本书从分布式一致性的理论出发，向读者简要介绍几种典型的分布式一致性协议，以及解决分布式一致性问题的思路，其中重点讲解了Paxos和ZAB协议。同时，本书深入介绍了分布式一致性问题的工业解决方案——ZooKeeper，并着重向读者展示这一分布式协调框架的使用方法、内部实现及运维技巧，旨在帮助读者全面了解ZooKeeper，并更好地使用和运维ZooKeeper。全书共8章，分为五部分：第一部分（第1章）主要介绍了计算机系统从集中式向分布式系统演变过程中面临的挑战，并简要介绍了ACID、CAP和BASE等经典分布式理论；第二部分（第2～4章）介绍了2PC、3PC和Paxos三种分布式一致性协议，并着重讲解了ZooKeeper中使用的一致性协议——ZAB协议；第三部分（第5～6章）介绍了ZooKeeper的使用方法，包括客户端API的使用以及对ZooKeeper服务的部署与运行，并结合真实的分布式应用场景，总结了ZooKeeper使用的最佳实践；第四部分（第7章）对ZooKeeper的架构设计和实现原理进行了深入分析，包含系统模型、Leader选举、客户端与服务端的工作原理、请求处理，以及服务器角色的工作流程和数据存储等；第五部分（第8章）介绍了ZooKeeper的运维实践，包括配置详解和监控管理等，重点讲解了如何构建一个高可用的ZooKeeper服务。

本书从分布式一致性的理论出发，向读者简要介绍几种典型的分布式一致性协议，以及解决分布式一致性问题的思路，其中重点讲解了Paxos和ZAB协议。同时，本书深入介绍了分布式一致性问题的工业解决方案——ZooKeeper，并着重向读者展示这一分布式协调框架的使用方法、内部实现及运维技巧，旨在帮助读者全面了解ZooKeeper，并更好地使用和运维ZooKeeper。全书共8章，分为五部分：第一部分（第1章）主要介绍了计算机系统从集中式向分布式系统演变过程中面临的挑战，并简要介绍了ACID、CAP和BASE等经典分布式理论；第二部分（第2～4章）介绍了2PC、3PC和Paxos三种分布式一致性协议，并着重讲解了ZooKeeper中使用的一致性协议——ZAB协议；第三部分（第5～6章）介绍了ZooKeeper的使用方法，包括客户端API的使用以及对ZooKeeper服务的部署与运行，并结合真实的分布式应用场景，总结了ZooKeeper使用的最佳实践；第四部分（第7章）对ZooKeeper的架构设计和实现原理进行了深入分析，包含系统模型、Leader选举、客户端与服务端的工作原理、请求处理，以及服务器角色的工作流程和数据存储等；第五部分（第8章）介绍了ZooKeeper的运维实践，包括配置详解和监控管理等，重点讲解了如何构建一个高可用的ZooKeeper服务。

本书从原理和实践角度全面介绍如何设计分布式系统。内容包括节点、通信、并发与并行、面向对象的分布式架构、面向服务的分布式架构、面向消息的分布式架构、 EST 风格的架构、微服务架构、 Serverless 架构、 Cloud Native 架构、虚拟化与容器技术、分布式计算、分布式存储、分布式监控、分布式版本控制、数据一致性、分布式事务、安全性、可用性等，内容丰富、案例新颖，相关理论与技术实践较为前瞻。本书最后还提供了一个综合实战案例，手把手教读者如何来基于Spring Cloud 技术来实现微服务架构。

