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• 服务架构
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• 中间件
• 框架
• 云原生
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• 设计模式
• 高并发

店铺： 旷氏文豪图书专营店

出版社： 电子工业

ISBN：9787121335723

商品编码：25837583038

开本：16

出版时间：2017-07-20

页数：1

YL13497  9787121335723 9787121315787

可伸缩服务架构：框架与中间件

《可伸缩服务架构：框架与中间件》以高可用服务架构为主题，侧重于讲解高可用架构设计的核心要点：可伸缩和可扩展，从应用层、数据库、缓存、消息队列、大数据查询系统、分布式定时任务调度系统、微服务等层面详细讲解如何设计可伸缩、可扩展的框架，并给出在各个领域解决特定问题的方法论和实践总结。随着《可伸缩服务架构：框架与中间件》的出版，我们还开源了4个行之有效的互联网可伸缩框架，包括数据库分库分表dbsplit、缓存分片redic、专业的发号器vesta和消息队列处理机框架kclient，每个框架都开箱即用，也可以作为学习互联网平台化框架搭建的素材，更可以作为开发开源项目的示例。

《可伸缩服务架构：框架与中间件》的上册《分布式服务架构：原理、设计与实战》详细介绍了如何解决线上高并发服务的一致性、高性能、高可用、敏捷等痛点，《可伸缩服务架构：框架与中间件》与上册结合后可覆盖保证线上高并发服务的各个主题：一致性、高性能、高可用、可伸缩、可扩展、敏捷性等，每个主题都是一个方法论。充分理解这些主题，可保障线上服务健壮运行，对实现服务稳定性的n个9有着不可估量的作用。

无论是对于互联网的或者传统的软件工程师、测试工程师、架构师，还是对于深耕于IT的其他管理人员，《可伸缩服务架构：框架与中间件》都有很强的借鉴性和参考价值，是值得每个技术人员阅读的架构级技术书。

