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數據庫可靠性工程:數據庫系統設計與運維指南 版權信息
- ISBN：9787115548863
- 條形碼：9787115548863 ; 978-7-115-54886-3
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
數據庫可靠性工程:數據庫系統設計與運維指南 本書特色
1.從實踐角度介紹如何將網站可靠性工程的實踐應用于數據庫架構和運維，為想成為數據庫可靠性工程師的專業人士提供一個指導框架，開發人員、系統管理員和初中級數據庫管理員等都能從中受益。2.首先介紹數據庫可靠性工程師需要掌握的核心運維概念，然后介紹各種數據庫持久性選項，包括如何利用關鍵技術提供有彈性、可擴展、高性能的數據存儲和檢索。有了數據庫可靠性工程的堅實基礎，讀者便能深入研究任何現代數據庫的架構和運維。-服務等級要求和風險管理-構建并演進具有運維可見性的架構-基礎設施工程和基礎設施管理-如何推動發布管理流程-數據存儲、索引和復制-明確數據存儲的特性和用例-數據存儲架構組件和數據驅動的架構
數據庫可靠性工程:數據庫系統設計與運維指南 內容簡介
數據是當今企業的寶貴資產，設計、構建并維護數據存儲的重要性不言而喻，而技術的快速迭代給數據庫可靠性帶來了更多挑戰，也向數據庫管理員提出了更高要求。本書從可靠性這一視角就數據庫的構建和運維展開細致討論。全書內容分為兩大部分：前一部分介紹運維基礎知識，包括行為準則、服務等級管理、風險管理和運維可見性；后一部分深入研究數據本身，包括基礎設施、備份和恢復、安全、存儲和復制、架構等。
數據庫可靠性工程:數據庫系統設計與運維指南 目錄
序 xii
前言 xiii
第 1章 數據庫可靠性工程介紹 1
1．1 數據庫可靠性工程師的指導原則 2
1．1．1 保護數據 2
1．1．2 大量自助服務 3
1．1．3 消除瑣事 3
1．1．4 數據庫并不特殊 4
1．1．5 消除軟件和運維之間的障礙 4
1．2 運維核心概述 5
1．3 需求層次 6
1．3．1 生存和安全 ． 6
1．3．2 愛和歸屬感 7
1．3．3 尊重 7
1．3．4 自我實現 8
1．4 小結 9
第 2章 服務等級管理 10
2．1 為何需要SLO 10
2．2 服務等級指標 12
2．2．1 延時 12
2．2．2 可用性 12
2．2．3 吞吐量 12
2．2．4 持久性 13
2．2．5 成本或效率 13
2．3 定義服務目標 13
2．3．1 延時指標 13
2．3．2 可用性指標 16
2．3．3 吞吐量指標 18
2．4 SLO的監控和報告 19
2．4．1 可用性監控 20
2．4．2 延時監控 21
2．4．3 吞吐量監控 22
2．4．4 監控成本和效率 22
2．5 小結 23
第3章 風險管理 24
3．1 風險考量因素 25
3．1．1 未知因素和復雜性 25
3．1．2 可用資源 25
3．1．3 人為因素 25
3．1．4 團隊因素 26
3．2 可以做什么 27
3．3 不可以做什么 27
3．4 工作流程：初始版本 28
3．4．1 服務風險評估 29
3．4．2 架構清單 30
3．4．3 優先級 31
3．4．4 風險控制和決策制定 34
3．5 持續迭代 36
3．6 小結 37
第 4 章 操作可見性 38
4．1 操作可見性的新規則 40
4．1．1 把操作可見性視為商業智能系統 40
4．1．2 分布式易失環境成為趨勢 40
4．1．3 高頻存儲關鍵度量值 42
4．1．4 保持架構簡潔 43
4．2 操作可見性框架 44
4．3 數據輸入 45
4．3．1 遙測/度量值 46
4．3．2 事件 47
4．3．3 日志 47
4．4 數據輸出 47
4．5 監控的初始版本 48
4．5．1 數據安全嗎 49
4．5．2 服務運行正常嗎 50
4．5．3 用戶受影響了嗎 51
4．6 度量應用程序 51
4．6．1 分布式追蹤 52
4．6．2 事件與日志 53
4．7 度量服務器或實例 53
4．8 度量數據存儲 55
4．9 數據存儲連接層 56
4．9．1 利用率 56
4．9．2 飽和度 56
4．9．3 錯誤 57
4．10 數據庫內部可見性 58
4．10．1 吞吐量和延時度量值 58
4．10．2 提交、重做和日志 58
4．10．3 復制狀態 59
4．10．4 內存結構 60
4．10．5 鎖與并發 60
4．11 數據庫對象 62
4．12 數據庫查詢 62
4．13 數據庫報警和事件 62
4．14 小結 63
第5章 基礎設施工程 64
5．1 主機 64
5．1．1 物理服務器 64
5．1．2 系統或內核的運維 65
