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出版者:人民邮电出版社

作者:［日］小田圭二

出品人:

页数:312

译者:苏　祎

出版时间:2017-1

价格:59.00元

装帧:平装

isbn号码:9787115442420

丛书系列:图灵程序设计丛书·图解与入门系列

图书标签:

性能优化
计算机
性能
计算机科学
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具体描述

本书由有着丰富的系统开发和运维经验的Oracle高级顾问执笔，详细解说了系统性能的相关知识。从性能的概念讲起，由浅入深，全面介绍了性能分析的基础知识、实际系统的性能分析、性能调优、性能测试、虚拟化环境下的性能分析、云计算环境下的性能分析等内容。书中列举了丰富的实例，并结合直观的插图，向读者传授了有用的实战技巧。另外，因为系统性能和系统架构密切相关，所以读者在学习系统性能的过程中还能有效地学到系统架构的相关知识。

好的，这是一份为您准备的图书简介，主题围绕在软件系统与数据处理的深度优化实践，但刻意规避了与《图解性能优化》直接重叠的“图解”或基础性能优化流程： --- 深入剖析与工程实践：高并发系统背后的数据结构与算法设计前言：当系统规模抵达临界点在现代互联网和企业级应用领域，系统的性能不再仅仅是“快一点”那么简单。它关乎用户体验的生死存亡，直接决定了业务的扩展边界。随着用户基数指数级增长，传统的面向对象设计和成熟的框架配置往往无法承载突发的高并发洪流。此刻，真正的瓶颈不再是硬件的瓶颈，而是隐藏在代码深处、数据模型之中的效率黑洞。本书并非聚焦于工具层面的参数调优或简单的代码级优化技巧，而是将视角拔高至系统架构的底层逻辑与核心算法的数据结构选择。我们深入探讨在资源受限、延迟敏感的分布式环境中，如何通过精妙的数学模型和数据组织方式，实现数量级的性能提升。 --- 第一部分：数据结构的工程选择与极致利用本部分将彻底解构基础数据结构在特定高负载场景下的性能制约，并展示如何“量身定制”或“魔改”它们以适应极限需求。第一章：内存访问模式与缓存一致性理解CPU L1/L2/L3缓存的工作原理，是迈向极致性能的第一步。本章将详细分析局部性原理（时间与空间）在高并发访问下的失效与重建。我们将研究结构体对齐（Padding）如何影响缓存行填充，以及如何通过数据布局重排（如SoA与AoS的转换）来最大化缓存命中率，尤其是在处理大量独立对象集合时。我们将重点探讨在C++和Rust等强调内存控制的语言中，如何通过内存池与对象池的定制化实现，规避频繁的堆分配与回收带来的TLB（Translation Lookaside Buffer）失误。第二章：超越标准哈希：冲突解决与分布式一致性标准哈希表（如Java的`HashMap`或C++的`std::unordered_map`）在极端负载下，由于哈希碰撞的增加，性能会急剧退化至$O(N)$。本章将深入探讨自适应哈希表（Adaptive Hash Tables）的设计思路，特别关注Cuckoo Hashing和Hopscotch Hashing在保证平均$O(1)$访问时间的同时，如何有效地处理并发写入。更进一步，我们将分析在分布式缓存系统中，如何使用一致性哈希算法（Consistent Hashing）及其改进版本（如Chubby的哈希环）来最小化节点增减时的缓存迁移成本，确保系统在动态伸缩过程中的平稳性。第三章：树形结构的平衡与范围查询的效率 B/B+树是数据库和文件系统的基石，但其性能的瓶颈往往隐藏在高度和磁盘I/O中。本章将聚焦于内存数据库（In-Memory Database）场景，研究Lock-Free/Wait-Free的B树变种（如MassTree的结构思想），以及它们如何通过乐观锁或版本控制机制，允许多个并发线程安全地修改树的不同部分。此外，我们将探讨R-Tree和Quadtree等空间划分数据结构在高维数据索引中的应用，以及在地理信息系统（GIS）中，如何通过优化的节点拆分策略来应对动态地理边界的频繁更新。 --- 第二部分：高并发编程范式与同步机制的深层抉择性能瓶颈常出现在线程竞争和资源锁定的区域。本部分旨在提供超越传统互斥锁的并发编程哲学。第四章：无锁（Lock-Free）编程的核心技术本章是理解现代高性能并发系统的关键。我们将详细剖析CAS（Compare-And-Swap）操作的原子性保证，以及如何基于此构建复杂的无锁数据结构，例如基于ABA问题的解决方案（如使用带版本号的指针）。我们将深入研究Michael & Scott队列、Hazard Pointers和Epoch-Based Reclamation (EBR)等内存回收机制，这些是构建高效、可扩展无锁栈、队列和哈希表不可或缺的工具。第五章：消息传递与Actor模型的工程化实现在微服务和分布式计算日益普及的今天，共享内存模型带来了过多的同步开销。本章探讨以消息传递为核心的并发模型。我们将分析Actor模型（如Erlang/Akka的实现哲学）如何通过隔离状态和强制顺序化通信来消除显式的锁竞争。重点将放在如何设计高效的邮箱（Mailbox）机制，以及在多核CPU上，如何利用无锁队列作为Actor间通信的骨干网络，以最小化上下文切换的延迟。第六章：调度器的艺术：理解和干预操作系统层面即使用户态代码编写得极其完美，底层的操作系统调度器也可能成为性能的决定性因素。本章将探讨NUMA（Non-Uniform Memory Access）架构对多线程应用的影响，以及如何使用CPU亲和性（Affinity）设置来确保线程始终在特定的物理核心上运行，避免跨CPU插槽的内存访问。此外，我们将剖析实时调度策略（如SCHED_FIFO）在需要严格延迟保证的金融或控制系统中的应用，并权衡其对系统整体吞吐量的潜在影响。 --- 第三部分：数据流与批处理的管道化革命性能优化不仅关乎单个请求的处理速度，更关乎整个数据流管道的吞吐量和延迟分布。第七章：反应式编程模型与背压（Backpressure）的实现在处理不断涌入的异步事件流时，如何防止快速生产者压垮慢速消费者？本章聚焦于背压机制的设计与实现。我们将分析基于Reactive Streams 规范的实现（如RxJava或Project Reactor），重点讲解请求信号（Request Signaling）的内部机制，以及如何将其应用于数据库驱动层或网络框架中，确保资源使用始终处于一个受控的、可预测的范围内。第八章：零拷贝与DMA：绕过内核的I/O加速对于高吞吐量的数据传输服务（如代理服务器、日志聚合器），内核协议栈的介入往往带来不必要的上下文切换和数据拷贝。本章将系统地介绍零拷贝（Zero-Copy）技术，包括`sendfile()`、`splice()`和mmap在不同场景下的适用性。更进一步，我们将探讨用户态网络协议栈（如DPDK）的设计哲学，以及如何通过DMA（Direct Memory Access）绕过CPU，实现更直接、更快速的数据在网卡和用户空间内存之间的传输。 --- 结语：系统性能思维的重塑本书旨在培养读者一种“性能是设计的结果，而非事后的修补”的思维模式。通过对数据结构底层逻辑、并发原语的精细化控制以及数据流管道的深度优化，我们提供的不是一系列零散的技巧，而是一套完整的、可移植到任何复杂系统中的高性能系统工程方法论。掌握这些原理，你将能够自信地面对任何关于延迟、吞吐量或资源利用率的终极挑战。

