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出版者:清华大学出版社

作者:肖平

出品人:

页数:356

译者:

出版时间:2003-3-1

价格:33.0

装帧:平装(无盘)

isbn号码:9787302060482

丛书系列:

图书标签:

• Oracle
• Web开发
• 应用服务器
• J2EE
• Java
• Servlet
• JSP
• 数据库
• 企业级应用
• 开发技术

现代企业级应用架构与前沿技术实践 内容提要 本书深入剖析了当前企业级应用系统构建的主流架构模式、关键技术栈的演进趋势，以及面向高可用、高性能、高安全性的设计与实施策略。重点聚焦于微服务架构的落地挑战与解决方案、云原生基础设施的利用、DevOps与持续交付流水线的构建，以及大数据处理与人工智能技术在业务场景中的融合应用。本书旨在为系统架构师、高级开发工程师以及技术管理者提供一套系统化的理论框架与可操作的实践指南，以应对复杂多变的现代IT环境。 第一部分：现代企业应用架构的演进与重塑 第一章：从单体到微服务的范式转移 本章首先回顾了传统三层架构的局限性，特别是其在敏捷开发和弹性伸缩方面的瓶颈。随后，详细阐述了微服务架构的核心原则，包括服务拆分策略（如基于业务能力、子域DDD）、服务间通信机制的选择（RESTful API, gRPC, 消息队列）及其权衡。重点探讨了微服务治理的复杂性，涵盖服务注册与发现（如使用 Consul 或 Eureka）、配置管理（如使用 Spring Cloud Config 或 Etcd）、以及链路追踪（如使用 Zipkin 或 Jaeger）的实际部署方案。此外，还深入分析了“分布式事务”这一核心难题，对比了Saga模式、两阶段提交（2PC）的局限性及替代方案的适用场景。 第二章：云原生时代的底层基石——容器化与编排 本章聚焦于容器技术（Docker）如何改变应用的打包、部署和运行模式。详细介绍了容器镜像的最佳实践，包括多阶段构建以减小镜像体积和提高安全性。核心篇幅用于阐述Kubernetes（K8s）作为事实上的容器编排标准的各项核心组件：从Pod、Service、Deployment到StatefulSet的详细工作原理。内容涵盖了K8s集群的搭建、网络模型（CNI插件选择）、存储管理（CSI接口与Persistent Volumes）以及资源限制与调度策略。此外，还探讨了如何利用Helm进行复杂应用的包管理，以及Service Mesh（如Istio或Linkerd）在实现流量管理、安全加密和可观测性方面的具体作用。 第三章：韧性设计与高可用性保障 高可用性不再是事后补救，而是设计之初的强制要求。本章系统性地介绍了韧性系统（Resilient Systems）的设计哲学。深入讲解了“超时与重试”机制中的“抖动退避”（Jittered Backoff）策略，以及熔断器（Circuit Breaker）模式（如使用Hystrix或Resilience4j）在隔离故障域中的作用。内容还包括数据层面的高可用性实现，如主备复制、集群化部署（如使用MongoDB副本集或Cassandra环形架构），以及异地多活（Active-Active/Active-Passive）的数据同步策略与一致性保证。 第二部分：高效能数据处理与实时决策 第四章：新一代数据存储选型与性能优化 本章超越了传统关系型数据库的范畴，全面介绍了NoSQL数据库的多样性及其适用场景。深入剖析了键值存储（Redis/Memcached）在会话管理和缓存策略中的高级用法（如缓存穿透、击穿、雪崩的防御）。文档数据库（MongoDB/Couchbase）在灵活模式下的应用优势，以及列式存储（HBase/Cassandra）在海量读写场景下的设计哲学。同时，讲解了如何通过数据分片（Sharding）和读写分离来突破单实例的性能瓶颈，并介绍了NewSQL数据库在提供扩展性的同时保持ACID特性的尝试。 第五章：事件驱动架构与流式数据处理 在实时性要求日益提高的今天，事件驱动架构（EDA）成为主流。本章详细介绍了高性能消息中间件（如Kafka、RabbitMQ）的设计原理，特别是Kafka的日志分段、分区和副本机制如何保证高吞吐量和持久性。重点讲解了流处理的概念，如基于时间窗口的聚合、状态管理和事件排序。内容涵盖了使用Spark Streaming或Flink等流处理框架构建实时ETL流水线和实时分析应用的实战案例，强调了处理“迟到数据”的策略。 第六章：拥抱大数据分析与机器学习集成 本章探讨了如何将数据分析能力内嵌到业务流程中。首先介绍了Hadoop生态系统（HDFS、YARN）的架构概览，并重点介绍了基于Spark的批处理计算能力，包括RDD、DataFrame和Dataset的编程模型。随后，转向实际应用：如何利用TensorFlow或PyTorch等框架构建的模型服务，通过RESTful API或消息队列集成到微服务中，实现实时的个性化推荐、风险评估或异常检测功能。探讨了模型部署、版本管理和持续再训练（MLOps基础）的挑战。 第三部分：安全、可观测性与持续交付 第七章：DevOps与自动化交付流水线 本章系统阐述了持续集成/持续部署（CI/CD）的实践框架。详细介绍了Jenkins、GitLab CI或GitHub Actions等工具链的配置。内容包括代码质量检查（SonarQube）、静态/动态安全扫描（SAST/DAST）的集成，自动化测试（单元、集成、端到端测试）的构建策略。重点讲解了“金丝雀发布”（Canary Release）和“蓝绿部署”（Blue/Green Deployment）等高级部署策略，确保新版本上线对用户的影响最小化。 第八章：系统可观测性体系的构建 可观测性（Observability）是诊断现代分布式系统的关键。本章将“三根支柱”——指标（Metrics）、日志（Logs）和追踪（Traces）——进行深入解析。指标部分介绍了Prometheus和Grafana在采集、存储和可视化时间序列数据的最佳实践，并讲解了RED/USE方法论。日志方面，介绍了ELK/EFK栈在集中式日志收集、索引和查询中的应用。追踪部分则回归到分布式追踪的概念，强调如何通过唯一ID贯穿整个请求链，从而高效定位延迟瓶颈和错误源头。 第九章：应用安全纵深防御策略 本章从架构层面而非仅仅是代码层面探讨安全性。内容包括传输层安全（TLS/SSL的配置与证书管理），API安全（OAuth 2.0/OpenID Connect的授权流程、JWT的签发与验证）。深入讨论了微服务边界的安全，如使用API Gateway进行输入校验和速率限制。此外，还覆盖了容器安全（镜像扫描、运行时安全策略）和基础设施即代码（IaC）中的安全配置管理，确保从代码到生产环境的每一个环节都具备安全防护能力。 结语：面向未来的技术栈选择与融合 本书最后总结了当前技术栈的选择考量，强调技术选型应以业务需求为核心驱动力，而非盲目追求最新技术。鼓励读者在掌握了这些前沿技术的基础上，建立起持续学习和适应变化的能力，为构建面向未来十年挑战的企业级应用打下坚实的基础。

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