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书名：深入NoSQL
作者：Shashank Tiwari
译者：巨成
豆瓣评分：6.1
出版社：人民邮电出版社
出版年份：2012-11
页数：294
内容简介：
《深入NoSQL》是一本全面的NoSQL实践指南。书中主要关注NoSQL的基本概念，以及使用NoSQL数据库的切实可行的解决方案。书中介绍了基于MapReduce的可伸缩处理，演示Hadoop用例，还有Hive和Pig这样的高层抽象。包含许多用例演示，同时也会讨论Google、Amazon、Facebook、Twitter和LinkedIn的可伸缩数据架构。
作者简介：
Shashank Tiwari
创业者、开发者、技术作家、演讲者和导师，技术型创业公司Treasury of Ideas（）的创始人。
他是一位经验丰富的软件开发者和企业家，长期关注高性能应用、分析、Web应用以及移动平台，对数据可视化和统计机器学习有着浓厚的兴趣，喜欢喝咖啡、吃甜点、骑自行车。他撰写了许多技术文章和著作，并且应邀在全球各地的技术会议上进行演讲。
我也是菜鸟一枚 ，看我收藏的一些前辈的心得能不能帮到楼主。。。。
我也搞了几年JAVA了，由于一向懒惰，没有成为大牛，只是一普通程序猿，不爱玩社交网站，不爱玩微博，唯独喜欢百度贴吧，潜水很久了，手痒来给新人分享下从新手成长为老鸟的已见，也刷刷存在感，应该不比曝照差吧。
第一阶段
首先初识语法的阶段，必须要学会怎么操作对象，操作if和for，操作list set
map，然后是线程、IO和jdbc什么的，其余的，若是一时不理解，可以后边需要时再学。这阶段完了，你可以写些能在控制台打印出来的小程序，锻炼下逻
辑思维。也就是号称JAVASE毕业了，其实不过是入门而已，如果要往WEB方向发展，这些倒是基本足够了。
接下来要学HTML JSP
SERVLET 数据库 JAVASCRIPT
TOMCAT，目标，写出第一个动态网站，也许只是个登陆功能，只能展示下个人资料，但这是很重要的一步，你要弄清楚的是，一个用户的点击产生的请求，是
从哪里发起，哪里接收，哪里处理，哪里返回，你得理解浏览器和服务器的关系和分工，cookie和session，request和response。这
个是个WEB开发的学习初级阶段，这都是些JAVA诞生以来最原始的最官方的WEB开发技术，当然现在真正的项目很少直接采用这些技术了，为了不断提高技
术的易用性、开发效率和可维护性、可扩展性，无数开源项目都是在这些原始技术的基础上封装、改进。所以这个阶段不要盲目乐观地跑去找工作或者对实习挑三拣
四，你会被打击到的。
好，初始阶段完成，开始进入WEB开发的正题，首先是传说中的三大框架，struts hibernate
spring成为熟练的增删改查程序员是必须的，在这个阶段你还要理解为什么要用这仨而不是那些JSP
SERVLET
JDBC，你要体会到写MVC、三层架构的好处。这个阶段不要轻易质疑三大框架的价值，也许刚开始你会觉得麻烦，觉得他们有时候是多此一举，一两年后回过
头来你会觉得少了这些框架你已经很难干活了。这个阶段还要避免的心态是能熟练地增删改查了，就认为写程序不过如此，然后往简历上填个精通，这也是新手面试
被批得体无完肤的原因之一。如果你学得好，这会应该能熟练地写个博客啊，小论坛啊之类的WEB项目了，也就是达到了就业的基本要求。
第二阶段
接下来就没有固定模式了，你的第一家企业对你的影响会很大，我见识过烂企业是如何毁新人的，用着设计恶劣的架构，老掉牙的技术，不断地耽误新人的成
长，有的员工在这种企业一呆数年，思维已经完全被错误观点定型，深陷于公司业务和老系统中疲于奔命，看似能解决问题，却无法给公司带来真正的进步，就像一
个用了数年砍刀的人，就算再熟练，刀法再好，也打不过用枪的。如果离开了这个公司，恐怕很难在这个行业再立足。记得有个说法很好，一个人用10年的时间重
复做头一两年做的事，你的真实工作经验其实还是一两年。烂公司的老员工就是如此。在这头一年里，定个标准吧，你应该能做到的有：
1、把一些常用的琐碎技术学会了，比如xml的作用和实际运用，如何操作文件，如何运用日志，如何简化封装常用的工具类，比如日期操作、编码处理、分页模块等等，这些小东西会占用你大量的时间去处理摸索。