作者简介

小田圭二

日本Oracle株式会社咨询部门经理。在解决性能问题方面有着丰富的经验，著有《图解OS、存储、网络：DB的内部机制》（絵で見てわかるOS/ストレージ/ネットワーク～データベースはこう使っている）、《图解Oracle的机制》（絵で見てわかるOracleの仕組み）等多部著作。

榑松谷仁

日本Oracle株式会社高级首席顾问。曾在Emprix公司（美国本部）就职，为SIer和一般企业提供压力测试、性能管理等方面的咨询服务。之后就职于日本Oracle株式会社，还负责为使用Java、WebLogic、Exalogic等中间件产品的客户提供咨询服务。

平山毅

在东京理科大学理工学部上学期间成为Sun Site用户，专业是计算机科学和统计学。曾在日本某大型互联网公司就职，目前在世界上最大的云计算供应商做架构师和咨询顾问，负责了多个大规模的国际性案件。喜欢的技术是Oracle、VCE、AWS。

冈田宪昌

曾在某IT公司做基础设施的设计、搭建和运维工作，后就职于日本Oracle株式会社，负责Oracle产品的设计和PM支持、DBA支持等。目前在某大型虚拟化软件供应商做咨询顾问和研发技术经理，负责为虚拟化基础设施和云计算的设计、运维等提供咨询服务。

