应用程序性能测试的艺术 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:人民邮电出版社

作者:莫得尼克斯

出品人:

页数:219

译者:

出版时间:2016-3-1

价格:CNY 49.00

装帧:平装

isbn号码:9787115414540

丛书系列:

图书标签:

• 性能测试
• 性能测试，专项测试
• 性能测试
• 应用程序性能
• 测试艺术
• 性能优化
• 软件测试
• APM
• 用户体验
• 负载测试
• 压力测试
• 测试策略

好的，这是一本关于现代软件架构与微服务的图书简介，旨在涵盖当前业界主流的技术栈、设计理念和实践挑战，但完全不涉及“应用程序性能测试的艺术”中的任何主题或技术。 --- 云原生时代的软件架构：从单体到分布式微服务的精益演进 图书简介 在当今快速迭代的数字经济环境中，软件系统的复杂性呈指数级增长。传统的单体架构已难以支撑高并发、高可用和快速交付的需求。本书深入探讨了构建下一代弹性、可扩展和可观测的云原生应用的系统化方法论和前沿技术栈。它不是一本侧重于单一技术工具的使用手册，而是一部指导架构师和高级工程师如何设计、实现、部署和运维复杂分布式系统的全面蓝图。 本书的核心目标是帮助读者建立起坚实的架构思维框架，理解技术选型的权衡（Trade-offs），并掌握在微服务、事件驱动和无服务器范式下实现架构优雅转型的关键策略。 --- 第一部分：现代架构的基石——范式迁移与设计原则 本部分将带领读者回顾软件架构演进的必然性，并为深入后续章节奠定理论基础。 第一章：遗留系统的桎梏与微服务思潮的兴起 探讨单体架构在扩展性、技术栈锁定、部署耦合等方面暴露出的瓶颈。详细分析微服务架构的本质优势——高内聚、低耦合、技术异构性，并辨析“微服务陷阱”——过度设计和不必要的分布式复杂性。 第二章：分布式系统设计的核心挑战 深入剖析分布式系统的固有难题，包括但不限于CAP理论的实际应用、一致性模型（强一致性、最终一致性）的选择依据、以及分布式事务的补偿机制与Saga模式。强调理解延迟、分区容错性在真实环境中的意义。 第三章：整洁架构与领域驱动设计（DDD）的融合 详细阐述如何将DDD的概念（如限界上下文、实体、值对象、领域服务）映射到微服务的边界划分上。介绍整洁架构（Clean Architecture）在微服务内部的应用，确保核心业务逻辑的纯净性和可测试性，无论底层基础设施如何变化。 第四章：服务契约与API设计规范 聚焦于服务间通信的明确性。讲解RESTful API的最佳实践，包括版本控制策略、幂等性设计和HATEOAS的适用场景。同时，引入GraphQL作为替代方案的优势，特别是在面向前端聚合数据时的效率提升。 --- 第二部分：构建弹性与互操作的通信机制 服务间的通信是分布式系统的生命线。本部分重点讲解同步与异步通信的实现细节与最佳实践。 第五章：同步通信：服务发现与负载均衡的艺术 覆盖服务注册与发现的机制（如Consul, Eureka, 或Kubernetes内置机制）。深入解析客户端负载均衡和服务端负载均衡的区别，并探讨 Ribbon/LoadBalancer 客户端的容错设计。 第六章：异步通信的威力：事件驱动架构（EDA） 详尽介绍消息队列（如Kafka, RabbitMQ）在解耦和数据流管理中的作用。重点讲解事件溯源（Event Sourcing）的概念，如何通过不可变事件日志重建系统状态。分析发布/订阅模式与队列模式的选择依据。 第七章：面向未来的通信：gRPC与Protocol Buffers 探讨基于HTTP/2的二进制通信协议gRPC的优势，包括更小的负载、更快的序列化速度以及对流式通信的天然支持。指导读者如何使用Protocol Buffers定义高效、跨语言的服务接口。 第八章：服务间容错与韧性设计 讨论如何在通信层面构建防御性代码。详细介绍熔断器（Circuit Breaker）、重试机制（Retry）和超时设置（Timeouts）的实现，以及如何在Hystrix/Resilience4j等框架中配置这些策略，确保系统面对部分服务失败时仍能优雅降级。 --- 第三部分：部署、可观测性与运营的现代化 将代码部署到生产环境并持续监控其健康状况，是现代架构落地的关键环节。本部分侧重于DevOps流程与云原生基础设施的结合。 第九章：容器化与编排：Kubernetes的核心设计 本书不将重点放在Kubernetes的命令行操作上，而是深入剖析其核心概念——Pod、Deployment、Service、Controller的设计理念。解释K8s如何提供声明式服务管理和自愈能力，及其对微服务部署模型的根本性改变。 第十章：配置管理与服务网格（Service Mesh） 讲解如何分离配置与代码（Twelve-Factor App原则）。随后，重点介绍服务网格（如Istio, Linkerd）如何将复杂的流量管理、安全策略和可观测性能力从应用代码中剥离出来，实现基础设施层的集中控制。 第十一章：分布式可观测性的三驾马车 系统阐述如何构建全面的监控体系： 日志（Logging）： 结构化日志的设计与ELK/Loki栈的集成。 指标（Metrics）： Prometheus数据模型的理解与多维数据采集。 分布式追踪（Tracing）： Jaeger/Zipkin的工作原理，如何通过上下文传播（Context Propagation）追踪请求跨越多个服务的完整路径。 第十二章：安全在云原生架构中的纵深防御 探讨OAuth 2.0和OpenID Connect（OIDC）在微服务环境下的应用，特别关注JWT（JSON Web Tokens）的签发、验证和刷新机制。讲解如何利用服务网格实现零信任网络中的mTLS（Mutual TLS）。 --- 结语 本书旨在提供一套面向实践的、可落地的架构转型路线图。通过深入理解分布式系统的理论约束和现代云原生工具集的能力边界，读者将能够自信地设计、构建和运维下一代企业级应用，驾驭技术演进的浪潮。掌握这些知识，您将能够构建出真正面向未来的、具备自我修复和弹性扩展能力的软件系统。

