Spring Cloud与Docker高并发微服务架构设计实施 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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陈韶健 著

图书标签:

• Spring Cloud
• Docker
• 微服务
• 高并发
• 架构设计
• 分布式系统
• 容器化
• Java
• 云原生
• 实战

店铺： 旷氏文豪图书专营店

出版社： 电子工业出版社

ISBN：9787121341618

商品编码：29224260024

包装：平塑勒

开本：16

出版时间：2018-06-01

《现代高可用分布式系统构建：从理论到实战》 深入解析支撑海量用户、高并发场景的分布式系统设计哲学与实践 在互联网时代，用户规模呈爆炸式增长，业务场景日益复杂，对系统的稳定性和可用性提出了前所未有的挑战。单体应用已然难以应对高并发、低延迟、高可用等严苛要求。本书将带领读者从宏观的系统设计理念出发，层层剥离，深入剖析现代高可用分布式系统的核心原理、关键技术以及落地实践，为构建稳健、弹性、可扩展的下一代分布式系统提供一套系统性的解决方案。 第一部分：分布式系统设计基石与核心挑战 本部分将从理论层面奠定坚实的分布式系统设计基础，帮助读者理解分布式系统之所以复杂，其本质原因以及面临的核心挑战。 章节一：从单体到分布式：时代的需求与演进 详细阐述单体架构的局限性，以及用户增长、业务迭代加速如何驱动架构的演进。 深入分析分布式系统的优势，包括水平扩展性、独立部署、技术异构性等，并指出其引入的复杂性，如数据一致性、服务治理、分布式事务等。 通过典型案例，如早期电商平台的流量洪峰应对，说明从单体到微服务演进的必要性。 探讨不同粒度的分布式拆分策略，从服务拆分到数据拆分，分析其优劣。 章节二：高并发处理的艺术：流量洪峰下的系统韧性 深入剖析高并发场景下系统的瓶颈，如CPU、内存、I/O、网络带宽以及数据库负载。 介绍流量削峰填谷的关键技术： 缓存策略：从客户端缓存、CDN、应用层缓存（Redis, Memcached）到数据库缓存，详述不同层级的缓存设计原则、一致性问题及穿透、击穿、雪崩等常见问题解决方案。 异步化与消息队列：讲解如何通过消息队列（Kafka, RabbitMQ, Pulsar）将同步操作转为异步，实现解耦、削峰、削低谷，并讨论消息的可靠性投递、幂等性处理。 负载均衡：深入探讨不同层级的负载均衡算法（轮询、加权轮询、最少连接、IP Hash等），以及DNS、LVS、Nginx、HAProxy等负载均衡器的作用与配置。 限流策略：详细讲解漏桶、令牌桶等算法，以及基于QPS、并发连接数的限流实践，并介绍Sentinel、Hystrix等限流组件的应用。 降级与熔断：分析服务不可用时如何通过降级（返回默认值、空对象）和熔断（快速失败）来保护核心服务，以及Sentinel、Hystrix等熔断组件的配置与使用。 章节三：分布式事务的挑战与解决方案 详细讲解分布式事务的ACID属性在分布式环境下的失效，以及CAP理论的权衡。 深入剖析常见的分布式事务解决方案： 两阶段提交（2PC）：讲解其原理、存在的问题（阻塞、单点）及其在实际应用中的局限性。 三阶段提交（3PC）：分析其相对于2PC的改进，以及仍然存在的挑战。 TCC（Try-Confirm-Cancel）模式：详细讲解其事务补偿机制，如何实现业务逻辑上的最终一致性，并给出详细的实现步骤与注意事项。 可靠消息最终一致性方案（消息事务）：结合消息队列，讲解如何利用发送方本地事务加发送消息，以及接收方处理消息的幂等性，实现最终一致性，并重点介绍RocketMQ的事务消息。 Saga 模式：介绍通过一系列本地事务组成一个长事务，并定义补偿事务，实现业务流程的最终一致性。 章节四：数据一致性与共识协议 深入探讨分布式环境下的数据一致性模型，如强一致性、最终一致性、因果一致性等。 详述数据复制策略：主从复制、多主复制、无主复制，及其在不同场景下的适用性。 剖析Paxos和Raft等分布式共识算法的原理，以及它们在ZooKeeper、etcd等分布式协调服务中的应用。 讨论分布式数据库（如TiDB, CockroachDB）如何解决分布式事务和数据一致性问题。 第二部分：现代分布式系统的核心组件与技术栈 本部分将聚焦于构建分布式系统的关键技术和常用组件，从注册中心、配置中心到网关、服务治理，进行详细的解析与实践指导。 章节五：服务注册与发现：连接分散的服务 深入剖析服务注册中心（如Eureka, Nacos, ZooKeeper, Consul）的核心作用，即服务提供者向注册中心注册自身信息，服务消费者通过注册中心发现服务。 详细讲解服务注册的流程、心跳机制、服务下线机制。 探讨服务发现的策略，如DNS、客户端负载均衡、服务端负载均衡。 分析不同注册中心的优缺点，以及在实际项目中的选型考量。 章节六：分布式配置管理：动态调整系统行为 讲解分布式配置中心（如Nacos, Apollo, Spring Cloud Config）的必要性，如何实现配置的集中管理、动态更新、版本控制。 分析配置更新的推送机制（长轮询、WebSocket），以及配置更新对服务的影响。 介绍配置与代码解耦的优势，如何实现不停机配置更新。 探讨配置项的安全性、敏感配置的处理。 