本文主要是介绍数据密集型应用系统设计，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
数据密集型应用系统设计
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这本书的作者是少有的从工业界干到学术界的牛人，知识面广得惊人，也善于举一反三，知识之间互相关联，比如有个地方把读路径比作programming language的lazy evaluation而写路径比作eager evaluation，令人拍案。这一本数囊括了几乎所有数据处理相关工作中可能遇到了的内容，而且也有非常棒的实操经验。比如书的一开始，作者反复强调监控中分位数的作用，可以揭示一些被平均数掩盖的事实，我也正好有一个监控从都是监控平均值变成主要监控若干p99分位数的经历，看到这里，不由得掩卷叹息。
我做数据处理也就是不到三年，接触过不少相关的工具，可以说Hadoop啊，pig啊，Hive啊，Storm啊，你的确不去了解它们背后的原理理念也可以用，但是真正要整合它们，做一个容错，可扩展，可维护的数据产品，则需要相当的分布式和数据系统的insight。帮助你建立这样的insight的书，应该是比较缺乏的，你可以去刷分布式系统的课程，看paper，但是阅读一本one in all的书，ROI可能是最高的。之前也有人尝试过，比如有国人写的《大数据日知录》，其实写得也算不错，但是不知道是笔力不济还是什么缘故，最后也是沦为技术文档的罗列。
这本书循循善诱的写作手法应该是相当高超了，讲解得非常深入浅出，一般照着提出问题 -> 解决方案 -> 这个方案的长处短处 -> 发散到其它方案这个模式讲解，看起来可以说是不知不觉，非常轻松，也没有有些作者的拽文习惯，几乎全部是中学词汇，句子也不复杂，保证非英语母语的人可以流畅阅读，这点可以说是非常良心了。
当然，这本书没有介绍什么新技术，很多内容都是我们所熟悉的。也没有具体讲解某一种技术的细节，不能期望读完本书后成为某种专家。
本书的意义在于，一方面是百科全书式的广度科普，涉及大家耳熟能详的技术名词：NoSQL, 大数据，最终一致性，CAP，MapReduce，流处理等，讨论他们背后遵循的不变的原则，知晓这些技术做的取舍，探索它们的设计选择。帮助我们更好地使用这些技术，不仅知道how，更加知道why。对我们有经验的工程师来说，可以查漏补缺，完善知识图谱上的拼图。
另一方面是思想深度上的升华。我们虽然有一定的开发经验，掌握了一些知识和技巧，但这些知识在我们的头脑中是比较散乱的，没有很好的组织起来，点和点之间也没产生联系。这本书就是将各个知识点串联起来，我们可以看到，同一种思想在多个章节中出现，反映出这些各种技术本质上是某种思想在不同问题层面上的投射。让我们能够站在一个高度上审视，自己的工作本质上是在做什么事，是在何种假设下解决什么类型的问题，得以从繁多的技术细节中抬起头来，看一看知识体系的全貌。
这本书还有一个优点，把复杂的东西简单化，之前总也搞不明白的概念，看了这本书就懂了。
书的最后一章升华了整本书。Martin Kleppmann 不仅是个牛逼的程序员，更是一个极富社会责任和人文关怀的牛逼程序员。而这是更难能可贵的。
习武之人讲究“习武先修德”。Martin Kleppmann 亦是如此。他用前十一章教会我们如何处理海量数据，用最后一章告诉我们如何正确使用数据。要保护用户隐私、要对自己的算法负责、要保障弱势群体的权利……他旗帜鲜明地说道：“盲目相信数据决策至高无上，这不仅仅是一种妄想，而是有切实危险的。”
原文很长，完整版PDF已整理好了（在文章开头），感兴趣的小伙伴可以去看看。
这篇关于数据密集型应用系统设计的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
