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出版者:电子工业出版社

作者:孙卫琴

出品人:

页数:598

译者:

出版时间:2005-5

价格:59.00元

装帧:平装

isbn号码:9787121011368

丛书系列:

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数据持久化进阶：深入探究 Spring Data JPA 与 NoSQL 实践指南 本书特色： 本书聚焦于现代 Java 生态系统中，围绕数据持久化技术栈的深度应用与实践优化。我们摒弃对基础 ORM 概念的冗余介绍，直接切入企业级应用中最为复杂和关键的议题：如何高效、灵活地管理跨越 SQL 与 NoSQL 领域的数据生命周期。本书旨在将读者从“会用”提升到“精通”的境界，侧重于性能调优、复杂事务处理、分布式环境下的数据一致性保障，以及如何构建可维护、高性能的数据访问层。 --- 第一部分：Spring Data JPA 的深度优化与企业级应用 本部分将彻底揭示 Spring Data JPA 在企业级项目中的潜力，不仅仅是作为 Hibernate 的一个便捷封装，而是作为一个强大的数据访问抽象层，如何解决实际生产环境中的性能瓶颈。 第一章：超越基础 CRUD：JPA 实体生命周期与缓存机制的精细控制 实体状态与生命周期详解： 深入解析持久化上下文（Persistence Context）的工作机制，区分 `managed`, `detached`, `transient`, `removed` 状态的细微差别，并结合 `@Transactional` 的传播行为（Propagation）来预测和控制实体状态的转换。 一级缓存（Session Cache）的性能陷阱与优化： 探讨缓存命中率对性能的影响，讲解如何通过手动刷新（flush）和清除（clear）操作来管理内存占用和数据一致性。 二级缓存（Second-Level Cache）的高级配置与策略： 详细介绍 Ehcache 3 或 Redis 作为二级缓存的集成方案，重点讨论并发策略（Optimistic vs. Pessimistic Locking）在分布式环境下的适用性，并提供基于查询结果缓存的实战案例。 第二章：复杂查询的性能工程：JPQL、Criteria API 与原生 SQL 的权衡 JPQL 与动态查询的高级技巧： 掌握参数绑定、JOIN FETCH 的精确使用，避免 N+1 查询的常见陷阱。重点讲解如何使用函数表达式（Functions）和类型安全的查询。 Criteria API 的结构化查询： 深入理解 Criteria API 如何应对极端复杂的、依赖运行时条件的查询构建，提供一套标准化的查询 DSL 范式，以替代难以维护的冗长 JPQL 字符串。 原生 SQL 与性能极限： 探讨何时以及如何安全地回退到原生 SQL。讲解 `EntityManager.createNativeQuery()` 的最佳实践，特别是如何正确映射复杂的结果集（Result Mapping）以保持 JPA 实体状态管理的一致性。 第三章：事务管理的艺术：隔离级别、锁机制与数据完整性保障 Spring 事务模型的深度剖析： 详解 `Isolation` 级别（Read Committed, Repeatable Read, Serializable）对业务逻辑的影响。重点分析代理模式下 AOP 事务边界的精确控制。 悲观锁与乐观锁的实践对决： 演示 `@Lock(LockModeType.PESSIMISTIC_WRITE)` 在高并发写入场景下的应用与资源锁定开销。对比其与 `@Version` 字段的乐观锁机制，并给出基于业务场景的选型决策树。 长事务与数据死锁的预防： 探讨在微服务架构中，如何将大事务拆解为短事务链，并利用 SAGA 模式或补偿事务来保证最终一致性，这是对传统 ACID 模型的必要补充。 --- 第二部分：从关系型到非关系型：Spring Data 生态下的 NoSQL 融合 本部分将视角从单一的 RDBMS 扩展到多数据源集成，特别是针对 NoSQL 数据库的集成与性能优化，强调数据访问层的统一抽象。 第四章：Spring Data MongoDB：文档模型设计与查询优化 文档数据库模型设计哲学： 区别于关系型思维，重点讲解“嵌入（Embedding）”与“引用（Referencing）”的设计决策，以及如何设计出适应查询模式的文档结构。 聚合管道（Aggregation Pipeline）的实战应用： 详细解析 MongoDB 的 `$match`, `$group`, `$lookup` 等核心操作符，并展示如何通过 Spring Data 接口高效地执行复杂的报表生成和数据聚合任务。 事务与数据一致性在 NoSQL 中： 探讨 MongoDB 4.0+ 的多文档事务机制，以及如何在 Spring Data 框架中激活和管理这些事务边界。 第五章：Redis 的数据结构与高性能缓存策略 Spring Data Redis 深度集成： 不仅限于 Key-Value 存储，深入讲解 Hash、Set、ZSet 在业务场景中的具体用途，例如排行榜、实时计数器等。 缓存模式的演进与失效策略： 实践读穿透、缓存雪崩、缓存击穿等问题。详细对比 Cache-Aside, Read-Through, Write-Through 模式，并展示如何使用 Redisson 实现分布式锁来保护热点数据。 序列化与数据传输效率： 比较 Jackson、JdkSerialization 与 Protobuf 在 Redis 存储中的性能差异与兼容性考量。 第六章：多数据源与数据同步策略 动态数据源切换的架构实现： 构建一个基于运行时上下文（如用户角色或租户 ID）的路由机制，实现对多个 RDBMS 实例或不同类型数据库的动态路由。 数据冗余与最终一致性同步： 探讨在 OLTP 系统中，如何通过消息队列（如 Kafka/RabbitMQ）结合 Debezium 等 CDC 工具，实现 RDBMS 到 NoSQL 的近实时数据同步，保证业务决策所需数据的可用性。 --- 第三部分：性能监控、可观测性与架构演进 最后一部分关注于如何将数据访问层融入到现代应用的监控体系中，确保持久化操作在生产环境中稳定运行。 第七章：持久化层的性能度量与调优实战 慢查询日志的捕获与分析： 配置 JPA/Hibernate 底层 SQL 日志，并结合 SQL 执行计划分析工具（如 EXPLAIN ANALYZE）定位瓶颈。 Metrics 与可观测性集成： 使用 Micrometer 注册 JPA 统计数据（如 Session 统计、SQL 执行时间），并将其导出到 Prometheus/Grafana，构建实时的数据访问性能仪表盘。 连接池的精细调优： 深入 HikariCP 的配置参数，理解验证查询（Validation Query）、驱逐策略（Eviction Policy）对系统吞吐量的决定性影响。 本书提供了一套完整的方法论，帮助开发者掌控数据持久化的每一个细节，从 SQL 的优化到 NoSQL 的选型，再到跨越边界的集成和性能监控，是面向资深 Java 工程师和架构师的实战指南。