章节七：API网关：统一的入口与服务编排 阐述API网关在微服务架构中的核心作用：统一入口、路由转发、身份认证、限流、熔断、日志记录、请求/响应转换。 详细讲解主流API网关（如Spring Cloud Gateway, Zuul, Kong）的设计原理与使用。 分析请求路由策略，包括基于路径、Header、Host的路由。 探讨API网关如何实现服务编排，将多个微服务调用组合成一个对外接口。 章节八：服务治理：保障系统健康运行 深入探讨服务治理的各个方面： 服务发现：再次强调其在服务治理中的基础性作用。 负载均衡：结合网关和客户端，讲解更精细化的负载均衡控制。 服务熔断与降级：重申其在异常处理中的重要性，并提供更高级的应用场景。 服务路由：讲解如何实现灰度发布、金丝雀发布等高级部署策略。 健康检查：分析服务提供者如何向注册中心或网关报告健康状态，以及如何剔除不健康的服务实例。 版本管理与升级：探讨微服务版本演进过程中的兼容性问题与解决方案。 第三部分：高可用与弹性设计：打造永不宕机的系统 本部分将聚焦于提升系统的可用性、可靠性和弹性，确保系统在各种复杂情况下都能稳定运行。 章节九：高可用架构设计：容错与备份的艺术 深入剖析单点故障（SPOF）的危害，并讲解避免SPOF的设计模式。 负载均衡与故障转移：分析多层级负载均衡如何实现故障转移（Failover），以及DNS、VIP等的作用。 冗余设计：从服务器、网络设备到数据库，讲解不同层级的冗余方案。 数据备份与恢复：详述数据库备份策略（全量、增量、差异），以及灾难恢复（DR）计划的制定与演练。 容灾与异地多活：讲解如何设计能够抵御区域性灾难的系统，实现业务的就近访问和无缝切换。 章节十：弹性伸缩与故障隔离 探讨弹性伸缩（Auto-Scaling）的原理，如何根据负载自动增减服务器实例。 讲解基于指标（CPU、内存、请求量）和自定义指标的伸缩策略。 分析容器化技术（如Docker, Kubernetes）在弹性伸缩中的作用。 深入讲解故障隔离（Bulkhead Pattern）的理念，如何将故障限制在局部，防止雪崩效应。 分析线程池隔离、资源池隔离等具体实现方法。 章节十一：灰度发布与金丝雀发布 详细讲解灰度发布（Canary Release）的概念，如何将新版本逐步推向少量用户，验证其稳定性。 分析基于流量比例、用户ID、地域等维度的灰度策略。 介绍金丝雀发布（Blue-Green Deployment）的流程，如何实现零停机更新。 讨论灰度发布中的回滚机制与风险控制。 第四部分：监控、日志与可观测性：洞察系统运行状态 本部分将聚焦于如何有效地监控、诊断和理解分布式系统的行为，确保系统在出现问题时能够快速定位和解决。 章节十二：分布式日志收集与分析 讲解分布式环境下日志收集的挑战，以及ELK（Elasticsearch, Logstash, Kibana）或Loki等日志聚合方案。 分析日志格式的设计原则，如何包含Trace ID、Span ID等关键信息，便于追踪。 探讨日志的存储、查询、告警策略。 章节十三：系统监控与告警体系 讲解分布式系统的关键监控指标，如CPU、内存、磁盘I/O、网络、QPS、RT、错误率等。 介绍Prometheus、Grafana等监控与可视化工具的应用。 设计有效的告警规则，避免告警疲劳，并确保关键问题得到及时通知。 分析主动监控与被动监控的区别。 章节十四：分布式追踪（Tracing） 深入讲解分布式追踪的原理，如何为每一次请求打上唯一的Trace ID，并记录请求在各个服务间的调用链。 介绍Zipkin、Jaeger等分布式追踪系统的使用。 分析如何通过追踪信息定位性能瓶颈和服务故障。 探讨Span、Trace、Endpoint等核心概念。 第五部分：实践与案例分析 本部分将结合实际案例，将前面章节的理论知识融会贯通，提供可落地的实践指导。 章节十五：容器化部署与编排 介绍Docker的核心概念，如何打包应用、构建镜像。 深入讲解Kubernetes（K8s）的核心组件（Pod, Deployment, Service, Ingress）以及YAML配置。 分析K8s如何实现服务的部署、扩展、自愈和滚动更新，为高可用微服务提供基础设施支撑。 探讨Helm在K8s应用部署中的作用。 章节十六：高并发电商系统实战演练 以一个简化的电商场景为例，从商品、订单、用户、支付等服务进行拆分。 结合前面章节的技术点，设计商品秒杀、购物车、订单创建等高并发场景下的解决方案。 重点演示如何应用缓存、消息队列、限流、降级、分布式事务等技术。 结合容器化部署，展示如何将微服务部署到Kubernetes集群中。 章节十七：性能调优与容量规划 总结常见的性能瓶颈与调优手段，从代码、JVM、操作系统、数据库、网络等多个层面进行分析。 讲解容量规划（Capacity Planning）的重要性，如何根据业务发展预测和系统指标进行资源规划。 讨论负载测试、压力测试在容量评估中的作用。 结语：构建面向未来的分布式系统 本书旨在为读者提供一个全面、深入、实用的分布式系统设计与构建指南。通过学习本书，读者将能够深刻理解高并发、高可用分布式系统的设计理念，掌握构建健壮、弹性、可扩展系统的关键技术，并能够在实际项目中落地，打造面向未来的卓越分布式应用。无论您是初涉分布式领域的开发者，还是希望提升系统架构能力的资深工程师，本书都将是您宝贵的参考。