5．1．3 存儲區域網絡 72
5．1．4 物理服務器的優點 73
5．1．5 物理服務器的缺點 73
5．2 虛擬化 73
5．2．1 虛擬機管理程序 74
5．2．2 并發 74
5．2．3 存儲 74
5．2．4 用例 74
5．3 容器 75
5．4 DaaS 75
5．4．1 DaaS面臨的挑戰 76
5．4．2 數據庫可靠性工程師與DaaS 76
5．5 小結 77
第6章 基礎設施管理 78
6．1 版本控制 79
6．2 配置定義 79
6．3 基于配置的構建 81
6．4 維護配置 82
6．5 基礎設施定義和編排 83
6．5．1 單一基礎設施定義 83
6．5．2 垂直拆分 84
6．5．3 分層（水平定義） 85
6．6 驗收測試和合規性 86
6．7 服務目錄 86
6．8 完成拼圖 87
6．9 開發環境 88
6．10 小結 88
第7章 備份和恢復 89
7．1 核心概念 90
7．1．1 物理與邏輯 90
7．1．2 在線與離線 90
7．1．3 全量、增量和差量 90
7．2 恢復的考量 91
7．3 恢復場景 91
7．3．1 計劃內的恢復場景 92
7．3．2 計劃外的場景 93
7．3．3 場景的范圍 95
7．3．4 不同場景的影響 95
7．4 恢復策略分解 96
7．4．1 策略第 1步：檢測 96
7．4．2 策略第 2步：分層存儲 98
7．4．3 策略第3步：多樣的工具集 98
7．4．4 策略第4步：測試 100
7．5 既定恢復策略 100
7．5．1 在線快速存儲的全量備份和增量備份 100
7．5．2 在線慢速存儲的全量備份和增量備份 101
7．5．3 離線存儲 102
7．5．4 對象存儲 103
7．6 小結 103
第8章 發布管理 104
8．1 培訓與合作 104
8．1．1 收集并分享相關資訊 105
8．1．2 促進對話 105
8．1．3 特定領域知識 105
8．1．4 協作 108
8．2 集成 108
8．3 測試 111
8．3．1 測試友好的開發實踐 111
8．3．2 變更簽入后的測試 112
8．3．3 完整的數據集測試 112
8．3．4 下游測試 113
8．3．5 操作測試 114
8．4 部署 114
8．4．1 遷移和版本 114
8．4．2 影響分析 115
8．4．3 變更模式 115
8．4．4 手動或自動化 118
8．5 小結 118
第9章 安全 119
9．1 安全的目標 119
9．1．1 防止數據被竊 119
9．1．2 防止故意破壞 120
9．1．3 防止意外損壞 120
9．1．4 保護數據免于泄露 120
9．1．5 合規與審計標準 120
9．2 數據庫安全即功能 121
9．2．1 培訓與合作 121
9．2．2 自助服務 122
9．2．3 集成和測試 122
9．2．4 操作可見性 123
9．3 漏洞和漏洞利用 124
9．3．1 STRIDE 125
9．3．2 DREAD 125
9．3．3 基本防御措施 126
9．3．4 DoS攻擊 127
9．3．5 SQL注入 129
9．3．6 網絡和身份驗證協議 131
9．4 數據加密 131
9．4．1 財務數據 132
9．4．2 個人健康數據 132
9．4．3 個人隱私數據 132
9．4．4 軍事數據或政府數據 132
9．4．5 機密或敏感的業務數據 132
9．4．6 傳輸中的數據 133
9．4．7 數據庫中的數據 136
9．4．8 文件系統中的數據 138
9．5 小結 139
第 10章 數據存儲、索引和復制 141
10．1 數據的存儲結構 141
10．1．1 數據庫行的存儲 141
10．1．2 SSTable和LSM樹 144
10．1．3 索引 146
10．1．4 日志和數據庫 147
10．2 數據復制 148
10．2．1 單leader復制 148
10．2．2 多leader復制 158
10．3 小結 163
第 11章 數據存儲領域指南 164
11．1 數據存儲的概念屬性 164
11．1．1 數據模型 165
11．1．2 事務 167
11．1．3 BASE 171
11．2 數據存儲的內部屬性 172
11．2．1 存儲 172
11．2．2 無處不在的CAP理論 173
11．2．3 一致性與延時的權衡 174
11．2．4 可用性 175
11．3 小結 176
第 12章 數據架構示例 177
12．1 架構組件 177
12．1．1 前端數據庫 177
12．1．2 數據訪問層 178
12．1．3 數據庫代理 179
12．1．4 事件與消息系統 180
12．1．5 緩存和內存存儲 182
12．2 數據架構 184
