Mieux programmer en Java. 68 astuces pour optimiser son code

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出版者:Eyrolles
作者:Peter Haggar
出品人:
页数:0
译者:
出版时间:2000-07-18
价格:0
装帧:Paperback
isbn号码:9782212091717
丛书系列:
图书标签:
  • Java
  • 编程
  • 优化
  • 代码质量
  • 技巧
  • 性能
  • 最佳实践
  • 开发
  • 程序员
  • 实用指南
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具体描述

好的,这是一份关于一本名为《Mieux programmer en Java. 68 astuces pour optimiser son code》的书籍的简介,但内容将完全围绕其他主题展开,以确保不包含原书的任何信息。 --- 《深入探索:现代Web架构与高性能数据库设计》 简介 在当今数字化飞速发展的时代,软件系统的性能、可扩展性与健壮性已成为衡量其成功与否的关键指标。本书《深入探索:现代Web架构与高性能数据库设计》旨在为资深软件工程师、架构师以及技术领导者提供一套全面、实用的指南,专注于构建和维护面向未来的、能够应对高并发挑战的复杂应用。我们抛弃了基础概念的冗余讲解,直接切入现代软件工程中最具挑战性、最能体现工程智慧的核心领域。 全书围绕三大支柱展开:微服务与分布式系统的韧性设计、下一代数据存储范式的选择与优化、以及前沿的运维与可观测性实践。 --- 第一部分:微服务生态下的韧性架构(Architecting for Resilience in Microservices) 随着单体应用瓶颈的日益显现,微服务架构已成为主流。然而,从理论上的解耦到实践中的分布式复杂性,中间横亘着巨大的鸿沟。本部分深入剖析了构建高可用、故障容错微服务集群的艺术与科学。 第一章:服务间通信的权衡:同步与异步的艺术 我们详尽对比了gRPC、RESTful API、以及消息队列(Kafka/RabbitMQ)在不同业务场景下的性能特征与适用性。重点探讨了如何设计契约优先的API,使用Protocol Buffers进行高效的序列化,以及如何管理跨服务的分布式事务——摒弃两阶段提交的冗余,转向Saga模式和事件溯源(Event Sourcing)在实际项目中的落地实现。章节涵盖了如何利用服务网格(如Istio或Linkerd)来透明化地管理流量控制、熔断和重试策略,确保服务故障不会级联。 第二章:无状态与状态管理的精妙平衡 探讨了如何设计真正“无状态”的服务层,并将状态管理推向边缘(如CDN缓存)或专门的数据层。我们详细解析了分布式锁的替代方案,如基于租约(Lease)机制的锁管理,以及在缓存层如何处理缓存穿透、击穿与雪崩的实战策略。特别地,我们会对比Redis集群的Sentinel与Cluster模式在一致性与性能上的取舍,并提供一套标准的“缓存无效化”流程模板。 第三章:系统韧性与故障注入测试(Chaos Engineering) 高可用性不是靠运气,而是靠主动测试出来的。本章系统介绍了故障注入测试的原理与实践。我们不仅介绍Netflix Chaos Monkey等工具的使用,更侧重于如何构建一套混沌工程平台,用于模拟网络延迟、磁盘I/O阻塞、甚至整个可用区(Availability Zone)宕机的影响。学习如何定义“期望行为”与“可接受的降级”,从而在实际故障发生前发现并修复隐藏的脆弱点。 --- 第二部分:面向PB级数据的高性能数据库设计(High-Performance Data Layer Design for Petascale) 数据是现代应用的心脏。当数据量达到PB级别,传统的关系型数据库模式面临严峻的扩展挑战。本部分将数据库的选择、建模和优化提升到架构决策层面。 第四章:NoSQL数据库的深度选择模型 并非所有NoSQL都是平等的。我们深入剖析了四种主要NoSQL范式(键值存储、文档数据库、列式数据库、图数据库)的内部机制和性能陷阱。重点解析了Cassandra的一致性级别(Quorum, One, All)如何影响读写延迟与数据一致性的权衡,以及MongoDB在分片(Sharding)策略设计中,如何避免“热点分片”的出现。 第五章:关系型数据库的极限优化与NewSQL的兴起 即使在分布式时代,关系型数据库仍有其不可替代的地位。本章专注于PostgreSQL和MySQL在高并发下的极限调优:深入理解查询优化器的工作原理,掌握MVCC(多版本并发控制)在高负载下的性能影响,并学会如何使用连接池(如HikariCP)进行精细化的资源隔离。同时,我们对NewSQL数据库(如CockroachDB, TiDB)进行了实战评估,探讨它们如何提供关系模型的ACID保证,同时实现水平扩展。 第六章:数据同步、物化视图与数据湖集成 在微服务环境中,如何高效地同步数据是关键难题。本章详细介绍了CDC(Change Data Capture)技术,使用Debezium等工具从数据库日志中捕获变更并实时推送到消息队列,从而驱动下游系统的更新。我们还探讨了构建高效的物化视图策略,以避免在读取时执行昂贵的多表Join,以及如何将OLTP(在线事务处理)数据无缝集成到OLAP(在线分析处理)所需的数据湖(如使用Parquet或Delta Lake格式)。 --- 第三部分:运维转型与可观测性的闭环(Operational Transformation and Observability Loop) 构建了高性能系统后,如何保证其在生产环境中的稳定运行,并能快速定位问题,是工程团队的终极考验。 第七章:Kubernetes环境下的资源优化与调度 Kubernetes是现代部署的事实标准,但资源浪费和调度冲突是常见痛点。本章专注于资源请求(Requests)与限制(Limits)的精确设置,理解LimitRange与ResourceQuota的实际效果。我们深入探讨了污点与容忍度(Taints and Tolerations)、节点亲和性(Node Affinity)在复杂多租户或混合云环境下的最佳实践,确保关键工作负载总能获得所需的计算资源。 第八章:构建统一的可观测性堆栈:Metrics, Tracing, Logging “看不见的系统是不可维护的。” 本章聚焦于可观测性(Observability)三大支柱的集成。我们讲解如何使用OpenTelemetry标准统一化指标采集、分布式追踪(Tracing)的采样策略(如何平衡性能开销与诊断需求),以及结构化日志(Structured Logging)的最佳实践,确保日志不仅是记录,更是可查询、可聚合的诊断数据。章节提供了Jaeger/Zipkin与Prometheus/Grafana的集成蓝图。 第九章:自动化运营与SRE实践的落地 本书的收官之章,强调将站点可靠性工程(SRE)的理念融入日常开发流程。我们讨论了如何定义和监控服务等级目标(SLOs),如何构建有效的错误预算(Error Budget)警报系统,以及如何使用GitOps(如ArgoCD/Flux)实现基础设施和应用配置的声明式管理,从而将人为干预降至最低,真正实现“可靠性即代码”的目标。 --- 目标读者: 拥有五年以上开发经验的工程师、技术主管、系统架构师,渴望将系统从“能跑”提升到“高效且稳定运行”层面的专业人士。本书假设读者已熟悉主流编程范式和基础的云计算概念。 本书特色: 摒弃框架之争,聚焦于底层机制的深刻理解和工程决策的实用性考量。每一个优化技巧都附带了详细的性能分析和实战代码片段(不涉及特定语言实现,侧重于设计模式和架构原理)。本书提供的不是一个API手册,而是一套应对现代系统复杂性的思维框架。

