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出版者:清华大学出版社

作者:比特纳 (Kurt Bittner)

出品人:

页数:347

译者:

出版时间:2003-5

价格:28.0

装帧:平装

isbn号码:9787302065586

丛书系列:

图书标签:

• usecase
• 用例建模
• UML
• 软件工程
• 需求分析
• 系统分析
• 软件设计
• 建模技术
• 软件开发
• 面向对象
• 需求工程

好的，这是一份关于《用例建模》的图书简介，侧重于其未涵盖的内容，并力求详细和自然： 图书简介：《用例建模》 本书旨在为读者提供一套全面、深入的用例建模实践指南。然而，为了确保内容的专注性和深度，我们明确地将一些相关但不同方向的主题排除在本书核心讨论范围之外。理解这些未包含的主题，有助于读者更清晰地定位本书的价值，并认识到在软件工程和系统设计的广阔领域中，用例建模所处的特定位置。 本书未涵盖的主题详解： 一、 深入的架构模式与设计原则 本书的核心在于“如何有效地捕获用户需求并将其转化为结构化的用例模型”。因此，我们没有深入探讨软件架构模式（如微服务、分层架构、事件驱动架构）的详细实现机制和权衡取舍。虽然用例模型可以作为架构设计的输入，但本书并不教授如何选择或构建一个特定的技术架构。 例如，关于领域驱动设计（DDD）的深层概念——如限界上下文的划分、聚合根的定义、以及如何实现复杂的领域模型——这些内容超出了用例建模的范畴。用例关注“系统做什么”，而DDD更关注“系统内部如何组织知识和业务逻辑”。读者需要查阅专门的DDD书籍来学习如何将一个用例（如“处理订单”）转化为清晰的、高度内聚的领域模型。 此外，SOLID 原则、设计模式（如工厂、观察者、策略模式）的细致讲解和代码级实现，也未在本书中占据主要篇幅。我们假设读者对这些面向对象设计的基础知识有所了解，并将重点放在如何用例来指导需求的分析，而非指导最终代码的实现结构。 二、 详细的数据库设计与持久化策略 《用例建模》聚焦于功能需求和用户交互的描述。因此，关系型数据库的范式理论（1NF, 2NF, 3NF等）、NoSQL 数据库（如文档型、图数据库）的选型标准，以及数据迁移、索引优化和事务隔离级别的底层技术细节，均不在本书的讨论范围之内。 我们不会提供关于如何根据用例中的数据操作（创建、读取、更新、删除）来设计规范化的物理数据模型或非规范化的数据存储结构的具体步骤。用例模型中的“系统必须存储客户信息”仅是一个高层级的需求声明；如何设计用户表、订单表，以及选择使用哪种数据访问技术（如ORM框架或原生SQL），是数据库设计领域更专业的话题。 三、 前沿的用户体验（UX）和界面设计规范 用例关注的是系统与参与者之间的交互流程，但它本质上是功能性需求的描述，而非界面美学或可用性研究的指南。 本书不会深入探讨视觉设计（Visual Design），包括色彩理论、字体选择、布局规范或品牌一致性。我们也不会详细介绍用户体验（UX）的专业测试方法，例如A/B测试、眼动追踪研究，或构建详细的情感化设计（Emotional Design）。 虽然用例的“基本流”和“替代流”描述了用户完成任务的路径，但我们没有涉及如何优化这个路径以减少用户的认知负荷，或者如何设计符合最新无障碍访问标准（如WCAG）的交互组件。这些工作属于专门的UX/UI设计流程。 四、 敏捷开发中的特定实践与项目管理深度 虽然用例模型与敏捷方法论（如Scrum或看板）天然契合，但本书不作为一本项目管理或敏捷实践的综合指南。 我们不会详细介绍Scrum 框架的全部角色、工件和事件（如Sprint回顾会、每日站会的时间控制、燃尽图的绘制与解读）。虽然用例经常被转化为用户故事（User Story），但本书不会提供关于如何撰写完美用户故事的详细模板，特别是关于“验收标准”的撰写技巧和复杂性估算（如故事点估算）的深入方法论。 此外，大规模敏捷框架（SAFe、LeSS）中，如何将多团队的用例同步和依赖管理纳入项目整体规划的策略，也超出了本书对单一系统用例建模的聚焦。 五、 自动化测试与质量保证的底层技术 用例是编写测试用例的绝佳基础，但本书不深入探讨自动化测试框架（如Selenium, Cypress, JUnit）的配置和脚本编写。我们不教授如何编写单元测试、集成测试或端到端（E2E）自动化测试脚本。 关于性能测试、负载测试或安全渗透测试的专业技术规范和工具使用，例如如何使用JMeter进行压力测试，或者如何利用OWASP Top 10指南来审视模型中的安全漏洞，这些内容被视为质量保证（QA）的专业领域，故未在本册中详述。 总结 《用例建模》专注于提供一套清晰、可操作的流程，用于从模糊的需求中提取、结构化和验证系统的功能边界和用户预期行为。通过聚焦于如何有效构建和维护高质量的用例模型，本书确保了核心主题的深度。读者在掌握本书内容后，可以自如地将这一模型输入到后续的架构设计、详细设计、数据库规划或质量保证流程中，但如何执行这些后续步骤，则需要依赖其他更专业的工程学科书籍。