1章 如何设计一款永不重复的高性能分布式发号器 1

1.1 可选方案及技术选型 2

1.1.1 为什么不用UUID 2

1.1.2 基于数据库的实现方案 2

1.1.3 Snowflake开源项目 3

1.1.4 小结 4

1.2 分布式系统对发号器的基本需求 4

1.3 架构设计与核心要点 6

1.3.1 发布模式 6

1.3.2 ID类型 7

1.3.3 数据结构 7

1.3.4 并发 9

1.3.5 机器ID的分配 9

1.3.6 时间同步 10

1.3.7 设计验证 11

1.4 如何根据设计实现多场景的发号器 11

1.4.1 项目结构 12

1.4.2 服务接口的定义 14

1.4.3 服务接口的实现 15

1.4.4 ID元数据与长整型ID的互相转换 22

1.4.5 时间操作 25

1.4.6 机器ID的生成 27

1.4.7 小结 32

1.5 如何保证性能需求 32

1.5.1 嵌入发布模式的压测结果 33

1.5.2 中心服务器发布模式的压测结果 33

1.5.3 REST发布模式（Netty实现）的压测结果 33

1.5.4 REST发布模式（Spring Boot + Tomcat实现）的压测结果 34

1.5.5 性能测试总结 34

1.6 如何让用户快速使用 35

1.6.1 REST发布模式的使用指南 35

1.6.2 服务化模式的使用指南 38

1.6.3 嵌入发布模式的使用指南 41

1.7 为用户提供API文档 43

1.7.1 RESTful API文档 44

1.7.2 Java API文档 45

2章 可灵活扩展的消息队列框架的设计与实现 49

2.1 背景介绍 50

2.2 项目目标 50

2.2.1 简单易用 50

2.2.2 高性能 51

2.2.3 高稳定性 51

2.3 架构难点 51

2.3.1 线程模型 51

2.3.2 异常处理 53

2.3.3 优雅关机 53

2.4 设计与实现 54

2.4.1 项目结构 54

2.4.2 项目包的规划 55

2.4.3 生产者的设计与实现 57

2.4.4 消费者的设计与实现 58

2.4.5 启动模块的设计与实现 67

2.4.6 消息处理器的体系结构 76

2.4.7 反射机制 79

2.4.8 模板项目的设计 80

2.5 使用指南 82

2.5.1 安装步骤 82

2.5.2 Java API 83

2.5.3 与Spring环境集成 84

2.5.4 对服务源码进行注解 85

2.6 API简介 87

2.6.1 Producer API 87

2.6.2 Consumer API 88

2.6.3 消息处理器 88

2.6.4 消息处理器定义的注解 90

2.7 消息处理机模板项目 91

2.7.1 快速开发向导 91

2.7.2 后台监控和管理 92

3章 轻量级的数据库分库分表架构与框架 93

3.1 什么是分库分表 94

3.1.1 使用数据库的三个阶段 94

3.1.2 在什么情况下需要分库分表 95

3.1.3 分库分表的典型实例 96

3.2 三种分而治之的解决方案 97

3.2.1 客户端分片 97

3.2.2 代理分片 100

3.2.3 支持事务的分布式数据库 101

3.3 分库分表的架构设计 102

3.3.1 整体的切分方式 102

3.3.2 水平切分方式的路由过程和分片维度 106

3.3.3 分片后的事务处理机制 107

分布式服务架构：原理、设计与实战

《分布式服务架构：原理、设计与实战》全面介绍了分布式服务架构的原理与设计，并结合作者在实施微服务架构过程中的实践经验，总结了保障线上服务健康、可靠的至佳方案，是一本架构级、实战型的重量级著作。

　　《分布式服务架构：原理、设计与实战》以分布式服务架构的设计与实现为主线，由浅入深地介绍了分布式服务架构的方方面面，主要包括理论和实践两部分。理论上，首先介绍了服务架构的背景，以及从服务化架构到微服务架构的演化；然后提出了保证分布式服务系统架构一致性的方案和模式，并介绍了互联网架构评审的方法论；zui后给出了一个简要的非功能质量的技术评审提纲。实践上，首先提供了一个互联网项目的性能和容量评估的真实案例，介绍了压测的方案设计和至佳实践，这些技术能够全面保证大规模、高并发项目的一致性、可用性和高并发性；然后讲解了大规模服务的日志系统的原理、设计与实践，包括ELK等框架的特点和使用方式等，并介绍了当前流行的APM系统的设计与实现，主要包括调用链和业务链的跟踪与恢复，涵盖了线上应急和技术攻关的流程及重点，也结合服务化系统线上应急过程进行分析并总结了其中需要用到的Java虚拟机、Linux和定制化脚本等命令，这些命令都是每个开发人员都会用到的解决线上问题的利器；zui后，阐述了系统服务的容器化过程，并详细介绍了敏捷开发流程和实现自动化的常用工具等，让读者既能学到架构设计的基础理论，也能结合书中的原理、设计与方法论来解决大规模、高并发互联网项目中的现实问题。

　　无论是对于软件工程师、测试工程师、运维工程师、软件架构师、技术经理、技术总监，还是对于iT人士来说，《分布式服务架构：原理、设计与实战》都有很强的借鉴性和参考价值。