评分☆☆☆☆☆

作为一个技术爱好者，我对各种新兴的技术都保持着高度的关注。微服务架构是近几年来软件开发领域最热门的话题之一，而 Spring Cloud 和 Docker 则是构建微服务架构不可或缺的两个重要技术。我之前也阅读过一些关于 Spring Cloud 和 Docker 的书籍，但总觉得它们之间缺乏一个完美的连接点，难以形成一个完整的知识体系。这本书的出现，正好填补了这一空白。我非常欣赏作者将 Spring Cloud 和 Docker 高并发微服务架构设计实施放在一起讲解，这说明作者在技术选型上有着深刻的理解和前瞻性。我期待书中能够深入剖析 Spring Cloud 的各个核心组件，例如 Eureka、Zuul、Hystrix、Feign 等，并详细讲解它们在高并发场景下的应用。同时，我也希望书中能够详细介绍 Docker 的核心概念和使用技巧，包括镜像构建、容器管理、网络配置、数据卷等，并将其与 Spring Cloud 应用的部署和运维相结合。更重要的是，我希望书中能够提供一套完整的微服务架构设计思路和实施方案，能够帮助读者从零开始构建一个高并发、高可用、可扩展的微服务系统。这本书对于任何想要深入了解微服务架构、提升技术能力的技术人员来说，都将是一笔宝贵的财富。

