分布式一致性算法开发实战 pdf下载

1.系统：选举、日志和多个高级主题逐步深入讲解。
2.详尽：通过3万行源码和测试，详细分析设计细节及实现难点。
3.生产级：基于Netty的生产级异步IO实现。
4.完整：包含交互式客户端的简易分布式KV服务。

第1章 分布式一致性与共识算法简介　/1
1.1　CAP定理　/2
1.2　共识算法　/3
1.3　本章小结　/6


第2章 Raft核心算法分析　/7
2.1　不考虑分布式一致性的集群　/8
2.2　日志状态机模型　/8
2.3　基于Quorum机制的写入　/9
2.4　基于日志比较的选举　/10
2.5　Raft算法中的选举　/13
2.6　Raft算法中的日志复制　/18
2.7　Raft算法中的一些细节问题　/21
2.8　本章小结　/25


第3章 整体设计　/27
3.1　设计目标　/28
3.2　设计和实现顺序　/29
3.3　参考实现　/29
3.4　状态数据分析　/30
3.5　静态数据分析　/32
3.6　集群成员与映射表　/34
3.7　组件分析　/38
3.8　如何解耦组件间的双向调用关系　/39
3.9　线程模型分析　/43
3.10　项目准备　/48
3.11　本章小结　/56


第4章 选举实现　/58
4.1　角色建模　/59
4.2　定时器组件　/63
4.3　消息建模　/67
4.4　关联组件和工具　/70
4.5　一致性（核心）组件　/78
4.6　测试　/91
4.7　本章小结　/103


第5章 日志实现　/104
5.1　日志实现要求　/105
5.2　日志实现分析　/105
5.3　日志条目序列　/110
5.4　日志实现　/133
5.5　与选举部分对接　/142
5.6　测试　/146
5.7　本章小结　/159


第6章 通信实现　/160
6.1　通信接口分析　/161
6.2　序列化与反序列化　/162
6.3　通信实现分析　/165
6.4　通信组件的实现　/168
6.5　测试　/186
6.6　本章小结　/188


第7章 基于Raft算法的KV服务　/189
7.1　服务设计　/190
7.2　服务实现　/200
7.3　Node的组装与服务的启动　/213
7.4　关于测试　/221
7.5　本章小结　/221


第8章 客户端和整体测试　/222
8.1　客户端设计与实现　/223
8.2　客户端的启动和基本操作　/231
8.3　单机模式　/234
8.4　集群模式　/238
8.5　本章小结　/258


第9章 日志快照　/259
9.1　日志快照的分析和设计　/260
9.2　日志快照的实现　/267
9.3　测试　/289
9.4　本章小结　/296


第10章 集群成员变更　/297
10.1　集群成员的安全变更　/298
10.2　成员变更的一些细节问题　/304
10.3　成员组件修改　/307
10.4　日志组件修改　/311
10.5　增加节点　/324
10.6　移除节点　/340
10.7　测试　/344
10.8　本章小结　/357


第11章 Raft算法的优化　/358
11.1　PreVote　/359
11.2　ReadIndex　/368
11.3　其他优化　/383
11.4　本章小结　/386

现存的并且可以作为集群一部分的分布式同步软件中，Apache ZooKeeper（简称ZooKeeper）可能是最有名的一个。ZooKeeper 原本是Apache Hadoop 的一部分，现在是顶级Apache Project 中的一个。ZooKeeper 被很多大公司使用，是一个经过生产环境考验的中间件。
从功能上来说，ZooKeeper 是一个分布式等级型KV 服务（Hierarchical Key-Value Store）。和一般用于缓存的KV 服务不同，客户端可以监听某个节点下的Key 的变更，因此ZooKeeper 经常被用于分布式配置服务。
ZooKeeper 的核心是一个名叫ZAB 的算法，这是Paxos 算法的一个变种。ZAB 算法的详细内容这里不做展开，一方面ZAB 算法和Paxos 算法有相同的地方，另一方面ZooKeeper 在面向客户端方面所做的设计可能比ZAB 算法更加复杂，因此就算理解了ZAB 算法也不一定能完全理解ZooKeeper 的设计。