第1章 分布式微服务架构设计原理 1

1.1 从传统单体架构到服务化架构 2

1.1.1 JEE架构 2

1.1.2 SSH架构 5

1.1.3 服务化架构 8

1.2 从服务化到微服务 11

1.2.1 微服务架构的产生 12

1.2.2 微服务架构与传统单体架构的对比 13

1.2.3 微服务架构与SOA服务化的对比 15

1.3 微服务架构的核心要点和实现原理 16

1.3.1 微服务架构中职能团队的划分 16

1.3.2 微服务的去中心化治理 18

1.3.3 微服务的交互模式 18

1.3.4 微服务的分解和组合模式 22

1.3.5 微服务的容错模式 35

1.3.6 微服务的粒度 41

1.4 Java平台微服务架构的项目组织形式 42

1.4.1 微服务项目的依赖关系 42

1.4.2 微服务项目的层级结构 43

1.4.3 微服务项目的持续发布 45

1.5 服务化管理和治理框架的技术选型 45

1.5.1 RPC 46

1.5.2 服务化 47

1.5.3 微服务 49

1.6 本章小结 52

第2章 彻底解决分布式系统一致性的问题 54

2.1 什么是一致性 55

2.2 一致性问题 56

2.3 解决一致性问题的模式和思路 57

2.3.1 酸碱平衡理论 58

2.3.2 分布式一致性协议 61

2.3.3 保证最终一致性的模式 67

2.4 超时处理模式 75

2.4.1 微服务的交互模式 76

2.4.2 同步与异步的抉择 77

2.4.3 交互模式下超时问题的解决方案 78

2.4.4 超时补偿的原则 85

2.5 迁移开关的设计 87

2.6 本章小结 88

第3章 服务化系统容量评估和性能保障 89

3.1 架构设计与非功能质量 90

3.2 全面的非功能质量需求 91

3.2.1 非功能质量需求的概述 91

3.2.2 非功能质量需求的具体指标 92

3.3 典型的技术评审提纲 97

3.3.1 现状 97

3.3.2 需求 98

3.3.3 方案描述 98

3.3.4 方案对比 99

3.3.5 风险评估 100

3.3.6 工作量评估 100

3.4 性能和容量评估经典案例 100

3.4.1 背景 100

3.4.2 目标数据量级 101

3.4.3 量级评估标准 101

3.4.4 方案 102

3.4.5 小结 107

3.5 性能评估参考标准 108

3.5.1 常用的应用层性能指标参考标准 108

3.5.2 常用的系统层性能指标参考标准 109

3.6 性能测试方案的设计和最佳实践 112

3.6.1 明确压测目标 112

3.6.2 压测场景设计和压测方案制定 114

3.6.3 准备压测环境 121

3.6.4 压测的执行 122

3.6.5 问题修复和系统优化 123

3.7 有用的压测工具 123

3.7.1 ab 123

3.7.2 jmeter 125

3.7.3 mysqlslap 125

3.7.4 sysbench 129

3.7.5 dd 134

3.7.6 LoadRunner 135

3.7.7 hprof 136

3.8 本章小结 138

第4章 大数据日志系统的构建 140

4.1 开源日志框架的原理分析与应用实践 142

4.1.1 JDK Logger 142

4.1.2 Apache Commons Logging 143

4.1.3 Apache Log4j 147

4.1.4 Slf4j 156

4.1.5 Logback 160

4.1.6 Apache Log4j 2 164

4.2 日志系统的优化和最佳实践 168

4.2.1 开发人员的日志意识 168

4.2.2 日志级别的设置 168

4.2.3 日志的数量和大小 169

4.2.4 切割方式 170

4.2.5 日志格式的配置 170

4.2.6 一行日志导致的线上事故 177

4.3 大数据日志系统的原理与设计 178

4.3.1 通用架构和设计 179

4.3.2 日志采集器 180

4.3.3 日志缓冲队列 186

4.3.4 日志解析器 187

4.3.5 日志存储和搜索 187

4.3.6 日志展示系统 188

4.3.7 监控和报警 188

4.3.8 日志系统的容量和性能评估 188

4.4 ELK系统的构建与使用 190

4.4.1 Elasticsearch 191

4.4.2 Logstash 193

4.4.3 Kibana 196

4.5 本章小结 198

第5章 基于调用链的服务治理系统的设计与实现 199

5.1 APM系统简介 200

5.1.1 优秀的开源APM系统 200

5.1.2 国内商业APM产品的介绍 202

5.2 调用链跟踪的原理 203

5.2.1 分布式系统的远程调用过程 204

