分布式数据服务：事务模型、处理语言、一致性与体系结构

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

这是一本深入探讨分布式数据服务的权威著作。本书以分布式系统的定义与优点为起点，详细介绍了分布式系统的关键特征和特性，以及分布式系统的优点。作者通过分布式连接问题的处理和多关系连接的优化策略，阐述了在分布式环境下如何高效地处理多个关系表之间的连接查询。 书中进一步探讨了分布式查询过程与优化策略，分析了影响查询性能的因素，并提出了相应的优化策略。同时，作者还详细介绍了本地事务和全局事务的对比，以及分布式事务处理与优化策略，帮助读者深入理解分布式事务处理的重要性和复杂性。 在数据一致性的讨论中，本书详细分析了分布式数据同步方法和分布式数据一致性级别，探讨了不同同步方法和一致性级别在分布式系统中的应用场景和优缺点。此外，本书还深入剖析了GFS的master节点与chunkserver节点的工作原理，揭示了Google File System在数据存储和访问方面的创新之处。 在分布式系统的实现方面，本书通过Go语言的设计理念与优势和Goroutine与通道的同步机制，展示了如何利用Go语言构建高效的并发控制系统。同时，作者还详细介绍了协程模型与RPC定义，以及eraftkv架构及运行流程，