12．2．1 Lambda和Kappa 184
12．2．2 事件溯源 186
12．2．3 CQRS 186
12．3 小結 187
第 13章 數據庫可靠性工程師行為指南 188
13．1 數據庫可靠性工程文化 188
13．1．1 突破障礙 189
13．1．2 數據驅動決策 192
13．1．3 數據完整性和可恢復性 193
13．2 小結 193
關于作者 194
封面介紹 194
前言 xiii
第 1章 數據庫可靠性工程介紹 1
1．1 數據庫可靠性工程師的指導原則 2
1．1．1 保護數據 2
1．1．2 大量自助服務 3
1．1．3 消除瑣事 3
1．1．4 數據庫并不特殊 4
1．1．5 消除軟件和運維之間的障礙 4
1．2 運維核心概述 5
1．3 需求層次 6
1．3．1 生存和安全 ． 6
1．3．2 愛和歸屬感 7
1．3．3 尊重 7
1．3．4 自我實現 8
1．4 小結 9
第 2章 服務等級管理 10
2．1 為何需要SLO 10
2．2 服務等級指標 12
2．2．1 延時 12
2．2．2 可用性 12
2．2．3 吞吐量 12
2．2．4 持久性 13
2．2．5 成本或效率 13
2．3 定義服務目標 13
2．3．1 延時指標 13
2．3．2 可用性指標 16
2．3．3 吞吐量指標 18
2．4 SLO的監控和報告 19
2．4．1 可用性監控 20
2．4．2 延時監控 21
2．4．3 吞吐量監控 22
2．4．4 監控成本和效率 22
2．5 小結 23
第3章 風險管理 24
3．1 風險考量因素 25
3．1．1 未知因素和復雜性 25
3．1．2 可用資源 25
3．1．3 人為因素 25
3．1．4 團隊因素 26
3．2 可以做什么 27
3．3 不可以做什么 27
3．4 工作流程：初始版本 28
3．4．1 服務風險評估 29
3．4．2 架構清單 30
3．4．3 優先級 31
3．4．4 風險控制和決策制定 34
3．5 持續迭代 36
3．6 小結 37
第 4 章 操作可見性 38
4．1 操作可見性的新規則 40
4．1．1 把操作可見性視為商業智能系統 40
4．1．2 分布式易失環境成為趨勢 40
4．1．3 高頻存儲關鍵度量值 42
4．1．4 保持架構簡潔 43
4．2 操作可見性框架 44
4．3 數據輸入 45
4．3．1 遙測/度量值 46
4．3．2 事件 47
4．3．3 日志 47
4．4 數據輸出 47
4．5 監控的初始版本 48
4．5．1 數據安全嗎 49
4．5．2 服務運行正常嗎 50
4．5．3 用戶受影響了嗎 51
4．6 度量應用程序 51
4．6．1 分布式追蹤 52
4．6．2 事件與日志 53
4．7 度量服務器或實例 53
4．8 度量數據存儲 55
4．9 數據存儲連接層 56
4．9．1 利用率 56
4．9．2 飽和度 56
4．9．3 錯誤 57
4．10 數據庫內部可見性 58
4．10．1 吞吐量和延時度量值 58
4．10．2 提交、重做和日志 58
4．10．3 復制狀態 59
4．10．4 內存結構 60
4．10．5 鎖與并發 60
4．11 數據庫對象 62
4．12 數據庫查詢 62
4．13 數據庫報警和事件 62
4．14 小結 63
第5章 基礎設施工程 64
5．1 主機 64
5．1．1 物理服務器 64
5．1．2 系統或內核的運維 65
5．1．3 存儲區域網絡 72
5．1．4 物理服務器的優點 73
5．1．5 物理服務器的缺點 73
5．2 虛擬化 73
5．2．1 虛擬機管理程序 74
5．2．2 并發 74
5．2．3 存儲 74
5．2．4 用例 74
5．3 容器 75
5．4 DaaS 75
5．4．1 DaaS面臨的挑戰 76
5．4．2 數據庫可靠性工程師與DaaS 76
5．5 小結 77
第6章 基礎設施管理 78
6．1 版本控制 79
6．2 配置定義 79
6．3 基于配置的構建 81
6．4 維護配置 82
6．5 基礎設施定義和編排 83
6．5．1 單一基礎設施定義 83
6．5．2 垂直拆分 84
6．5．3 分層（水平定義） 85
6．6 驗收測試和合規性 86
6．7 服務目錄 86
6．8 完成拼圖 87
6．9 開發環境 88
6．10 小結 88
第7章 備份和恢復 89
7．1 核心概念 90
7．1．1 物理與邏輯 90
7．1．2 在線與離線 90
7．1．3 全量、增量和差量 90
7．2 恢復的考量 91
7．3 恢復場景 91
7．3．1 計劃內的恢復場景 92
7．3．2 計劃外的場景 93
7．3．3 場景的范圍 95
7．3．4 不同場景的影響 95
7．4 恢復策略分解 96
