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出版者:中国电力出版社

作者:熊傲

出品人:

页数:442

译者:

出版时间:2002-4

价格:45.0

装帧:平装

isbn号码:9787900038869

丛书系列:

图书标签:

• Delphi
• 编程
• Delphi 6
• 开发
• 软件开发
• Windows
• 教程
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• 经典
• 代码
• 示例

现代 Web 应用架构与性能优化实战 本书聚焦于当前主流的、面向高并发和高可用性的现代 Web 应用程序的构建、部署与维护。它不是一本关于特定编程语言基础语法的教程，而是一本深入探讨系统设计哲学、架构演进路径以及性能瓶颈解决策略的实战手册。 本书的读者对象是具有一定编程经验，渴望从“代码实现者”跃升为“系统设计者”的软件工程师、架构师以及技术管理者。我们假定读者已经熟悉至少一门主流编程语言（如 Java, Go, Python 或 C）的基本语法和面向对象/面向过程的编程范式。 第一部分：现代 Web 架构的基石 本部分首先对过去十年间 Web 架构的演变进行了梳理，从传统的单体应用（Monolithic）出发，逐步过渡到分布式系统的必然性。我们将重点分析导致架构转变的驱动力：用户规模的爆炸性增长、对服务可用性的零容忍要求，以及业务敏捷性对部署速度的需求。 第一章：从单体到微服务——架构范式的迁移 服务边界的确定： 如何运用领域驱动设计（DDD）的限界上下文（Bounded Context）来有效划分微服务，避免服务粒度过细或过粗带来的治理难题。详细讲解如何识别聚合根（Aggregate Root）与实体（Entity）。 同步通信与异步通信的选择： 深入对比 RESTful API、gRPC 在不同场景下的适用性。重点剖析消息队列（如 Kafka, RabbitMQ）在实现服务解耦、削峰填谷中的核心作用，包括事务性消息的实现模式。 服务注册与发现机制： 探讨客户端负载均衡（如 Ribbon）与服务端负载均衡（如 Nginx, Envoy）的优缺点，并详细解析 Consul、Eureka 等服务注册中心的工作原理及其健康检查机制。 第二章：数据一致性与分布式事务 在分布式环境中，ACID 特性被打破，数据一致性的保证成为核心挑战。本章将绕开理论的堆砌，直接进入实战方案。 BASE 理论的实践： 理解最终一致性的概念，以及如何设计支持最终一致性的业务流程。 Saga 模式的深度解析： 详细拆解编排式（Orchestration）和协调式（Choreography）Saga 模式的实现细节，包括补偿事务的设计与回滚策略。 两阶段提交（2PC）与三阶段提交（3PC）的局限性： 为什么在现代高并发系统中，它们通常不被推荐作为首选方案，但在特定场景下的替代用法。 TCC（Try-Confirm-Cancel）模式的落地： 以一个电商下单场景为例，手把手演示如何构建一套健壮的 TCC 事务框架，包括资源预留和幂等性处理。 第二部分：高可用性与弹性设计 系统不能只是“能跑”，还必须是“一直能跑”。本部分关注系统在面对故障和流量洪峰时的自愈能力。 第三章：流量控制与熔断机制 限流策略的精细化： 不仅仅是令牌桶和漏桶算法，更深入探讨基于请求上下文的自适应限流策略。如何结合服务端的当前负载和客户端的质量（QoS）来动态调整限流阈值。 熔断器的实现原理： 详解 Hystrix 或 Resilience4j 等库背后的半开（Half-Open）状态转换逻辑，以及如何设计合理的失败率计算窗口，避免“雪崩效应”的扩散。 降级艺术： 如何设计优雅的降级方案，而非直接返回错误。例如，将实时推荐降级为缓存推荐，或将个性化内容降级为热门内容。 第四章：可靠性工程与混沌实验 可靠性工程（SRE）是确保系统稳定性的学科。本章强调预防优于修复。 健康检查的深度与广度： 从简单的 Liveness Probe 到复杂的 Readiness Probe，如何设计包含业务逻辑检查（如数据库连接、下游依赖健康度）的复合健康检查接口。 幂等性设计： 无论在消息消费端还是 API 调用端，如何通过去重令牌（Deduplication Token）或版本号确保操作的重复执行不产生副作用。 引入混沌工程（Chaos Engineering）： 介绍 Netflix Chaos Monkey 的核心思想，并指导读者如何在非生产环境中，有计划地注入延迟、资源耗尽和进程终止等故障，以验证系统的弹性假设。 第三部分：性能优化与可观测性 再好的架构，如果性能不达标，也无法满足用户需求。本部分将视角聚焦于系统的运行效率和故障排查能力。 第五章：延迟的源头分析与优化 网络延迟的剖析： 从 TCP 握手到 TLS 协商，再到 HTTP/2 与 HTTP/3 的特性对端到端延迟的影响分析。 缓存策略的精进： 深入探讨 Cache Aside、Read-Through、Write-Through 等模式，并重点讲解 Redis 在不同数据结构下（Sorted Set, HyperLogLog）的应用，以及如何设计有效的缓存失效策略（如 TTL 与主动清除）。 数据库 I/O 优化： 分析慢查询的根本原因，不仅仅是索引，更关注查询计划（Execution Plan）的解读，以及连接池的合理配置（大小、等待超时）对整体吞吐量的影响。 第六章：构建可观测性的“三驾马车” 现代分布式系统无法依赖传统的日志文件进行故障排查，必须引入全链路的可观测性。 分布式日志（Logging）： 采用结构化日志（如 JSON 格式），并强制要求所有日志记录包含追踪 ID（Trace ID）和会话 ID（Session ID），以实现日志的聚合与快速检索。 指标监控（Metrics）： 不仅关注 RED（Rate, Errors, Duration）指标，更深入探讨 USE（Utilization, Saturation, Errors）模型在 CPU、内存、磁盘 I/O 等基础设施层面的应用。讲解 Prometheus 与 Grafana 的最佳实践部署。 分布式追踪（Tracing）： 详解 OpenTracing/OpenTelemetry 规范，如何通过上下文传播（Context Propagation）在服务间传递追踪信息。重点分析 Zipkin 或 Jaeger 如何帮助定位跨越数十个微服务的延迟热点（Latency Hotspots）。 结语：架构的持续演进 本书的最终目标是培养读者一种“持续迭代、拥抱变化”的架构思维。系统并非一成不变，真正的挑战在于如何在业务快速发展的同时，保持系统的技术债在可控范围内，并能平滑地迁移至下一代技术栈。通过本书所学的知识和工具集，读者将能够系统性地评估、设计和运维任何规模的 Web 应用程序。

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