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目录信息

读后感

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用户评价

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《Mieux programmer en Java. 68 astuces pour optimiser son code》这本书,毫不夸张地说,为我打开了 Java 性能优化的一个新世界。一直以来,在开发过程中,我们常常会在功能实现上花费大量精力,而对代码的性能优化,往往是在代码部署后,当用户反馈系统响应慢、资源消耗大的时候,才被提上日程,而且往往是“头痛医头,脚痛医脚”。这本书的出现,恰好填补了这一空白。它以一种非常系统和前瞻性的方式,为我们揭示了 Java 代码优化的方方面面。我尤其赞赏书中对于内存管理和垃圾回收机制的讲解。过去,我总是觉得 JVM 的 GC 过程是一个黑盒子,理解起来十分困难。但通过书中生动形象的比喻和深入浅出的图示,我终于能够理解不同 GC 算法的工作原理,以及如何根据实际情况选择最合适的 GC 参数,从而有效地减少应用程序的内存占用和响应延迟。书中的代码示例也非常有指导意义,它们清晰地展示了优化前后的性能差异,让我能够直观地感受到优化带来的好处。我尝试着将书中提到的某些技巧应用到我的实际项目中,效果非常显著,原本困扰我许久的性能问题得到了有效解决。这本书不仅是一本技术指南,更是一种思维方式的启迪,它教会我如何从根本上提升代码质量,如何成为一个更优秀的 Java 开发者。

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读完《Mieux programmer en Java. 68 astuces pour optimiser son code》这本书,我最大的感受就是它提供了一个全新的视角来看待 Java 编程。在实际工作中,我们常常会陷入一种“能跑就行”的思维模式,对于代码的性能优化往往是到了瓶颈期才被动去解决。而这本书则像一位经验丰富的向导,在我开始迷失方向之前就指出了前方的捷径。书中提到的很多“小技巧”看似简单,但却蕴含着深厚的计算机科学原理。例如,关于垃圾回收机制的优化,我之前一直认为这是 JVM 的“黑盒子”,不理解其中的门道。但这本书通过生动的比喻和清晰的图示,将复杂的概念解释得通俗易懂,让我恍然大悟。理解了 GC 的工作原理,我才能更有针对性地去调整代码,避免不必要的内存分配,从而显著提升应用程序的响应速度。而且,书中并没有仅仅停留在理论层面,而是提供了大量的代码示例,这些示例都经过精心设计,能够直观地展示出优化前后的效果对比。我尝试着将其中一些技巧应用到我负责的项目中,结果喜出望外。原本运行缓慢的某个模块,经过几处关键的优化后,执行时间缩短了近一半。这种立竿见影的效果,让我对这本书的实用性深信不疑。这本书不仅仅是一本技术手册,更像是一位良师益友,它教会了我如何更聪明地编写 Java 代码,如何在每一次编码时都将性能和效率放在心上。

