Cloud Native 分布式架构原理与实践

出版者:北京大学出版社

作者:柳伟卫

页数:336

出版时间:2019-3

价格:79

装帧:平装

isbn号码:9787301300893

具体描述

内容简介：

Cloud Native（云原生）是以云架构为优先的应用开发模式。目前，越来越多的企业已经开始大规模地“拥抱云”——在云环境下开发应用、部署应用及发布应用等。未来，越来越多的开发者也将采用 Cloud Native 来开发应用。本书是国内 Java 领域关于 Cloud Native 的著作。

本书全面讲解了基于 Cloud Native 来构建应用需要考虑的设计原则和实现方式，涵盖 REST 设计、测试、服务注册、服务发现、安全、数据管理、消息通信、批处理、任务调度、运营、容器部署、持续发布等方面的 Cloud Native 知识。同时，书中所讲解的技术方案皆为业界主流的技术，极具前瞻性。最后，本书除了讲解 Cloud Native 的理论知识，还会在每个知识点上辅以大量的代码案例，使理论可以联系实践，具备更强的可操作性。

本书主要面向对分布式系统、微服务、Cloud Native 开发感兴趣的计算机专业的学生、软件开发人员和系统架构师。

写作背景：

未来越来越多的企业将会“拥抱云”。特别是对于中小企业及个人开发者而言，以云架构为优先的 Cloud Native 应用开发模式将会深入人心。Cloud Native 能帮助企业快速推出产品，同时节省成本。

笔者结合自身的云计算工作经验，以及对于 Cloud Native 的思考，将这方面的知识整理成册，内容涵盖 REST 设计、测试、服务注册、服务发现、安全、数据管理、消息通信、批处理、任务调度、运营、容器部署、持续发布等方面的知识，希望帮助读者从理论和实践两方面来深刻理解 Cloud Native。

作者简介

柳伟卫，网名waylau、老卫，80后程序员，关注编程、系统架构、性能优化。在IT公司担任过项目经理、架构师、高级技术顾问等职位，拥有数十年Java开发经验，具有丰富的软件开发管理及系统架构经验。主导过多个省、国家级大型分布式系统的设计与研发，参与过面向全球的供应链系统改造。在实际工作中，积累了大量的分布式系统、微服务架构经验。是CSDN、 开源中国、云栖社区等技术社区专家。已出版《分布式系统常用技术及案例分析》、《Spring Boot 企业级应用开发实战》、《Spring Cloud 微服务架构开发实战》、《Spring 5开发大全》、《分布式系统常用技术及案例分析（第2版）》、《Cloud Native 分布式架构原理与实践》等专著，并开源了超过一打的免费电子书（https://waylau.com/books/）。