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这本书的配套资源和作者对社区的承诺，同样值得称赞。在书的最后，作者提供了一个指向GitHub仓库的链接，里面包含了书中所有示例代码的完整工作项目，并且这些代码库保持着定期的更新。这意味着，即使Hibernate框架本身有所演进，读者也能对照书中的理论，在最新的环境下验证代码逻辑。更难能可贵的是，作者在“未来展望”一章中，对NoSQL数据库的兴起、反应式编程（Reactive Programming）在数据访问层的应用趋势进行了深入的探讨。他并没有盲目推崇Hibernate的传统模式，而是客观地分析了在特定业务场景下（如高并发写入、Schema不固定），何时应该考虑跳出ORM的藩篱，转而使用更底层的驱动或专门的数据库技术。这种开放和辩证的视角，极大地拓宽了我的技术视野，让我明白了“精通”绝不意味着对某一技术抱有盲从，而是要懂得在合适的时候选择最合适的工具。这本书真正做到了授人以渔，它教给我的思考方式和解决问题的框架，远比书上具体的代码示例更有价值，是任何想在企业级应用开发领域深耕的技术人员的必备藏书。

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这本书的价值，主要体现在它对性能调优的极致追求上。市面上很多声称能让你“精通”框架的书，往往在性能这一环草草收场，只停留在“用”的层面。但这本书则彻底颠覆了我的认知。它没有回避Hibernate在处理大规模数据时的固有挑战，而是直面这些问题，并提供了详尽的诊断和优化手段。我特别欣赏其中关于JDBC批处理（Batch Processing）的深入分析。作者不仅讲解了如何启用批处理，还详细拆解了底层JDBC驱动的实现机制，以及如何通过调整`hibernate.jdbc.batch_size`和`hibernate.order_inserts`参数，达到最佳的数据库写入吞吐量。更关键的是，它引入了SQL执行计划分析的概念，鼓励读者将Hibernate生成的SQL拿到数据库工具中去验证其效率，这是一种非常务实且高效的学习方法。我根据书中的建议，在项目中引入了二级缓存（Second-Level Cache），并且遵循作者提出的“缓存区域划分策略”，成功地将高频读取操作的响应时间降低了近40%。书中对不同缓存提供商（如Ehcache, Redis）的集成和配置差异也做了细致的对比，确保了方案的可移植性和灵活性。这种从理论到实践，再到性能指标验证的闭环学习路径，是这本书最宝贵的财富。