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这本书给我的感觉就像是打开了一个隐藏的宝库,里面装满了让 Java 编程变得更高效、更优雅的秘籍。我一直以为自己对 Java 的理解已经比较深入了,但阅读这本书后才发现,原来还有这么多我从未涉猎过的优化空间。书中关于并发编程的部分尤其令我印象深刻。在多线程环境下,如何正确地处理共享资源,避免死锁和竞态条件,一直是我头疼的问题。而这本书提供了许多实用的模式和策略,比如如何有效地使用 `ConcurrentHashMap` 来替代 `HashMap`,以及在必要时如何谨慎地使用锁。它并没有简单地罗列API,而是深入分析了不同并发工具的优缺点,以及它们在各种场景下的适用性。我记得书中有一个关于“无锁编程”的章节,一开始我读得云里雾里,觉得这听起来就像是天方夜谭。但随着阅读的深入,我逐渐理解了其中的精妙之处,以及如何在某些特定情况下,通过巧妙的设计来避免锁带来的性能瓶颈。更重要的是,这本书鼓励读者去思考“为什么”,而不是仅仅“怎么做”。它引导你去理解底层原理,去分析性能瓶颈的根源,从而培养出一种独立解决问题的能力。读完这本书,我感觉自己不再是那个只会调用API的“代码搬运工”,而是真正能够驾驭 Java 语言,创造出高性能、高可扩展性应用的开发者。

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在翻阅《Mieux programmer en Java. 68 astuces pour optimiser son code》这本书的过程中,我体验到了一种由浅入深、层层递进的学习过程。起初,我对“优化”这个词汇总有一种畏难情绪,总觉得它只属于那些顶尖的架构师。但这本书用最平实的语言,最生动的案例,彻底打破了我的这种固有观念。它就像一位循循善诱的导师,一步步引导我走进 Java 性能优化的殿堂。书中关于字符串处理的优化方法,是我最先尝试并获得显著成效的部分。之前我常常习惯于使用“+”号来拼接字符串,全然不知其背后隐藏着巨大的性能损耗。书中详细解释了 `StringBuilder` 和 `StringBuffer` 的区别,以及它们在不同场景下的最佳使用时机。这让我对简单的代码操作有了全新的认识。此外,书中关于集合类性能的分析,也让我受益匪浅。我意识到,并非所有的集合类都适用于所有场景,选择合适的集合类,能够极大地提升程序的执行效率。这本书的价值不仅仅在于提供了“做什么”,更在于解释了“为什么这么做”,以及“这么做的原理是什么”。它教会我不仅要做一个代码的实现者,更要成为一个思考者,一个能够洞察性能瓶颈并找出最佳解决方案的开发者。这本书为我打开了一扇通往更高层次 Java 编程的大门,让我对未来的学习和实践充满了信心。

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对于我来说,《Mieux programmer en Java. 68 astuces pour optimiser son code》这本书就像是一张藏宝图,精准地指引了我通往 Java 代码性能优化宝藏的道路。过往的开发经验中,我常常会陷入一种“先求有,再求精”的模式,对于代码的性能,往往是等到出了问题才去关注。这本书的价值就在于它提供了一系列切实可行、行之有效的优化策略,让我能够从源头上就构建出高性能的代码。书中对于对象创建和销毁的优化分析,让我对 JVM 的内存模型有了更深刻的理解。原来,我们不经意间的一次对象创建,都可能给 GC 带来额外的负担。书中的一些建议,比如如何合理利用对象池,如何避免不必要的临时对象生成,都给我带来了很大的启发。而且,这本书不仅仅局限于基础优化,还涉及到了更高级的性能调优技巧,例如如何优化 I/O 操作,如何利用缓存机制来提升数据访问速度等等。我特别喜欢书中关于“微观优化”的讲解,它教会我如何关注那些看似微不足道的细节,并认识到这些细节在整体性能提升中所起到的关键作用。这本书的语言风格也非常棒,它不像一些技术书籍那样枯燥乏味,而是充满了启发性和趣味性,让我能够保持阅读的兴趣。读完这本书,我感觉自己的编程技能得到了质的飞跃,对 Java 的理解也更加透彻。

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