5.2.2 TraceID 207

5.2.3 SpanID 208

5.2.4 业务链 210

5.3 调用链跟踪系统的设计与实现 211

5.3.1 整体架构 211

5.3.2 TraceID和SpanID在服务间的传递 213

5.3.3 采集器的设计与实现 217

5.3.4 处理器的设计与实现 222

5.3.5 调用链系统的展示 225

5.4 本章小结 226

第6章 Java服务的线上应急和技术攻关 227

6.1 海恩法则和墨菲定律 227

6.2 线上应急的目标、原则和方法 229

6.2.1 应急目标 229

6.2.2 应急原则 229

6.2.3 线上应急的方法和流程 230

6.3 技术攻关的方法论 233

6.4 环境搭建和示例服务启动 236

6.5 高效的服务化治理脚本 240

6.5.1 show-busiest-java-threads 240

6.5.2 find-in-jar 243

6.5.3 grep-in-jar 244

6.5.4 jar-conflict-detect 245

6.5.5 http-spy 247

6.5.6 show-mysql-qps 248

6.5.7 小结 249

6.6 JVM提供的监控命令 249

6.6.1 jad 249

6.6.2 btrace 250

6.6.3 jmap 252

6.6.4 jstat 255

6.6.5 jstack 256

6.6.6 jinfo 258

6.6.7 其他命令 258

6.6.8 小结 259

6.7 重要的Linux基础命令 260

6.7.1 必不可少的基础命令和工具 260

6.7.2 查看活动进程的命令 268

6.7.3 窥探内存的命令 270

6.7.4 针对CPU使用情况的监控命令 272

6.7.5 监控磁盘I/O的命令 273

6.7.6 查看网络信息和网络监控命令 275

6.7.7 Linux系统的高级工具 287

6.7.8 /proc文件系统 288

6.7.9 摘要命令 288

6.7.10 小结 290

6.8 现实中的应急和攻关案例 291

6.8.1 一次OOM事故的分析和定位 291

6.8.2 一次CPU 100%的线上事故排查 301

6.9 本章小结 304

第7章 服务的容器化过程 306

7.1 容器vs虚拟机 306

7.1.1 什么是虚拟机 306

7.1.2 什么是容器 306

7.1.3 容器和虚拟机的区别 307

7.1.4 容器主要解决的问题 307

7.1.5 Docker的优势 310

7.2 Docker实战 311

7.2.1 Docker的架构 311

7.2.2 Docker的安装 315

7.2.3 Docker初体验 319

7.2.4 Docker后台服务的管理 322

7.2.5 Docker的客户端命令 328

7.2.6 Docker Compose编排工具的使用 372

7.3 容器化项目 379

7.3.1 传统的应用部署 380

7.3.2 将应用程序部署在虚拟机上 380

7.3.3 容器化部署应用 381

7.3.4 Docker实现的应用容器化示例 382

7.4 本章小结 384

第8章 敏捷开发2.0的自动化工具 385

8.1 什么是敏捷开发2.0 385

8.1.1 常用的4种开发模式 385

8.1.2 什么是DevOps 390

8.1.3 敏捷开发2.0解决的问题 392

8.2 敏捷开发的自动化流程 393

8.2.1 持续集成 393

8.2.2 持续交付和持续部署 397

8.3 敏捷开发的常用自动化工具 400

8.3.1 分布式版本控制工具Git 400

8.3.2 持续集成和持续交付工具Jenkins 410

8.3.3 基础平台管理工具SaltStack 418

8.3.4 Docker容器化工具 421

8.4 本章小结 422

架构的深度进化：从可伸缩到分布式，构建面向未来的服务体系 在飞速发展的数字时代，每一次技术革新都对软件架构提出了更高的要求。不再是孤立的单体应用，而是需要能够灵活应对海量用户、复杂业务逻辑和快速迭代需求的复杂系统。本书深入剖析了现代服务架构设计的核心理念与实践，旨在为读者构建强大、高效、可维护的分布式服务体系提供全面的指导。 第一卷：可伸缩服务架构：框架与中间件 在构建现代服务体系的基石，我们首先要理解“可伸缩性”的本质。它并非简单的“堆叠硬件”，而是一种深度的系统设计哲学，关乎如何在有限的资源下，最大限度地支持业务的增长和用户访问的激增。本卷将带领您穿越可伸缩服务架构的各个层面，从宏观的框架选择到微观的中间件应用，层层递进，剥离复杂性，直达核心。 理解可伸缩性的核心驱动力 我们首先探讨可伸缩性的根本原因——业务增长和用户需求。从早期简单的负载均衡，到如今更精细化的弹性伸缩，了解不同场景下的伸缩需求是设计的起点。