目录信息

第1章　性能的基础知识　　1
1.1　学习性能所必需的知识　　2
1.2　算法的优缺点与学习方法　　4
1.2.1　什么是算法　　4
1.2.2　算法的基础　　5
1.2.3　学习算法的窍门　　7
1.3　算法的应用实例及性能的差异　　8
1.3.1　日常生活中算法的例子　　8
1.3.2　对性能的影响程度　　9
1.3.3　评价算法的指标　　11
学习信息科学的重要性　　13
1.4　响应与吞吐的区别　　14
系统工程师学习编程的重要性　　16
1.5　算法的具体例子　　16
1.5.1　数组与循环处理　　16
1.5.2　链表与循环处理　　19
1.5.3　树与查找　　21
1.5.4　散列算法　　25
1.5.5　队列　　28
1.5.6　栈　　32
1.5.7　排序（快速排序）　　34
1.5.8　缓存①（回写）　　36
1.5.9　缓存②（直写）　　38
DMBS是数据结构与算法的宝库　　38
1.5.10　锁与性能　　40
【高级篇】锁的机制是如何实现的　　42
【高级篇】性能优劣不能只看正常情况　　44
第2章　性能分析的基础　　45
2.1　性能分析从测量开始　　46
2.2　什么是必要的性能信息　　46
2.2.1　“分段查找”原则　　46
2.2.2　性能信息的3种类型　　48
2.2.3　系统的模型与性能故障时的运作情况　　50
2.2.4　数据的种类及分析的窍门　　53
2.3　性能分析中的重要理论　　54
2.3.1　等待队列理论的术语　　55
2.3.2　计算等待队列的平均等待时间　　56
2.3.3　使用率和等待队列的例子　　57
2.3.4　实际上可以获取哪些信息　　59
需要定期确认性能吗？　　61
2.4　OS的命令　　61
2.4.1　 sar　　62
2.4.2　vmstat　　64
时间同步非常重要　　66
2.4.3　ps　　66
2.4.4　netstat　　68
2.4.5　iostat　　70
2.4.6　top　　73
2.4.7　数据包转储（wireshark、tcpdump等）　　74
2.4.8　pstack　　76
2.4.9　系统调用（strace等）　　78
2.4.10　Profiler　　80
2.4.11　Windows环境　　81
第3章　实际系统的性能分析　　85
3.1　Web/AP服务器与Java/C应用程序　　86
3.1.1　Web服务器的访问日志　　86
3.1.2　应用程序、AP服务器的日志　　87
3.2　DB服务器的性能测量　　90
3.2.1　DBMS的性能测量的原理　　90
3.2.2　性能分析告一段落　　92
批处理的性能测量　　93
3.3　存储性能分析的思路　　94
3.3.1　存储的相关术语　　94
3.3.2　存储性能分析的思路：重视IOPS　　96
3.4　网络性能分析的思路　　100
性能故障数据应该保存多久？　　102
3.5　调查原因　　102
3.5.1　初学者容易掉入的陷阱　　103
3.5.2　应有的态度　　106
获取各种性能信息的时间要吻合吗？　　108
3.5.3　实际的调查流程　　108
性能分析的理想工具　　111
第4章　性能调优　　113
4.1　性能与调优　　114
4.1.1　现实中的性能　　114
4.1.2　在现场要保持“大局观”　　117
4.2　性能调优的准则　　118
4.2.1　设定既不能太粗也不能太细，要刚刚好　　119
4.2.2　调优要循序渐进　　120
4.2.3　通过重复使用来提速　　121
4.2.4　汇总处理（集中、Piggyback）　　121
4.2.5　提高速度与实现并行　　123
4.2.6　纵向扩展与横向扩展　　124
4.2.7　局部性　　124
编译器会与RDBMS走上同一条道路吗？　　125
4.3　现场可以使用的技巧　　126
4.3.1　省略循环，减少投接球　　126
4.3.2　访问频率高的数据存放入键值存储或散列表中　　127
4.3.3　访问频率高的数据放在使用位置附近　　127
4.3.4　把同步变成异步　　128
4.3.5　带宽控制　　130
4.3.6　LRU算法　　131
4.3.7　分割处理或者细化锁的粒度　　131
4.3.8　使用不丢失的回写缓存　　132
4.3.9　使用多层缓存　　132
4.3.10　使用巨帧和高速网络　　132
4.3.11　负载均衡、轮询　　133
4.3.12　关联性、绑定、粘滞会话　　134
4.3.13　写时复制　　135
4.3.14　日志　　136
4.3.15　压缩　　137
4.3.16　乐观锁　　137
4.3.17　列式数据库　　138
4.3.18　服务器的性能设置中，初始值=最大值？　　139
4.4　实际业务中碰到的性能问题　　139
4.4.1　性能比较的参考数据　　139
4.4.2　缓存命中率并不一定要高　　140
4.4.3　存储的调优方针　　141
4.4.4　虽然容量足够，但还是添加磁盘　　141
4.4.5　从性能角度看文件分割　　142
4.4.6　 90百分位　　143
4.4.7　读取与写入的比例　　143
4.5　调优的例子　　144
4.5.1　例1：2层循环中select语句的执行　　144
4.5.2　例2：偶尔出现性能下降　　147
等待队列的前面发生了什么？　　149
第5章　性能测试　　151
5.1　性能测试的概要　　152
5.1.1　项目工程中的性能测试　　152
