本书列举了大量成功的商业和研究系统的实例，此外，列出了许多事务处理算法的可编译的C代码片段。本书对于那些对实现分布式系统或客户-服务器结构感兴趣的人来说，是值得一读的。 　　事务处理广泛地应用于数据库和操作系统领域，并在现代计算机系统中监控、控制和更新信息。本书向读者展示了大型的、分布的、异构的计算机系统是如何进行可靠工作的。作者使用事务作为基本概念，说明了在有限的资金和风险下如何构建高性能的高可用性应用。书中还详细阐述了各种可能发生的问题，以及解决这些问题的实际可用的技术。本书列举了大量成功的商业和研究系统的实例，此外，列出了许多事务处理算法的可编译的C代码片段。本书对于那些对实现分布式系统或客户-服务器结构感兴趣的人来说，是值得一读的。 本书适合作为高校的教科书，也可作为计算机专业人员的参考书。

本书是Tanenbaum先生所著的《分布式操作系统》的修订版，是分布式系统的权威教材。全书分为两部分：原理和范型。第一部分详细讨论了分布式系统的原理、概念和技术，其中包括通信、进程、命名、同步、一致性和复制、容错以及安全。第二部分给出了一些实际的分布式系统：基于对象的分布式系统、分布式文件系统、基于文档的分布式系统以及基于协作的分布式系统，介绍了一些实际系统的设计思想和实现技术。全书结构清晰，内容全面经典，系统性与先进性并茂。 本书适用对象广泛。对于学习分布式计算的本科生和研究生，本书是优选教材。对于从事分布式计算研究和工程应用的科研人员和工程技术人员，本书也是一本优秀的基础性读物。

This book presents an integrated collection of representative approaches for scaling up machine learning and data mining methods on parallel and distributed computing platforms. Demand for parallelizing learning algorithms is highly task-specific: in some settings it is driven by the enormous dataset sizes, in others by model complexity or by real-time performance requirements. Making task-appropriate algorithm and platform choices for large-scale machine learning requires understanding the benefits, trade-offs and constraints of the available options. Solutions presented in the book cover a range of parallelization platforms from FPGAs and GPUs to multi-core systems and commodity clusters, concurrent programming frameworks including CUDA, MPI, MapReduce and DryadLINQ, and learning settings (supervised, unsupervised, semi-supervised and online learning). Extensive coverage of parallelization of boosted trees, SVMs, spectral clustering, belief propagation and other popular learning algorithms and deep dives into several applications make the book equally useful for researchers, students and practitioners.

《大规模分布式存储系统：原理解析与架构实战》是分布式系统领域的经典著作，由阿里巴巴高级技术专家“阿里日照”（OceanBase核心开发人员）撰写，阳振坤、章文嵩、杨卫华、汪源、余锋（褚霸）、赖春波等来自阿里、新浪、网易和百度的资深技术专家联袂推荐。理论方面，不仅讲解了大规模分布式存储系统的核心技术和基本原理，而且对谷歌、亚马逊、微软和阿里巴巴等国际型大互联网公司的大规模分布式存储系统进行了分析；实战方面，首先通过对阿里巴巴的分布式数据库OceanBase的实现细节的深入剖析完整地展示了大规模分布式存储系统的架构与设计过程，然后讲解了大规模分布式存储技术在云计算和大数据领域的实践与应用。 《大规模分布式存储系统：原理解析与架构实战》内容分为四个部分：基础篇——分布式存储系统的基础知识，包含单机存储系统的知识，如数据模型、事务与并发控制、故障恢复、存储引擎、压缩/解压缩等；分布式系统的数据分布、复制、一致性、容错、可扩展性等。范型篇——介绍谷歌、亚马逊、微软、阿里巴巴等著名互联网公司的大规模分布式存储系统架构，涉及分布式文件系统、分布式键值系统、分布式表格系统以及分布式数据库技术等。实践篇——以阿里巴巴的分布式数据库OceanBase为例，详细介绍分布式数据库内部实现，以及实践过程中的经验。专题篇——介绍分布式系统的主要应用：云存储和大数据，这些是近年来的热门领域，本书介绍了云存储平台、技术与安全，以及大数据的概念、流式计算、实时分析等。

Hatena是日本最大的Web服务提供商之一，它提供的服务包括关键字（类似于维基百科）、博客、相册等。《大规模Web服务开发技术》由伊藤直也、田中慎司所著，内容主要来自Hatena为学生们举行的暑期实习的课程，内容涵盖广泛，介绍了性能优化、分布式、算法、系统架构等各个方面，甚至还介绍了硬件的经济成本，是运维工程师们必不可少的参考书。书中还包括几个算法实习课题，介绍了压缩算法、全文搜索等算法的实现方法，对于打算靠Web创业的人不失为一本很不错的参考书。

Over the past 10 years, distributed systems have become more fine-grained. From the large multi-million line long monolithic applications, we are now seeing the benefits of smaller self-contained services. Heavy-weight, hard to change Service Oriented Architectures are not the answer; instead we are now seeing finer-grained systems consisting of collaborating microservices. Easier to change, deploy, and if required retire, organizations which are in the right position to take advantage of them are yielding significant benefits. This book takes an holistic view of the things you need to be cognizant of in order to pull this off. It covers just enough understanding of technology, architecture, operations and organization to show you how to move towards finer-grained systems.