• 服务端开发:技术、方法与实用解决方案
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服务端开发:技术、方法与实用解决方案

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作者郭进

出版社机械工业出版社

出版时间2023-08

版次1

装帧其他

货号ZS9787111732891

上书时间2023-10-24

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品相描述:全新
图书标准信息
  • 作者 郭进
  • 出版社 机械工业出版社
  • 出版时间 2023-08
  • 版次 1
  • ISBN 9787111732891
  • 定价 109.00元
  • 装帧 其他
  • 开本 16开
  • 纸张 胶版纸
  • 页数 392页
  • 字数 527千字
【内容简介】
这是一本从开发流程、技术栈、典型问题解决方案和开发规范等维度全面讲解服务端开发的著作。它衍生自作者在某著名互联网科技公司内部讲授的高口碑课程,是作者近10年服务端开发经验的总结,同时融合了业界在服务端开发方面的宝贵项目经验和实践智慧。
  本书理论与实践结合,摆脱编程语言、框架、中间件及传统编程思想的束缚,全景式、体系化地阐述了服务端开发,核心内容包括以下两个部分。
  第一部分:服务端开发的技术和方法
  首先,介绍了服务端开发的职责、技术栈、核心流程和进阶路径;然后,从需求分析、抽象建模、系统设计、数据设计和非功能性设计5个方面展开,结合案例深入讲解了服务端开发的实操方法和重难点,为读者呈现出服务端开发的全景图,帮助读者快速、体系化地掌握服务端开发的相关知识和方法。
  第二部分:服务端典型问题的解决方案
  针对高并发、高性能、高可用、缓存、数据一致性、幂等、秒杀等服务端开发实践中的典型问题,给出了对应的解决方案和开发规范,同时还结合案例深入分析了不同方案的优缺点。此外,还总结了接口设计、日志打印、异常处理、代码编写、代码注释等落地层面的行业案例和规范。
【目录】
Contents?目  录