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说实话，我本来以为这会是一本枯燥的API参考手册，毕竟“精通”二字的分量很重，往往意味着大量的代码片段和晦涩的配置说明。然而，这本书的写作风格出奇地引人入胜，它仿佛自带一种叙事能力。作者非常擅长用类比和对比的手法来解释那些抽象的概念。例如，讲解对象状态转换时，他将`Session`比作一个繁忙的工地指挥中心，而实体对象则是等待被处理的物料，每一步操作——保存、更新、移除——都对应着指挥中心发出的明确指令和物料状态的变化。这种生动的描述极大地降低了学习曲线，让我这个之前对Hibernate状态管理感到头疼的开发者，瞬间豁然开朗。更让我惊喜的是，书中对HQL（Hibernate Query Language）的讲解达到了近乎完美的深度。它不仅涵盖了基本的SELECT、JOIN，还详细探讨了如何构造复杂的聚合查询、窗口函数在HQL中的应用，以及如何利用命名查询（Named Queries）进行性能优化和代码解耦。其中关于动态SQL构建的章节，提供了非常实用的工具类和设计模式，避免了在实际项目中编写出臃肿且容易出错的动态查询字符串。阅读过程中，我时不时会停下来，对照自己正在维护的遗留系统代码，发现许多之前习以为常的“坏味道”代码，在这本书的指引下找到了更优雅、更具性能的替代方案。

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这本书的排版和技术插图质量绝对是业界顶尖水准。很多技术书籍的图表往往是低分辨率的截图或者粗糙的流程图，让人看了心生倦怠。但这本书中的UML图、架构示意图以及数据流向图，都经过了精心设计，线条流畅，逻辑清晰，即便是最复杂的实体关系映射（Entity Mapping）场景，也能通过一张图被瞬间阐释明白。特别是关于继承策略的讨论，作者使用了好几张对比图，直观地展示了“单表继承”、“按子类分表”和“按类型分表”在数据冗余、查询性能和数据库Schema复杂度上的权衡，这比单纯的文字描述有效了百倍。此外，书中穿插的“深入底层”小节，更是让人受益匪浅。它会跳出应用层，探讨JPA规范与Hibernate具体实现之间的微妙关系，甚至会偶尔提及Hibernate在特定版本中的一个Bug及其修复过程。这种对技术历史和实现细节的尊重，使得这本书不仅仅是一本工具书，更像是一部关于现代数据持久化技术的“编年史”。它培养的不是一个只会调用API的程序员，而是一个懂得框架设计哲学和底层原理的工程师。

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这本书的封面设计简直是一场视觉盛宴，那种深沉的蓝色调配上烫金的字体，立刻就给人一种权威和专业的印象。我是在一个技术书店的角落里偶然发现它的，当时我正在寻找一本能真正帮我理清复杂持久层概念的指南。拿到手里掂了掂分量，就知道里面绝不是那种浮于表面的入门介绍。我翻开目录，看到“会话管理的高级策略”和“二级缓存的精细调优”这些章节标题时，心里就踏实了。这本书的结构安排得极其清晰，它并没有一开始就抛出大量的API细节，而是先用一些贴近实际业务场景的例子，将Hibernate的核心设计思想，比如ORM的本质、延迟加载的陷阱，讲得深入浅出。作者显然对数据持久化有着多年的实战经验，讲解中充满了那种过来人才懂的“坑点”和最佳实践。比如，它对N+1查询问题的剖析，不仅仅是给出解决方案，更是从数据库执行计划的角度去分析为什么会发生，以及如何从代码层面和配置层面同时进行扼制，这种层层递进的讲解方式，让我感觉自己不是在看一本技术手册，而是在跟随一位经验丰富的架构师进行一对一的私塾辅导。特别是关于事务边界的控制，书中用了很多篇幅对比了声明式事务和编程式事务的优缺点，并给出了在微服务架构下如何保证数据一致性的前瞻性思考，这远超出了我预期的收获范围。

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还行,讲用法,不过版本有点老了,有些内容在新版中有变化。比如批处理的描述

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这个也是我当年，学习Hibernate的图书，虽然现在Hibernate忘得差不多了，但是作为一个入门书，我还是要推荐的，毕竟通过它可以系统掌握Hibernate。

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跟着例子走，相当不错的。