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价格:28.00元

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isbn号码:9787113661434

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• Visual C++
• C++
• 程序设计
• Windows编程
• MFC
• GUI
• 开发
• 编程入门
• 软件开发
• Visual Studio
• 算法

深入理解现代软件架构与高效编程实践 本书聚焦于构建健壮、可扩展的现代软件系统，探讨从底层原理到高层设计的全景图。它不是关于特定语言的语法教程，而是关于如何像资深工程师一样思考、设计和实现复杂应用的深度指南。 --- 第一部分：现代软件架构的基石与演进（约 400 字） 本部分首先深入剖析了支撑当前主流应用开发的核心架构范式。我们将从经典的单体架构（Monolithic Architecture）的优缺点入手，逐步过渡到微服务（Microservices）、事件驱动架构（Event-Driven Architecture, EDA）以及面向服务的架构（SOA）的演进历程。重点讨论了服务边界的合理划分原则，例如康威定律（Conway's Law）在架构设计中的体现与规避。 我们详细解析了分布式系统面临的四大核心挑战：一致性、可用性、分区容错性（CAP 定理的深入解读）和延迟。通过对 Paxos 和 Raft 协议的机制剖析，读者将清晰理解分布式事务和集群状态同步的内在机制。书中阐述了 Saga 模式、两阶段提交（2PC）的局限性以及 TCC（Try-Confirm-Cancel）等补偿机制在实际业务场景中的应用策略。 此外，本书对云原生（Cloud Native）理念进行了全面梳理，重点讲解了容器化技术（Docker/Podman）与编排工具（Kubernetes, K8s）如何重塑应用的部署、扩展与弹性伸缩。我们不仅停留在“如何使用”的层面，更深入探讨了 K8s 控制平面（如 etcd、API Server）的工作原理，以及自定义资源定义（CRD）和操作符（Operator）模式在自动化运维中的关键作用。这部分内容旨在帮助读者建立起对现代基础设施的深刻理解，确保上层应用设计能够充分利用底层能力的优势。 --- 第二部分：高性能数据存储与持久化策略（约 350 字） 高效的数据访问是任何成功应用的关键瓶颈所在。本部分将数据持久化分为关系型与非关系型两大阵营进行深入比较分析。 在关系型数据库领域，本书超越了基础 SQL 语法，着重讲解了索引结构（B+ 树、哈希索引）对查询性能的决定性影响，并详细分析了查询优化器的工作流程，包括执行计划的解读与调优技巧，例如锁竞争分析、死锁排查和 MVCC（多版本并发控制）机制在 PostgreSQL 或 MySQL 中的具体实现差异。 对于非关系型数据库，我们提供了面向场景的选择指南。针对文档型（如 MongoDB）和键值型（如 Redis）数据库，阐述了数据建模的原则，避免常见的数据冗余与查询效率低下的陷阱。特别地，Redis 的高级特性如持久化机制（AOF 与 RDB 的权衡）、集群模式（Cluster）的原理以及发布/订阅模式的应用被详尽讲解。 此外，本书探讨了数据一致性模型在不同存储系统中的表现——从强一致性到最终一致性。内容涵盖了数据湖（Data Lake）与数据仓库（Data Warehouse）的设计模式，以及如何利用流处理技术（如 Kafka 或 Flink）实现数据的实时采集、转换与分析，为构建实时反馈系统打下坚实基础。 --- 第三部分：并发编程与内存管理优化（约 400 字） 本部分聚焦于程序执行效率的底层优化，特别是多线程环境下的正确同步与资源管理。 我们系统性地探讨了现代 CPU 的缓存层次结构（L1/L2/L3 Cache）和内存屏障（Memory Barrier）对程序执行顺序的影响，解释了“可见性”和“原子性”在多核环境下的复杂性。书中详尽分析了不同同步原语（锁、信号量、条件变量、读写锁）的性能开销与适用场景，并引入了更高效的无锁（Lock-Free）编程技术，如 CAS（Compare-and-Swap）操作在实现高性能并发数据结构（如无锁栈、队列）中的应用。 内存管理部分深入讲解了运行时环境如何进行垃圾回收（Garbage Collection, GC）。不同 GC 算法（如分代回收、标记-清除、复制、增量式/并发式回收）的内部工作流程、STW（Stop-The-World）停顿的成因及优化策略被清晰呈现。理解 GC 行为对于避免内存泄漏、控制应用响应时间至关重要。 代码层面的优化则涵盖了性能分析工具链的使用，包括火焰图（Flame Graphs）的生成与解读，帮助定位热点函数。同时，我们探讨了编译器优化技术（如内联、循环展开）对最终二进制程序的影响，并强调了代码可读性与极致性能之间的平衡艺术。 --- 第四部分：构建可靠性与可观测性（约 350 字） 在复杂系统中，系统的健康状况往往比功能实现本身更具挑战性。本部分构建了一个关于系统可靠性（Reliability）的完整框架。 我们将介绍韧性设计（Resilience Engineering）的核心原则，包括超时（Timeouts）、重试（Retries）、断路器（Circuit Breakers）模式的实施，以及限流（Rate Limiting）机制在保护后端服务不被瞬时流量压垮方面的作用。这些模式如何通过 Istio 或 Hystrix 等框架在服务网格或应用层实现，将是实践的重点。 可观测性（Observability）是诊断分布式系统问题的关键。本书全面覆盖了现代监控的三大支柱： 1. 日志（Logging）：结构化日志的最佳实践，以及 ELK/Loki 栈在海量日志聚合与查询中的部署。 2. 指标（Metrics）：如何定义关键业务指标（Golden Signals：延迟、流量、错误率、饱和度），以及 Prometheus/Grafana 系统的部署和告警规则的科学制定。 3. 追踪（Tracing）：分布式请求的调用链分析，OpenTelemetry 标准的引入，以及 Jaeger/Zipkin 如何帮助开发者精确追踪跨越多个服务的请求路径，定位延迟的真正来源。 最后，本书强调了自动化测试在保障软件质量中的不可替代性，包括单元测试、集成测试、契约测试（Contract Testing）以及混沌工程（Chaos Engineering）对系统稳定性的压力测试作用。通过建立起完善的反馈闭环，确保每一次部署都更加可靠。

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