本书赞誉

前 言

第一部分 技术与方法

第1章 走进服务端开发  2

1.1 服务端开发概述  2

1.1.1 服务端开发的定义  2

1.1.2 服务端开发的职责  4

1.2 服务端开发技术栈  5

1.2.1 编程语言  5

1.2.2 开发工具  6

1.2.3 开发框架  8

1.2.4 数据库与数据存储  10

1.2.5 中间件  14

1.2.6 操作系统  16

1.2.7 应用部署  19

1.2.8 运维监控  22

1.3 服务端开发核心流程  24

1.3.1 需求分析  24

1.3.2 抽象建模  26

1.3.3 系统设计  27

1.3.4 数据设计  30

1.3.5 非功能性设计  31

1.4 服务端开发进阶路径  33

1.4.1 构建能力模型  33

1.4.2 专业知识体系化  34

1.4.3 掌握学习方法  35

1.4.4 技术与业务同行  36

1.4.5 树立正确的观念  37

第2章 需求分析  39

2.1 需求分类  39

2.1.1 产品需求  40

2.1.2 技术需求  40

2.2 需求分析的流程  40

2.2.1 学习领域知识  41

2.2.2 明确业务目标  42

2.2.3 明确业务用例  43

2.2.4 梳理用例场景  44

2.2.5 构建业务模型  45

2.2.6 确认业务规则  47

2.2.7 确认需求  47

2.3 需求分析的常用方法  48

2.3.1 功能分析法  48

2.3.2 数据流分析法  51

2.3.3 面向对象分析法  55

2.4 需求分析的重点和难点  56

2.4.1 统一语言  56

2.4.2 识别问题  57

2.4.3 数据分析  58

2.4.4 细节陷阱  59

第3章 抽象建模  61

3.1 抽象思维  61

3.1.1 软件世界中的抽象  61

3.1.2 提升抽象思维的方法  63

3.2 建模方法  65

3.2.1 问题空间和解决方案空间  65

3.2.2 什么是领域模型  66

3.2.3 为什么要建立领域模型  68

3.2.4 典型的建模方法  69

3.2.5 建模应遵循的3个原则  71

3.3 用例建模法知识储备  73

3.3.1 建模基础  73

3.3.2 什么是用例  74

3.3.3 挖掘用例的5个步骤  75

3.3.4 绘制用例图的6个要素  78

3.4 用例建模法的4个实施步骤  80

3.4.1 提取模型  80

3.4.2 补充属性  81

3.4.3 关系抽象  82

3.4.4 模型验证  84

3.5 建模小结  85

第4章 系统设计  87

4.1 大话系统设计  87

4.1.1 战术编程腐蚀系统  87

4.1.2 系统复杂化的3个特征  88

4.1.3 系统复杂化的3个诱因  89

4.1.4 复杂化应对之道  90

4.2 总体架构  91

4.2.1 什么是架构  91

4.2.2 架构推演  92

4.2.3 设计功能域  94

4.2.4 设计功能域协作  95

4.2.5 明确数据边界  96

4.2.6 架构约束考量  97

4.2.7 逻辑架构粒度  98

4.2.8 小结  98

4.3 内部分层  99

4.3.1 什么是分层  99

4.3.2 功能域内部分层  101

4.3.3 分层原则  103

4.3.4 小结  105

4.4 详细设计  106

4.4.1 设计内容  106

4.4.2 设计原则  107

4.4.3 设计模式  109

4.4.4 小结  110

4.5 一图胜千言  111

4.5.1 绘图工具  111

4.5.2 “4+1”模型  112

4.5.3 C4模型  112

第5章 数据设计  117

5.1 数据设计概述  117

5.1.1 数据设计的步骤  117

5.1.2 概念数据模型  118

5.1.3 逻辑数据模型  119

5.1.4 物理数据模型  120

5.2 数据库的分类  120

5.2.1 关系型数据库  121

5.2.2 NoSQL数据库  122

5.2.3 NewSQL数据库  123

5.3 常用数据库及其适用场景  124

5.3.1 常用的关系型数据库  124

5.3.2 常用的NoSQL数据库  127

5.3.3 存储选型  130

5.4 存储架构演进  131

5.4.1 单机模式  131

5.4.2 独立主机  131

5.4.3 读写分离  132

5.4.4 垂直拆分  132

5.4.5 水平拆分  134

5.4.6 复合存储方案  136

5.5 物理数据表设计  137

5.5.1 表设计  137

5.5.2 字段设计  139

5.5.3 索引设计  140

5.5.4 语句设计  142

第6章 非功能性设计  145

6.1 稳定性设计  145

6.1.1 什么是稳定性  145

6.1.2 容量评估  147

6.1.3 压测摸底  151

6.1.4 风险识别  152

6.1.5 限流方案  152

6.1.6 降级方案  155

6.1.7 监控告警  157

6.2 预案设计  158

6.2.1 为什么要做预案  158

6.2.2 如何做预案  159

6.3 可测性设计  160

6.3.1 可操作  160

6.3.2 可灰度  161

6.3.3 可压测  162

6.4 资金安全设计  162

6.4.1 资损风险分析  162

6.4.2 资损防控三部曲  163

6.4.3 一致性  164

6.4.4 幂等  166

6.4.5 数据核对  167

6.4.6 数据监控  169

6.4.7 应急止损  170

6.5 其他非功能性设计  170

6.5.1 兼容性  171

6.5.2 异常/补偿  172

6.5.3 扩展性  174

第二部分 解决方案

第7章 高并发问题及解决方案  176

7.1 高并发概述  176

7.1.1 并发  176

7.1.2 CPU密集型与I/O密

集型  177

7.1.3 高并发  178

7.2 资源扩展策略  179

7.2.1 垂直扩展  179

7.2.2 水平扩展  180