随着物联网、云计算、大数据与人工智能等技术的蓬勃发展，计算服务逐渐从计算密集型向数据密集型（Data Intensive）转变。高性能、高通量的数据服务关键技术成为智慧城市、智能制造、智慧农业等国家重大需求解决方案的核心基础。并行与分布式数据处理的概念启发于上世纪80年代，源自讨论在内存及二级存储极为有限的条件下如何跨越“内存墙”，完成计算任务的优化技术。而今，互联网与私有网络数据指数级增长、数据服务的事务性需求复杂多变、跨地域数据同步需求动态不统一、如何应对当前及未来大数据服务及其上的人工智能计算对并行与分布式数据服务提出了新的问题与挑战。本书从并行与分布式数据服务的基础理论、事务模型、数据处理语言等基础内容，并进一步讨论分布式数据一致性模型及全观性的数据处理架构方面的先进及实用的研究及系统软件相关知识，，对分布式数据服务的其他研究也进行了概述，并对其未来发展方向进行展望。本书可以作为计算机、数据科学与大数据技术、人工智能等相关专业的高年级本科生与研究生在数据库理论及分布式系统等课程上的辅助教材，也可以为物联网、云计算、大数据与人工智能等领域的科研人员及从业者提供创新研究与技术应用的参考。

随着物联网、云计算、大数据与人工智能等技术的蓬勃发展，计算服务逐渐从计算密集型向数据密集型（Data Intensive）转变。高性能、高通量的数据服务关键技术成为智慧城市、智能制造、智慧农业等国家重大需求解决方案的核心基础。并行与分布式数据处理的概念启发于上世纪80年代，源自讨论在内存及二级存储极为有限的条件下如何跨越“内存墙”，完成计算任务的优化技术。而今，互联网与私有网络数据指数级增长、数据服务的事务性需求复杂多变、跨地域数据同步需求动态不统一、如何应对当前及未来大数据服务及其上的人工智能计算对并行与分布式数据服务提出了新的问题与挑战。本书从并行与分布式数据服务的基础理论、事务模型、数据处理语言等基础内容，并进一步讨论分布式数据一致性模型及全观性的数据处理架构方面的先进及实用的研究及系统软件相关知识，，对分布式数据服务的其他研究也进行了概述，并对其未来发展方向进行展望。本书可以作为计算机、数据科学与大数据技术、人工智能等相关专业的高年级本科生与研究生在数据库理论及分布式系统等课程上的辅助教材，也可以为物联网、云计算、大数据与人工智能等领域的科研人员及从业者提供创新研究与技术应用的参考。

《分布式高可用算法》从原理出发，系统性地介绍了分布式系统和算法，而非介绍如何使用某种分布式框架。本书首先介绍了分布式系统是如何被建模的，以及分布式算法是如何被描述的，然后从基础的链路抽象开始逐步增加复杂度，最终将复杂的共识抽象以简单的方式呈现在读者面前。通过阅读本书，读者不仅可以掌握常用的分布式算法，还可以学到分布式算法的证明方法及适用条件，为自行设计分布式系统和算法打下坚实的基础。 《分布式高可用算法》适合分布式领域的初学者及相关从业者阅读参考。

互联网是一个分布式系统，无线通信、云计算或并行计算、多核系统、移动网络也是如此。蚁群、大脑甚至人类社会都可以被建模为分布式系统。本书强调这些分布式系统中共同涉及的主题和技术，特别是强调分布式系统设计中的一些基本问题，涵盖通信、协调、容错性、本地性、并行性、打破对称性、同步化、不确定性等。

Ceph是目前开源世界在存储领域的里程碑式项目，它所带来的分布式、无中心化设计是目前众多商用分布式存储模仿和学习的对象。Ceph社区经过十多年发展已经成为近几年参与度增长最快的开源社区之一，而Ceph中国社区正是背后的驱动力之一。从2015年开始，Ceph中国社区一直努力在国内普及Ceph的生态，并为广大Ceph爱好者提供了交流平台，使得众多开源爱好者能够进一步了解Ceph的魅力。在过去的10年，开源世界慢慢成为了IT创新的动力，而这10年也是国内技术爱好者受益于开源的最好时间。但是，从开源爱好者到社区的深度参与方面，尤其是在世界级开源项目上，我们还存在大缺失，而这些“沟壑”需要像Ceph中国社区这样的组织来弥补。我很欣喜地看到Ceph中国社区能在最合适的时间成立并迅速成长，而且受到Ceph官方社区的认可。