评分☆☆☆☆☆

我是一名在互联网公司从事后端开发的工程师，日常工作中经常会遇到各种复杂的业务场景，尤其是在高并发的挑战面前，如何设计和实现一套稳定可靠的微服务系统，一直是让我头疼的问题。近段时间，我一直在关注 Spring Cloud 的发展，因为它能够很好地解决微服务中的各种痛点，比如服务治理、配置管理、熔断降级等。但 Spring Cloud 本身只是一个框架，如何将其与 Docker 这种容器化技术结合，实现高效的部署和运维，一直是我的一个知识盲点。看到这本书的标题，我立刻觉得这是我一直在寻找的那本“救命稻草”。我非常期待书中能够详细讲解如何在 Spring Cloud 和 Docker 的生态中，构建高并发的微服务架构。比如，如何利用 Docker Compose 或 Kubernetes 来编排和管理 Spring Cloud 应用，如何通过 Docker 实现服务的弹性伸缩，以及在高并发场景下，如何利用 Docker 的特性来优化应用的性能和资源利用率。我希望这本书能够提供一些具体的解决方案和最佳实践，而不仅仅是泛泛而谈。比如，关于如何设计一个高可用的服务注册中心、如何实现高效的负载均衡、如何进行容器级别的安全加固等等，这些都是我非常关心的内容。如果书中能够包含一些真实案例的分析，那就更好了，能够帮助我从实战中学习，更快地理解和掌握这些复杂的技术。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计就给我一种稳重又不失科技感的感觉，深蓝色的背景搭配金色的书名，仿佛预示着其中蕴含的知识宝库。我一直对微服务架构和高并发处理技术非常感兴趣，但又觉得市面上很多书籍要么过于理论化，要么过于零散，难以形成完整的知识体系。这次偶然间看到这本书的介绍，被“Spring Cloud”和“Docker”这两个关键词深深吸引。Spring Cloud作为目前最流行的微服务框架之一，其强大的生态系统和丰富的组件，无疑是构建高并发微服务架构的基石。而Docker，更是容器化部署的代名词，它的出现极大地简化了微服务的部署、管理和扩展，是实现高并发和弹性的关键技术。我特别期待书中能够深入剖析如何将Spring Cloud和Docker这两个技术栈有机结合，构建出一个稳定、高效、可扩展的微服务系统。书中应该会涵盖服务注册与发现、服务网关、熔断降级、限流、分布式事务等微服务领域的核心问题，并且会结合Docker的实践，给出具体的部署和运维方案。我希望这本书不仅仅停留在概念层面，更能提供大量的代码示例、实战场景和踩坑指南，帮助我快速掌握核心技能，少走弯路。这不仅仅是一本书，更像是一份通往高并发微服务架构的地图，指引我探索未知的领域。

评分☆☆☆☆☆

对于正在转型或者已经迈入微服务架构的团队来说，如何设计并实现一个既能满足业务需求，又能应对高并发挑战的系统，是至关重要的。这本书的名字《Spring Cloud与Docker高并发微服务架构设计实施》直接戳中了我的痛点。我一直认为，Spring Cloud 是微服务领域的标杆，而 Docker 则是现代软件部署的基石。将这两者结合，实现高并发的设计与实施，绝对是当前技术发展的热点和难点。我非常好奇书中是如何将 Spring Cloud 的服务治理、熔断、限流等能力，与 Docker 的弹性伸缩、资源隔离等特性相结合，从而构建一个真正意义上的高并发微服务架构。我希望能从书中看到具体的架构设计原则、实现方案以及大量的实践经验。例如，书中是否会涉及如何进行服务的拆分与组合、如何设计高效的 API 接口、如何处理分布式事务、如何进行性能调优，以及在 Docker 环境下如何实现自动化部署、持续集成和持续交付。我期待这本书能够提供一套完整的“从设计到实施”的蓝图，帮助读者不仅理解理论，更能掌握实践方法，从而在实际工作中打造出稳定、高效、可扩展的微服务系统。

评分☆☆☆☆☆

自从我开始接触微服务领域，Spring Cloud 就一直是我学习和实践的重点。它提供的丰富组件，让构建和管理微服务变得更加容易。但是，在我实际落地项目的过程中，尤其是在面对高并发场景时，我发现仅仅掌握 Spring Cloud 的各种组件是远远不够的。如何将这些服务有效地部署、管理和扩展，使其能够承受海量的请求，成为了新的挑战。Docker 的出现，无疑是解决这一问题的利器。它解决了困扰已久的“在我的机器上能跑”的问题，并且提供了更轻量、更灵活的部署方式。因此，我非常期待这本书能够详细阐述 Spring Cloud 和 Docker 如何协同工作，共同构建高并发的微服务架构。我希望书中能够不仅仅是讲解单个技术的用法，而是能够将它们融会贯通，提供一套完整的解决方案。例如，如何在 Docker 容器中部署 Spring Cloud 应用，如何利用 Docker 的弹性伸缩能力来应对流量高峰，如何在高并发环境下设计和实现服务间的通信，如何进行容器化的日志收集和监控等等。我希望这本书能够像一个经验丰富的导师，带领我一步步攻克在高并发微服务架构设计和实施过程中遇到的难题，让我能够真正地理解并运用这些技术。