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页数:353

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出版时间:2007-5

价格:30.00元

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isbn号码:9787113077310

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跨越藩篱：面向新时代应用场景的编程实践与系统设计 书名： 跨越藩篱：面向新时代应用场景的编程实践与系统设计 作者： [此处留空，或使用化名] 图书定位： 本书旨在为具有一定基础的开发者提供一个全新的视角，从传统编程思维转向面向复杂、高并发、分布式应用场景的系统设计与工程实践。它不侧重于某一门特定语言的语法细节，而是聚焦于如何利用现代编程范式（如函数式、面向服务的架构）来构建健壮、可扩展且易于维护的软件系统。 --- 第一部分：现代编程范式的深化理解与实践 本部分将深入探讨当前主流编程语言中那些往往被初级教程略过，但在大型项目中至关重要的核心概念。我们不再关注如何写出一个能跑的“Hello World”，而是探讨如何写出可预测、可测试、高内聚的代码块。 第一章：超越面向对象：深入函数式思维 传统的面向对象（OO）强调状态封装与行为继承。然而，在多核并行和分布式计算日益普及的今天，共享可变状态是导致程序错误的头号元凶。本章将引导读者从“对象与方法”的视角，切换到“数据与转换”的视角。 纯函数的哲学与实践： 详细剖析纯函数（Pure Functions）的定义、益处（无副作用、易于测试和缓存）及其在实际业务逻辑中的应用。 高阶函数与柯里化： 探讨如何使用高阶函数（Higer-Order Functions）来构建更灵活的抽象层，并通过柯里化（Currying）技术优化参数传递和延迟计算。 不可变性（Immutability）在状态管理中的核心地位： 无论使用何种主流语言，确保数据结构在操作后产生新版本而非原地修改的重要性。我们将通过实例对比有状态与无状态操作的性能与复杂度差异。 第二章：类型系统的力量：从动态到静态的权衡 类型系统是软件质量的基石。本书将超越基础的变量声明，深入探讨高级类型特性如何帮助开发者在编译阶段捕获更多错误。 代数数据类型（Algebraic Data Types, ADT）： 介绍 `Sum Types`（或称为 Tagged Unions）和 `Product Types` 的概念，并展示它们如何精确建模现实世界中的复杂业务状态（例如，用户登录状态可以是“已登录”、“未验证”或“被锁定”的某种组合）。 泛型编程与约束： 探讨如何编写不依赖特定数据类型的通用算法，同时利用类型约束（如 Trait 或 Interface 约束）保证通用性下的安全性。 错误处理的范式转移： 放弃传统的返回错误码或抛出异常的方式，转而采用基于 `Result` 或 `Either` 类型的结构化错误处理，确保程序流程的清晰可见。 第二部分：构建高可靠性的分布式系统基石 现代应用很少是单体结构。本部分将聚焦于当应用规模扩大到跨越多个服务、面对不可靠的网络时，开发者必须掌握的系统设计原则。 第三章：微服务架构的真正挑战与权衡 微服务架构并非银弹。本章将剖析在拆分服务时必须面对的工程决策，而不是仅仅停留在“服务拆分”的口号上。 服务边界的确定艺术： 引入领域驱动设计（DDD）的核心概念，如限界上下文（Bounded Context），指导如何科学地划分服务边界，避免过度拆分带来的网络延迟和事务复杂性。 数据一致性的博弈： 详细解析分布式事务的局限性，并重点介绍实现最终一致性（Eventual Consistency）的常用模式，如 SAGA 模式和事件溯源（Event Sourcing）的基础概念。 服务间通信的协议选择： 对比 RESTful API、gRPC 和消息队列（如 Kafka/RabbitMQ）在不同场景下的适用性、性能开销和契约管理难度。 第四章：高性能 I/O 与并发模型 程序的性能瓶颈往往出现在输入/输出操作上。理解现代操作系统如何处理 I/O 和如何构建高效的并发模型是系统优化的关键。 阻塞与非阻塞 I/O 的底层机制： 简要回顾操作系统内核如何处理网络请求，为理解异步编程模型打下基础。 反应式编程（Reactive Programming）入门： 介绍基于事件流（Streams）的编程模型，理解其在处理大量并发连接时的优势，以及如何利用其背压（Backpressure）机制保护下游服务。 并发的细粒度控制： 探讨锁、信号量、原子操作在现代多核 CPU 环境下的有效使用，以及何时应优先考虑无锁（Lock-free）数据结构以避免上下文切换的开销。 第三部分：工程化与可观测性的前沿实践 一个“能跑”的系统与一个“可维护、可运营”的系统之间，隔着工程化和可观测性。 第五章：基础设施即代码（IaC）与自动化部署 现代软件交付要求基础设施像代码一样管理。 配置管理的演进： 从简单的配置文件管理到使用如 Ansible、Terraform 等工具进行基础设施的声明式管理。 容器化与编排的实战： 重点介绍容器技术（如 Docker）如何标准化开发和生产环境，并概述 Kubernetes 在服务发现、自动伸缩和健康检查中的核心作用。 第六章：构建可观测的系统：日志、指标与追踪 当系统出现故障时，我们不能仅仅依赖“重启大法”。本章讲解如何设计一个在黑盒中也能清晰反映内部运作状态的系统。 结构化日志的规范： 强调日志信息必须是机器可读的，并介绍如何使用统一的上下文信息（如 Trace ID）串联起跨服务的日志记录。 核心指标的定义与采集： 深入探讨 RED（Rate, Errors, Duration）指标体系，并介绍 Prometheus 等工具在时间序列数据收集和告警上的应用。 分布式追踪的必要性： 解释为什么单个请求可能跨越十几个服务，以及如何利用 OpenTelemetry 等标准进行请求的完整路径追踪，实现快速定位延迟瓶颈。 --- 总结： 本书将带领读者跳出单一语言的舒适区，以系统工程师的视角审视软件的生命周期。它强调的是设计思维、架构权衡和工程纪律，是献给那些准备从“实现功能”迈向“设计健壮平台”的进阶开发者的一本实践指南。通过深入学习这些跨领域的概念，读者将能够驾驭日益复杂的现代应用开发挑战。

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