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3.2 “中心化”与“去中心化”服务框架的对比 当年淘宝技术团队在进行架构改造设计时，就确定了目标：这次选择的架构路线必须能满足接下来至少10年内集团业务发展的要求，即10年内无需再进行这样“兴师动众”的底层架构改造。虽然淘宝在1年多的时间内很好地完成了这样一个任务，但集团投入的资源和成本其实是非常巨大的，甚至在特定的时间段内也停止了应用对前端业务新需求... -
12.6 云存储技术体系
12.6 云存储技术体系 12.6 云存储技术体系 云存储涉及的知识面很广，既涉及云存储服务端的技术，又涉及终端设备应用开发相关的技术。本书关注云存储系统服务端技术，其技术体系如图12-8所示。 图 12-8 云存储技术体系 云存储技术体系结构分为四层：硬件层、单机存储层、分布式存储层、存储访问层，下面分别介绍。 （1）硬件层 硬件... -
2.5.12 使用并行计算大幅提升递归算法效率
2.5.12 使用并行计算大幅提升递归算法效率 1.单机解决方案 2.分布式并行计算解决方案 2.5.12 使用并行计算大幅提升递归算法效率 无论什么样的并行计算方式，其终极目的都是为了有效利用多机多核的计算能力，并能灵活满足各种需求。相对于传统基于单机编写的运行程序，如果使用该方式改写为多机并行程序，能够充分利用多机多核CPU的资源，使得运行效率... -
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序言一 本书讲述了阿里巴巴的技术发展史，同时也是一部互联网技术架构的实践与发展史。 为一个复杂的、高速发展的业务构建一个技术系统是一个巨大的挑战。阿里巴巴集团主要是以电子商务、支付为业务主体，这类系统都是复杂的商业系统。这个业务又承载于互联网之上，互联网又具有海量的访问请求与数据。这两者的结合，形成了阿里巴巴集团的业务系统的关键特点。 不同于搜索、社... -
7.1 调度平台的设计与实现
7.1 调度平台的设计与实现 7.1 调度平台的设计与实现 如果要设计实现一个简单的作业调度器，应该怎么做呢？ 我们需要这个调度器提供机器资源的管理功能，可以支持上传任务包，任务包里包含并行计算的程序和资源请求配置，比如需要多少台机器来运行，然后用调度器来判断是否有足够的机器资源来启动，当然还需要一个存放任务包的队列，等等。 我们初步想了想，得到一... -
11.7 持续开发与管理
11.7 持续开发与管理 11.7.1 Jenkins 11.7.2 Gitlab 11.7 持续开发与管理 信息行业日新月异，如何响应不断变化的需求，快速适应和保证软件的质量？持续集成（Continuous integration，CI）正是针对这类问题的一种开发实践，它倡导开发团队定期进行集成验证。集成通过自动化的构建来完成，包括自动编译、发布... -
27.5 重要组件
27.5 重要组件 27.5.1 Etcd 27.5.2 kube-apiserver 27.5.3 kube-scheduler 27.5.4 kube-controller-manager 27.5.5 kubelet 27.5.6 kube-proxy 27.5 重要组件 如果现在从头设计一套容器集群管理平台，可能不同人最终设计出来的... -
12.5.4 云平台架构
12.5.4 云平台架构 12.5.4 云平台架构 从托管Web应用程序的角度看，云平台主要包括云存储以及应用运行平台，如图12-7所示。 图 12-7 云平台整体架构 云平台的核心组件包括：云存储组件和应用运行平台组件。下面简单介绍一下。 （1）云存储组件 云存储组件包括两层：分布式存储层以及存储访问层。分布式存储层管理存储服务器... -
2.5.15 使用并行计算实现上亿排序
2.5.15 使用并行计算实现上亿排序 1.为什么需要并行计算来排序 2.数据取值范围 3.输入输出数据 4.并行计算排序的详细过程 2.5.15 使用并行计算实现上亿排序 1.为什么需要并行计算来排序 对于大型互联网应用中经常面临对上亿大数据的排序处理等需求，并且上亿大数据量的排序处理能力也是检验分布式系统的计算能力的经典指标之一。 通常... -
前言
前言 前言 随着社交网络、移动互联网、电子商务等技术的不断发展，互联网的使用者贡献了越来越多的内容。为了处理这些内容，每个互联网公司在后端都有一套成熟的分布式系统用于数据的存储、计算以及价值提取。Google是全球最大的互联网公司，也是在分布式技术上相对成熟的公司，其公布的Google分布式文件系统GFS、分布式计算系统MapReduce、分布式表格系...