里有个很不错的 Book Review，是一个小哥讲了《DDIA》每一章的概述，作者很用心。 全英文的，在油管可以看到。地址是： https://www.youtube.com/watch?v=PdtlXdse7pw&list=PL4KdJM8LzAMecwInbBK5GJ3Anz-ts75RQ

    连载

    后续我会把我读书笔记以及读书感想连载更新，这里是抄的一位大佬的序 https://www.yuque.com/fuxuemingzhu/ddia/kpqcs3