2、把数据库用好。数据库不是会增删改查就可以了的，你要关注事务设置是否合理，是否有可能产生脏数据，是否要动用乐观锁悲观锁等等，重要数据出了错，无论是技术上还是业务上都是很麻烦的事。
3、懂得什么是集群，什么是分布式，懂得怎么向别的系统发请求，交换数据，webservice。
4、如果你也写页面，你要会用JAVASCRIPT，不一定要很深入，你可以用JQUERY代替，做到无刷新的页面操作以及AJAX请求。
第一年能达到这个程度，你绝对已经在平均水准之上了。在我达到这个水平时，我有种似乎一切网站开发都不在话下的感觉，当然后来我很快就发现了我还差得太远太远....这个阶段想面个高薪的工作还是很难的，只能说达到温饱线了，不用为柴米油盐发愁。
第三阶段
下一个阶段，你应该考虑你的代码质量了。
1、多线程和异步、并发的概念会忽然变得很重要，因为在一个对性能有要求的系统里，是不会允许你把各种琐事都排着队一件件去办的，你不能老写些a方法调b
方法再调c方法再调d方法然后返回的代码。你开始想起有队列这种东西，有runable这种东西，你开始觉得自己的代码高端起来了，和当年的增删改查程序
员有天壤之别。但同时麻烦也来了，你开始遇到线程安全问题，尤其是当你的程序跑在一个多机环境而不是单机环境里的时候，你会对这些很头痛。对于这些问
题，Jms技术是个很有代表性的东西，当然并不像ssh那么常用。
2、你会发现数据库性能实在不行，出于不甘现状，或者赶时髦，你该去了解nosql了，memcached redis
mongodb，眼花缭乱，没关系，试着用用，能很好地缓解mysql之类关系数据库的压力。
3、出于公司某些业务需要，你可能会钻研一个特定技术领域，比如全文搜索技术，lucene\solr，比如工作流jbpm，比如权限系统，单点登陆之类的，又或者某些特定业务领域的算法研究，这些是你的加分项。
4、你开始发现你的代码很乱，久了以后自己都看不懂，重复的，难以重用的代码堆积如山，不想维护，BUG百出。于是你要开始重视设计模式，合理地改造下自己的代码习惯，不再被僵化的SSH，MVC三层架构束缚住。
5、Google和各种资料是你进步的动力，极少再遇到必须请教别人才能解决的问题，如果你这个阶段还老是问别人，你的技术生涯也就快到头了。
这个阶段，如果你的交际和自我推销能力不是太差，你的收入将是白领水平，至少接近了。
我觉得多数程序员在工作多年之后都能达到这个水平，有的人只需要两年，有的人却要用上五六年，在这个阶段落伍的人，有的是出于天赋和思维所限，有的是出于
对技术缺乏热情，有的是出于工作内容的制约。等到年近中年，再也拼不过年轻人，被淘汰出局，只能在自嘲为屌丝和码农的无奈中黯然转行。
这是个很重要的分水龄，你能不能继续进步，能不能在30岁以后继续从事技术工作，能不能在公司里独当一面，我觉得就看你能不能超越这个阶段了。我前面提到的烂公司里的工作数年的项目经理，连这个层次都还没达到...
第四阶段
接下来又是个全新的阶段。
1、你要读读优秀开源项目的源码，你要搞懂一些当年不懂的基础知识，你开始理解thinking in java的精髓，你能写一些底层的代码，有时还会觉得自己封装的比某些开源工具更好用更简单。
2、WEB的难点和重点永远都在于性能、负载能力上，而现在网络的发达造成了数据量和操作密度的大大上升，硬件却没有相应的进步，你得试着更好地运
用更多的服务器来协同工作，从WEB端到服务端到数据库，全都需要集群，需要分布式，需要合理的控制数据的流向，掌握好网站上下，一大堆机器的平衡，找出
性能的瓶颈，找出稳定性和安全性的瓶颈，硬件出现故障，第三方技术出现错误，将被当成家常便饭融入到你的系统和代码里仔细考虑。
3、开始觉得方案无比地重要，一将无能累死千军将不断应验，一个不好的设计，一个不好的方案，会让一群优秀的程序员工作成果大打折扣。你要关注架构知识，
不能再满足于SSH三层架构到底。领域驱动设计，面向事件开发，敏捷开发等等一系列的思想在关键时刻能决定你项目的生死，这个阶段不再有标准范例让你照
抄，你只知道思想和原理，实践却需要自己不断尝试和改进。
4、多关注各种杂七杂八的开源技术，有些你可能前面已经接触过了，和通信有关的，和集成开发环境有关的，和架构有关的，各个领域你都应该能信口说上几个主
