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页数:310

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出版时间:2009-4

价格:32.00元

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isbn号码:9787115196248

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• 高职
• 网络组建
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《现代分布式系统架构设计指南》 简介： 在数字时代飞速发展的今天，我们正经历着信息爆炸和业务逻辑日益复杂的浪潮。企业和组织为了应对海量数据、高并发访问以及全球化协作的需求，对系统架构的要求也变得前所未有的严苛。单体应用的局限性日益凸显，分布式系统的构建与优化已成为技术发展的必然趋势。 《现代分布式系统架构设计指南》并非一本关于如何搭建局域网、配置路由器或进行基础网络布线的书籍。它将带领您深入探索构建健壮、可扩展、高可用且易于管理的现代化分布式系统的核心原理、关键技术和实践方法。本书旨在为工程师、架构师以及对大规模系统设计感兴趣的技术人员提供一份系统性的学习路径和实践参考。 本书内容详述： 第一部分：分布式系统的基石——理论与原则 为何选择分布式？ 本章节将首先阐述单体架构的瓶颈，深入分析分布式系统能够解决的痛点，包括但不限于： 可扩展性： 如何通过增加节点来应对不断增长的业务负载，实现水平扩展。 高可用性： 如何设计系统以抵抗单点故障，保证服务的持续可用性，例如通过冗余、故障转移等机制。 性能优化： 如何通过分布式计算、数据分片和缓存策略来提升响应速度和吞吐量。 服务独立性： 如何实现微服务架构，让不同模块可以独立开发、部署和扩展。 全球化部署： 如何应对跨地域访问的需求，实现低延迟和高可靠性。 CAP定理与一致性模型： 深入理解CAP定理（一致性Consistency、可用性Availability、分区容错性Partition Tolerance）的含义及其在分布式系统设计中的权衡。本书将详细解析不同的数据一致性模型，如： 强一致性 (Strong Consistency)： 讲解实现强一致性的挑战和常见方案，如两阶段提交（2PC）、三阶段提交（3PC）及其局限性。 最终一致性 (Eventual Consistency)： 探讨最终一致性的概念，以及通过各种策略（如向量时钟、Paxos、Raft）来逐步达到一致性的方法，并分析其适用场景。 因果一致性 (Causal Consistency)、读写一致性 (Read-your-writes Consistency) 等： 介绍更细粒度的 Causal Consistency 及 Read-your-writes Consistency 等模型，并阐述其在特定业务场景下的应用价值。 分布式系统中的挑战： 除了CAP定理，本书还将深入探讨分布式系统面临的其他核心挑战： 分布式事务 (Distributed Transactions)： 剖析分布式事务的复杂性，介绍补偿事务、TCC（Try-Confirm-Cancel）等模式，以及如何处理跨服务的数据一致性。 分布式锁 (Distributed Locks)： 探讨在分布式环境中实现互斥访问的必要性，介绍ZooKeeper、Redis等技术实现分布式锁的原理和优劣。 分布式配置管理 (Distributed Configuration Management)： 讨论如何统一管理分布式系统中各个组件的配置，以及配置变更如何无缝生效。 服务发现与注册 (Service Discovery and Registration)： 解释服务注册中心（如Eureka, Consul, ZooKeeper）在动态变化的分布式环境中的作用，以及客户端如何查找和调用服务。 分布式协调 (Distributed Coordination)： 深入讲解ZooKeeper、etcd等分布式协调服务如何实现 líderes 选举、分布式锁、配置管理、服务发现等关键功能。 第二部分：核心技术与模式 微服务架构： 定义与优势： 详细阐述微服务架构的理念，包括围绕业务能力拆分服务、独立部署、技术异构性等。 