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出版者:Princeton University Press

作者:Jan Brinkhuis

出品人:

页数:688

译者:

出版时间:2005-8-29

价格:USD 115.00

装帧:Hardcover

isbn号码:9780691102870

丛书系列:

图书标签:

优化
数学规划
运筹学
算法
数值计算
最优化理论
凸优化
非线性规划
机器学习
工程优化

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具体描述

This self-contained textbook is an informal introduction to optimization through the use of numerous illustrations and applications. The focus is on analytically solving optimization problems with a finite number of continuous variables. In addition, the authors provide introductions to classical and modern numerical methods of optimization and to dynamic optimization. The book's overarching point is that most problems may be solved by the direct application of the theorems of Fermat, Lagrange, and Weierstrass. The authors show how the intuition for each of the theoretical results can be supported by simple geometric figures. They include numerous applications through the use of varied classical and practical problems. Even experts may find some of these applications truly surprising. A basic mathematical knowledge is sufficient to understand the topics covered in this book. More advanced readers, even experts, will be surprised to see how all main results can be grounded on the Fermat-Lagrange theorem. The book can be used for courses on continuous optimization, from introductory to advanced, for any field for which optimization is relevant.

架构设计与工程实践：从理论基石到系统实现本书聚焦于现代复杂系统开发中的核心挑战：如何构建健壮、高效且可维护的软件架构，并将其转化为可靠的工程实践。在当今快速迭代的技术环境中，系统的规模和复杂度呈指数级增长。仅仅依靠代码层面的优化已不足以应对挑战，真正的系统效能和生命周期成本，深植于其初始的架构设计之中。本书旨在为架构师、高级工程师以及技术决策者提供一套系统化的思考框架和实用的工具箱，指导他们穿越从概念抽象到具体落地的各个阶段。第一部分：架构思维与核心原则（The Foundational Mindset）本部分深入探讨架构设计的哲学基础，强调“为什么”比“怎么做”更为关键。第一章：理解复杂性与权衡的艺术复杂性是系统设计中不可避免的敌人。本章首先解构了不同类型的复杂性（如内在复杂性与意外复杂性），并介绍了降低认知负荷（Cognitive Load）的策略。我们不追求“完美”架构，而是深入分析技术选型、时间投入与系统收益之间的动态平衡。重点讨论了著名的“权衡之轮”模型，指导读者识别和量化关键非功能性需求（NFRs）——如性能、安全性、可扩展性——之间的冲突点。第二章：架构模式的演进与适用场景传统的架构模式（如单体、分层架构、面向服务架构SOA）依然是基础，但它们在云原生时代的应用边界正在被重新定义。本章将深入剖析这些经典模式的内在机制，并着重探讨现代变体，例如：分层架构的解耦实践：如何通过依赖倒置和清晰的边界定义，防止层级间的“泄漏”。事件驱动架构（EDA）的引入：在高吞吐量系统中，使用消息队列和事件流作为核心通信骨干的优势与陷阱。微服务架构的治理模型：不仅仅是拆分服务，更重要的是如何管理服务间的通信、数据一致性和分布式事务。第三章：架构文档化与沟通的挑战一个优秀的架构只有在被团队准确理解时才具有价值。本章侧重于架构的“描述性”层面。我们将介绍C4模型（Context, Containers, Components, Code）作为一种可视化标准，帮助团队建立统一的语言。此外，还探讨了编写“架构决策记录（ADR）”的重要性，确保历史决策的可追溯性，并提供了一套实用的方法来向不同受众（业务、开发、运维）有效地传达架构蓝图。第二部分：构建现代系统的关键技术栈（The Engineering Toolkit）本部分聚焦于当前业界主流的构建块，以及如何将理论原则转化为可落地的技术实现。第四章：数据持久化策略的精细化设计数据是系统的核心资产，其存储和访问策略直接决定了系统的性能上限。本章超越了简单的“关系型 vs. NoSQL”二元对立： Polyglot Persistence（多语言持久化）：何时选择图数据库（Graph DB）、时间序列数据库（TSDB）或键值存储（Key-Value Store）。数据一致性模型（CAP与PACELC）：在分布式环境中，如何权衡强一致性与可用性，并实施最终一致性的补偿机制。读写分离与数据分片（Sharding）：深入讲解水平和垂直分片的策略选择，以及如何处理跨分片事务的复杂性。第五章：弹性、容错与混沌工程在云环境中，故障是常态而非例外。本章的核心在于系统韧性（Resilience）的设计。防御性编程实践：熔断器（Circuit Breaker）、限流（Rate Limiting）和舱壁模式（Bulkhead）的实际代码实现。超时与重试策略：讨论抖动退避（Jittered Backoff）算法，避免集中式重试引发的雪崩效应。引入混沌工程（Chaos Engineering）：如何设计和执行安全、可控的故障注入实验，以验证系统的预期行为和恢复能力。第六章：API设计与契约驱动开发 API是系统间交互的桥梁。本章侧重于设计健壮、版本化且易于使用的接口。 RESTful API的最佳实践与局限：探讨资源建模、幂等性（Idempotency）的保证。 GraphQL的兴起：为什么它能解决数据获取效率低下的问题，以及在后端如何集成和治理GraphQL层。契约驱动测试（Contract Testing）：使用工具（如Pact）确保服务提供方和消费方之间的通信契约永不被破坏，从而实现更快的集成测试。第三部分：运营化与持续交付（Operations & Lifecycles）架构的生命周期管理与初始设计同等重要。本部分关注如何运维化、可观察和持续演进系统。第七章：可观测性（Observability）的深度实践仅仅记录日志是不够的。本章介绍了“三大支柱”——指标（Metrics）、日志（Logs）和追踪（Tracing）——如何协同工作以诊断复杂系统的深层问题。分布式追踪：讲解OpenTelemetry标准，如何利用Span和Trace上下文来可视化请求路径和延迟瓶颈。黄金信号与 SLO/SLA的制定：如何定义关键的系统健康指标，并建立自动化报警机制。第八章：云原生部署策略与基础设施即代码（IaC）将架构蓝图部署到生产环境需要自动化和一致性。容器化与编排：深入 Kubernetes 的核心概念（Pod、Deployment、Service），并讨论如何优化容器镜像和资源配置。蓝/绿部署与金丝雀发布：详细解析这些高级部署策略的自动化流程和回滚机制，最大限度地减少上线风险。 Terraform与状态管理：如何使用 IaC 工具确保基础设施的声明式管理和环境的一致性。第九章：架构演化与技术债务管理架构不是一成不变的。本章提供了应对系统腐化的实用方法。演进式架构（Evolutionary Architecture）：如何通过“可适应性”的设计来拥抱变化，例如使用 Strangler Fig Pattern（绞杀者模式）逐步重构遗留系统。技术债务的度量与偿还：将技术债务视为一种可管理的风险，并探讨如何在业务需求周期中嵌入定期的重构预算。本书基于大量实际案例和工业级经验，旨在提供一个全面、实用的蓝图，帮助读者构建能够在未来数年内持续适应业务增长和技术变革的健壮系统。它不是一套僵硬的规则集，而是一系列指导思考和决策的方法论。