科技 类型
可以朗读 语音朗读
328千字 字数
2024-11-01 发行日期
展开全部

主编推荐语

详细阐述如何在设计、规划和实现软件时做出更好的决策。

内容简介

本书通过真实的案例，以抽丝剥茧的方式分析那些失误的决策，探讨还有哪些可能的解决方案，并对比各种方案的优缺点，摸索软件设计的常青模式。

本书通过实例来说明某些决策的后果，例如代码重复如何影响系统的耦合与演进速度，以及如何在日期和时间信息方面隐藏细微差别。本书还介绍如何根据帕累托法则有效地缩小优化范围，确保分布式系统的一致性。

通过阅读本书，读者很快就可以将作者来之不易的经验应用到自己的项目中，以预防错误并采取更合适的编程决策。

目录

  • 版权信息
  • 内容提要
  • 献词
  • 前言
  • 致谢
  • 本书介绍
  • 作者介绍
  • 本书封面插图介绍
  • 资源与支持
  • 第1章 引言
  • 1.1 决策的后果与模式
  • 1.1.1 单元测试
  • 1.1.2 单元测试与集成测试的比例
  • 1.2 设计模式及其失效分析
  • 1.3 架构设计模式及其失效分析
  • 1.3.1 可扩展性与弹性
  • 1.3.2 开发速度
  • 1.3.3 微服务的复杂性
  • 小结
  • 第2章 代码重复不一定是坏事：代码重复与灵活性的权衡
  • 2.1 代码库间的通用代码及重复代码
  • 2.1.1 添加新需求导致的代码重复
  • 2.1.2 实现新的业务需求
  • 2.1.3 结果评估
  • 2.2 通过库在代码库之间共享代码
  • 2.2.1 共享库的取舍与不足
  • 2.2.2 创建共享库
  • 2.3 抽取代码为一个独立的微服务
  • 2.3.1 采用独立微服务方式的取舍与弊端
  • 2.3.2 关于独立微服务的总结
  • 2.4 通过代码重复改善松耦合
  • 2.5 利用继承减少API设计中的重复
  • 2.5.1 抽取出一个请求处理器作为基类
  • 2.5.2 继承与紧耦合的取舍
  • 2.5.3 继承与组合的取舍
  • 2.5.4 一贯性的重复与偶然性的重复
  • 小结
  • 第3章 异常及其他——代码错误的处理模式
  • 3.1 异常的层次结构
  • 3.2 代码异常处理的最佳模式
  • 3.2.1 公共API的已检测异常处理
  • 3.2.2 公共API的未检测异常处理
  • 3.3 异常处理的反模式
  • 3.3.1 异常时，关闭资源
  • 3.3.2 反模式：利用异常控制应用流
  • 3.4 源自第三方库的异常
  • 3.5 多线程环境中的异常
  • 3.6 使用Try以函数式的途径处理异常
  • 3.6.1 在生产代码中使用Try
  • 3.6.2 混合使用Try与抛出异常的代码
  • 3.7 异常处理策略的性能对比
  • 小结
  • 第4章 灵活性与复杂性的权衡
  • 4.1 一个健壮但无法扩展的API
  • 4.1.1 设计一个新组件
  • 4.1.2 从最简单的代码开始
  • 4.2 允许客户使用自己的指标框架
  • 4.3 通过钩子为你的API提供可扩展性
  • 4.3.1 防范钩子API的过度使用
  • 4.3.2 钩子API的性能影响
  • 4.4 通过侦听器为你的API提供可扩展性
  • 4.4.1 使用侦听器与钩子的取舍
  • 4.4.2 设计的不可修改性
  • 4.5 API的灵活性分析及维护开销的权衡
  • 小结
  • 第5章 过早优化vs热路径优化：影响代码性能的决策
  • 5.1 过早优化是万恶之源
  • 5.1.1 构建账户处理管道
  • 5.1.2 依据错误的假设进行优化处理
  • 5.1.3 对性能优化进行基准测试
  • 5.2 代码中的热路径
  • 5.2.1 从软件系统的角度理解帕累托法则