您将深入理解水平伸缩和垂直伸缩的优劣势，以及何时选择何种策略。我们将分析不同行业的典型伸缩场景，例如电商平台的“双十一”促销，社交媒体的突发热点事件，以及游戏服务的全球化部署，这些真实的案例将帮助您将理论知识与实际应用相结合。 现代服务架构的关键框架 构建可伸缩服务离不开强大的框架支撑。本卷将重点介绍当前主流的微服务框架，并深入分析它们的架构设计理念、核心组件以及如何利用它们来构建松耦合、易部署、易扩展的服务单元。我们将详细解读Spring Cloud、Dubbo、gRPC等流行框架的特性，比较它们的适用场景和技术栈差异。对于每个框架，我们不仅会介绍其基本用法，更会深入其内部机制，例如服务注册与发现、负载均衡策略、熔断降级、配置管理等，帮助您理解它们如何协同工作，实现服务间的通信和治理。 中间件：连接与赋能服务 在微服务架构中，中间件扮演着至关重要的角色，它们是连接各个服务、提供通用能力的“粘合剂”和“赋能者”。本卷将逐一深入探讨各类核心中间件，揭示它们在可伸缩服务架构中的关键作用： 服务注册与发现（Service Registry & Discovery）： 了解ZooKeeper、Eureka、Consul等工具如何实现服务实例的动态注册和查找，确保服务间能够找到彼此，即使在动态变化的环境中。我们将分析它们的CAP理论权衡，以及在不同场景下的选择考量。 负载均衡（Load Balancing）： 从传统的轮询、加权轮询，到更智能的基于响应时间、连接数的负载均衡算法，以及Nginx、HAProxy等代理服务器的应用，我们将探讨如何有效地将流量分发到不同的服务实例，避免单点过载。 API网关（API Gateway）： 作为服务对外暴露的统一入口，API网关在可伸缩服务架构中不可或缺。我们将解析API Gateway的功能，包括请求路由、认证授权、限流熔断、日志记录、协议转换等，并介绍Spring Cloud Gateway、Kong等主流网关的实现原理和配置技巧。 消息队列（Message Queues）： RabbitMQ、Kafka、ActiveMQ等消息队列在实现异步通信、解耦服务、削峰填谷方面发挥着核心作用。本卷将深入讲解消息队列的设计模式（如点对点、发布/订阅），不同消息队列的特点，以及它们在构建高可用、可伸缩消息系统中的实践。 分布式配置中心（Distributed Configuration Center）： Apollo、Nacos等配置中心允许在运行时动态地修改服务配置，而无需重启服务，这对于实现服务的快速迭代和弹性伸缩至关重要。我们将探讨配置变更的传播机制、版本管理和回滚策略。 分布式事务（Distributed Transactions）： 在分布式环境下，如何保证跨多个服务的事务一致性是一个巨大的挑战。本卷将介绍Seata、TCC等主流的分布式事务解决方案，分析它们的原理、适用场景以及如何处理事务补偿。 服务监控与日志（Service Monitoring & Logging）： Prometheus、Grafana、ELK Stack（Elasticsearch, Logstash, Kibana）等工具是保障服务稳定运行的眼睛和耳朵。我们将讲解如何收集、存储、分析和可视化服务运行指标和日志，从而快速定位问题，评估系统健康状况。 可伸缩服务的架构模式与最佳实践 除了技术选型，架构模式的选择同样决定了系统的可伸缩性。本卷将介绍一些关键的架构模式，例如： CQRS（Command Query Responsibility Segregation）： 将读写操作分离，分别优化，以适应不同的访问需求。 事件驱动架构（Event-Driven Architecture）： 通过事件的发布和订阅来驱动服务的交互，实现高度解耦和响应式。 数据分片与复制（Data Sharding & Replication）： 如何设计合理的数据存储策略，将数据分散到多个数据库实例，并进行数据备份以保证可用性。 容器化与编排（Containerization & Orchestration）： Docker和Kubernetes如何极大地简化了服务的部署、管理和伸缩，成为现代可伸缩服务架构的标配。 进阶主题与未来展望 最后，本卷还将触及一些进阶主题，如服务网格（Service Mesh）的出现及其对微服务治理的革新，以及Serverless架构的趋势。通过对这些技术的介绍，读者可以对可伸缩服务架构的未来发展有一个更清晰的认识。 第二卷：分布式服务架构 如果说第一卷构建了可伸缩的“骨架”，那么第二卷则为这个骨架注入了“灵魂”——分布式服务架构。它关注的是如何在多个独立的计算节点上，协调一致地提供服务，处理大规模并发请求，并保证数据的可靠性和系统的健壮性。本卷将带领您深入探索分布式系统的设计原理、挑战与解决方案，构建真正能够应对海量数据和复杂业务的强大系统。 理解分布式系统的本质与挑战 分布式系统顾名思义，是将一个大的计算任务分解到多个节点上并行执行。