7.2.3 负载均衡  183

7.3 数据缓存策略  187

7.3.1 本地缓存  187

7.3.2 分布式缓存  194

7.3.3 CDN  197

7.3.4 多级缓存  199

7.3.5 案例解析  200

7.4 流量削峰策略  202

7.4.1 消息队列削峰  202

7.4.2 客户端削峰  205

7.5 服务降级策略  206

7.5.1 降级范围  207

7.5.2 降级的分类  207

7.6 限流策略  208

7.7 基本原则  208

第8章 缓存的典型问题及解决

方案  210

8.1 缓存预热  210

8.1.1 应用启动预热策略  210

8.1.2 任务调度预热策略  211

8.1.3 模拟请求预热策略  215

8.1.4 小结  215

8.2 缓存淘汰  216

8.2.1 LRU  216

8.2.2 LFU  217

8.2.3 ARC  217

8.2.4 FIFO  219

8.3 缓存更新  219

8.3.1 Cache Aside模式  220

8.3.2 Read/Write Through模式  222

8.3.3 Write Behind Caching

模式  223

8.3.4 小结  224

8.4 缓存雪崩  224

8.4.1 缓存常驻策略  224

8.4.2 多级缓存策略  224

8.4.3 过期时间优化策略  225

8.4.4 加锁重建策略  226

8.5 缓存穿透  227

8.5.1 缓存空值策略  227

8.5.2 布隆过滤器策略  227

8.5.3 布谷鸟过滤器策略  231

8.6 缓存热点  232

8.6.1 前置缓存策略  232

8.6.2 热点散列策略  233

第9章 缓存数据与数据库数据一致性

问题及解决方案  235

9.1 CAP 理论简介  235

9.1.1 CAP定义解读  235

9.1.2 三个核心需求不可兼得  236

9.2 缓存数据与数据库数据不一致的

原因  238

9.2.1 操作时序导致数据不一致  238

9.2.2 操作失败导致数据不一致  239

9.2.3 不可实现的绝对一致性  241

9.3 延时双删  242

9.3.1 原理及实施步骤  242

9.3.2 如何确定延时  243

9.3.3 优点与不足  244

9.4 基于binlog异步删除缓存  244

9.4.1 MySQL主从同步原理  244

9.4.2 感知数据库变更  246

9.4.3 客户端订阅变更  246

9.4.4 消息队列订阅变更  247

9.4.5 删除缓存  249

9.5 自动过期加失败补偿  250

第10章 分布式系统幂等问题及

解决方案  251

10.1 幂等概述  251

10.1.1 幂等场景举例  251

10.1.2 什么是幂等  252

10.1.3 为什么需要幂等  253

10.1.4 并发与幂等  254

10.2 幂等实现四部曲  255

10.2.1 副作用分析  255

10.2.2 幂等号设计  255

10.2.3 幂等数据持久化设计  258

10.2.4 幂等处理流程设计  259

10.3 典型幂等策略  261

10.3.1 唯一索引策略  261

10.3.2 悲观锁策略  263

10.3.3 分布式锁策略  264

10.3.4 其他策略  266

10.4 幂等号生成  266

10.4.1 客户端与服务端幂等  266

10.4.2 服务端系统间幂等  268

10.5 幂等注意事项  268

第11章 秒杀系统关键问题及解决

方案  271

11.1 主要技术难点  271

11.1.1 高并发  271

11.1.2 高可用  273

11.1.3 一致性  273

11.1.4 反作弊  274

11.2 电商平台的库存运作全景图  275

11.2.1 库存模型  275

11.2.2 扣减模式  276

11.2.3 扣减执行流程  276

11.2.4 库存查询  277

11.2.5 核心链路  277

11.3 库存架构演进  279

11.3.1 独立主机  279

11.3.2 分库分表  280

11.3.3 热点处理  280

11.4 库存单元化  282

11.4.1 中心化乌云  282

11.4.2 优化困境  285

11.4.3 单元封闭  285

11.4.4 全局库存与局部库存  287

11.4.5 库存回收难点  290

11.4.6 全局库存可见性  292

第12章 常见性能瓶颈及解决

方案  294

12.1 软件性能概述  294

12.1.1 如何理解软件性能  294

12.1.2 软件性能评价指标  295

12.1.3 性能瓶颈与分析要素  296

12.2 CPU  296

12.2.1 线程与进程  297

12.2.2 CPU使用率  300

12.2.3 平均负载  302

12.2.4 CPU使用率与平均负载的

差异  304

12.2.5 瓶颈表征及解决方案  305

12.3 内存  307

12.3.1 内存使用率  308

12.3.2 特殊内存  309

12.3.3 内存回收  310

12.3.4 瓶颈表征及解决方案  311

12.4 磁盘  312

12.4.1 Linux I/O栈  313

12.4.2 磁盘交互  315

12.4.3 主要性能指标  318

12.4.4 瓶颈表征及解决方案  319

第13章 高可用问题及解决方案  321

13.1 高可用概述  321

13.1.1 什么是高可用  321

13.1.2 为什么需要高可用  322

13.1.3 稳定性与高可用  323

13.2 高可用设计原则  324

13.2.1 减少潜在风险的数量  324

13.2.2 减小故障的影响范围  324

13.2.3 缩短故障的影响时间  325

13.3 接入层高可用  326

13.3.1 负载均衡  326

13.3.2 Keepalived  327

13.3.3 ECMP  328

13.4 业务层高可用  329
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