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出版者:电子工业出版社

作者:

出品人:

页数:265

译者:乔希

出版时间:1999-8

价格:38.00元

装帧:平装

isbn号码:9787505347984

丛书系列:

图书标签:

• Java
• 编程
• 技术
• 最新
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• 教程
• 进阶
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• 框架

《Java：构建未来应用之基石》 面向未来的 Java：深度探索与实践应用 在瞬息万变的软件开发领域，Java 凭借其稳定性、跨平台能力以及庞大的生态系统，始终占据着举足轻重的地位。从企业级应用到移动开发，从大数据处理到云计算基础设施，Java 的身影无处不在。然而，技术的演进从未停歇，新的版本、新的框架、新的编程范式层出不穷，对开发者提出了更高的要求。本书并非对 Java 语言本身进行基础性的讲解，而是聚焦于当前 Java 生态中最具活力、最具前瞻性的技术方向，旨在帮助有一定 Java 基础的开发者，特别是那些渴望掌握最新技术、提升工程实践能力、引领技术趋势的资深开发者，深入理解并驾驭 Java 的前沿领域。 本书的核心目标是提供一套连贯、深入且实用的技术进阶指南，它不是教科书，而是一本指向未来的开发手册。我们不会从“Hello, World!”开始，而是直接切入那些真正驱动现代 Java 应用发展的关键技术和思想。我们将围绕“构建高性能、可扩展、云原生、智能化的 Java 应用”这一主线，展开细致入微的探索。 第一篇：Java 语言核心的现代演进 Java 语言本身一直在进化，以适应新的开发需求和性能挑战。本篇将深入剖析 Java 语言最新版本（例如 JDK 17、21 等）带来的重要特性，并探讨它们如何被应用于实际开发中，以提升代码质量、性能表现和开发效率。 Record 类型与 Lambda 表达式的深度融合： 我们将不仅仅介绍 Record 类型，而是深入探讨如何将其与 Lambda 表达式、Stream API 结合，实现更简洁、更具声明式风格的数据处理和模型定义。例如，如何利用 Record 简化 DTO（Data Transfer Object）、VO（Value Object）的创建，以及如何结合 Stream API 构建复杂的 ETL（Extract, Transform, Load）流程。 Pattern Matching 的多维度应用： Pattern Matching 不仅仅是 `instanceof` 的语法糖，更是对 Java 类型系统的一次深刻变革。本篇将详尽解析 `switch` 表达式中的 Pattern Matching，以及 `if-case` 结构的应用，展示如何利用它来编写更安全、更易读的条件逻辑，特别是在处理复杂的数据结构和协议时。我们将探讨其在领域驱动设计（DDD）中的应用，例如如何优雅地处理不同状态的聚合根或实体。 Concurrency API 的现代实践： 随着多核处理器成为标配，并发编程的挑战也日益严峻。本篇将跳出传统的 `synchronized` 和 `Lock`，深入剖析 `java.util.concurrent` 包下的高级并发工具，如 `CompletableFuture` 在异步编程中的强大能力，`ExecutorService` 的细致调优，以及 `StampedLock` 等更灵活的锁机制。