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出版者:机械工业出版社

作者:殷庆轩

出品人:

页数:329

译者:

出版时间:2006-8

价格:32.00

装帧:平装

isbn号码:9787111195986

丛书系列:

图书标签:

• JSP
• Servlet
• JavaWeb
• Web开发
• 动态网站
• 实例教程
• 编程
• 技术
• 开发
• 入门

好的，这是一份针对不同主题的图书简介，旨在详尽描述其内容，同时完全规避提及您提供的书名及其相关技术： --- 图书简介一：深度解析现代微服务架构与云原生实践 书名：《分布式系统的熔炉：从理论基石到Kubernetes实战》 目标读者： 资深软件工程师、架构师、DevOps 实践者以及对构建高可用、弹性伸缩系统感兴趣的技术人员。 内容提要： 本书是对当代复杂软件系统构建范式的深刻剖析。在云计算和大规模用户需求的双重驱动下，单体应用的局限性日益凸显。我们不再满足于“能跑起来”，而是追求“高可用、低延迟、易维护”的系统哲学。本书正是围绕这一核心诉求，构建了一套从宏观设计理念到微观落地细节的完整知识体系。 第一部分：微服务的设计哲学与挑战 本部分首先确立了微服务架构的理论基础。我们将深入探讨服务边界的划分艺术——如何根据业务领域（DDD 领域驱动设计）来切割功能模块，避免“分布式单体”的陷阱。随后，我们详细剖析了分布式系统固有的难题，包括服务发现与注册（从 Consul/Eureka 到基于 DNS 的解决方案）、配置管理的集中化与动态化，以及分布式事务的终极难题——CAP 定理、BASE 理论的实际应用权衡，并重点讲解 Saga 模式和事件溯源（Event Sourcing）在解决复杂业务流中的威力。 第二部分：构建健壮的通信机制 现代服务间的通信绝非简单的 HTTP 调用。本书用大量篇幅介绍了同步通信（RESTful 演进、gRPC 的性能优势与契约优先设计）和异步通信（消息队列如 Kafka/RabbitMQ 的选型标准、消息的顺序性保证与“恰好一次”语义的实现）。此外，我们还专门开辟章节讲解服务网格（Service Mesh）的概念，阐述 Istio 如何在不侵入应用代码的情况下，实现流量控制、熔断降级、安全加密和全链路追踪。 第三部分：容器化与云原生生态核心 容器化是微服务落地的基石。本书不满足于 Docker 的基础操作，而是聚焦于 Kubernetes (K8s) 的架构深度。我们从 K8s 的控制平面（API Server, etcd, Scheduler）和数据平面（Kubelet, CRI）的协作机制入手，逐步深入到 Operator 模式在管理有状态应用（如数据库集群）中的应用。重点章节将指导读者如何编写高效的 Helm Chart 进行应用打包，以及如何利用 Kustomize 实现环境差异化配置。 第四部分：可观测性与运维保障体系 一个“黑盒子”系统是不可靠的。本书强调“可观测性”的重要性，将其分解为三个维度：Metrics（指标）、Logging（日志） 和 Tracing（追踪）。我们将详细介绍 Prometheus/Thanos 的时间序列数据库原理及高效查询技巧，Fluentd/Loki 的日志聚合策略，以及 Jaeger/Zipkin 如何在复杂的调用链中揭示性能瓶颈。最后，通过 GitOps（结合 ArgoCD/FluxCD）的实践，确保基础设施和应用状态的一致性与可审计性。 本书旨在提供一套可立即应用于生产环境的、前瞻性的架构蓝图，帮助工程师跨越理论与实践之间的鸿沟。 --- 图书简介二：深入探索数据科学中的非监督学习与降维技术 书名：《模式发现者：高维数据分析与结构化重构》 目标读者： 数据分析师、机器学习研究人员、统计学专业学生，以及需要处理海量非结构化数据的工程师。 内容提要： 在数据爆炸的时代，数据的“维度灾难”和“标签稀缺”成为我们理解世界的主要障碍。本书是一本专注于无监督学习和高效数据表征的实践指南。它摒弃了对预先标记数据的依赖，转而致力于挖掘数据内在的结构、相似性和潜在的低维流形。 第一部分：基础理论与数据预处理的艺术 首先，本书系统回顾了概率论和线性代数中支撑无监督学习的核心概念，特别是特征空间、距离度量（欧氏、余弦、Jaccard）的有效选择。随后，我们深入讨论了数据清洗和规范化的关键步骤，强调在降维之前对异常值和缺失值的鲁棒处理策略。 第二部分：聚类分析的流派与精选 聚类是无监督学习的基石。本书不仅涵盖了经典的 K-Means 及其对初始质心的敏感性问题，更着重介绍了更复杂的、能处理任意形状簇的算法。