7．4．1 策略第 1步：檢測 96
7．4．2 策略第 2步：分層存儲 98
7．4．3 策略第3步：多樣的工具集 98
7．4．4 策略第4步：測試 100
7．5 既定恢復策略 100
7．5．1 在線快速存儲的全量備份和增量備份 100
7．5．2 在線慢速存儲的全量備份和增量備份 101
7．5．3 離線存儲 102
7．5．4 對象存儲 103
7．6 小結 103
第8章 發布管理 104
8．1 培訓與合作 104
8．1．1 收集并分享相關資訊 105
8．1．2 促進對話 105
8．1．3 特定領域知識 105
8．1．4 協作 108
8．2 集成 108
8．3 測試 111
8．3．1 測試友好的開發實踐 111
8．3．2 變更簽入后的測試 112
8．3．3 完整的數據集測試 112
8．3．4 下游測試 113
8．3．5 操作測試 114
8．4 部署 114
8．4．1 遷移和版本 114
8．4．2 影響分析 115
8．4．3 變更模式 115
8．4．4 手動或自動化 118
8．5 小結 118
第9章 安全 119
9．1 安全的目標 119
9．1．1 防止數據被竊 119
9．1．2 防止故意破壞 120
9．1．3 防止意外損壞 120
9．1．4 保護數據免于泄露 120
9．1．5 合規與審計標準 120
9．2 數據庫安全即功能 121
9．2．1 培訓與合作 121
9．2．2 自助服務 122
9．2．3 集成和測試 122
9．2．4 操作可見性 123
9．3 漏洞和漏洞利用 124
9．3．1 STRIDE 125
9．3．2 DREAD 125
9．3．3 基本防御措施 126
9．3．4 DoS攻擊 127
9．3．5 SQL注入 129
9．3．6 網絡和身份驗證協議 131
9．4 數據加密 131
9．4．1 財務數據 132
9．4．2 個人健康數據 132
9．4．3 個人隱私數據 132
9．4．4 軍事數據或政府數據 132
9．4．5 機密或敏感的業務數據 132
9．4．6 傳輸中的數據 133
9．4．7 數據庫中的數據 136
9．4．8 文件系統中的數據 138
9．5 小結 139
第 10章 數據存儲、索引和復制 141
10．1 數據的存儲結構 141
10．1．1 數據庫行的存儲 141
10．1．2 SSTable和LSM樹 144
10．1．3 索引 146
10．1．4 日志和數據庫 147
10．2 數據復制 148
10．2．1 單leader復制 148
10．2．2 多leader復制 158
10．3 小結 163
第 11章 數據存儲領域指南 164
11．1 數據存儲的概念屬性 164
11．1．1 數據模型 165
11．1．2 事務 167
11．1．3 BASE 171
11．2 數據存儲的內部屬性 172
11．2．1 存儲 172
11．2．2 無處不在的CAP理論 173
11．2．3 一致性與延時的權衡 174
11．2．4 可用性 175
11．3 小結 176
第 12章 數據架構示例 177
12．1 架構組件 177
12．1．1 前端數據庫 177
12．1．2 數據訪問層 178
12．1．3 數據庫代理 179
12．1．4 事件與消息系統 180
12．1．5 緩存和內存存儲 182
12．2 數據架構 184
12．2．1 Lambda和Kappa 184
12．2．2 事件溯源 186
12．2．3 CQRS 186
12．3 小結 187
第 13章 數據庫可靠性工程師行為指南 188
13．1 數據庫可靠性工程文化 188
13．1．1 突破障礙 189
13．1．2 數據驅動決策 192
13．1．3 數據完整性和可恢復性 193
13．2 小結 193
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封面介紹 194
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數據庫可靠性工程:數據庫系統設計與運維指南 作者簡介
萊恩.坎貝爾（Laine Campbell）是Facebook生產工程總監，曾任Fastly生產工程高級總監，PalominoDB/Blackbird創始人、前CEO，為眾多公司提供數據庫需求咨詢服務，在運行大型數據庫和分布式系統方面有近20年經驗。夏麗蒂.梅杰斯（Charity Majors）是Honeycomb公司聯合創始人和CTO，曾任Facebook生產工程經理，是一位有15年以上經驗的高級系統工程師。
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