5.1.2　不同职责的性能测试相关人员　　153
5.2　常见的失败情况：9种反面模式　　156
5.2.1　不能在期限内完成　　156
5.2.2　性能很差！解决不了性能问题　　157
5.2.3　由于没有考虑到环境差异而导致发生问题　　158
5.2.4　压力场景设计不完备导致发生问题　　159
5.2.5　没有考虑到缓冲、缓存的使用而导致发生问题　　159
5.2.6　没有考虑到思考时间而导致发生问题　　160
5.2.7　报告内容难以理解导致客户不能认同　　162
5.2.8　客户因为存在不信任感而不能认同　　163
5.2.9　测试很花时间　　164
5.3　性能测试的种类　　167
5.3.1　实施的周期　　168
5.3.2　狭义的性能测试　　169
5.3.3　临界测试（临界性能、回退性能、故障测试）　　169
5.3.4　基础设施性能测试　　174
5.3.5　应用程序单元性能测试　　178
5.3.6　耐久测试　　179
5.3.7　关联领域　　180
5.4　项目工程中考虑的性能测试　　181
5.4.1　需求定义　　181
5.4.2　项目规划　　186
5.4.3　【基本设计】选择系统　　187
5.4.4　【基本设计】性能测试环境　　188
5.4.5　【基本设计】其他与性能设计相关的事项　　191
5.4.6　【性能测试设计】测试计划的细节　　192
5.4.7　【性能测试设计】人员配备与联络体制　　194
5.4.8　【基础设施集成测试】基础设施性能测试　　195
5.4.9　【集成测试】多并发运行测试　　197
5.4.10　【系统测试】压力测试、临界测试、耐久测试　　197
5.4.11　【运维测试】性能监控测试、故障测试　　198
5.4.12　【交付】性能测试结果的验收报告　　198
5.4.13　【运维】初期运行确认　　199
5.5　性能测试的课题与必要的技巧　　200
5.5.1　性能预估能力　　200
5.5.2　高效的反复实施能力　　202
5.5.3　Oracle Application Testing Suite的使用效果　　203
第6章　虚拟化环境下的性能　　209
6.1　虚拟化与性能　　210
6.2　虚拟化的概要　　211
6.2.1　什么是服务器虚拟化　　211
6.2.2　虚拟化的种类　　212
硬件辅助虚拟化　　214
6.3　服务器虚拟化的主要技术（过载使用）　　215
6.3.1　CPU的虚拟化技术　　215
6.3.2　内存的虚拟化技术　　218
6.4　虚拟化环境下性能的相关知识与分析方法　　225
6.4.1　性能分析的工具　　225
6.4.2　CPU的性能管理　　226
6.4.3　内存的性能管理　　231
6.4.4　存储的性能管理　　234
还没使用DRS吗？　　237
6.4.5　网络的性能管理　　240
延迟灵敏度功能　　243
第7章　云计算环境下的性能　　245
7.1　云计算环境下性能的相关知识　　246
7.1.1　云计算环境下性能会变差吗　　246
7.2　云计算与本地部署的差异　　247
7.2.1　云计算的定义　　248
7.2.2　从云计算的特点来看与本地部署环境的不同　　248
云计算实现的终极全球化　　251
7.2.3　云计算的实现形态　　251
混合结构的成本管理就是使用实物期权实现的投资组合管理　　252
7.2.4　从云计算的服务模式来看其与本地部署的差别　　253
云计算环境中可以把盈亏平衡点图形化（独自SaaS提供的最优费用模型）　　254
7.2.5　把握资源的变动因素与固定因素　　254
7.3　云计算环境的内部结构与最佳应用程序架构　　262
7.3.1　集中式？分布式？　　262
7.3.2　紧耦合？松耦合？　　264
7.3.3　SOAP？REST？　　265
能够把握抽象化的云计算环境的美国人——图与想象的重要性　　268
7.3.4　前端的分布式处理：网络的访问方法　　269
7.3.5　后端的分布式处理：数据存储的知识（从ACID到BASE）　　271
7.3.6　提高TCP通信的速度　　272
7.3.7　提高对象存储的速度　　272
7.3.8　C语言？Java语言？还是脚本语言？　　273
7.3.9　云计算环境下高性能服务的架构　　274
7.3.10　开放迁移与云计算迁移　　277
7.3.11　推测云计算的内部结构　　278
7.4　云计算环境下性能分析的方法　　278
7.4.1　获得云计算环境的基准数据的价值与不断进化的性能值　　278
性能领域是理科工程师的特权？　　280
7.4.2　Web系统的基本分析方法　　281
7.4.3　批处理系统的基本分析方法　　282
7.4.4　云计算的自动扩展功能　　283
7.4.5　解析云计算环境中的复杂信息的统计方法　　284
7.5　云计算环境中开发阶段的思维方式　　285
7.5.1　估算（基本设计）　　286
7.5.2　性能测试（系统测试）　　287
7.5.3　项目管理　　287
云计算环境下，经营者也需要关注详细的性能数据吗？　　288
7.6　云计算环境中运维阶段的思维方式　　289
7.6.1　容量管理　　289
阈值设置与系统安全系数、标准化的价值　　290
7.6.2　故障发生时的降规模容量运维　　292
7.6.3　生命周期与更新　　293
云计算实现的DevOps中性能调优的高效化　　294
参考文献　　296
作者简介　　297
· · · · · · (收起)