评分☆☆☆☆☆

书很薄，100多页，一共就5章。比较有料的是第2和第4章。 第2章比较清楚的定义了性能测试相关的一堆术语，比如baseline testing, load testing, stress testing等等，性能测试必须关注的一些点如测试环境、测试目标、服务器KPI监控都阐述到位了。 第4章讲的是如何看测试结果，...

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这本书的独特之处在于，它非常注重“度量”与“改进”之间的关联。它不仅仅是教你如何进行性能测试，更是强调了如何通过测试来驱动应用程序的性能改进。书中有大量的篇幅讲解如何设置合理的性能指标，以及如何根据业务目标来定义这些指标的阈值。它认为，没有明确的衡量标准，性能测试就失去了意义。书中详细阐述了不同类型的性能指标，比如“可用性指标”（如可用时间、平均故障间隔时间）、“响应性指标”（如平均响应时间、P95响应时间）、“吞吐量指标”（如每秒事务数、每秒请求数）等，并解释了在不同场景下应该关注哪些指标。更重要的是，它提供了大量的案例，说明了如何通过对这些指标的分析，来发现性能瓶颈，并给出具体的优化建议。例如，书中会分析某个接口的P95响应时间过高，然后引导你深入挖掘是数据库查询慢，还是应用程序的业务逻辑复杂，或者是否存在锁竞争等问题，并提供相应的代码优化、缓存策略、并发控制等解决方案。它就像一个“性能体检师”，不仅能帮你找出身体的“病灶”，还能给你开出“康复”的药方，指引你如何让应用程序变得更健康、更强壮。

评分☆☆☆☆☆

我最近读了一本关于应用程序性能测试的书，虽然书名叫做《应用程序性能测试的艺术》，但我读完之后，感觉它更像是一本《性能测试的工具箱》。书里详细介绍了各种市面上主流的性能测试工具，从开源的JMeter、Locust，到商业的LoadRunner、NeoLoad，几乎是应有尽有。每款工具都配有详细的安装指南、基本使用方法、脚本录制和回放的技巧，以及如何配置各种参数来模拟不同场景下的用户负载。我尤其喜欢它关于JMeter的章节，不仅讲了如何进行简单的API测试，还深入探讨了如何利用JMeter构建复杂的场景，比如模拟用户在电商网站上的浏览、加购、下单等一系列行为，并且如何处理登录、登出、购物车更新等动态数据。书中还给出了很多实用的脚本编写建议，比如如何使用参数化、关联、检查点等来提高测试脚本的健壮性和复用性。对于我这种刚刚接触性能测试，对各种工具感到眼花缭乱的开发者来说，这本书就像一份宝藏地图，让我能快速找到适合自己的工具，并且知道如何开始使用它们。它并没有过多地去探讨“为什么”要做性能测试，或者“如何”去设计一个完美的性能测试策略，更多的是聚焦于“怎么用”这些工具来完成任务。对于想要快速上手性能测试实践的人来说，这本书提供了非常详实的“操作指南”，让我能立刻着手进行实际的测试工作，而不是沉浸在理论的海洋里。

