- Design Data Intensive Application 2nd
高屋建瓴，系统地介绍了当前主流技术及其背后的原理，点到为止。阅读后，能获得对技术全景的宏观了解，而对具体某项技术也能知其大概。类似的书籍还有<<凤凰架构>>。
- Kubernetes in Action 2nd
图文并茂, 浅显易懂, 当初就是靠这本书入门了 K8S, 但是里面有很多内容都过时了. 第一版本是 2017 年写的, 我一直在期待更新版本, 作者跳票了好多次了, 从 2020 年开始就在更新, 但出版日期一再延后, 希望这次不会跳票.
19 条回复 • 2026-01-15 19:45:38 +08:00
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hxzhouh1 1 天前
期待
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craftsmanship 1 天前 via Android
🐮
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YanSeven 1 天前
期待
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R18 1 天前 via Android
DDIA 第一版读过一遍，最近正想着重读一遍
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zzhirong OP @R18 作者还有一个视频课程, 关于 Distributed System, 和书中的内容有些重叠, 也讲得挺好的, 链接: ?si=621qwuFX1JIs34dV
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FlashEcho 1 天前
DDIA 虽然第二版好像一直没公开发售，所以没有原版可以看，但是有中文翻译版可以看： https://ddia.vonng.com/
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midsolo 1 天前
MIT 6.824 跟 DDIA 真的经典，值得反复去看
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zzhirong OP @FlashEcho Amazon 上显示纸质版 3 月底正式发售, 目前流传的应该是早期版本. 看了下你提供的链接, 第二版更新到了第 10 章(后续章节直接使用了第一版内容). O'Reilly 上显示电子正式版应该会在 2 月发布.
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xzysaber 17 小时 24 分钟前
Kubernetes in Action 2nd 一直都是 MEAP 状态，终于要出了。
非常好的一本书，期待。 DDIA 久仰大名，前一阵也知道要出 2 了，1 买了还没看过。今年一定要看下 2 。 |
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zzhirong OP @xzysaber 关于 Kubernetes in Action 2nd, 这几年 K8S 发展太快了, 对作者很不友好. 关于跳票, 问过 AI, 它们的判断是这次应该不会跳票, 因为总页数已经确定, 以及具体发布日期已经精确到了 3 月 10 号, 而且已经在各大平台公布了.
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cumt21g 15 小时 16 分钟前
Kubernetes in Action,我入门就是看的这本书,第二版终于出了
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zzhirong OP @xzysaber 看了下目录, 有 Gateway API 和 native sidecar 相关内容, 最起码应该讲到了 v1.28(2023 年发布)吧.
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coefu 11 小时 22 分钟前
@xzysaber #13 k8s 巅峰延迟了移动互联网巅峰几年，作为 devops/sre 领域最核心的终极（最后一代，不会再出现更复杂和先进的）技术，随着 pc+移动互联网的冷淡，它也快速的衰落了。最近的版本迭代几乎没有什么新的大功能特性，几乎都是缝缝补补。
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coefu 10 小时 47 分钟前
2015 年那时候最好的容器和容器编排的中文书是 《 Docker——容器与容器云》，几个作者后面硕士毕业之后都去 bat 了。那时候看这本书学会了 docker ，但是没有深入看懂里面后半部分的 Kubernetes ，着实遗憾，错过了一波。到 2017 年的时候，业界渐渐的有了些实际的需求，那时候介绍 k8s 最好的书是《 Kubernetes 权威指南》，惠普的一帮人写的。我入门也是这本。一遍自己操作，一边在群里帮人解答疑问，进步着实很快的。后面 2020 年左右给 team 做介绍，才发现《 Kubernetes in Action 》，有一讲一，确实算是写的做好最全的，有一定的深度，但是对于 crd&operator 都是粗浅带过。后面有一本讲 crd&operator 的《 Programming Kubernetes 》，很好，讲的也深入透彻。然后就是《 Core Kubernetes 》，我在 2023 年粗翻译了这本书，这本书兼具广度与深度，比《 Kubernetes in Action 》有深度，但广度不如；比《 Programming Kubernetes 》基础性好，但是深度不如。
参与过 2 个 operator ，一个是 2021 年区块链联盟链 hyperledger fabric 很少的部分功能，一个是 2022 年 apache doris ，单独完全从 0 设计开发；很遗憾两件事都是在商业公司做的，无法开源。 目前有几个值得搞的，一个是 hyperledger 在 fabric 之后增加了严谨性的 fabricX ， 社区还没有 operator ，一个是 ray-rllib 的 分布式训练，这部分被 ray 的商业公司搞了一个闭源分布式训练平台，所以大概率社区是没有动力做这个事情的，因为主力靠这个平台收 license 过活。但是实际上社区是有这个需求的。最后还有一个 llama.cpp 的多机多卡分布式并行推理，这个实际上很有潜力同时也很鸡肋。sglang&vllm 都适配的最新的设备。大部分旧设备和异构设备很难聚合发挥威力，同时分布式并行推理，对于网络带宽要求太高了，在基础架构没有优化到只需要传输部分数据的时候，大量异构 gpu+10G 级别的网络是很难有结果的。 看到这个话题，突然间就回忆了很多，实在是感慨。 |
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