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出版者:

作者:Garg, Vijay (EDT)/ Wattenhofer, Roger (EDT)/ Kothapalli, Kishore (EDT)

出品人:

页数:476

译者:

出版时间:

价格:718.00 元

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isbn号码:9783540922940

丛书系列:

图书标签:

• 分布式计算
• 分布式系统
• 计算机网络
• 云计算
• 并行计算
• 网络协议
• 数据通信
• 集群计算
• P2P网络
• 边缘计算

软件工程的演进与实践：面向现代系统的设计哲学 本书聚焦于软件系统的构建、维护与演进，旨在为读者提供一套全面的、面向现代复杂应用场景的设计哲学与实践指南。 我们将深入探讨从需求分析到系统部署、从代码质量到团队协作等各个环节，强调如何构建出健壮、可扩展、易于理解和长期维护的软件产品。 第一部分：现代软件系统的基石与范式 本部分将奠定读者对当代软件工程核心理念的理解，探讨支撑大型、高并发、高可用系统运行的底层原则。 第1章：从瀑布到敏捷的范式转移与现代局限性分析 本章首先回顾软件开发方法论的历史演进，从严格的瀑布模型到迭代和增量的敏捷框架（Scrum、看板）。然而，我们不会止步于方法论的表面介绍。重点在于分析在云计算、微服务和快速迭代需求下，传统敏捷实践所暴露出的局限性，例如在跨职能团队协作中的沟通瓶颈、以及对“完成的定义”（Definition of Done）在不同上下文中的模糊性。我们将引入“精益”（Lean）原则在软件开发中的应用，强调消除浪费（如不必要的文档、等待时间、冗余功能）的重要性，并讨论如何平衡速度与质量。 第2章：架构设计的心智模型：关注点分离与抽象层次 软件架构不仅仅是技术选型，更是一种高级别的组织和沟通工具。本章将深入探讨如何构建有效的心智模型来指导架构决策。我们将详细解析“关注点分离”（Separation of Concerns）在不同粒度上的体现，从模块内部的函数设计到整个系统的宏观服务划分。重点讨论“耦合度”与“内聚性”的量化考量，并介绍诸如“六边形架构”（Hexagonal Architecture / Ports and Adapters）和“整洁架构”（Clean Architecture）等现代设计模式，它们如何帮助开发者在技术基础设施（数据库、UI、外部API）与核心业务逻辑之间建立清晰、可测试的边界。 第3章：非功能性需求的工程化：质量属性的设计嵌入 非功能性需求（NFRs），如性能、安全性、可扩展性和可靠性，往往是决定一个系统成败的关键。本章的核心在于将这些属性从“事后检查”转变为“设计早期嵌入”的过程。我们将介绍如何使用场景驱动设计（Scenario-Driven Design）来明确化性能目标（如延迟预算、吞吐量要求）。对于可靠性，我们将讨论故障注入测试（Fault Injection Testing）的概念及其在模拟真实世界压力下的重要性。同时，章节将涵盖数据安全和隐私保护在设计阶段需要考虑的“默认安全”（Secure by Default）原则，而非简单地在应用层添加安全措施。 第二部分：面向服务的演化与数据流的精妙控制 随着系统复杂度的提升，单体应用已难以支撑现代业务的弹性要求。本部分专注于如何有效地拆分系统、管理跨服务的通信和数据一致性。 第4章：从单体到微服务的拆分艺术与治理挑战 本章提供了一个系统化拆分单体应用的框架。我们将探讨基于业务能力（Bounded Contexts）的划分原则，而非基于技术栈的随意分割。重点分析“分布式事务”的本质难题，并深入比较Saga模式、两阶段提交（2PC）的局限性以及最终一致性（Eventual Consistency）在现代系统中的工程化实践。此外，我们还将讨论微服务治理中的关键要素：服务发现、配置管理、以及如何利用API网关（API Gateway）统一入口和策略执行。 第5章：事件驱动架构（EDA）与状态管理 事件驱动架构（EDA）被视为构建高度解耦和反应式系统的核心范式。本章将深入解析发布/订阅模型、事件溯源（Event Sourcing）和CQRS（Command Query Responsibility Segregation）模式的协同工作机制。