我们将通过实际案例，展示如何构建高性能、无死锁的并发系统，并讨论响应式编程模型在 Java 中的实现思路。 Virtual Threads（Project Loom）的革命性影响： 虚拟线程是 Java 并发领域的一次重大突破，它有望彻底改变高吞吐量 I/O 密集型应用的开发方式。本篇将详细讲解虚拟线程的原理、优势，以及如何将其集成到现有应用中。我们将对比传统线程与虚拟线程在资源消耗、上下文切换、性能表现上的差异，并提供最佳实践指导，帮助开发者轻松拥抱“海量并发”的开发模式。 第二篇：构建高性能与可扩展的后端系统 在分布式和微服务架构盛行的当下，构建高性能、高可用、易于扩展的后端服务是每个 Java 开发者的核心任务。本篇将聚焦于现代 Java 后端开发的各项关键技术。 响应式编程与非阻塞 I/O 的实践： 无论是 WebFlux 还是 Vert.x，响应式编程范式正在改变我们构建高并发、低延迟系统的思路。本篇将深入探讨响应式流（Reactive Streams）规范，并结合 Reactor 和 RxJava 等主流框架，讲解如何设计和实现响应式 API。我们将重点关注其在处理大量并发连接、实现弹性伸缩方面的优势，并提供如何将响应式模式应用于数据流处理、消息队列集成等场景的实践指南。 现代微服务架构的 Java 实现： 微服务拆分、服务治理、分布式事务、API 网关等是构建复杂系统的基石。本篇将围绕 Spring Cloud、Dubbo、gRPC 等主流微服务框架，详细阐述如何使用 Java 构建健壮的微服务应用。我们将深入分析服务注册与发现、熔断降级、限流、分布式配置、链路追踪等关键技术点，并提供实际的架构设计和编码建议。 云原生 Java 应用的最佳实践： 将 Java 应用部署到云端，意味着需要考虑容器化、自动化部署、弹性伸缩、可观测性等云原生特性。本篇将深入探讨 Docker 和 Kubernetes 在 Java 应用中的集成，讲解如何优化 Java 应用的容器镜像，实现快速启动和资源高效利用。我们将重点介绍 Spring Boot 3 及后续版本对云原生特性的支持，以及如何利用 Prometheus、Grafana、ELK Stack 等工具构建完善的可观测性体系，确保应用在云端的稳定运行。 高性能数据访问与缓存策略： 数据库是后端系统的瓶颈之一，高效的数据访问和合理的缓存策略至关重要。本篇将探讨 JPA/Hibernate 的高级优化技巧，如批量操作、延迟加载、缓存配置等。我们将深入分析 Redis、Memcached 等分布式缓存系统在 Java 应用中的集成与优化，讲解如何设计有效的缓存失效策略，以及如何利用 Caffeine 等高性能本地缓存库提升响应速度。 第三篇：Java 在大数据与人工智能领域的应用 Java 不仅是通用编程语言，在数据密集型应用和人工智能领域也发挥着越来越重要的作用。本篇将为你揭示 Java 在这些前沿领域的应用深度。 大数据处理框架中的 Java： Apache Spark、Apache Flink、Apache Kafka 是大数据处理领域的“三巨头”，而 Java 则是它们的核心开发语言之一。本篇将深入讲解如何使用 Java API 与这些框架进行交互，构建高效、可扩展的大数据处理管道。我们将重点关注 Spark 的 RDD/DataFrame/Dataset API，Flink 的流处理与批处理统一 API，以及 Kafka 的生产者和消费者 API，并提供实际的代码示例，展示如何实现实时数据分析、ETL 任务自动化等。 JVM 调优与性能工程： 即使拥有优秀的框架和语言特性，充分挖掘 JVM 的性能潜力也至关重要。