读后感

评分☆☆☆☆☆

作者给出的是一种总揽大局的思维观念，而并非详细的性能解决方式。它只是提供了一些角度去考虑性能问题，怎样排查性能问题，怎样解决的途径和突破点可能在何处。书中的示例也并非适用于所有的架构，但可以类比相似的解决方案到其他系统。如果事先没有对网络知识有一定了解，就...

评分☆☆☆☆☆

算法、Linux命令、Windows工具、服务器、CPU、内存、存储、网络、虚拟化、云计算 1、系统工程师最好懂算法 2、 r:等待执行的进程数，被阻塞的进程数b，wa磁盘IO等待 strace的负载很高 profiler window的性能监视器、资源监视器 3、性能分析、性能调优还行，算全面，但太缺乏细...

评分☆☆☆☆☆

用户评价

评分☆☆☆☆☆

这本《图解性能优化》真是让人耳目一新，尤其是它在系统原理方面的讲解，简直是教科书级别的清晰。我记得我之前看很多关于性能调优的书，讲的都是一些零散的技巧，告诉你这个参数改多少，那个配置怎么设，但背后的原理总是说得云里雾里。这本书不一样，它从最底层的硬件结构、操作系统调度机制，一直讲到网络协议栈的细节，真正做到了“图解”，那些抽象的概念通过精美的图示一下子就变得具象化了。比如讲到CPU缓存一致性问题时，书中用了好几张流程图和状态转换图，清晰地展示了MESI协议是如何工作的，这比单纯看文字描述要有效率高出百倍。对于我这种偏爱深挖根源的读者来说，这部分内容简直是如获至宝。它不仅教会了我“怎么做”，更重要的是教会了我“为什么这么做”，让我有能力去应对那些书中没有直接涉及的复杂场景。读完这部分，再去看任何一个性能瓶颈，我都能迅速定位到最可能的系统层面原因，而不是停留在应用层做无谓的猜测和尝试。这本书的深度和广度，完全对得起“系统级优化”这个定位。