我们将详细分析事件的生命周期管理，包括事件的序列化、历史追溯（Replayability）以及如何设计一个可靠的事件日志基础设施。重点在于如何利用这些模式来清晰地分离读写路径，从而优化系统的响应速度和数据模型的灵活性。 第6章：数据持久化的策略选择与权衡 数据是现代应用的心脏。本章将超越传统的RDBMS范畴，探讨针对特定数据访问模式选择最合适持久化方案的决策树。我们将比较NoSQL数据库（文档型、键值型、图数据库）的适用场景，并讨论它们在CAP理论下的实际表现。更重要的是，本章将探讨数据湖（Data Lake）与数据仓库（Data Warehouse）在支撑分析性工作负载和操作性工作负载之间的界限划分，以及如何设计高效的跨数据存储的数据同步与一致性维护机制。 第三部分：代码质量、可维护性与开发人员体验 一个架构再完美，如果代码难以阅读、测试和修改，其价值也会大打折扣。本部分关注如何通过工程实践提升代码库的长期健康度。 第7章：面向对象设计（OOD）的深度回归与函数式编程的融合 本章将重新审视面向对象设计的核心原则（SOLID），并结合现代语言特性（如接口、泛型和高级类型系统）来深化理解。我们将探讨如何避免“过度设计”陷阱，何时应优先使用组合而非继承。随后，章节将介绍函数式编程（FP）范式中的不可变性（Immutability）、纯函数（Pure Functions）和高阶函数，并展示它们如何有效地解决并发编程中的状态管理难题，以及如何将FP思维融入到OO设计中，以增强代码的确定性和可测试性。 第8章：构建可信赖的自动化测试金字塔 自动化测试是交付质量的最后防线。本章将详细构建一个现代化的测试金字塔模型，强调单元测试的广度、集成测试的深度以及端到端测试的谨慎使用。重点将放在如何编写“有意义的”集成测试，而不是脆弱地依赖外部服务。我们将介绍“测试驱动开发”（TDD）的实际操作流程，并讨论如何使用模拟（Mocking）、存根（Stubbing）和测试双（Test Doubles）来隔离依赖，确保测试的快速和稳定。 第9章：可观测性（Observability）的工程实践：日志、指标与追踪的统一视图 在复杂的分布式环境中，简单的日志记录已不足以诊断问题。本章将聚焦于“可观测性”的三大支柱：结构化日志（Structured Logging）、精细化指标（Metrics）以及分布式追踪（Distributed Tracing）。我们将探讨如何设计一个能够跨越多个服务边界的追踪上下文（Trace Context），并介绍业界主流工具链如何集成这些数据源，以实现“根因分析”（Root Cause Analysis）的效率最大化。高质量的可观测性是快速故障恢复和系统优化的前提。 第四部分：持续交付、DevOps文化与系统的心跳监控 本部分关注软件交付的管道（Pipeline）自动化以及系统在生产环境中的生命周期管理。 第10章：基础设施即代码（IaC）与环境一致性 基础设施的配置漂移是导致“在我机器上能跑”问题的常见原因。本章将详细阐述基础设施即代码（IaC）的原则，重点对比Terraform、Ansible等工具的适用场景。我们将讨论如何使用IaC来管理不同环境（开发、测试、预发布、生产）的资源，确保环境的完全可复现性（Reproducibility）。核心在于构建一套从代码到基础设施的完整、自动化的供应流程。 第11章：构建与部署策略：风险最小化的发布 本章探讨在不中断服务的前提下，如何安全地部署新版本代码。我们将深入分析蓝/绿部署（Blue/Green Deployment）、金丝雀发布（Canary Releases）以及特性开关（Feature Toggles）的设计和实施。重点将放在如何结合自动化监控系统，设置有效的“健康检查”和“回滚阈值”，确保在部署过程中发现任何异常迹象时，系统能够立即、自动地恢复到稳定状态。 第12章：建立数据驱动的反馈回路与持续改进 软件工程是一个永无止境的优化过程。本章讨论如何将生产环境的运行数据（如用户行为、错误率、性能瓶颈）系统性地反馈给开发和设计团队。我们将介绍A/B测试框架在验证新功能对关键业务指标影响方面的作用，并探讨如何利用“混沌工程”（Chaos Engineering）的理念，定期主动地测试系统的弹性边界，从而构建出真正具备韧性的现代软件系统。