这种设计带来了巨大的性能优势，但也引入了诸多新的挑战： 一致性（Consistency）： 在分布式环境中，如何保证多个节点上的数据状态是一致的？我们将探讨CAP理论，以及各种一致性模型（强一致性、最终一致性）的权衡。 可用性（Availability）： 如何确保系统即使在部分节点发生故障时，依然能够提供服务？我们将深入了解冗余、故障转移、副本机制等。 分区容错性（Partition Tolerance）： 当网络发生分区时，系统应如何表现？这是CAP理论中的一个基本前提。 并发与同步（Concurrency & Synchronization）： 如何处理多个进程或线程同时访问共享资源的问题？分布式锁、事务等技术将是重点。 故障处理（Fault Handling）： 分布式系统中的节点、网络都可能发生故障，如何设计优雅的故障处理机制，避免级联失效？ 延迟与性能（Latency & Performance）： 网络通信带来的延迟如何影响整体性能？如何通过优化通信协议、数据传输方式来提升效率？ 分布式系统的核心组件与技术 构建分布式服务架构需要掌握一系列核心组件和技术： 分布式存储（Distributed Storage）： 针对海量数据的存储需求，我们将深入研究分布式文件系统（如HDFS）、分布式数据库（如Cassandra, HBase, MongoDB）以及云存储服务（如AWS S3, Azure Blob Storage）的设计原理和应用。我们将分析它们的扩容机制、数据冗余策略和读写一致性保证。 分布式协调服务（Distributed Coordination Services）： ZooKeeper、etcd等分布式协调服务在分布式系统中扮演着“黏合剂”的角色，它们提供分布式锁、配置管理、服务注册发现等关键功能。我们将深入分析它们的ZooKeeper Raft/Paxos共识算法，以及它们在保证分布式系统稳定性和一致性方面的作用。 分布式计算框架（Distributed Computing Frameworks）： Apache Spark、Apache Flink等分布式计算框架能够处理大规模数据集的批量和流式计算。我们将介绍它们的设计理念、任务调度机制、容错机制以及在数据分析、机器学习等领域的应用。 分布式事务管理（Distributed Transaction Management）： 如第一卷所述，分布式事务是分布式系统中的一个核心挑战。本卷将更深入地探讨各种分布式事务的解决方案，包括两阶段提交（2PC）、三阶段提交（3PC）、TCC、Saga模式等，分析它们的优缺点以及适用场景。 分布式缓存（Distributed Caching）： Redis Cluster、Memcached等分布式缓存系统能够显著提高系统的读性能，降低数据库压力。我们将探讨缓存的一致性问题、失效策略以及如何设计高效的分布式缓存策略。 数据复制与分片（Data Replication & Sharding）： 如何将数据分布到多个节点，并进行副本复制以提高可用性和读性能，是分布式存储设计的关键。我们将深入分析主从复制、多主复制、分片键的选择、分片策略等。 分布式系统的架构模式与设计原则 除了技术组件，合理的架构模式是构建健壮分布式系统的基石： 分层架构（Layered Architecture）： 如何将分布式系统进行逻辑分层，如表示层、业务逻辑层、数据访问层，并实现层与层之间的解耦。 无状态服务（Stateless Services）： 设计无状态服务是实现水平扩展的关键，我们将讨论如何通过外部存储或缓存来管理会话状态。 幂等性设计（Idempotency Design）： 在分布式系统中，操作可能被重复执行，如何保证操作的幂等性，避免副作用。 容错设计模式（Fault Tolerance Design Patterns）： 超时、重试、熔断、降级、隔离等设计模式如何在分布式系统中应对各种故障。 一致性哈希（Consistent Hashing）： 一种高效的分布式负载均衡算法，能够最小化在节点增减时数据的迁移量。 分布式ID生成（Distributed ID Generation）： 在分布式系统中，如何生成全局唯一的ID，例如Twitter Snowflake算法。 案例分析与最佳实践 本卷将通过分析实际的分布式系统案例，例如大型电商平台的订单系统、社交媒体的Feed流系统、实时数据处理平台等，来展示如何在实际项目中应用上述理论和技术。我们将总结分布式系统设计的最佳实践，包括如何进行容量规划、性能调优、安全加固以及持续集成和持续部署（CI/CD）在分布式系统中的应用。 面向未来的分布式架构 最后，我们将展望分布式架构的未来发展方向，例如边缘计算、区块链技术在分布式系统中的应用，以及如何构建更智能、自适应的分布式系统。 通过对这两卷内容的深入学习，读者将能够全面掌握现代服务架构的设计理念与实践技巧，从可伸缩性的基础构建，到分布式系统的复杂挑战应对，最终能够独立设计、开发和维护高性能、高可用、可扩展的面向未来的服务体系。