评分☆☆☆☆☆

这本书的实战部分，可以说是干货满满，每一个案例都紧密围绕着实际工作中会遇到的痛点展开。我特别欣赏作者在选择案例时的那种“贴近生活”的思路，没有堆砌那些遥不可及的超级大厂的“黑科技”，而是专注于普通开发者日常工作中经常遇到的性能陷阱。比如，关于数据库连接池的配置优化，书中没有简单地给出“最佳配置值”，而是通过模拟高并发场景下的连接等待和回收过程，展示了不同参数对系统吞吐量的实际影响，甚至还讨论了在慢查询和高并发连接同时存在时的死锁风险规避策略。这种基于实验数据和场景分析的讲解方式，极大地增强了说服力。我按照书中的步骤复现了其中一个关于JVM垃圾回收停顿时长优化的实验，结果和书中的描述惊人的一致，这让我对书中所有提到的调优建议都充满了信心。这本书与其说是理论书籍，不如说是一本带着你一步步排雷的实战手册，对初中级工程师的价值是不可估量的。

评分☆☆☆☆☆

语言风格上，作者的叙述方式非常克制和严谨，没有使用太多花哨的修辞或煽情的描述，一切都以事实和逻辑为基础，这对于技术书籍来说是极其重要的品质。我个人尤其喜欢它在描述复杂算法或数据结构时所表现出的那种冷静和精确。举个例子，当涉及到一些涉及到位运算或者内存屏障的底层操作时，作者能用最精炼的语言把其核心逻辑阐述清楚，然后紧接着用一个精心设计的代码片段来佐证，代码注释也恰到好处，既不过分冗余，也不会因为太少而让人费解。这种行文风格，让阅读过程变成了一种高效的信息吸收过程，读起来很“顺滑”，不会因为遇到晦涩难懂的句子而被迫停下来反复琢磨。它更像是一位资深工程师在向你“传道授业”，没有废话，直击要害，非常适合需要快速吸收知识的专业人士。

评分☆☆☆☆☆

这本书在“图解”这个概念的执行力上，真的做到了极致，这不仅仅是插图多，而是图的质量和信息密度非常高。很多性能问题，比如I/O阻塞、锁竞争、数据竞争等，如果只用文字描述，很容易在读者的脑海中形成一个模糊的画面。但在这本书里，作者巧妙地利用了时间轴、资源竞争模型图以及数据流向图，将这些动态的、相互作用的过程清晰地描绘出来。我记得有一章专门讲了多线程下的伪共享（False Sharing）问题，书中用了一个三层缓存的示意图，用不同颜色和方块大小清晰地区分了不同的CPU核心和L1/L2缓存线，通过动画化的示意图（即使是静态图片也给人这种感觉），瞬间就明白了为什么数据对齐如此重要，以及如何通过填充字节来避免缓存行的争抢。这种视觉化的学习方式，极大地降低了理解难度，让那些原本需要花费数小时才能理解透彻的概念，在几分钟内就能掌握。

评分☆☆☆☆☆

与其他同类书籍相比，《图解性能优化》在工具链的介绍和应用上展现出了独特的视角。它没有停留在介绍“有哪些工具”的层面，而是深入探讨了如何利用这些工具进行精确的性能画像和瓶颈定位。比如，书中详细讲解了如何结合使用Linux的perf工具进行采样分析，并重点解释了火焰图（Flame Graph）中各个元素的含义及其在定位热点函数时的作用。更难能可贵的是，作者不仅仅展示了工具的命令，还教会了我们如何解读工具输出的“原始数据”，特别是那些看似复杂的性能计数器和追踪点信息。这种“授人以渔”的教学方法，让我学会了不再盲目依赖工具的自动化报告，而是能够主动地去设计实验、收集数据、并用数据驱动优化决策。这本书真正培养的是一种系统性的性能分析思维，而不是一套固定的调优公式。

评分☆☆☆☆☆

看了前面五章，讲解的还算不错，但对我帮助不是很大。性能优化，基本思路都有了。至于后面两章讲云和虚拟化，感觉可以简单看看了解就好。毕竟，目前 Docker 化才是趋势。

评分☆☆☆☆☆

一半 dev 一半 ops 的角度，几乎喂到嘴巴里了

评分☆☆☆☆☆

点多覆盖全，没有深度，适合初学者

评分☆☆☆☆☆

内容偏运维，收获不大。看到一句话：无数据则无系统，应该以数据为中心来考虑系统和性能。

评分☆☆☆☆☆

一半 dev 一半 ops 的角度，几乎喂到嘴巴里了