评分☆☆☆☆☆

从阅读体验上来说，这本书给我一种“学以致用”的畅快感。它并没有充斥着枯燥的理论和晦涩的术语，而是用一种非常贴近实际工作的方式来展开。书中大量的案例都来源于真实的生产环境，作者通过这些真实的场景，来讲解性能测试的原理和方法。例如，它会模拟一个电商网站在“双十一”促销活动期间可能遇到的高并发场景，然后一步步地展示如何进行性能测试，如何发现瓶颈，以及如何进行优化。书中还穿插了许多“经验之谈”，这些经验之谈往往是作者在多年性能测试工作中积累下来的宝贵财富，比如如何避免常见的性能测试陷阱，如何与开发团队有效沟通，如何争取到足够的测试资源等。这些内容让这本书不仅仅是一本技术手册，更像是一位经验丰富的老前辈在手把手地教导你。我感觉自己像是跟随作者一起在实战中学习，而不是被动地接受知识。这种互动式的学习体验，让我对性能测试产生了浓厚的兴趣，也更有信心将所学到的知识应用到我的实际工作中去。

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这本书给我最深刻的印象，与其说是关于“艺术”，不如说是关于“工程”。它以一种非常系统和工程化的方式，剖析了应用程序性能测试的整个流程。从需求分析、测试计划制定、场景设计、脚本开发、数据准备，到执行测试、结果分析、报告撰写，每一步都进行了详细的拆解和阐述。作者并没有停留在表面，而是深入到每个环节的细节。例如，在场景设计部分，它不仅讨论了如何根据业务需求来划分用户群体、设定并发量、思考业务流程，还强调了如何考虑网络延迟、服务器响应时间等因素，以及如何利用各种指标来衡量性能瓶颈。在结果分析方面，它列举了大量的性能指标，比如吞吐量、响应时间、错误率、CPU利用率、内存使用率等，并且给出了如何解读这些指标，以及如何通过这些指标来定位问题的示例。书中还详细介绍了如何制作一份清晰、有说服力的性能测试报告，包括如何呈现测试结果、分析瓶颈原因、提出优化建议等。我觉得这本书最可贵的地方在于，它提供了一个非常完整、可落地的性能测试方法论，让读者能够系统地学习和掌握性能测试的整个生命周期。它就像一本工程手册，指导你一步步地构建一个可靠的性能测试体系。

评分☆☆☆☆☆

当我翻开这本书时，我期待的是一种能够启发思考、提升格局的“艺术”层面的探讨，但读下来，我发现它更像是一本“问题解决指南”。书中大量篇幅都聚焦于性能测试过程中遇到的各种“疑难杂症”以及解决方案。它列举了许多常见的性能问题，比如内存泄漏、线程死锁、数据库连接池耗尽、高并发下的接口响应缓慢等等，并且针对每一种问题，都提供了详细的排查思路和定位方法。比如，当遇到CPU使用率过高的问题时，书中会指导你如何使用操作系统的性能监控工具（如perf, vmstat, top等）来找出是哪个进程占用了过多的CPU，然后再深入到应用程序层面，通过JVM的工具（如jstack, jmap, jstat等）来分析是哪个线程、哪个方法的代码导致了CPU的过度消耗。书中还提供了很多实用的调试技巧，比如如何设置断点、如何进行代码级别的性能分析、如何利用日志来辅助排查问题等。对于我这种经常在实际工作中被性能问题困扰的开发者来说，这本书无疑是一场及时雨。它不是理论先行，而是直击痛点，提供了一套行之有效的“排雷”手册，让我能够更有信心去面对和解决那些棘手的性能难题。

评分☆☆☆☆☆

近期在看这本书，感觉写的不错，点个赞。

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