DBSCAN（基于密度的聚类） 的空间索引优化、层次聚类（Agglomerative vs. Divisive） 的树状结构解析，以及适用于大规模数据集的 Mini-Batch K-Means 和 BIRCH 算法的性能对比，构成了本部分的主体。我们还将探讨如何利用轮廓系数（Silhouette Score）和误差平方和（SSE）科学地确定最佳的聚类数量 $K$。 第三部分：降维技术：从线性到非线性 高维数据在计算和可视化上都带来了巨大挑战。本书对降维技术进行了彻底的剖析： 1. 线性方法： 详尽解析了 主成分分析 (PCA) 的数学推导，包括特征值分解与奇异值分解 (SVD) 在其应用中的区别，并探讨了数据白化（Whitening）的重要性。 2. 非线性流形学习： 深入探讨了 t-SNE 如何在保持局部邻近性的同时，实现二维或三维的有效可视化，并讨论了其局限性（如“拥挤问题”）。此外，Isomap 和 LLE (局部线性嵌入) 如何通过重建数据的内在几何结构来捕捉非线性关系，也将得到细致的阐述和代码实现。 第四部分：关联规则挖掘与密度估计 在市场篮子分析和异常检测领域，关联规则挖掘至关重要。本书讲解了 Apriori 算法的原理、支持度-置信度框架，以及如何使用 FP-Growth 算法避免候选项集的生成，从而大幅提升效率。最后，我们转向密度估计，讲解了 高斯混合模型 (GMM) 作为软聚类方法的应用，并展示了如何使用 核密度估计 (KDE) 来平滑地估计数据的概率密度函数，为后续的异常点识别打下基础。 本书旨在使读者不仅掌握这些算法的调用，更能理解其背后的数学原理和适用场景，从而在实际数据项目中做出最优化的特征工程决策。 --- 图书简介三：高级网络协议栈与性能调优实战 书名：《TCP/IP 深度解析：内核态到应用层的性能优化》 目标读者： 网络工程师、系统程序员、底层开发人员，以及需要对网络延迟和吞吐量进行极限优化的专业人士。 内容提要： 理解网络，必须深入到协议栈的每一个层面。本书超越了 OSI 七层模型的概念介绍，聚焦于现代操作系统内核中 TCP/IP 协议栈的真实工作机制，并提供了一套系统化的性能诊断与调优方法论。 第一部分：网络栈的内核结构与数据路径 本书从 Linux 内核源码的角度，剖析了数据包在内核中的生命周期。我们将详细解析 Socket API 的系统调用如何映射到内核中的数据结构（如 `sk_buff` 结构），数据如何穿过协议栈层层封装和解封装。重点内容包括 中断处理（IRQ）、软中断（Softirqs） 在网络处理中的作用，以及 NAPI (New API) 机制如何有效降低 CPU 负载。 第二部分：TCP 核心机制的量化分析 TCP 是现代网络可靠性的保证。我们不仅回顾了三次握手和四次挥手，更深入探讨了影响性能的关键机制： 1. 拥塞控制算法的演进： 从 Reno 到 CUBIC，再到 BBR（Bottleneck Bandwidth and RTT）的原理对比，以及它们在不同网络环境下的表现差异。 2. 流量控制与窗口管理： 接收方窗口（RWND）和拥塞窗口（CWND）的动态变化，以及延迟确认（Delayed ACK）对效率的影响。 3. 性能调优： 如何在 `/proc/sys/net/ipv4/` 中修改缓冲区大小、重传超时（RTO）等参数，以适应高带宽、长距离网络环境。 第三部分：零拷贝技术与应用层加速 为了避免数据在用户空间和内核空间之间的无效复制，现代系统采用了“零拷贝”技术。本书详尽讲解了 `sendfile()`、`splice()` 和 `vmsplice()` 的工作原理，展示了如何通过它们将文件数据直接传输到网络接口，从而显著降低 CPU 开销和延迟。此外，本书还引入了 DPDK (Data Plane Development Kit) 的概念，作为在用户空间绕过内核协议栈进行超高速数据包处理的前沿技术介绍。 第四部分：网络诊断与故障排除实战 优秀的网络工程师必须是优秀的诊断专家。本书提供了丰富的实战工具链： 流量捕获与分析： 精通 Wireshark/tcpdump，学会如何使用 BPF 过滤器精确捕获关键数据包，并通过解析 TCP 序列号、确认号（ACK）来诊断丢包、乱序和重传问题。 内核级工具： 掌握 `ss`、`netstat` 的高级用法，利用 `perf` 工具追踪内核网络函数的执行耗时。 延迟分析： 介绍如何使用 `tc` (traffic control) 工具模拟不同的网络条件（如丢包、延迟、抖动），以在受控环境下验证应用层的优化效果。 通过结合底层原理和工程实践，本书帮助读者构建出对网络性能有绝对掌控力的基础设施。

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