  • 5.2.2 依据SLA配置线程（并发用户）数
  • 5.3 具有潜在热路径的单词服务
  • 5.3.1 获取每日一词
  • 5.3.2 验证单词是否存在
  • 5.3.3 使用HTTP服务，向外提供单词服务
  • 5.4 检测代码中的热路径
  • 5.4.1 使用Gatling创建API的性能测试
  • 5.4.2 使用MetricRegistry度量代码路径
  • 5.5 改进热路径的性能
  • 5.5.1 为现有代码创建JMH基准测试
  • 5.5.2 利用缓存优化word-exists程序
  • 5.5.3 调整性能测试，使用更多的输入单词
  • 小结
  • 第6章 API的简洁性vs维护成本
  • 6.1 一个为其他工具服务的基础库
  • 6.1.1 创建云服务客户端
  • 6.1.2 漫谈认证策略
  • 6.1.3 理解配置的机制
  • 6.2 直接暴露依赖库的配置
  • 6.3 一个将依赖库的配置抽象化的工具
  • 6.4 为云服务客户端库添加新的配置
  • 6.4.1 为批处理工具添加新配置
  • 6.4.2 为流处理工具添加新配置
  • 6.4.3 方案对比：用户体验的友好性vs维护成本
  • 6.5 弃用/删除云服务客户端库的某个配置
  • 6.5.1 删除批处理工具的某个配置
  • 6.5.2 删除流服务中某个配置
  • 6.5.3 两种方案用户体验与维护成本的比较
  • 小结
  • 第7章 高效使用日期和时间数据
  • 7.1 日期和时间信息的概念
  • 7.1.1 机器时间：时间戳、纪元以及持续时间
  • 7.1.2 民用时间：日历系统、日期时间以及期间
  • 7.1.3 时区、UTC以及UTC偏移量
  • 7.1.4 让人头疼的日期和时间概念
  • 7.2 准备处理日期和时间信息
  • 7.2.1 对范畴做界定
  • 7.2.2 澄清日期和时间的需求
  • 7.2.3 使用恰当的库或者包
  • 7.3 实现日期和时间代码
  • 7.3.1 保持概念的一致性
  • 7.3.2 通过避免使用默认值提升可测试性
  • 7.3.3 以文本方式表示日期和时间
  • 7.3.4 通过注释解释代码
  • 7.4 有必要单独指出并测试的极端情况
  • 7.4.1 日历计算
  • 7.4.2 发生在午夜时分的时区转换
  • 7.4.3 处理不明确或者跳过的时间
  • 7.4.4 处理不断变化的时区数据
  • 小结
  • 第8章 利用机器的数据本地性和内存
  • 8.1 数据本地性是什么
  • 8.1.1 将计算移动到数据处
  • 8.1.2 用数据本地性扩展数据处理
  • 8.2 数据的分区
  • 8.2.1 线下大数据分区
  • 8.2.2 分区和分片的区别
  • 8.2.3 分区算法
  • 8.3 连接多个分区上的大数据集
  • 8.3.1 在同一台物理机上连接数据
  • 8.3.2 需要数据移动的连接
  • 8.3.3 利用广播优化连接
  • 8.4 在内存还是磁盘中进行数据处理的权衡
  • 8.4.1 基于磁盘的处理
  • 8.4.2 我们为什么需要映射-化简？
  • 8.4.3 计算访问时间
  • 8.4.4 基于内存的处理
  • 8.5 用Apache Spark实现连接
  • 8.5.1 不使用广播的连接
  • 8.5.2 使用广播的连接
  • 小结
  • 第9章 第三方库：你所用的库将成为你的代码
  • 9.1 引用一个库就要对它的配置选项负责：小心那些默认配置
  • 9.2 并发模型和可扩展性
  • 9.2.1 使用异步和同步API
  • 9.2.2 分布式的可扩展性
  • 9.3 可测试性
  • 9.3.1 测试库
  • 9.3.2 用伪造值和模拟函数来进行测试
