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出版者:Cambridge University Press

作者:Govind Seshadri

出品人:

页数:372

译者:

出版时间:1999-6-28

价格:USD 81.00

装帧:Paperback

isbn号码:9780521657129

丛书系列:

图书标签:

• Java EE
• 企业级应用
• Java
• J2EE
• 微服务
• 分布式系统
• Spring
• Web开发
• 数据库
• 架构设计

软件架构的演进与现代实践：从微服务到无服务器 一本深入探讨现代软件系统设计、部署与运维的权威指南 在当今技术飞速发展的时代，软件架构的选择与实现方式，直接决定了一个企业系统的生命力、可扩展性与维护成本。本书旨在为经验丰富的软件工程师、架构师以及技术决策者提供一个全面的视角，剖析当前主流的、与“企业级 Java 计算”范式（如传统应用服务器、EJB 等）并行或取代其地位的现代软件架构范式。我们着重于构建高可用、弹性伸缩、快速迭代的云原生应用所需的核心技术栈、设计原则与操作实践。 本书不涉及传统企业 Java EE（J2EE）中的重量级容器技术、JPA/Hibernate 的深度配置，也不聚焦于特定版本的 JDK 核心 API 的底层实现细节。相反，我们的焦点完全集中在如何利用轻量级框架、容器化技术、分布式系统设计模式以及现代DevOps实践，来解决当代分布式计算环境下的核心挑战。 --- 第一部分：云原生基石与容器化哲学 (The Cloud-Native Foundation) 本部分首先为读者建立起理解现代架构的基石——容器化与微服务的基础理论。我们不再将应用视为需要特定应用服务器（如 WebLogic 或 JBoss EAP）进行部署的单体结构，而是将其视为可独立打包、运行和扩展的、资源受限的流程。 第一章：容器化驱动的部署模型 深入探讨 Docker 和 OCI 规范在应用打包中的作用。本书将细致分析如何编写高效、安全且精简的 `Dockerfile`，重点介绍多阶段构建（Multi-stage builds）以最小化最终镜像体积，并讨论如何管理镜像的供应链安全。我们还将剖析 cgroups 和 namespaces 等 Linux 内核技术如何为容器提供资源隔离和安全沙箱，这些知识是理解 Kubernetes 调度能力的前提。 第二章：Kubernetes 编排与服务网格 本章是本书的核心之一，它详细介绍了 Kubernetes (K8s) 作为事实上的容器编排标准的运作机制。内容涵盖 Pod 的生命周期管理、控制器（如 Deployment, StatefulSet, DaemonSet）的选择标准、服务发现（Service Discovery）的内部机制（kube-proxy, CoreDNS）。随后，我们转向更高级的运行时需求，深入讲解 服务网格（Service Mesh），如 Istio 或 Linkerd，它们如何接管服务间的通信、策略执行、可观测性和安全（mTLS），而无需修改业务代码。 第三章：配置与密钥管理的安全实践 在分布式系统中，配置管理的复杂性急剧增加。我们探讨现代配置管理工具（如 HashiCorp Consul 或 etcd）的选型原则，并重点解析 动态配置（Dynamic Configuration）的应用场景——如何在不重启服务的情况下更新运行时参数。此外，我们用大量篇幅讨论密钥（Secrets）的管理，对比 Vault 等专用密钥管理系统与 Kubernetes Secrets 的优劣，强调零信任原则在密钥传递中的实施。 --- 第二部分：分布式系统设计与编程范式 (Distributed Patterns & Programming Paradigms) 放弃单体架构带来的“简单事务”优势后，我们必须面对分布式系统固有的挑战：延迟、分区容错性和一致性。本部分聚焦于利用现代编程模型来优雅地处理这些复杂性。 第四章：面向最终一致性的数据策略 传统事务（ACID）在跨服务边界上几乎无法实现。本章系统性地介绍了处理分布式数据的最终一致性（Eventual Consistency）模型。我们将详细分析 Saga 模式，包括编舞（Choreography）和编排（Orchestration）两种实现方式，并讨论如何利用 补偿事务（Compensating Transactions）来保证业务流程的完整性。 第五章：事件驱动架构 (EDA) 与消息队列 事件驱动架构被视为现代解耦系统的核心。本书深入探讨 Apache Kafka 作为高吞吐量、持久化事件流平台的实践应用。内容包括分区设计、消费者组（Consumer Groups）的负载均衡策略、Exactly-Once 语义的实现挑战，以及如何利用 Kafka Streams 或 ksqlDB 进行实时数据处理和状态管理。我们还将对比 Kafka 与传统消息队列（如 RabbitMQ）在持久化和流处理能力上的差异。 第六章：构建弹性与高并发的 API 网关 随着微服务数量的增加，客户端不再能直接访问内部服务。本章详细讲解 API Gateway 的设计模式，包括请求路由、聚合、速率限制（Rate Limiting）和认证/授权的集中处理。我们将分析诸如 Spring Cloud Gateway 或 Envoy 等技术的应用，确保外部访问的安全性和性能优化。 --- 第三部分：可观测性、可靠性与效率 (Observability, Reliability, and Efficiency) 构建现代系统不仅在于代码的正确性，更在于我们能否快速、准确地了解系统在生产环境中的运行状态。本部分专注于构建健壮、可运维的系统。 第七章：全面的可观测性栈 (The Three Pillars) 我们不再满足于简单的日志文件。本章聚焦于构建完整的 可观测性（Observability） 栈。 1. 日志 (Logging): 采用结构化日志（如 JSON 格式），并使用 EFK/Loki 堆栈进行集中化处理和查询。 2. 指标 (Metrics): 深入 Prometheus 的数据模型，讲解如何设计有效的指标暴露（Exposing Metrics），以及使用 Grafana 进行可视化和告警配置。 3. 分布式追踪 (Tracing): 详细介绍 OpenTelemetry (OTel) 规范，讲解如何植入 Span 和 Trace Context，并利用 Jaeger 或 Zipkin 对跨服务的延迟瓶颈进行诊断。 第八章：Chaos Engineering 与系统韧性 单纯的测试已不足以应对真实世界的故障。本章引入 混沌工程（Chaos Engineering） 的理念。我们将讨论如何安全地设计和执行实验（如模拟网络延迟、CPU 饱和或服务宕机），以验证系统的故障注入和自我修复能力。重点在于建立一个持续改进的韧性文化，而非仅在部署前进行一次性验证。 第九章：现代部署策略与持续交付 (CD) 本书探讨如何利用 GitOps 原则进行基础设施和应用配置的管理。我们将详细对比蓝绿部署（Blue/Green Deployment）、金丝雀发布（Canary Release）的技术细节，以及它们在 Kubernetes 环境中的实现方法。强调 Git 仓库作为唯一真相来源 (Single Source of Truth) 的重要性，并探讨 FluxCD 或 ArgoCD 等工具如何自动化地将 Git 状态同步到集群中。 --- 总结 本书提供了一个清晰的路线图，指导读者如何从传统的、基于重量级容器和单体架构的思维定式中解脱出来，拥抱轻量级、云原生、事件驱动的现代化架构。通过掌握容器编排、分布式通信模式、以及强大的可观测性工具，读者将能够设计和维护出面向未来的、真正具有弹性和扩展性的企业级软件系统。

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