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页数:194

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出版时间:2008-8

价格:22.00元

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isbn号码:9787115179463

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• 计算机基础
• 大学教材
• 实验指导
• 高等教育
• 计算机科学
• 信息技术
• 实践教学
• 编程入门
• 数据结构
• 算法基础

现代软件工程实践与前沿技术 本书聚焦于当代软件开发领域的核心方法论、主流技术栈及其未来发展趋势，旨在为读者提供一个全面、深入且高度实用的视角，以应对快速变化的IT行业挑战。 第一部分：敏捷与DevOps的深度融合 1. 敏捷开发范式演进与精益思想的采纳 本部分深入剖析了Scrum、看板（Kanban）等主流敏捷框架的底层逻辑与实践细节。我们不仅探讨了用户故事的有效编写（INVEST原则），还着重讲解了如何量化“完成的定义”（DoD）和“可交付的增量”。书中会详细阐述如何利用定期的回顾会议（Retrospectives）驱动团队持续改进，并引入精益（Lean）原则，如消除浪费、延迟决策和快速交付，将其与敏捷实践有机结合，以提高价值流效率。 2. DevOps文化的构建与持续交付流水线（CI/CD Pipeline）的构建 DevOps不仅仅是工具链的堆砌，更是一种文化和组织结构的变革。本书将详细介绍如何建立跨职能协作的文化，打破开发（Dev）与运维（Ops）之间的壁垒。核心章节将围绕CI/CD流水线的构建展开，包括： 持续集成（CI）实践： 自动化的单元测试、集成测试和静态代码分析的集成点。 自动化构建与制品管理： 采用Maven、Gradle或Bazel进行高效构建，并使用Nexus或Artifactory进行二进制制品管理。 持续部署（CD）策略： 深入讲解蓝绿部署（Blue/Green）、金丝雀发布（Canary Release）和滚动更新（Rolling Updates）等高级部署策略的原理和风险控制。 3. 基础设施即代码（IaC）与配置管理 本章重点介绍如何使用代码来管理和配置基础设施，确保环境的一致性和可重复性。我们将详细对比和实践Terraform在多云环境下的资源编排能力，以及Ansible、Chef或Puppet在配置管理上的应用。特别关注状态管理、幂等性设计在IaC中的重要性。 第二部分：现代应用架构与微服务设计 4. 微服务架构的基石与挑战 本书将微服务架构视为构建高可伸缩、高弹性的系统的核心范式。我们将从单体应用重构的路线图入手，详细阐述微服务的设计原则，如高内聚、低耦合、独立部署和自治性。 服务间通信机制： 对比同步（RESTful API、gRPC）和异步（消息队列如Kafka、RabbitMQ）通信的适用场景和陷阱。 数据管理策略： 探讨“数据库按服务划分”的原则，以及分布式事务的解决方案，如Saga模式和事件溯源（Event Sourcing）。 5. 服务治理、可观测性与弹性设计 在复杂的微服务环境中，服务治理和故障排查成为关键。本部分深入讲解如何实现服务的发现、负载均衡和熔断降级。 可观测性（Observability）： 重点介绍“三驾马车”——日志（Logging）、指标（Metrics）和分布式追踪（Tracing）的整合应用。我们将实践使用Prometheus/Grafana进行系统监控，并利用Jaeger/Zipkin进行请求链路追踪。 韧性工程（Resilience Engineering）： 讲解如何通过超时设置、限流、隔离和混沌工程（Chaos Engineering）来主动测试系统的弹性边界。 6. 云原生技术栈的深入探索 本书将Docker和Kubernetes（K8s）作为构建云原生应用的核心技术。读者将学习如何： 编写高效的Dockerfile和多阶段构建。 理解Kubernetes的核心概念（Pod、Service、Deployment、StatefulSet）。 应用Helm进行复杂应用的包管理和部署。 利用服务网格（Service Mesh，如Istio）实现流量管理和安全策略的细粒度控制。 第三部分：质量保证、安全与前沿趋势 7. 全面的自动化测试策略 软件质量内建于开发流程之中，而非事后检查。本章超越了基础的单元测试，重点讲解如何构建一个金字塔形的自动化测试体系： 契约测试（Contract Testing）： 确保微服务间接口定义的准确性。 API与集成测试的自动化： 使用Postman/Newman或RestAssured进行高效测试。 性能工程： 介绍负载测试工具（如JMeter, Locust）的使用，以及如何将性能测试集成到CI流程中。 8. 软件供应链安全与DevSecOps 安全必须左移。本书将DevSecOps的理念融入到整个软件生命周期。 静态应用安全测试（SAST）和动态应用安全测试（DAST）： 工具选型与集成实践。 依赖项安全管理： 扫描和管理开源组件的漏洞（SBOM）。 运行时安全： 探讨容器镜像的安全加固、网络策略的实施以及Secrets管理的最佳实践。 9. 人工智能在软件工程中的应用展望 最后，本书展望了AI/ML技术如何变革软件工程的未来。我们探讨了代码生成工具（如GitHub Copilot背后的模型原理）、AI辅助的缺陷预测、以及如何利用机器学习优化CI/CD流水线的调度效率。此部分旨在激发读者对未来软件开发范式的思考与探索。 目标读者： 本书适合计算机科学专业的高年级学生、初中级软件工程师、技术团队负责人以及希望深入理解现代软件生产流程的IT专业人士。通过本书的学习，读者将能掌握从需求分析到生产部署、运维监控的全生命周期管理技能。

