本书是大数据新兴领域“十四五”高等教育教材。本书是一本全面覆盖分布式系统核心技术知识点的教材。近年来，大数据、云计算、人工智能等技术的飞速发展，以及高可用、高可扩展、高性能的应用需求，不断推动着分布式系统技术的快速涌现和更新。教材结合新场景和新应用，关注分布式系统与新兴技术的融合，不仅讲解核心原理，而且更注重系统实现技术，弥补国际上目前对分布式系统新进展全面讲解的教材的缺失，培养构建分布式系统的专业人才。

本书既可作为高等学校大数据、云计算、人工智能相关专业高年级本科生和研究生的教学用书，也可供专业技术人员参考。

前辅文
第1章 分布式系统概述
  1.1 分布式系统概念
   1.1.1 分布式系统的应用
   1.1.2 分布式系统的目标
   1.1.3 分布式系统的挑战
  1.2 分布式系统的关键技术
   1.2.1 任务调度
   1.2.2 通信管理
   1.2.3 命名管理
   1.2.4 数据划分和定位
   1.2.5 复制和一致性
   1.2.6 故障恢复与共识
   1.2.7 事务处理
  1.3 分布式系统的软件体系结构
   1.3.1 分层模式
   1.3.2 对象模式
   1.3.3 数据中心模式
   1.3.4 事件驱动模式
   1.3.5 资源型模式
   1.3.6 小结
  1.4 分布式系统的系统体系结构
   1.4.1 中心化体系结构
   1.4.2 去中心化体系结构
   1.4.3 混合型体系结构与边缘计算
  1.5 本章小结
  习题
第2章 分布式进程与通信
  2.1 基本概念
   2.1.1 进程与线程
   2.1.2 进程间通信
   2.1.3 基本的进程间通信技术
  2.2 分布式系统中的进程和线程设计
   2.2.1 分布式任务与进程
   2.2.2 客户端进程的设计
   2.2.3 服务器进程的设计
  2.3 远程过程调用
   2.3.1 客户端存根与服务器端存根
   2.3.2 RPC的工作过程
   2.3.3 参数传递
   2.3.4 异步RPC
  2.4 面向消息的通信
   2.4.1 使用套接字的简单瞬时消息传递
   2.4.2 高级瞬时消息传递
   2.4.3 面向消息的持久通信
   2.4.4 消息传递接口
  2.5 多播通信
   2.5.1 多播通信原理
   2.5.2 应用层多播
   2.5.3 基于Gossip的多播通信
   2.5.4 实用多播技术
  2.6 本章小结
  习题
第3章 数据划分与定位
  3.1 数据划分的意义
   3.1.1 数据划分目的
   3.1.2 数据划分目标
  3.2 静态数据划分方法
   3.2.1 范围划分
   3.2.2 哈希划分
   3.2.3 其他划分方法
   3.2.4 热点困境
  3.3 动态数据分区调整
   3.3.1 限定分区数量
   3.3.2 限定分区大小
   3.3.3 限定分区比例
  3.4 数据定位
  3.5 一致性哈希
   3.5.1 一致性哈希算法
   3.5.2 一致性哈希数据定位
   3.5.3 数据再划分
   3.5.4 数据倾斜与虚拟节点
  3.6 分布式文件系统
   3.6.1 GFS架构
   3.6.2 GFS工作流程
   3.6.3 一致性模型
  3.7 本章小结
  习题
第4章 数据复制与一致性
  4.1 复制架构
   4.1.1 主从复制
   4.1.2 多主复制
   4.1.3 无主复制
  4.2 复制策略
   4.2.1 同步复制和异步复制
   4.2.2 物理复制和逻辑复制
   4.2.3 推模式和拉模式
  4.3 副本一致性
   4.3.1 线性一致性
   4.3.2 顺序一致性
   4.3.3 因果一致性
   4.3.4 最终一致性
   4.3.5 按客户端角度区分的一致性
  4.4 本章小结
  习题
第5章 容错与共识
  5.1 故障类型
   5.1.1 按照故障影响范围区分
   5.1.2 按照故障性质区分
  5.2 故障检测与恢复
   5.2.1 故障检测
   5.2.2 故障恢复
  5.3 Paxos共识算法
   5.3.1 驱动案例
   5.3.2 角色与问题描述
   5.3.3 共识算法
   5.3.4 Multi-Paxos
  5.4 Raft共识算法
   5.4.1 算法概述
   5.4.2 Leader选举
   5.4.3 日志同步
   5.4.4 特殊案例
   5.4.5 Multi-Raft
  5.5 PBFT共识算法
   5.5.1 问题描述
   5.5.2 算法流程
   5.5.3 视图更换
  5.6 本章小结
  习题
第6章 分布式事务
  6.1 事务的基本概念
   6.1.1 事务的定义
   6.1.2 事务的基本性质
   6.1.3 并发事务与隔离级别
  6.2 分布式事务与并发控制
   6.2.1 悲观并发控制
   6.2.2 基于时间戳的并发控制
   6.2.3 乐观并发控制
   6.2.4 多版本并发控制
  6.3 分布式提交
   6.3.1 两阶段提交协议
   6.3.2 两阶段提交协议的故障恢复
   6.3.3 两阶段提交协议的优化
   6.3.4 两阶段提交与副本共识
  6.4 分布式事务处理系统
   6.4.1 跨地理区域事务处理Spanner
   6.4.2 确定性事务处理Calvin
   6.4.3 无协调事务处理Berkeley Anna
   6.4.4 多主乐观事务处理GeoGauss
  6.5 本章小结
  习题
第7章 分布式批处理系统
  7.1 任务分配与协调
   7.1.1 任务分配
   7.1.2 任务协调
  7.2 计算故障检测与恢复
   7.2.1 故障检测技术
   7.2.2 故障恢复技术
  7.3 批处理系统——MapReduce
   7.3.1 MapReduce概述
   7.3.2 MapReduce架构
   7.3.3 MapReduce工作流程
   7.3.4 故障恢复
  7.4 本章小结
  习题
第8章 新型分布式系统
  8.1 分布式图计算
   8.1.1 背景与概念
   8.1.2 主要架构
   8.1.3 关键技术
   8.1.4 代表系统
  8.2 分布式机器学习
   8.2.1 背景与概念
   8.2.2 主要架构
   8.2.3 关键技术
   8.2.4 代表系统
  8.3 联邦计算
   8.3.1 背景与概念
   8.3.2 主要架构
   8.3.3 关键技术
   8.3.4 代表系统
  8.4 云计算与云原生
   8.4.1 背景与概念
   8.4.2 主要架构
   8.4.3 关键技术
   8.4.4 代表系统
  8.5 边缘计算
   8.5.1 背景与概念
   8.5.2 主要架构
   8.5.3 关键技术
   8.5.4 代表系统
  8.6 本章小结
  习题
参考文献