  • 9.3.3 集成测试工具包
  • 9.4 第三方库的依赖
  • 9.4.1 避免版本冲突
  • 9.4.2 太多的依赖
  • 9.5 选择和维护第三方依赖
  • 9.5.1 第一印象
  • 9.5.2 复用代码的不同方式
  • 9.5.3 锁定供应商
  • 9.5.4 软件许可证
  • 9.5.5 库和框架
  • 9.5.6 安全和更新
  • 9.5.7 选择第三方库的检查列表
  • 小结
  • 第10章 分布式系统的一致性和原子性
  • 10.1 数据源的至少一次传输语义
  • 10.1.1 单节点服务之间的网络访问
  • 10.1.2 应用程序重试请求
  • 10.1.3 生成数据和幂等性
  • 10.1.4 理解CQRS
  • 10.2 去重库的简单实现
  • 10.3 在分布式系统里实现去重会遇到的常见错误
  • 10.3.1 单节点环境
  • 10.3.2 多节点环境
  • 10.4 用原子性的逻辑避免竞争条件
  • 小结
  • 第11章 分布式系统的传输语义
  • 11.1 事件驱动应用程序的架构
  • 11.2 基于Apache Kafka的生产者和消费者应用程序
  • 11.2.1 Kafka消费者
  • 11.2.2 理解Kafka broker设置
  • 11.3 生产者的逻辑
  • 11.4 在消费者端实现不同的传输语义
  • 11.4.1 消费者手动提交
  • 11.4.2 从最早或最晚的偏移量开始重启
  • 11.4.3 （最终）恰好一次传输语义
  • 11.5 用传输保证提供容错能力
  • 小结
  • 第12章 版本管理和兼容性
  • 12.1 版本管理的抽象思考
  • 12.1.1 版本的属性
  • 12.1.2 向后兼容性和向前兼容性
  • 12.1.3 语义版本规范
  • 12.1.4 营销版本
  • 12.2 库的版本管理
  • 12.2.1 源码、二进制和语义兼容性
  • 12.2.2 依赖图和菱形依赖
  • 12.2.3 处理破坏性改动的技术手段
  • 12.2.4 管理内部库
  • 12.3 网络API的版本管理
  • 12.3.1 网络API调用的环境
  • 12.3.2 用户喜欢公开透明的版本策略
  • 12.3.3 常见的版本策略
  • 12.3.4 版本管理的其他考虑因素
  • 12.4 数据存储的版本管理
  • 12.4.1 简要介绍Protobuf
  • 12.4.2 哪些是破坏性改动
  • 12.4.3 在存储系统内部迁移数据
  • 12.4.4 准备好面对未知
  • 12.4.5 分离网络API和存储的数据格式
  • 12.4.6 评估存储格式
  • 小结
  • 第13章 紧跟最新技术趋势和维护旧代码之间的权衡
  • 13.1 什么时候应该使用依赖注入框架
  • 13.1.1 DIY依赖注入
  • 13.1.2 使用依赖注入框架
  • 13.2 什么时候应该使用响应式编程
  • 13.2.1 创建一个单线程阻塞式处理模型
  • 13.2.2 使用CompletableFuture
  • 13.2.3 实现一个响应式方案
  • 13.3 什么时候应该使用函数式编程
  • 13.3.1 用非函数式语言写函数式代码
  • 13.3.2 尾部递归优化
  • 13.3.3 利用不可变性
  • 13.4 对比延迟和急切初始化
  • 小结
展开全部

评分及书评

尚无评分
目前还没人评分

出版方

人民邮电出版社

人民邮电出版社是工业和信息化部主管的大型专业出版社，成立于1953年10月1日。人民邮电出版社坚持“立足信息产业、面向现代社会、传播科学知识、服务科教兴国”，致力于通信、计算机、电子技术、教材、少儿、经管、摄影、集邮、旅游、心理学等领域的专业图书出版。