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出版者:中国青年出版社

作者:李载甲 崔在明 金民久 黄企英

出品人:

页数:628

译者:郑振华

出版时间:2001-7-1

价格:69.00

装帧:

isbn号码:9787500642978

丛书系列:

图书标签:

• JSP
• Java
• Web开发
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• CSS
• JavaScript
• Web应用

《Web应用架构与性能调优实战》 书籍简介 在当今快速迭代的互联网环境中，Web应用系统的性能与架构设计直接决定了用户体验和业务的成败。本书并非聚焦于特定技术栈的API罗列，而是深入探讨构建高可用、高性能、可扩展的现代Web应用所必需的宏观架构思想、底层机制剖析以及工程实践的精髓。它旨在帮助有一定基础的开发者和架构师，跳出单一技术的藩篱，构建起对整个应用生命周期和系统协同工作的深刻理解。 第一部分：现代Web应用架构的基石 本部分首先奠定理解复杂系统的基础。我们不再将应用视为单一的、封闭的实体，而是将其拆解为相互协作的组件群。 第一章：从单体到微服务的演进：架构选择的权衡 单体架构的局限与复兴： 深入分析单体架构在团队规模扩大和业务复杂度提升后面临的瓶颈，同时探讨在新兴技术（如Serverless、边缘计算）背景下，单体模式的某些局部优势。讨论何时应坚守简单，何时必须拆分。 微服务架构的核心挑战： 详细剖析微服务带来的分布式复杂性，包括服务发现、配置管理、分布式事务（Saga模式、两阶段提交的适用场景）、以及数据一致性的最终解决方案。 服务边界的艺术： 探讨如何利用领域驱动设计（DDD）的限界上下文（Bounded Context）来定义清晰、内聚的服务边界，避免“微服务蔓延”（Microservice Sprawl）。讲解如何通过业务流程和数据耦合度来指导拆分策略。 第二章：异步通信与事件驱动的范式 现代高吞吐量系统必须依赖异步机制来解耦和削峰填谷。 消息队列（MQ）的深度解析： 不仅仅停留在发送和接收消息，而是深入探讨不同消息模型（点对点、发布/订阅、事务性消息）的适用场景。剖析Kafka、RabbitMQ等主流技术的内部工作原理，如分区机制、持久化策略和确认机制对消息可靠性的影响。 事件驱动架构（EDA）： 阐述EDA如何通过共享的、不可变的事件流来驱动系统行为。重点介绍事件溯源（Event Sourcing）的概念及其在重建系统状态、审计跟踪中的巨大潜力。 背压机制（Backpressure）： 讲解如何在生产者和消费者之间建立有效的反馈回路，防止系统因瞬间流量激增而崩溃，确保系统的稳定性而非仅仅追求最高吞吐量。 第三部分：数据管理与持久化策略 数据是应用的核心。本部分专注于如何根据业务需求选择最合适的数据存储技术和访问模式。 第三章：多模型数据持久化：超越关系型数据库 关系型数据库的性能极限与优化： 深入讲解索引失效、锁竞争（行级锁、表锁）、死锁的识别与预防。探讨读写分离、主从同步、以及Sharding（分片）策略的实现细节和陷阱。 NoSQL的合理选型： 区分键值存储、文档数据库（MongoDB/Couchbase）、列式存储（Cassandra/HBase）和图数据库的适用场景。重点讨论CAP理论在实际选型中的指导意义，以及如何处理跨数据存储的一致性问题。 事务的降级与补偿： 在分布式环境中，如何优雅地放弃ACID的强一致性，转向BASE模型，并利用补偿机制确保最终业务流程的正确性。 第四章：缓存策略与数据一致性 缓存是性能优化的第一道防线。 缓存的层次化设计： 从CDN到本地内存缓存（如Guava Cache），再到分布式缓存（Redis/Memcached）的部署架构。分析不同层级缓存的延迟、容量和失效策略。 缓存穿透、雪崩与击穿的防御： 详细阐述这三种常见缓存问题的成因，并提供业界成熟的解决方案，例如使用互斥锁（Mutex）或Bloom Filter来处理缓存击穿。 缓存一致性模型的实践： 讨论“读穿透、写回/写穿透”等策略，并重点分析基于消息队列的“Cache Aside Pattern”与“Write Through/Back”模式在不同读写比例下的优劣。 第三部分：系统弹性、可观测性与持续交付 一个健壮的系统不仅要跑得快，更要在故障发生时能够快速恢复，并在不中断服务的情况下进行迭代。 第五章：提升系统弹性的工程实践 容错设计与隔离： 深入讲解断路器（Circuit Breaker）模式如何阻止故障的连锁反应。探讨超时设置（Timeout）的科学依据，以及如何根据依赖服务的SLA来动态调整超时时间。 限流与熔断的精细化控制： 区分速率限制（Rate Limiting）和熔断（Circuit Breaking）的职责。介绍令牌桶（Token Bucket）和漏桶（Leaky Bucket）算法在API网关层面的应用，确保核心服务的可用性。 弹性伸缩（Auto-Scaling）的艺术： 不仅是基于CPU或内存的简单伸缩，而是结合业务指标（如请求队列长度、延迟P99）进行预测性伸缩，实现成本与性能的平衡。 第六章：构建可观测性的技术栈 现代复杂的系统需要全面的监控、日志和追踪来定位问题。 分布式追踪系统（Tracing）： 详解OpenTracing/OpenTelemetry标准，如何通过上下文传递（Context Propagation）来追踪跨越多个服务边界的请求路径，识别性能瓶颈所在的服务环节。 结构化日志与聚合： 强调日志必须结构化（JSON格式），并利用ELK/Loki等工具实现集中式搜索和分析。讲解如何通过日志级别（Level）的合理配置，避免信息过载或关键信息丢失。 指标（Metrics）的黄金信号： 遵循“延迟、流量、错误率、饱和度”（The Four Golden Signals）原则，部署Prometheus/Grafana等工具，构建实时的系统健康仪表盘。 第七章：DevOps与自动化运维 持续集成/持续部署（CI/CD）流水线： 强调“构建一次，部署多次”的理念。讨论如何将安全扫描、性能基线测试集成到流水线中，确保交付质量。 蓝绿部署与金丝雀发布： 详细对比这些高级部署策略的实现方式，以及它们如何最大程度地降低新版本发布带来的风险。讲解如何设计快速回滚机制。 结语 本书强调的是设计思维和系统思维的培养。它提供的是一套解决问题的框架，而非现成代码。理解这些底层原理和架构权衡，才能在面对新技术浪潮时，做出最符合当前业务需求的、稳健的技术选型和架构决策。通过对这些核心领域的深入探索，读者将能够自信地驾驭下一代Web应用的复杂性。

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