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出版者:西安电子

作者:徐甲同

出品人:

页数:256

译者:

出版时间:1999-7-1

价格:16.00元

装帧:平装(无盘)

isbn号码:9787560601953

丛书系列:

图书标签:

• 操作系统
• 计算机科学
• 教学
• 教材
• 计算机系统
• 内核
• 进程管理
• 内存管理
• 文件系统
• 系统编程

深度探索：现代Web应用架构与性能优化实战 本书聚焦于当前快速迭代的互联网技术栈，深入剖析构建高可用、高性能Web应用的底层逻辑与工程实践。 本书并非对基础操作系统原理的讲解，而是将视角完全转向应用层面的架构设计、前后端协作模式以及性能瓶颈的突破。 第一部分：现代前端工程化与用户体验的极限 本部分将彻底摒弃传统的前端开发模式，全面拥抱组件化、模块化和构建自动化的理念。 第一章：组件化思维与跨框架实践 本章首先建立起“万物皆组件”的思维模型。我们将详细阐述如何设计出高内聚、低耦合、可复用的UI组件。重点内容包括： 设计哲学： 深入探讨单向数据流、状态提升、上下文（Context）管理在复杂应用中的应用。 框架无关性探索： 如何利用Web Components标准结合现代框架（如React/Vue/Svelte）的特性，构建出真正可跨项目复用的原子组件库。讨论Shadow DOM的隔离性与样式穿透的工程化解决方案。 无头组件（Headless UI）的优势： 讲解如何将UI逻辑与表现层解耦，为设计系统提供最大的灵活性，并探讨无状态组件库的构建流程。 第二章：极致的构建工具链与打包策略 现代应用对加载速度的要求近乎苛刻。本章聚焦于如何利用最新的构建工具，将应用体积压缩到极限，并实现毫秒级的启动速度。 下一代打包器深度解析（如Vite/esbuild）： 对比Webpack的模块解析机制，详细解析基于AST和ESM原生支持的构建工具如何实现秒级启动和热更新。 代码分割与动态导入（Dynamic Imports）： 探讨基于路由、组件树和运行时特征的智能代码分割策略。引入Preloading和Prefetching技术，实现“零等待”的用户体验。 资源优化与资产管理： 深入讲解图片、字体、第三方库的现代化优化方案。包括AVIF/WebP的自适应加载、字体子集化，以及利用Content Hashing进行精确缓存控制的最佳实践。 第三章：性能预算与核心网页指标（Core Web Vitals）优化 性能不再是可选项，而是必须满足的产品指标。本章提供了一套完整的性能监控与优化闭环。 LCP、FID、CLS的实战突破： 针对每个核心指标，提供具体的代码级优化方案。例如，如何通过关键路径CSS（Critical CSS）优化LCP；如何通过Web Workers和节流/防抖技术优化FID；如何通过预留空间和布局偏移检测消除CLS。 性能预算的设定与CI/CD集成： 讲解如何将性能指标嵌入到持续集成流程中，确保新的代码提交不会意外引入性能退化。 服务端渲染（SSR）与静态生成（SSG）的权衡： 深入分析Next.js、Nuxt等框架中混合渲染模式的选择标准，以及数据预取（Data Fetching）的最佳实践，确保首屏渲染速度和首次输入延迟的平衡。 第二部分：高并发后端服务架构与数据流设计 本部分将深入探讨如何设计出能够支撑百万级并发请求，并且具有高弹性和可观测性的后端服务。 第四章：微服务架构的演进与治理 从单体到微服务并非终点，而是新挑战的开始。本章关注微服务生态中的治理难题。 服务间通信： 详尽对比RESTful API、gRPC和消息队列（如Kafka/RabbitMQ）的适用场景。重点分析gRPC在低延迟场景下的序列化优势和Schema演进策略。 服务发现与注册： 探讨Consul/Etcd等工具在动态集群中的作用，并深入分析客户端负载均衡和服务端负载均衡的区别与应用场景。 分布式事务与数据一致性： 深入解析Saga模式、两阶段提交（2PC）的局限性，以及如何利用事件驱动架构（EDA）实现最终一致性，保证业务流程的健壮性。 第五章：拥抱事件驱动与流处理 实时性是现代应用的核心需求。本章讲解如何利用消息系统构建解耦、高吞吐的数据管道。 Kafka核心机制详解： 不仅停留在消息发送接收，更深入探讨分区、副本、ISR（In-Sync Replicas）机制如何保证高吞吐和容错性。 流处理框架选型与应用（如Flink/Spark Streaming）： 针对复杂的业务逻辑（如实时推荐、风控决策），如何利用流处理框架进行窗口计算、状态管理和事件时间处理。 反向ETL与数据湖构建： 如何将业务数据库的变化实时同步到数据仓库，为BI和机器学习提供新鲜数据源。 第六章：数据存储的异构化与选型哲学 单一数据库无法满足所有场景。本章提供一套基于业务场景的数据存储选型决策树。 关系型数据库的极限调优： 索引策略的深度优化（复合索引、覆盖索引），慢查询的捕捉与分析，以及读写分离、分库分表的实践经验。 NoSQL的精细化使用： 深入探讨文档型（MongoDB）、键值型（Redis/Memcached）和图数据库（Neo4j）在缓存、会话管理和复杂关系建模中的精确用途。 时序数据库（TSDB）的应用： 针对物联网和监控数据，介绍InfluxDB等专用数据库在数据写入和范围查询上的性能优势。 第三部分：系统可观测性与弹性设计 一个健壮的系统必须能够清晰地展示其内部运行状态，并在故障发生时快速自愈。 第七章：构建现代可观测性堆栈（Observability） 可观测性是超越传统监控的全新范式。本章聚焦于“为什么”和“如何”进行有效的故障排查。 日志的结构化与聚合： 推广ELK/Loki堆栈，强调日志的上下文携带（Tracing ID）和标准化格式（JSON）。 分布式追踪（Distributed Tracing）： 深入解析OpenTelemetry标准，讲解如何使用Jaeger/Zipkin可视化请求在多个微服务间的完整生命周期，定位延迟瓶颈。 黄金指标（SLO/SLA）的定义与实践： 如何从业务角度定义服务等级目标，并通过Prometheus/Grafana构建告警仪表盘，实现主动干预而非被动响应。 第八章：容错、限流与混沌工程 为不可避免的故障做准备，是构建高弹性系统的基石。 熔断、限流与降级： 详细分析Hystrix/Sentinel等组件的实现原理。讨论令牌桶算法、漏桶算法在API网关层的应用，以及服务降级时保证核心功能的策略。 幂等性设计： 在分布式系统中，确保操作的多次执行与一次执行效果相同的关键设计原则和实现技巧（如基于Token或版本号）。 混沌工程的引入： 介绍Netflix Chaos Monkey等工具的理念，探讨如何通过受控的故障注入，主动发现系统的薄弱环节，并在生产环境故障发生前修复它们。 本书旨在为中高级工程师提供一套前沿、实用的工程方法论，帮助他们构建出下一代互联网应用，专注于解决如何高效地运行和维护复杂的分布式系统，而不是基础的计算机科学理论。

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