推荐一本此生必看的神书

就是这本书，有些小伙伴应该看过，也是我的床头书，另外一本是《重构》

豆瓣评分高达 9.7 分！

什么是「数据密集型应用系统」？

当数据（数据量、数据复杂度、数据变化速度）是一个应用的主要挑战，那么可以把这个应用称为数据密集型的。与之相对的是计算密集型——处理器速度是主要瓶颈。

其实我们平时遇到的大部分系统都是数据密集型的——应用代码访问内存、硬盘、数据库、消息队列中的数据，经过业务逻辑处理，再返回给用户。

很多应用都是在解决不同场景下的数据存储和检索问题——MySQL，Redis，HBase，Kafka，ElasticSearch……

还有很多技术是围绕着数据展开——索引，编码（JSON, XML, Thrift, ProtoBuffer），行列存储……

当数据在分布式处理时，要考虑——数据复制，分区，事务等等。

只要是个程序员，就肯定跟数据打过交道，也都或多或少对上述软件与技术有所了解。

很多做后端的同学对数据相关的技术只是处于「看山是山」的阶段，远远没有达到融会贯通的地步。

当我们学知识的时候，往往都是分门别类地学：这本书讲 MySQL 的，那本书讲 Redis 的。这种学习方法使知识割裂，很难让我们掌握不同的技术之间的区别和联系。

《数据密集型应用系统设计》这本书，把所有跟「数据」有关的知识点做了剖析、整理、总结，从一个很高的层次把各项技术的共性和区别讲得透彻。 当我们懂了底层原理之后，就明白了每项技术产生的背景是什么，解决了什么问题，有什么适用场景。

这本书既有理论也有实践，基本没有公式，图很多，阅读起来很流畅，一点也不枯燥。

这本书分为了三部分：

• 第一部分：数据系统的基石，包括数据模型与查询语言、存储与检索、数据编码与演化；
• 第二部分：分布式数据，包括复制、分片、事务、一致性与共识（Raft、Paxos等算法）；
• 第三部分：衍生数据，包括批处理、流处理、数据系统的未来。

第一部分的第三章「存储与检索」真是精华，从一个最简单的数据库开始，越讲越深入，把常见数据库的存储与检索方式都讲完了。按照第三章的讲解，可以自己动手实现一个数据库，并且这个项目是能写到简历里面的。

里面很多关于分布式场景下会遇到的问题以及相应的解决方案，是很有可能大家在系统设计面试中会遇到的。这本书可以结合MIT的6.824课程结合食用，有理论有实操（SHOW ME CODE), 才是一个合格的程序员！

最后给大家放上线上电子版链接：https://vonng.gitbooks.io/ddia-cn/content/