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拿到这本书的时候，我其实是抱着一种“试一试”的心态。毕竟，分布式计算和网络通信这两个领域听起来就相当有挑战性。但是，这本书完全出乎我的意料。它没有给我带来那种“看不懂”的挫败感，反而是一种“原来如此”的顿悟感。作者的写作风格非常朴实，语言清晰流畅，而且善于用图示和代码片段来辅助说明。我尤其喜欢书中关于并发控制和事务处理的章节，作者通过几个精心设计的例子，将这些看似抽象的概念解释得非常直观，让我能够轻松理解在多线程、分布式环境下如何保证数据的一致性和系统的可靠性。而且，书中对网络通信的讲解也非常实用，比如对各种网络延迟、丢包、带宽限制等问题进行了深入分析，并提供了不少优化建议。这本书让我不再觉得分布式系统是一个遥不可及的“黑盒子”，而是能够将其拆解成一个个可理解的组件，并逐步掌握解决其中问题的思路和方法。可以说，这本书为我打下了坚实的分布式计算和网络通信基础，让我对未来的学习和实践充满了信心。

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坦白讲，一开始拿到这本书，我以为会是一本比较偏向理论的学术著作，内容会非常晦涩难懂。但实际上，这本书在理论深度和实践指导性之间找到了一个绝佳的平衡点。作者并没有回避那些复杂的数学模型和算法推导，但与此同时，他又非常注重将这些理论与实际的系统设计和工程实现联系起来。书中对网络协议栈的剖析，从 TCP/IP 的底层细节到 HTTP 等应用层协议的演进，都做了非常透彻的介绍，并且探讨了这些协议在分布式环境下的优化和挑战。更让我惊喜的是，书中还花费了大量的篇幅来讨论分布式系统的可扩展性、可靠性和性能优化等关键问题，并且列举了许多业界知名的分布式系统的设计思路和实现方法，比如 Google 的 MapReduce、Hadoop 的分布式文件系统等。这些内容让我受益匪浅，不仅让我理解了这些系统的“是什么”，更重要的是让我理解了它们“为什么”是这样设计的。这本书给我的感觉，不仅仅是知识的传递，更是思维方式的启迪，它教会我如何从一个宏观的系统视角去审视和解决分布式计算和网络通信中的难题。

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这本书给我的感觉，就像是在一个精雕细琢的工具箱里寻宝。它没有一开始就抛出那些让人望而却步的抽象概念，而是从实际应用场景出发，一点点地引导读者去理解分布式计算和网络通信的必要性。作者的叙事方式很巧妙，常常会用一些生动形象的比喻来解释复杂的原理，比如用“蚂蚁搬家”来类比分布式数据处理的并行性，或者用“邮递员送信”来解释网络通信的延迟和丢包问题。这些鲜活的例子，极大地降低了理解门槛，也让枯燥的技术知识变得有趣起来。我尤其喜欢书中关于“CAP定理”的章节，作者通过循序渐进的论证，将这个分布式系统中的经典难题剖析得淋漓尽致，让我们深刻理解了在分布式环境中，一致性、可用性和分区容错性这三者之间难以调和的矛盾。此外，书中对各种分布式共识算法的介绍，从 Paxos 到 Raft，再到 Zookeeper 的分布式协调机制，都做了详尽的讲解，并且对它们的优缺点进行了对比分析，这对于想要深入理解分布式系统可靠性机制的读者来说，简直是福音。

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这本书我看了挺久的，也算是断断续续地啃下来了。说实话，刚拿到这本书的时候，我被它的厚度和“硬核”的封面吓到了，总觉得是那种需要专业背景才能涉猎的深奥著作。然而，随着阅读的深入，我发现这本书的魅力在于它系统地梳理了分布式计算和网络通信这两个相辅相成、又各自独立庞大领域的知识体系。作者在开篇就为我们描绘了分布式系统的基本概念和重要性，从早期的一些基础理论，到如今如火如荼的云计算、大数据处理，再到人工智能在分布式环境下的应用，几乎是应有尽有。书中对于各种分布式算法的讲解，虽然有些理论推导看起来需要花些时间去理解，但一旦豁然开朗，那种逻辑上的清晰和严谨感带来的满足感是无与伦比的。尤其是一些关于一致性协议、容错机制的章节，作者的阐述深入浅出，结合了不少实际案例，让我对分布式系统为何如此复杂却又如此强大有了更深刻的认识。而且，书中还探讨了网络通信在分布式系统中的关键作用，比如不同网络拓扑结构的影响、通信协议的设计原则等等。总的来说，这本书为我打开了一扇通往分布式世界的大门，让我看到了构建和维护现代庞大计算系统的底层逻辑和技术挑战。

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这本书给我最大的感受就是它的“全面性”和“前瞻性”。它并没有局限于某一特定的分布式技术或网络协议，而是对整个分布式计算和网络通信领域进行了非常宏观和系统的梳理。从最基础的分布式系统模型，到各种通信范式的演进，再到如今大行其道的微服务架构、容器化技术以及边缘计算等新兴领域，书中都有所涉及。作者在介绍这些内容时，不仅仅是罗列技术名词，而是深入探讨了它们背后的设计理念、面临的挑战以及未来的发展趋势。尤其是在关于网络通信的部分，书中对各种网络拓扑、路由算法、拥塞控制机制的讲解，以及对未来网络技术（如 SDN、NFV）的展望，都让我对整个网络通信的生态有了更清晰的认识。而且，书中还探讨了安全、隐私等在分布式系统中的重要议题，并给出了一些相应的解决方案和考虑因素。这本书就像一位经验丰富的向导，带领我穿越分布式计算和网络通信的复杂丛林，让我看到了整个领域的全貌，也为我指明了前进的方向。

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