服务划分策略： 提供服务划分的多种视角和方法，如基于业务域、业务流程、数据模型等。 API网关 (API Gateway)： 介绍API网关在统一入口、请求路由、认证鉴权、限流熔断等方面的作用。 服务间通信： 对比RESTful API、gRPC、消息队列（如Kafka, RabbitMQ）等多种通信方式的优劣，并讲解如何选择合适的通信模式。 服务治理： 深入探讨服务治理的关键要素，包括服务注册与发现、负载均衡、熔断降级、限流、链路追踪等。 数据存储与管理： 分布式数据库： 介绍关系型与非关系型分布式数据库的原理，如Sharding、Replication、CAP定理在数据库中的体现。重点分析如MySQL Sharding、PostgreSQL Sharding、TiDB、CockroachDB、MongoDB Sharding、Cassandra等。 数据分区与复制： 深入理解数据分区（Sharding）策略（如Hash、Range、Directory-based）以及数据复制（Replication）机制（如主从复制、多主复制）如何提升数据存储的性能和可用性。 缓存策略： 讲解分布式缓存（如Redis Cluster, Memcached）在提升系统性能中的关键作用，以及缓存失效、缓存穿透、缓存击穿等问题。 大数据处理： 概述Hadoop、Spark等分布式大数据处理框架的基本原理，以及它们如何支持海量数据的存储、分析和计算。 消息队列与异步通信： 消息队列的角色： 阐述消息队列（如Kafka, RabbitMQ, RocketMQ）在解耦服务、削峰填谷、异步处理、事件驱动等场景下的重要性。 消息传递模型： 讲解点对点（Point-to-Point）和发布/订阅（Publish/Subscribe）两种消息传递模型。 消息可靠性： 讨论消息的丢失、重复消费等问题，以及如何通过ACK机制、幂等性设计等保证消息的可靠投递。 容错与弹性设计： 熔断器模式 (Circuit Breaker Pattern)： 讲解如何通过熔断器模式防止故障蔓延，提升系统的整体稳定性。 降级策略 (Degradation Strategies)： 讨论在系统压力过大或出现故障时，如何通过降级非核心服务来保证核心功能的可用性。 限流机制 (Rate Limiting)： 介绍令牌桶、漏桶等限流算法，以及如何保护系统免受过载请求的冲击。 重试机制 (Retry Mechanisms)： 探讨在分布式调用中，如何设计合理的重试策略来应对瞬时网络故障。 容错框架： 介绍Hystrix、Sentinel等开源容错框架的使用和原理。 第三部分：实践、部署与运维 容器化与编排： Docker与容器化： 介绍Docker的原理、镜像构建、容器管理，以及容器化如何简化部署和环境一致性。 Kubernetes (K8s)： 深入讲解Kubernetes的核心概念（Pod, Deployment, Service, StatefulSet等），及其在自动化部署、伸缩、管理分布式应用中的强大能力。 DevOps与CI/CD： 探讨DevOps文化如何促进开发与运维的协作，以及持续集成/持续部署（CI/CD）流水线如何实现高效、自动化的软件交付。 监控、告警与日志： 分布式监控： 介绍Prometheus, Grafana, Zabbix等监控工具，以及如何采集、展示和分析系统指标。 日志管理： 讲解ELK（Elasticsearch, Logstash, Kibana）或Loki等日志聚合与分析方案，以及如何高效地检索和分析分布式系统日志。 告警系统： 讨论如何建立有效的告警机制，及时发现并响应系统问题。 安全性： 身份认证与授权： 探讨OAuth2, JWT等安全认证标准，以及在分布式系统中的应用。 数据加密： 讨论敏感数据的加密传输与存储。 网络安全： 简述网络隔离、防火墙等基础安全措施。 案例分析： 本书将通过分析多个知名互联网公司（如Netflix, Amazon, Google）在构建大规模分布式系统方面的实际案例，总结成功的经验和吸取的教训，帮助读者将理论知识应用于实际问题。 《现代分布式系统架构设计指南》将理论与实践相结合，不仅阐述了分布式系统的核心概念和技术，更提供了可操作的指南和解决方案。无论您是正在规划或重构复杂系统，还是希望深入理解现代软件架构的底层逻辑，本书都将是您不可或缺的参考。