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这本书的封面设计得很朴实，没有过多花哨的装饰，这倒是很符合教材的定位。拿到手沉甸甸的，翻开目录，内容涵盖了非常基础的计算机知识，从硬件组成到操作系统原理，再到一些简单的编程入门，可以说是一本面向初学者的全景式导览。我特别关注了其中关于“二进制与逻辑运算”的部分，作者的讲解方式非常直观，甚至配有一些生动的类比，让我这个对底层逻辑有点畏惧的读者也能比较轻松地理解那些“非黑即白”的数字世界是如何构建起复杂的计算系统的。例如，它用自来水阀门的比喻来解释“与”、“或”、“非”门，真是让人茅塞顿开。不过，坦率地说，对于已经有一定基础的读者来说，这些基础内容可能略显冗长，可能会希望有更深入的探讨，比如针对某一特定逻辑门电路的优化算法或者其在现代处理器设计中的具体应用实例。总体而言，这本书的结构清晰，逻辑递进自然，非常适合作为大学新生接触计算机科学的第一块敲门砖，为后续深入学习打下了坚实的基础框架。它更像是一张地图，让你知道计算机世界里有哪些主要的版块，以及它们之间大致的联系，至于每个版块的具体探险细节，可能需要后续更专业的书籍来补充。

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从整体的叙事逻辑来看，这本书的作者试图建立一个从微观到宏观的知识体系，从晶体管、逻辑门开始，一步步爬升到操作系统内核，最后触及应用层面的基本概念。这种宏大的视角确实很有价值，能帮助读者建立全局观，避免在学习某一门具体课程时陷入细节的泥沼而忘记了整体架构。不过，这种试图涵盖一切的“百科全书式”的处理方式，也带来了一个不可避免的副作用：在某些关键的、需要深入钻研的领域，篇幅的限制使得讲解显得有些蜻蜓点水，缺乏足够的深度来支撑后续的高阶学习。例如，在介绍数据库系统的基本原理时，对关系代数和范式理论的阐述，更像是概念的罗列而非透彻的解析，让我感觉像是翻阅了一份非常详尽的知识点大纲，而非一本深入的教程。对于渴望成为专业软件工程师的学生而言，这本书更像是一份高质量的“预科指南”，它成功地指明了学习的方向和重要的里程碑，但通往专业深度和精湛技艺的“高速公路”还需要其他更专业、更聚焦的参考资料来铺设。

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阅读这本书的过程，我体验到了一种由浅入深、层层递进的知识构建过程。它没有一开始就抛出晦涩难懂的术语，而是耐心地从最原始的计算需求讲起，逐步引入存储器、中央处理器这些核心概念。尤其值得称赞的是，在讲解操作系统原理时，作者似乎非常注重实际应用层面的感受，而不是纯粹的理论推导。书中穿插了一些关于多任务处理和内存管理的日常案例，比如程序“假死”时系统是如何进行资源调度的，这比单纯看什么“进程状态转移图”要生动得多，让人立刻能联想到自己使用电脑时遇到的真实场景。然而，在深入到网络协议栈的部分，我感觉讲解的广度大于深度。比如TCP/IP协议的介绍，虽然覆盖了主要的层次和协议，但对于像三次握手、四次挥手这些关键机制的细节剖析，显得有些过于简略，缺乏一些可以用于调试和故障排除的实战指导。如果能加入更多基于WireShark抓包分析的案例，辅助说明数据包的实际封装和解包过程，那这本书的实用价值无疑会再提升一个台阶。目前来看，它更侧重于建立概念，而非培养实操能力。

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我发现这本书在“实验指导”这块的着墨点，似乎更偏向于对理论知识的验证性操作，而不是创新性的工程实践。每一个章节后面都有配套的实验项目，比如要求学生动手搭建一个简单的文件目录结构，或者用汇编语言模拟一个基本的加法运算。这些实验无疑是巩固理论的好方法，它们强迫你亲自输入、编译、运行，感受代码从文本到机器指令的转化过程。然而，对于那些对系统底层开发或者高级算法实现抱有热忱的学生来说，这些实验的难度设置可能过于平缓，缺乏挑战性。我期待看到一些更贴近现实世界挑战的任务，比如要求设计一个小型缓存淘汰策略的模拟器，或者尝试对一个开源工具的某个简单模块进行性能优化。目前的实验更像是在“走流程”，完成了就意味着掌握了，但真正解决一个棘手问题的能力，似乎还需要在书本之外的更广阔的实践场域中磨砺。这本书为“入门”提供了坚实的起点，但“精进”的阶梯则需要读者自己去寻找和搭建。

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这本书的排版和图示设计，真的让我感受到了编者在“用户体验”上的用心。很多复杂的概念，比如数据结构中的树和图的遍历，仅仅用文字描述会让人抓耳挠腮，但这本书配上的彩色插图，线条清晰，节点和边之间的关系一目了然，即便不看文字辅助，也能大致理解算法的执行路径。特别是那几页关于算法复杂度分析的对比图表，将O(n^2)、O(n log n)和O(1)的增长趋势以图形化的方式清晰展示出来，对比效果非常震撼，让人在视觉上就体会到了效率的巨大差异。但是，作为一本面向大学阶段的教材，它的代码示例部分略显保守和过时。示例代码多采用非常基础的C语言风格，虽然保证了通用性，但在面向对象思想已经深入人心的今天，缺乏对更现代编程范式（如Python或Java在数据结构实现上的简洁性）的展示，使得学习曲线在进入到实际编程练习时，可能会出现一次小小的“时代脱节感”。教材应当适当地反映当前工业界的主流趋势，才能更好地培养学生的未来竞争力。

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