本篇将深入剖析 JVM 的内存模型、垃圾回收算法（G1、ZGC、Shenandoah 等）的工作原理，以及各种内存区域（堆、栈、方法区）的分配与回收机制。我们将讲解如何使用 JProfiler、VisualVM 等工具进行性能剖析，识别内存泄漏和性能瓶颈，并提供一系列实用的 JVM 参数调优策略，帮助你将 Java 应用的性能推向极致。 AI 与机器学习的 Java 集成： 尽管 Python 在 AI 领域占据主导地位，但 Java 在企业级 AI 应用、大数据分析与机器学习的结合方面依然有着不可替代的优势。本篇将介绍 Java 在机器学习库（如 DL4J、Tribuo）中的应用，以及如何利用 Java 与 TensorFlow、PyTorch 等深度学习框架进行集成，例如通过 TensorFlow Java API 调用预训练模型，或将 Java 服务与 Python 模型服务进行对接。我们将探讨 Java 在模型部署、生产环境推理等场景下的优势。 第四篇：现代 Java 开发工具与工程实践 优秀的代码源于精良的工具和良好的工程实践。本篇将聚焦于提升 Java 开发效率和代码质量的关键环节。 构建工具与依赖管理精通： Maven 和 Gradle 是 Java 项目构建的核心。本篇将深入讲解它们的配置、插件机制、多模块项目管理，以及如何进行性能优化。我们将侧重于 Gradle 的 Groovy/Kotlin DSL，以及其在 CI/CD 流程中的集成应用。 测试驱动开发（TDD）与自动化测试： JUnit 5、Mockito、AssertJ 等是构建可靠 Java 应用的基石。本篇将深入讲解测试金字塔理论，并演示如何编写高质量的单元测试、集成测试和端到端测试。我们将重点关注 Mockito 的高级用法，以及如何利用 AssertJ 编写可读性强的断言，并探讨测试代码的组织和维护策略。 代码质量与静态分析： SonarQube、Checkstyle、PMD 等工具能够帮助开发者在早期发现代码中的潜在问题，提升代码的可维护性和可读性。本篇将讲解如何配置和使用这些工具，并将它们集成到 CI/CD 流程中，构建自动化的代码质量门禁。 DevOps 与 CI/CD 流程中的 Java 应用： 将 Java 应用顺利地交付到生产环境，离不开现代 DevOps 实践。本篇将探讨 Jenkins、GitLab CI、GitHub Actions 等 CI/CD 工具在 Java 项目中的应用，讲解如何自动化构建、测试、打包和部署。我们将重点关注如何将 Docker 容器化、Kubernetes 部署等技术无缝集成到 CI/CD 流程中，实现敏捷开发与高效交付。 谁适合阅读本书？ 本书面向具备扎实 Java 基础，并且希望在技术上更进一步的开发者，特别是： 资深 Java 开发者： 想要了解并掌握 Java 最新版本特性、新框架以及现代架构模式。 后端架构师： 需要设计和实现高性能、可扩展、云原生的 Java 系统。 对并发编程、响应式编程、微服务架构有深入兴趣的开发者： 希望在这些领域建立更强的专业能力。 大数据与 AI 领域希望使用 Java 进行开发的工程师： 寻求在这些前沿领域应用 Java 的实践经验。 渴望提升代码质量、工程效率和部署能力的开发者： 希望学习现代化的开发工具和最佳实践。 本书将以理论结合实践的方式，通过大量的代码示例、架构图和场景分析，帮助读者不仅理解“是什么”，更理解“为什么”和“怎么做”。我们相信，掌握了本书中的内容，你将能够更加自信地构建下一代 Java 应用，并在快速变化的软件开发领域保持领先地位。

