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出版者:电子

作者:周生炳译

出品人:

页数:485

译者:

出版时间:2001-6

价格:52.00元

装帧:

isbn号码:9787505367609

丛书系列:

图书标签:

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• 技术
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软件架构演进与前沿实践 本书概述： 本书并非聚焦于特定标记语言的深层技术细节，而是致力于剖析现代软件系统架构的演进脉络、核心设计哲学以及面向未来的技术选型策略。我们假设读者已经具备扎实的编程基础和对传统面向对象范式的理解，目标是引导读者跨越“代码实现”的表层，深入理解“系统构建”的深层逻辑。 第一部分：架构的基石与范式转换 (The Foundation and Paradigm Shift) 第一章：从单体到分布式——现代系统形态的演变 本章将追溯软件系统规模化所带来的挑战，详述从大型单体应用（Monolith）到复杂分布式系统的必然迁移路径。重点剖析“康威定律”在架构设计中的实际影响，阐述团队结构如何塑造软件结构。我们将讨论微服务架构（Microservices Architecture, MSA）兴起的驱动力，包括敏捷开发的需求、弹性伸缩的压力以及技术栈独立性的渴望。同时，也会审视单体应用在特定场景下依然适用的边界条件，避免盲目追随技术潮流。 第二章：领域驱动设计（DDD）与边界划分的艺术 在分布式环境中，如何有效地划分服务边界是成功的关键。本章深入探讨埃里克·埃文斯（Eric Evans）提出的领域驱动设计（DDD）的核心概念：限界上下文（Bounded Context）、实体（Entity）、值对象（Value Object）和聚合根（Aggregate Root）。我们将通过实际的业务案例，演示如何利用DDD的工具集，将复杂的业务领域模型清晰地映射到一组相互协作的微服务上，确保每个服务内部的一致性和高内聚性。讨论将涵盖上下文映射图（Context Map）在服务间协作模式中的应用。 第三章：CAP理论的权衡与持久化策略的演进 分布式系统的核心挑战在于数据一致性的维护。本章将详细解析CAP理论（一致性、可用性、分区容错性）的内涵及其在实际部署中的指导意义。随后，我们会系统地对比和分析不同类型的数据存储技术：从传统的关系型数据库（RDBMS）到NoSQL解决方案（如键值存储、文档数据库、图数据库）。重点分析在追求最终一致性（Eventual Consistency）的架构中，如何利用补偿事务、Saga模式等机制来保证跨服务的业务流程的正确性。 第二部分：构建弹性与可观测的分布式系统 (Building Resilient and Observable Systems) 第四章：服务间通信机制的深度解析 在微服务架构中，服务间的交互方式直接决定了系统的性能和鲁棒性。本章将对比同步（如RESTful API, gRPC）和异步（如消息队列，事件流）通信的优缺点。特别关注事件驱动架构（Event-Driven Architecture, EDA）的实现细节，包括如何选择合适的消息中间件（如Kafka, RabbitMQ），如何设计可靠的事件发布与订阅模型，以及如何处理“幂等性”和“消息重复”等实际问题。 第五章：服务治理与韧性设计 (Resilience Engineering) 现代应用必须能够优雅地应对故障。本章聚焦于服务治理和韧性设计。我们将深入研究熔断器（Circuit Breaker）、限流（Rate Limiting）、超时设置（Timeouts）和重试策略（Retries）等容错设计模式。讨论如何利用服务网格（Service Mesh，如Istio、Linkerd）来集中管理这些横切关注点，从而解耦业务逻辑与基础设施配置。同时，探讨混沌工程（Chaos Engineering）在主动发现系统弱点中的实践价值。 第六章：可观测性：从日志到分布式追踪 在一个由数十个服务构成的系统中，定位问题的能力至关重要。本章将系统性地介绍可观测性的三大支柱：日志（Logging）、指标（Metrics）和分布式追踪（Distributed Tracing）。我们将讲解如何设计结构化日志，如何利用时序数据库（TSDB）进行高效的指标聚合和报警，并详细阐述如OpenTelemetry等标准在实现端到端请求追踪中的作用，确保开发者能够清晰地“看到”请求在系统中的完整生命周期。 第三部分：云原生与基础设施的解耦 (Cloud Native and Infrastructure Decoupling) 第七章：容器化、编排与云原生范式 本章将探讨容器技术（如Docker）如何成为构建可移植、一致性部署环境的标准。随后，重点深入到容器编排平台Kubernetes（K8s）的核心概念：Pod、Service、Deployment、StatefulSet等。讨论K8s如何赋能持续交付（CD），以及声明式配置（Declarative Configuration）如何改变运维心智模型。我们还将简要介绍云原生计算基金会（CNCF）生态中的关键技术组件。 第八章：无服务器计算与函数式架构的边界 无服务器（Serverless）架构代表了对传统资源管理的进一步抽象。本章分析了函数即服务（FaaS，如AWS Lambda, Azure Functions）的应用场景和经济模型。对比FaaS与传统微服务在状态管理、冷启动和供应商锁定等方面的差异。探讨如何将事件驱动架构与无服务器平台有效结合，实现极致的弹性伸缩和成本优化。 第九章：数据驱动的架构决策与演进 架构设计是一个持续演进的过程，而非一次性交付的产物。本章探讨如何通过架构评审（Architecture Review）、风险评估和持续反馈循环来指导架构的迭代。讨论如何平衡技术债务（Technical Debt）与业务交付速度，以及如何利用数据指标（如延迟、错误率、资源利用率）来客观量化现有架构的健康状况，从而为下一步的重构或优化提供坚实的依据。 结语：面向未来的架构师思维 总结本书的核心理念：架构的本质是权衡（Trade-offs）。成功的架构师不仅是技术的专家，更是业务的深刻理解者和风险的有效管理者。未来的系统将更加动态、自主和智能，要求开发者具备跨越系统边界、以业务价值为核心的设计能力。 目标读者： 资深软件工程师、系统架构师、技术主管、以及希望从代码实现层面提升至系统设计层面的技术人员。本书需要读者具备扎实的编程经验和对基础网络、操作系统有基本认识。

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