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我对数据治理和数据质量控制一直感到非常头疼，数据分散、口径不一、ETL流程黑盒化，成了制约我们业务分析深度的主要瓶颈。《数据中台建设蓝图》这本书简直是黑暗中的一盏明灯。它不是空谈概念，而是提供了一套可落地的实施路线图。书中对“元数据管理体系”的论述尤其精彩，它细致讲解了如何建立一个统一的业务术语表，如何追踪数据的血缘关系（Data Lineage），确保我们从报表上看到的“活跃用户数”在整个组织内部口径一致，这对于提升高层决策的信心至关重要。我印象特别深刻的是关于“数据资产化”的章节，作者提出了将数据视为一种可交易、可复用的资产进行管理，并详细介绍了如何通过数据目录和标签体系来实现资产的发现和共享。这本书的视角非常宏大，它将数据治理从一个纯粹的技术问题，提升到了战略管理的高度，让我明白了为什么很多大数据项目最终不了了之——根本原因在于没有从组织和流程上进行同步变革。这是一本需要反复研读的案头书。

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说实话，在翻开《前端工程化实践指南》之前，我一直以为前端的“工程化”就是配置一堆Webpack Loader和Plugin，然后自动化跑个测试。这本书彻底颠覆了我的认知。它把前端开发提升到了一个全新的“工业生产”的高度来审视。书中关于“组件库的规范化构建与发布流程”那部分内容，简直是教科书级别的范本。它详细阐述了如何从组件设计原则（如原子设计）、代码风格统一（ESLint/Prettier集成）、自动化文档生成（Storybook），到版本发布策略（Semantic Versioning），构建一个能够支撑上百人团队协同开发的健壮前端生态。我特别欣赏作者在讨论CI/CD流水线时，没有停留在DevOps工具的介绍，而是深入探讨了如何将性能预算（Performance Budget）嵌入到构建流程中，一旦超标就自动阻止合并请求，这种主动防御Bug的策略非常高明。阅读体验上，作者采用了大量的图表和流程图来解释复杂的工作流，使得那些原本容易混淆的构建步骤变得一目了然，强烈推荐给所有希望提升团队协作效率和代码质量的前端团队负责人。

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我最近沉迷于研究如何打造“百年基业”般稳定的企业级应用，市面上很多书籍要么过于偏重理论的宏大叙事，要么就是针对特定框架的入门指南，真正能让人站在全局高度思考系统演进的书籍实在太少了。而这本《高性能系统设计哲学》恰恰填补了这个空白。它最打动我的是那种对“为什么”的执着探究。它不仅告诉你某个技术方案（比如使用缓存）是好的，还会深入剖析在什么样的数据访问模式下，缓存可能成为系统性能的瓶颈，以及如何通过多级缓存策略和失效机制来规避风险。特别是关于“CAP理论在分布式事务中的实际权衡”，作者没有给出标准答案，而是引导读者根据自身业务的“关键性”来选择偏向一致性还是可用性，这种开放式的、以业务驱动的技术决策思路，对我冲击非常大。整本书的结构设计也颇具匠心，从硬件层面的优化到网络通信协议的选择，再到应用层的并发控制，层层递进，如同剥洋葱一样，让你看到性能的每一个角落都存在优化的机会。这本书更像是一本武功秘籍，它传授的是一种思维方式，而不是简单的招式套路。

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最近在尝试将传统单体应用向云原生迁移，遇到了无数关于状态管理、服务发现和容错机制的难题，市面上要么是Kubernetes的官方文档，枯燥且缺乏上下文，要么就是过于偏向于某个云服务商的特定实现。这本《云原生应用实战精粹》则提供了一种非常平衡和实用的视角。它聚焦于云原生模式的核心——容器化和微服务化后的运维挑战。书中对“服务网格（Service Mesh）”的介绍，是我读过的最清晰的版本，作者不仅解释了Istio的核心组件功能，更重要的是，它深入分析了在不同流量控制策略下，Sidecar代理如何影响端到端延迟，以及在灰度发布时如何利用Canary部署策略进行流量的平滑切换。此外，关于“无状态与有状态服务的部署差异”的讨论也极具价值，特别是如何利用Operator模式来管理数据库等有状态服务在K8s集群中的生命周期和备份恢复，这解决了我们团队在迁移过程中遇到的一个大难题。这本书的结构就像一个项目实践的完整案例，从Dockerfile的优化到Helm Chart的封装，再到Prometheus的告警配置，每一步都充满了实战经验的沉淀，读起来酣畅淋漓，极大地加速了我们团队的云原生转型步伐。

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这本《深入浅出软件架构》简直是我的救星！我之前一直觉得软件架构这东西玄之又玄，听起来高大上，但实际操作起来却摸不着头脑，尤其是面对复杂的业务需求时，如何搭建一个既健壮又灵活的系统结构，常常让我焦头烂额。这本书的厉害之处就在于，它没有堆砌那些晦涩难懂的专业术语，而是用一系列非常贴近实际开发的案例，将抽象的架构理念具象化了。比如，书中对“微服务拆分策略”的探讨，就不是简单地告诉你“按业务边界拆”，而是结合了高并发场景下的数据一致性挑战，以及如何利用领域驱动设计（DDD）的思想来指导拆分，甚至详细分析了不同拆分粒度带来的运维复杂度的权衡。读完关于“可观测性”的那一章，我立刻回去优化了我们团队的日志和监控体系，现在故障排查的速度提升了至少一半。作者的文笔流畅，逻辑清晰，读起来完全没有那种枯燥的技术手册感，更像是与一位经验丰富的老前辈进行深度交流，让你在不知不觉中，对整个软件生命周期中的关键决策点有了全新的认识。强烈推荐给所有正在迷茫于如何从“码农”蜕变为“架构师”的工程师们。

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