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这本号称“JAVA的最新技术”的书，我入手后最深的感受就是——它仿佛是2018年的技术合集，而非最新的前沿探索。首先，在并发编程这一核心领域，我对书中对`CompletableFuture`的讲解略感失望。它只是将API的功能做了平铺直叙的罗列，对于如何在高并发、低延迟场景下进行更精细的错误传播和资源管理，几乎没有深入探讨。例如，现代响应式编程框架如Reactor或RxJava 3的集成范式，书中只是一笔带过，没有提供任何实战案例来展示如何将这些异步流与Spring WebFlux的非阻塞特性有机结合。更别提Project Loom带来的虚拟线程（Virtual Threads）的概念，书中完全没有涉及，这对于讨论“最新”技术来说，无疑是一个巨大的疏漏。我期待看到的是，如何利用虚拟线程简化传统并发模型的复杂性，尤其是在I/O密集型服务中的性能飞跃，但这些内容统统缺失，导致这本书的实用价值大打折扣。它更像是一本为初学者准备的“Java 8基础回顾”，而不是一本面向资深开发者、紧跟时代步伐的技术指南。

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技术生态与工具链的介绍，是这本书暴露其“过时”本质的另一重铁证。在DevOps和持续集成/持续部署（CI/CD）日益重要的今天，这本书对构建工具的介绍还停留在Maven的XML配置文件的细枝末节上，对于Gradle在声明式构建和性能优化上的优势，描述得非常保守且不够有力。更严重的是，对于现代Java开发中不可或缺的GraalVM及其AOT编译能力，几乎没有提及。如何利用Native Image实现秒级启动和极低的内存占用，这是当前云原生Java应用竞争力的关键所在，但这本书对此毫无建树。读者想从这本书中了解如何利用最新的IDE特性（如IntelliJ IDEA的深度重构工具）来提升开发效率，或是如何结合Telemetry工具进行实时的应用性能监控（APM），都将是徒劳。这本书停留在“如何写出能编译运行的Java代码”的层面，而没有触及“如何高效、快速、低成本地交付和运行现代Java应用”的核心命题。

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数据库访问层面的内容，简直是一场对“老旧”技术的怀旧之旅。ORM（对象关系映射）部分，重点仍然放在JPA和Hibernate的配置细节上，这本身无可厚非，但其讨论的性能优化技巧，诸如Lazy Loading的陷阱、N+1问题的规避，都是十年前Java开发者就已经烂熟于心的内容。令人遗憾的是，书中完全没有提及如何高效利用现代数据库驱动和连接池技术，比如对R2DBC（Reactive Relational Database Connectivity）的介绍付之阙如。在全异步、非阻塞的架构背景下，传统的阻塞式JDBC调用方式已成为性能瓶颈的重灾区。一本宣称“最新”技术的书，却对响应式数据访问这一必然趋势视而不见，这让我对作者对当前技术生态的敏感度产生了极大的怀疑。它提供的解决方案，只会让你的应用在处理高并发I/O时白白浪费线程资源。

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关于函数式编程的章节，是我觉得最令人费解的部分。作者似乎将Java Stream API的使用方法等同于函数式编程的全部。诚然，Stream是Java 8带来的重要特性，但“最新技术”难道不应该涵盖更多？我原本期待能看到Valhalla项目对值类型（Value Types）的深入讨论，以及这些新特性如何重塑集合操作的底层效率。更重要的是，书中对函数式接口的介绍，依然停留在简单的Lambda表达式应用层面，对于高阶函数在构建可组合、声明式代码中的真正威力，讲解得过于肤浅。没有讨论如何利用类型系统设计更健壮的领域特定语言（DSL），也没有深入剖析函数式编程思想如何影响现代Java的面向对象设计范式。读完这一章，我感觉自己只是学会了如何用Stream做一些简单的集合转换，而真正函数式思维的构建，这本书无能为力。

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翻开关于微服务架构的部分，我立刻察觉到一种明显的时代滞后感。书中还在大篇幅地介绍基于Spring Boot 2.x构建RESTful服务的传统模式，而对于当前业界普遍采用的更轻量级、更具云原生特性的解决方案，几乎是避而不谈。例如，服务注册与发现的探讨，竟然还停留在对Eureka的详细解析上，对于Kubernetes Service Mesh（如Istio或Linkerd）如何接管服务间通信、熔断和路由的机制，缺乏应有的深度。此外，持久化策略的讨论也显得过于传统，没有触及事件溯源（Event Sourcing）与CQRS模式在复杂业务系统中的应用，更遑论介绍如何利用Quarkus或Micronaut这类针对云原生环境优化启动速度和内存占用的新型框架。这本书给我的感觉是，它提供了一套“能跑起来”的方案，但绝对不是“在生产环境中高效运行且面向未来扩展”的方案。对于追求极致性能和运维效率的团队来说，这本书提供的知识已经是过时的模板。

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