评分☆☆☆☆☆

刚拿到这套书，迫不及待翻开了第一本，关于“包邮 可伸缩服务架构：框架与中间件”的部分。首先映入眼帘的是它深入浅出的讲解方式，作者似乎非常有经验，能够将复杂的技术概念用通俗易懂的语言阐释出来。书中关于可伸缩性的论述，不仅仅停留在理论层面，而是结合了大量的实际案例和代码示例。我特别喜欢其中关于服务拆分和限界上下文的讨论，这部分对于理解如何设计出易于维护和演进的微服务系统非常有帮助。书中对不同中间件的分析也相当到位，比如消息队列、API网关、服务注册与发现等，作者都给出了详细的选型考量和使用建议。读到关于负载均衡策略的那几页，我豁然开朗，很多之前在实践中遇到的性能瓶颈问题，似乎都能找到解决方案的影子。作者对于框架的选择和组合也提出了很多独到的见解，不像市面上很多书籍那样只是简单罗列，而是深入分析了不同框架的优缺点及其适用场景。特别是关于如何构建弹性强的服务，降低单点故障的风险，这部分的讲解非常有价值。整体感觉，这本书不仅能帮助我理解理论，更能指导我如何在实际项目中落地，构建出健壮、高效、可伸缩的服务架构。

评分☆☆☆☆☆

接下来是另一本，“分布式服务架构”。这本书给我的感觉是更加偏向于宏观的系统设计和治理。它并没有直接切入技术的细节，而是从更高的层面，探讨了分布式系统设计的核心挑战以及应对策略。我尤其被关于一致性模型和分布式事务的章节所吸引。作者对CAP理论的解读非常透彻，并且详细阐述了各种分布式一致性算法，如Paxos和Raft，以及它们在不同场景下的取舍。关于分布式事务，书中对两阶段提交、三阶段提交以及最终一致性等方案进行了详尽的对比分析，并给出了如何在实践中选择和实现合适方案的指导。此外，书中对服务治理的关注也让我耳目一新。它讨论了如何进行服务的监控、熔断、降级，以及如何有效地进行灰度发布和回滚。这些内容对于保障分布式系统的稳定运行至关重要。读到关于分布式ID生成策略的部分，我才意识到自己之前的一些做法存在局限性，书中提出的几种方案各有千秋，值得深入研究。这本书的整体风格更加偏重于“道”的层面，它引导读者去思考分布式系统设计的本质，而不是仅仅停留在“术”的层面。对于想要构建大型、复杂分布式系统的开发者来说，这本书无疑是一本不可多得的宝典。