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我最近在研究的是《人工智能伦理与社会影响》，这本书的切入点非常独特，它避开了技术实现的细节，而是专注于探讨AI发展背后的人文关怀和社会责任。开篇的章节对“算法偏见”的剖析极其深刻，作者引用了多个国际上真实发生的案例，比如信贷审批模型对特定人群的歧视，以及面部识别技术在不同肤色群体中的识别准确率差异，这些案例的选取非常具有冲击力，让我不得不重新审视我们正在依赖的这些“冰冷”的技术。这本书的论述风格非常审慎和平衡，它既没有陷入“AI毁灭论”的恐慌，也没有盲目地歌颂技术万能，而是提出了建立“可解释性AI（XAI）”框架和制定全球统一监管标准的必要性。书中对“责任主体认定”的探讨尤其引人深思，当自动驾驶汽车发生事故，或者医疗诊断AI出现误判时，责任应该由开发者、使用者还是AI本身来承担？这种跨学科的思辨，让这本书的价值远超一般技术读物。它更像是一本面向未来社会治理的蓝图探讨，读完后，我感觉自己看待AI新闻的角度都变得更加成熟和批判性了。

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关于《高级数据结构与算法设计》，这本书的难度系数可以说是让我感到既痛苦又兴奋。它完全没有照顾初学者，开篇就是对B树、B+树在磁盘I/O优化中的底层设计原理的详尽剖析，那种对空间局部性和访问效率的极致追求，让人叹为观止。这本书最大的特点是，它将理论和实际应用场景的结合做得非常紧密和巧妙。例如，在讲解图算法时，它没有孤立地讨论Dijkstra或Floyd-Warshall算法，而是立即将其应用到大规模社交网络中的“最短路径推荐”或“网络拥堵检测”等复杂问题中，并分析了在处理海量节点和边时，哪些标准算法需要进行定制化改造。作者的数学功底非常扎实，对复杂性分析（Big O Notation）的阐述严谨而深入，让人清晰地理解了算法在时间维度和空间维度上的权衡取舍。对于我来说，这本书更像是一本“武功秘籍”，它教会我的不是如何简单地使用API，而是如何从根本上去理解和设计高效的计算模型。每一次读完一个章节，都会有一种思维被重新梳理和强化的感觉，它真正地将我从一个“编程者”提升到了“算法架构师”的视角。

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《现代Web前端性能优化实战指南》这本书简直就是为我们前端工程师量身定做的“救命稻草”。我们项目组最近就面临着首屏加载速度慢如蜗牛的问题，尝试了很多常规方法效果都不理想。这本书的实用性体现在它对性能瓶颈的拆解极为细致。它没有停留在Webpack配置参数的罗列上，而是深入到了浏览器渲染管线的每一个环节。比如，书中详细分析了关键渲染路径（CRP）的优化策略，包括如何通过控制CSS和JavaScript的加载顺序，以及如何科学地使用异步加载（defer和async）来避免阻塞渲染。我尤其欣赏它对图像优化那一章的深度，作者不仅讲解了WebP和AVIF这些新一代格式的应用，还结合CDN的边缘计算能力，提供了一套动态生成不同分辨率图片并配合用户设备判断的完整策略，这直接解决了我们项目中图片资源过载的顽疾。更重要的是，这本书的案例代码都是基于最新的React/Vue框架生态，而且代码示例都可以在GitHub上找到对应的可运行Demo，这种“即学即验”的学习体验，大大缩短了知识落地的时间。读完这本书，我们团队的Lighthouse跑分直接提升了20分，效果立竿见影。

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说实话，我很少对一本纯技术的书籍产生“欲罢不能”的感觉，但《深入理解操作系统：原理与实现》这本书做到了。这本书的厉害之处在于，它没有仅仅停留在操作系统的概念层面，而是深入到了内核的血脉之中。比如，它对进程调度算法的讲解，不仅仅是罗列FIFO、SJF这些理论，而是通过对真实世界中高并发场景的性能分析，对比了不同算法在实际I/O密集型和CPU密集型任务下的表现差异，甚至附带了伪代码级别的实现逻辑，这对于想从事底层开发工作的工程师来说，简直是宝藏。我最震撼的是关于内存管理那一章，它对虚拟内存、页表转换、TLB缓存失效等复杂概念的阐述，清晰到我仿佛能看到数据在物理内存和磁盘之间流转的路径。作者用了一种“自顶向下，再由下而上”的结构，先建立了宏观的系统调用视图，然后逐步剖析到系统调用的陷阱（Trap）处理过程，这使得知识的脉络非常清晰，不会让人在细节中迷失方向。这本书的图表质量也是一流的，那些精细的流程图和数据结构示意图，往往比大段的文字更有说服力，极大地加速了我的理解进程。

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这本书的装帧设计真是让人眼前一亮，封面那种简洁中透着专业感的配色，一下子就抓住了我的注意力。我原本对技术类的书籍总有一种“晦涩难懂”的刻板印象，但翻开这本《信息安全基础与实践》后，发现作者在内容编排上真的下足了功夫。它没有一上来就抛出复杂的加密算法或者晦涩的协议栈，而是从最基础的“信息为什么需要保护”这个哲学层面上入手，用非常生活化的例子来阐述安全的重要性。比如，书中用了一个关于家庭网络被入侵的小故事，生动地解释了钓鱼攻击的原理，这种叙事方式极大地降低了阅读门槛。我特别欣赏它对“零信任”架构的介绍，它不是简单地堆砌概念，而是通过一个完整的企业案例模拟，让我清晰地看到了传统边界防御模型是如何一步步被现代化威胁所瓦解，以及新的安全范式又是如何构建起来的。作者在阐述防火墙、入侵检测系统（IDS）这些传统工具时，也巧妙地结合了最新的云原生安全实践，比如对容器安全和微服务安全性的探讨，这使得整本书的知识体系既有深度又有广度，对于我这种希望系统性提升安全认知的人来说，无疑是一剂强心针。阅读过程中，我感觉自己像是在和一位经验丰富的前辈进行一对一的交流，而不是被动地接收知识灌输。

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