具体描述
《Web数据库技术与应用》是数据库应用系列教材之一，《Web数据库技术与应用》全面系统地介绍了Web数据库的体系结构和实现技术，其中包括C/S、B/S模式以及基于中间件多层分布式数据库的应用软件体系结构，重点介绍XMA、ASP、Servlet、JDBC、EJB等各种组件技术以及使用这些技术在开发Web数据库系统和管理信息系统方面的应用。
《Web数据库技术与应用》注重概念与实用性的统一，书中配有精选实例，所有实例均已通过调试。读者可根据运行环境略加修改，即可使用。书中每章后面附有习题，以方便读者复习、巩固所学知识。
《Web数据库技术与应用》可作为高等院校计算机专业及相关专业高年级学生数据库课程的补充教材，也可供从事基于Web数据库的电子商务、电子政务及相关管理信息系统软件开发的工程技术人员的管理干部学习参考。
深入理解现代软件架构：从微服务到事件驱动 图书简介 本书旨在为读者提供一个全面而深入的视角，探讨当前主流的、用于构建高可用、可扩展和易于维护的现代软件系统的技术架构。我们聚焦于那些在云计算、大数据和敏捷开发时代背景下，已经成为行业标准或前沿实践的设计范式和实现方法。 第一部分：云原生与微服务架构的基石 在互联网应用快速迭代的今天，传统的单体架构已难以应对高并发、快速部署和弹性伸缩的需求。本部分将系统地剖析微服务架构的设计原则、挑战与最佳实践。 第一章：单体到微服务的演进之路 我们将从业务驱动的角度出发，探讨何时以及为何需要从单体架构转向微服务。详细阐述拆分服务的依据（如业务边界、团队组织结构——康威定律），并对比两种架构在部署、扩展性和技术栈灵活性上的差异。深入分析“服务拆分陷阱”，避免过度分解导致的分布式复杂性失控。 第二章：微服务的设计与边界划分 本章的核心在于如何科学地定义服务边界。我们将介绍DDD（领域驱动设计）在服务划分中的应用，重点讲解限界上下文（Bounded Context）的概念及其在微服务边界确定中的指导意义。同时，讨论如何处理跨服务的复杂业务流程，例如 Saga 模式在分布式事务管理中的角色。 第三章：服务间通信机制的权衡 服务间的通信是微服务架构的命脉。我们将对比同步通信（如RESTful API、gRPC）和异步通信（如消息队列）的优劣。对于同步通信，深入探讨负载均衡、服务发现（如使用Consul或Eureka）和API网关的设计与实现。对于异步通信，着重分析消息队列（如Kafka、RabbitMQ）在削峰填谷、解耦服务以及保证消息投递可靠性方面的技术细节。 第四章：服务治理与弹性设计 微服务环境下的故障排查和系统稳定性是重中之重。本章将重点讲解服务治理的四大支柱： 服务发现与注册： 动态管理服务实例的位置。 配置中心： 集中管理和动态刷新配置，实现灰度发布和热更新。 容错与隔离： 详细阐述熔断器（Circuit Breaker）、限流（Rate Limiting）和舱壁（Bulkhead）模式如何构建系统的弹性边界，防止单个故障引发雪崩效应。 链路追踪与监控： 引入分布式追踪系统（如Zipkin/Jaeger），实现请求在复杂服务网络中的可视化追踪，并结合Prometheus和Grafana进行系统级的度量和告警配置。 第二部分：事件驱动架构（EDA）与数据一致性 现代高并发系统越来越依赖事件流而非传统的请求-响应模式。本部分将深入探讨事件驱动架构（EDA）的设计理念，以及它如何与微服务协同工作，构建出响应更迅速、耦合更松散的系统。 第五章：事件驱动架构的核心概念 理解事件（Event）与命令（Command）的区别，以及事件的特性（如不可变性、时间戳）。阐述EDA的三种主要模型：事件发布-订阅（Pub/Sub）、事件溯源（Event Sourcing）和变更数据捕获（CDC）。重点分析事件如何作为系统状态变更的唯一事实来源。 第六章：利用消息中间件构建数据管道 本章侧重于消息系统的实际应用。我们将深入研究主流消息中间件（如Kafka）的内部机制，包括分区、复制因子、消费者组和日志管理。探讨如何利用这些特性构建高吞吐量的数据管道，用于实时数据分析、日志聚合和跨服务状态同步。 第七章：最终一致性与分布式事务 在EDA中，强一致性往往被最终一致性所取代。本章系统性地梳理保证数据最终一致性的核心模式： 两阶段提交（2PC）的局限性： 解释其在分布式环境下的性能瓶颈和阻塞风险。 TCC（Try-Confirm-Cancel）： 详细解析如何通过补偿性事务来保证跨服务的业务原子性。 Saga 模式的深入应用： 结合实际案例，演示如何利用事件来协调一系列本地事务，并在失败时执行补偿性操作，实现复杂的业务流程控制。 第三部分：数据存储策略与去中心化 微服务强调“数据归属服务”，意味着每个服务拥有自己的持久化层，这催生了“数据多样性”的需求。本部分将探讨在去中心化数据管理背景下的存储选型和数据同步策略。 第八章：多模态数据持久化选型 抛开传统的关系型数据库的“一刀切”模式，本章指导读者根据业务场景（如高写入、高读取、复杂关系、文档存储需求）来选择最合适的数据库技术。细致分析NoSQL数据库的四大类（键值存储、文档数据库、列族数据库、图数据库）的适用场景和技术原理，并讨论如何管理不同类型数据源的访问层。 第九章：数据聚合与查询的挑战 当数据分散在多个服务中时，如何进行跨服务的聚合查询是一个重大难题。我们将介绍两种主要的解决方案： API组合模式（API Composition）： 在服务网关或专用聚合服务中实时查询并合并数据。 物化视图/数据湖： 利用事件流或CDC技术，将关键数据异步地同步到一个集中的数据仓库或数据湖中，用于复杂的BI分析和报表生成，同时解释如何避免引入新的强耦合。 第十章：安全、部署与可观测性 最后，本部分将关注现代架构的运维和安全实践。深入探讨零信任模型下的服务间安全认证（如OAuth 2.0和JWT），以及如何利用容器化技术（Docker）和编排工具（Kubernetes）实现自动化、声明式的部署流程（CI/CD）。同时，强调可观测性（Observability）不仅仅是监控，更是对系统健康状态的深层理解和调试能力。 本书通过结合理论模型与大量工业界的实战案例，旨在培养读者驾驭复杂分布式系统的能力，使他们能够设计出真正具备韧性、可扩展性和长期维护价值的下一代应用。
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