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出版者:

作者:拉芙

出品人:

页数:570

译者:

出版时间:2010-7

价格:69.00元

装帧:

isbn号码:9787302228417

丛书系列:

图书标签:

• ASP
• NET
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现代 Web 应用架构与前沿技术深度实践 一部面向资深开发者和技术架构师的系统性著作，聚焦于构建高可用、高性能、可扩展的下一代 Web 系统的核心理念、设计模式与最新技术栈。 --- 第一部分：现代 Web 架构的基石与演进 本书深入剖析了当前企业级 Web 应用所面临的挑战，并提供了一套全面的架构设计方法论。我们超越了传统的单体应用模型，重点探讨微服务、事件驱动架构（EDA）以及Serverless范式在复杂业务场景中的落地策略。 1.1 架构选型与权衡艺术： DDD（领域驱动设计）在微服务拆分中的应用： 详细阐述如何运用限界上下文（Bounded Context）、聚合根（Aggregate Root）等核心概念，精准定义服务边界，避免“分布式单体”的陷阱。 服务间通信的深度比较： 不仅限于RESTful API，更侧重于同步（gRPC、GraphQL）和异步（消息队列、流处理）通信模式的选择依据、性能考量及契约管理。 数据一致性难题的解法： 深入探讨Saga模式、TCC（Try-Confirm-Cancel）在分布式事务中的实践，以及BASE理论指导下的最终一致性实现方案。 1.2 弹性、容错与高可用设计： 失效模式与防御性编程： 剖析网络延迟、服务雪崩、资源耗尽等常见故障，并引入熔断器（Circuit Breaker）、限流（Rate Limiting）、舱壁模式（Bulkhead）等工程实践。 负载均衡的艺术： 从L4到L7层的负载均衡策略（如一致性哈希、最少连接），结合服务网格（Service Mesh，如Istio/Linkerd）的流量管理能力，实现更细粒度的路由和策略控制。 自愈能力构建： 如何设计健康检查机制、自动伸缩策略（基于HPA或KEDA），以及故障切换（Failover）的自动化流程。 第二部分：前沿后端技术栈的精细化调优 本章节聚焦于构建高性能业务逻辑层的核心技术，涵盖了现代运行时环境、数据持久化优化及安全加固。 2.1 现代运行时环境与性能优化： Go语言并发模型深度解析： 深入理解Goroutine的调度机制、M:N模型，以及Channel在同步与异步数据流中的精确用法，旨在编写接近硬件效率的代码。 Node.js事件循环的秘密与性能瓶颈： 剖析libuv库的工作原理，探讨CPU密集型任务如何不阻塞事件循环，以及Worker Threads在处理I/O密集型场景下的优化作用。 内存管理与垃圾回收（GC）调优： 对比不同语言（如Java的ZGC/Shenandoah，Go的并行GC）的GC算法，指导开发者根据应用特性选择合适的GC策略，将STW（Stop-The-World）时间降至最低。 2.2 数据持久层的精进： NoSQL数据库的高级应用： 不止于CRUD，探讨MongoDB的聚合管道（Aggregation Pipeline）用于复杂分析、Redis的集群模式与持久化策略，以及图数据库（Neo4j）在关系建模中的独特优势。 关系型数据库的极限扩展： 详细讲解读写分离、分库分表的垂直/水平拆分策略，以及Sharding Key的选择艺术，确保数据访问的低延迟和高吞吐。 查询优化与执行计划的解读： 掌握如何通过索引组合、避免全表扫描、重写复杂Join操作，将耗时查询优化数个数量级。 第三部分：DevOps、云原生与基础设施自动化 本书将架构设计与落地实施紧密结合，全面覆盖了从代码提交到生产部署的全生命周期自动化。 3.1 容器化与编排的实战精髓： Kubernetes核心概念的实战应用： 深入理解Pod、Deployment、StatefulSet、Service的底层逻辑，并重点解析Operator模式在管理有状态应用（如数据库集群）时的优势。 优化容器镜像的艺术： 采用多阶段构建（Multi-Stage Build）以减小最终镜像体积、利用缓存机制加速CI/CD流程，以及容器安全基线（如最小权限原则、不可变基础设施）。 服务网格（Service Mesh）的选型与部署： 探讨Sidecar模式如何透明地为应用注入可观测性、安全策略和流量控制能力，而无需修改应用代码。 3.2 持续交付（CD）的蓝图构建： GitOps的落地实践： 介绍ArgoCD或FluxCD如何将Git仓库作为唯一的“事实来源”，实现声明式部署和自动同步。 蓝绿部署与金丝雀发布的自动化： 结合Ingress Controller或Service Mesh实现零停机发布，以及如何设计自动化的回滚触发条件。 配置管理与秘密（Secrets）的安全： 探讨使用Vault或Kubernetes Secrets管理敏感数据，并将其安全注入到运行时环境的策略。 第四部分：可观测性（Observability）驱动的系统运维 现代分布式系统要求运维不再是事后补救，而是内建于设计之初的透明度。本书将可观测性视为系统的“数字神经系统”。 4.1 三大支柱的集成与应用： 日志（Logs）的结构化与关联： 采用ELK/EFK栈，强调日志的标准化格式（如JSON），以及如何通过Trace ID将日志串联起来。 指标（Metrics）的深度采集与告警： 使用Prometheus/Thanos采集系统和业务关键指标，设计有效的Service Level Objectives (SLO) 和 Service Level Indicators (SLI)，并配置智能告警。 分布式追踪（Tracing）的实现： 深入OpenTelemetry标准，演示如何捕获请求的完整生命周期，识别跨服务调用的延迟热点。 4.2 性能剖析与根因分析： Profiling的现场实践： 介绍如何使用火焰图（Flame Graphs）对CPU和内存使用情况进行采样分析，快速定位代码中的性能瓶颈。 混沌工程（Chaos Engineering）的引入： 讨论Netflix的Chaos Monkey哲学，如何在受控环境中主动注入故障，验证系统的韧性设计是否真正有效。 --- 本书面向对象： 具有三年以上Web开发经验，希望从“实现功能”向“设计架构”转型的资深工程师、软件架构师，以及对云原生技术栈有深入实践需求的运维和SRE团队。它提供的是一套面向未来的、可应用于任何主流后端语言的系统级设计思想和工程化能力。

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