评分☆☆☆☆☆

这套书的内容，尤其是关于“包邮 可伸缩服务架构：框架与中间件”的部分，让我对如何设计灵活且可扩展的服务有了更深的认识。书中对于服务拆分的原则和实践，给出了非常清晰的指导，避免了过去在实际工作中可能遇到的“大泥球”式的系统设计。作者在讲解中间件时，并非简单介绍功能，而是深入探讨了它们在架构中的作用和价值。例如，在讲到API网关时，它不仅介绍了路由、鉴权等基本功能，还详细分析了限流、监控以及协议转换等高级特性，这让我对如何利用API网关提升整体服务质量有了更全面的理解。关于服务注册与发现，书中对ZooKeeper、Etcd等不同方案的优缺点分析，让我能够更有针对性地选择适合自己业务场景的工具。读到关于缓存策略设计的那部分，我对如何有效地管理和失效缓存有了新的认识，这对于提升系统的响应速度和降低数据库压力至关重要。书中还提到了容错和降级的相关内容，这对于构建高可用系统非常有帮助。整体而言，第一本书在理论和实践之间找到了一个很好的平衡点，让我在理解概念的同时，也能快速将其应用到实际开发中。

评分☆☆☆☆☆

另一本“分布式服务架构”，其内容深度和广度都令人印象深刻。我特别欣赏作者在介绍分布式一致性算法时，不仅仅给出了公式和流程，还结合了大量的图示和比喻，使得像Paxos这样复杂的算法也变得相对容易理解。关于分布式事务的处理，书中对各种方案的利弊进行了细致的权衡，并强调了在实际应用中根据业务场景选择最适合的策略，这比简单地介绍技术本身更有指导意义。让我印象深刻的是，书中关于分布式架构的演进和最佳实践的讨论，它不像一些书籍那样只关注当前的流行技术，而是从历史的角度分析了分布式系统的发展脉络，并总结了从中吸取的经验教训。关于如何进行有效的分布式追踪，以及如何利用分布式日志系统进行故障排查，这部分的内容对于运维人员来说具有极高的参考价值。书中还探讨了如何构建具有弹性和可恢复性的分布式系统，这涉及到故障注入、混沌工程等概念，让我对如何主动发现和解决潜在问题有了新的思考。这本书更像是一本“内功心法”，它引导读者去理解分布式系统的本质，并培养出解决复杂分布式问题的思维方式。

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总的来说，这套书在“包邮 可伸缩服务架构：框架与中间件”部分，为我提供了一份非常扎实的工程实践指南。作者在讲解服务拆分时，不仅仅是给出了一个理论模型，而是结合了实际案例，分析了在拆分过程中可能遇到的挑战以及如何克服它们。书中对各种中间件的讲解，都非常贴合实际应用场景，例如，在介绍消息队列时，它详细阐述了不同消息传递模式（如点对点、发布/订阅）的优缺点，以及如何根据业务需求进行选择。关于API网关的设计，书中提出的多层防护机制，让我对如何构建安全可靠的服务入口有了更深的认识。读到关于服务治理和度量的那几页，我才意识到，仅仅构建出服务是不够的，如何有效地管理、监控和优化服务同样重要。书中对服务发现和配置中心的设计思路，为我理解现代微服务架构的运行机制提供了重要的线索。它强调了自动化和声明式配置的重要性，这对于提升开发效率和降低运维复杂度非常有帮助。这本书给我最直接的感受就是，它是一本能够帮助开发者“落地”的书，让理论知识真正转化为实践能力。

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大赞，工作用得上，正在深入学习，作者牛

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不错不错，了解架构设计很好的读物

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发货快，还是不错的

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送了一百个书签??

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书是正版的，看着还可以

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