設計數據密集型應用
這本書非常推薦看英語版，如果考過了CET-6就可以很輕松的閱讀這本書。
當前計算機軟件已經不是單體的時代了，分布式系統，微服務現在是服務端開發的主流，如果沒有讀過這本書，則強力建議讀這本書。
當前開發的系統主要分為兩種，一種是數據密集型，一種是就算密集型。
數據在分布式系統中有很多中存在方式，持久化數據，網絡協議，緩存都是。
這本書每章最后都有章節總結，可以根據這些總結進行學習。
1、數據系統基石
基本的類似于可靠性、可伸縮性、可維護性需要在系統中有得到體現，這不僅需要開發。也需要運維，測試等崗位的支持才能得到結果。
存儲結構與查詢語句，MySQL使用B+樹，mongoDB使用GSON，以及其他的一些數據使用的數據結構，并且，查詢語句不僅可以是SQL92協議中的查詢格式，也可以是API的方式，xml的方式等
存儲與檢索，查可以使用索引輔助檢索，SSTables和LSM-Tree，B樹等數據結構可以用來作為檢索工具，存儲引擎分為OLAP和OLTP，分別專注于數據檢索和事務，OLTP中又存在兩種方式日志結構學派：不會更新只會追加寫入，就地更新學派可以直接更新到原有數據中
數據庫同樣需要網絡傳輸，因此需要有可以維護可拓展的網絡協議，如RPC
2、分布式數據
分布式系統有可能有一主多從，多主多從等方式，這意味著需要對于一個結點的數據及時更新到其他節點中，方式分別是一主多從，多主多從，無主從，一主多從最常見，也可以通過使用一個節點作為proxy，經由該節點同步給其他節點，多主多從會有時鐘不一致導致的問題，事務上的問題等，主要目的是為了讓數據庫離用戶更近一些，如果沒有更多的好處的話則不需要這種方式，這種方式弊端較大；無主從方式可以被認為是kafka的broker方式類似，根據一些特定的可用性判斷方式，如“活躍節點+可以同步節點>全部節點代表集群可用”這種方式，來進行這種方式集群的使用，如果使用，其他的數據復制時的操作，如從庫恢復，故障切換與再選舉等。
以上只是復制的三種路徑， 如MySQL就有互為主從，redis集群也有多種方式。
分區有多種分布方式，可以使用鍵值對進行分區，但是不同的分區熱點不一樣，存在負載傾斜和熱點刪除；此外也有根據文檔的分區以及基于關鍵詞的分區
分布式集群會帶來分布式事務，這一張主要是講解ACID以及不同的層級下的事務級別會導致什么問題。
分布式系統的弊端，一般會有網絡問題，異步問題，時鐘不可靠，分布式算法等問題
一致性與共識，這一張主要講解Seata的一些信息以及分布式算法的信息，但是不深入，需要額外找資料進行學習。
3、衍生數據
批處理，流處理，這些都是大數據相關的一些原則，如果有興趣的話可以進行查看
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