流技术，虽然你可能只是听说过，了解，但关键时刻你得知道如何去选择技术，并快速掌握它。你还会去考虑尝试下别的语言，这里不是说转向什么C++
C#之类的，那和JAVA程序员不相干，我说的是一些运行于JVM之上的语言，比如scala和groovy，初识他们时你会觉得java真的老了。但当
你回到一个综合性的大型项目中，又会觉得java积累下来的整个体系技术是如此完善，就像一个工业化标准一样。
你能把这个阶段实践好，胜任项目经理，乃至中小公司的技术总监都是可以的。
我的博客网址有一些类似的文章： 希望帮到楼主！
像MongoDB, Cassandra, HBase, DynamoDB, 和
Riak这些NoSQL缺乏传统的原子事务机制，所谓原子事务机制是可以保证一系列写操作要么全部完成，要么全部不会完成，不会发生只完成一系列中一两个
写操作;因为数据库不提供这种事务机制支持，开发者需要自己编写代码来确保一系列写操作的事务机制，比较复杂和测试。
这些NoSQL数据库不提供事务机制原因在于其分布式特点，一系列写操作中访问的数据可能位于不同的分区服务器，这样的事务就变成分布式事务，在分
布式事务中实现原子性需要彼此协调，而协调是耗费时间的，每台机器在一个大事务过程中必须依次确认，这就需要一种协议确保一个事务中没有任何一台机器写操
作失败。
这种协调是昂贵的，会增加延迟时间，关键问题是，当协调没有完成时，其他操作是不能读取事务中写操作结果的，这是因为事务的all-or-
nothing原理导致，万一协调过程发现某个写操作不能完成，那么需要将其他写操作成功的进行回滚。针对分布式事务的分布式协调对整体数据库性能有严重
影响，不只是吞吐量还包括延迟时间，这样大部分NoSQL数据库因为性能问题就选择不提供分布式事务。
MongoDB, Riak, HBase, 和 Cassandra提供基于单一键的事务，这是因为所有信息都和一个键key有关，这个键是存储在单个服务器上，这样基于单键的事务不会带来复杂的分布式协调。
那么看来扩展性性能和分布式事务是一对矛盾，总要有取舍?实际上是不完全是，现在完全有可能提供高扩展的性能同时提供分布式原子事务。
FIT是这样一个在分布式系统提供原子事务的策略，在fairness公平性, isolation隔离性, 和throughput吞吐量(简称FIT)可以权衡。
一个支持分布式事务的可伸缩分布式系统能够完成这三个属性中两个，公平是事务之间不会相互影响造成延迟;隔离性提供一种幻觉好像整个数据库只有它自
己一个事务，隔离性保证当任何同时发生的事务发生冲突时，能够保证彼此能看到彼此的写操作结果，因此减轻了程序员为避免事务读写冲突的强逻辑推理要求;吞
吐量是指每单元时间数据库能够并发处理多少事务。
FIT是如下进行权衡：
保证公平性fairness 和隔离性isolation, 但是牺牲吞吐量
保证公平性fairness和吞吐量, 牺牲隔离性isolation
保证隔离性isolation和吞吐量throughput, 但是牺牲公平性fairness.
牺牲公平性：放弃公平性，数据库能有更多机会降低分布式事务的成本，主要成本是分布式协调带来的，也就是说，不需要在每个事务过程内对每个机器都依
次确认事务完成，这样排队式的确认commit事务是很浪费时间的，放弃公平性，意味着可以在事务外面进行协调，这样就只是增加了协调时间，不会增加互相
冲突事务因为彼此冲突而不能运行所耽搁的时间，当系统不需要公平性时，需要根据事务的优先级或延迟等标准进行指定先后执行顺序，这样就能够获得很好的吞吐
量。
G-Store是一种放弃公平性的 Isolation-Throughput
的分布式key-value存储，支持多键事务(multi-key transactions)，MongoDB 和
HBase在键key在同样分区上也支持多键事务，但是不支持跨分区的事务。
总之：传统分布式事务性能不佳的原因是确保原子性(分布式协调)和隔离性同时重叠，创建一个高吞吐量分布式事务的关键是分离这两种关注，这种分离原
子性和隔离性的视角将导致两种类型的系统，第一种选择是弱隔离性能让冲突事务并行执行和确认提交;第二个选择重新排序原子性和隔离性机制保证它们不会某个
时间重叠，这是一种放弃公平的事务执行，所谓放弃公平就是不再同时照顾原子性和隔离性了，有所倾斜，放弃高标准道德要求就会带来高自由高效率。