目录信息

第1章 Cloud Native 概述
1.1 当今软件发展的现状
1.1.1 软件需求的发展
1.1.2 开发方式的巨变
1.1.3 云是大势所趋
1.2 Cloud Native 的特性
1.2.1 以云为基础架构
1.2.2 云服务
1.2.3 无服务
1.2.4 可扩展
1.2.5 高可用
1.2.6 敏捷
1.2.7 云优先
1.3 12-Factor
1.3.1 基准代码
1.3.2 依赖
1.3.3 配置
1.3.4 后端服务
1.3.5 构建、发布和运行
1.3.6 进程
1.3.7 端口绑定
1.3.8 并发
1.3.9 易处理
1.3.10 开发环境与线上环境等价
1.3.11 日志
1.3.12 管理进程
1.4 成功案例
1.4.1 Amazon
1.4.2 Netflix
1.4.3 淘宝网
1.5 Cloud Native 与微服务
1.5.1 微服务概述
1.5.2 从单块架构向微服务演进
1.5.3 Cloud Native 与微服务部署
1.6 总结
1.6.1 Cloud Native 的优点
1.6.2 Cloud Native 不是“银弹”
1.6.3 面临的挑战
第2章 REST API
2.1 REST 概述
2.1.1 REST 的定义
2.1.2 REST 设计原则
2.2 成熟度模型
2.2.1 第0级：使用 HTTP 作为传输方式
2.2.2 第1级：引入了资源的概念
2.2.3 第2级：根据语义使用 HTTP 动词
2.2.4 第3级：使用 HATEOAS
2.3 Java REST
2.3.1 JAX-RS 规范
2.3.2 Jersey 框架
2.3.3 Apache CXF 框架
2.3.4 Spring Web MVC 框架
2.4 内容协商
2.4.1 二进制数据
2.4.2 Google Protocol Buffers 传输协议
2.5 异常处理
2.5.1 HTTP 状态码
2.5.2 自定义异常信息
2.6 API 管理
2.6.1 版本化
2.6.2 文档化
2.6.3 可视化
2.7 客户端
2.7.1 浏览器插件
2.7.2 JAX-RS 客户端
2.7.3 Spring 客户端
2.8 实战：开启第一个微服务
2.8.1 初始化一个 Spring Boot 原型
2.8.2 用 Gradle 编译项目
2.8.3 探索项目
2.8.4 实现第一个服务
第3章 Cloud Native 测试
3.1 测试概述
3.1.1 传统测试所面临的问题
3.1.2 如何破解测试面临的问题
3.2 测试的类型、范围和比例
3.2.1 测试类型
3.2.2 测试范围
3.2.3 测试比例
3.3 如何进行微服务的测试
3.3.1 微服务的单元测试
3.3.2 Mock 与 Stub 的区别
3.3.3 微服务的集成测试
3.3.4 微服务的系统测试
3.3.5 保障代码覆盖率
3.4 Spring 测试框架
3.4.1 Spring TestContext 框架
3.4.2 Spring MVC Test 框架
3.4.3 Spring Boot Test 框架
第4章 服务路由
4.1 如何找到服务
4.1.1 DNS
4.1.2 服务注册与发现
4.1.3 客户端发现机制
4.1.4 服务端发现机制
4.2 实战：实现服务注册与发现
4.2.1 选择 Eureka的原因
4.2.2 集成 Eureka Server
4.2.3 集成 Eureka Client
4.2.4 服务的注册与发现
第5章 Cloud Native 安全
5.1 认证与授权
5.1.1 基本认证
5.1.2 摘要认证
5.1.3 摘要认证的密码加密
5.1.4 通用密码加密
5.1.5 基于散列的令牌方法
5.1.6 基于持久化的令牌方法
5.2 Java 安全框架
5.2.1 Apache Shiro
5.2.2 Spring Security
5.2.3 Spring Cloud Security
5.3 OAuth 2.0 认证
5.3.1 OAuth 2.0 的认证原理
5.3.2 OAuth 2.0 的核心概念
5.3.3 OAuth 2.0 的认证流程
5.4 实战：实现单点登录
5.4.1 项目依赖
5.4.2 编码实现
5.4.3 应用配置
5.4.4 运行
第6章 Cloud Native 数据管理
6.1 数据的存储方式
6.1.1 关系型数据库
6.1.2 NoSQL
6.2 DDD 与数据建模
6.2.1 DDD 概述
6.2.2 运用 DDD 进行数据建模
6.3 常用数据访问方式
6.3.1 JDBC
6.3.2 Spring JDBC
6.3.3 JPA
6.4 Spring Data
6.4.1 Spring Data 概述
6.4.2 Spring Data JPA
6.4.3 Spring Data Elasticsearch
6.4.4 Spring Data Redis
6.4.5 Spring Data MongoDB
6.4.6 实战：基于 MongoDB 的文件服务器
第7章 Cloud Native 消息通信
7.1 消息通信概述
7.1.1 消息通信的基本概念
7.1.2 JMS
7.1.3 事件驱动的架构
7.2 消息通信常用模式
7.2.1 点对点模式
7.2.2 发布—订阅模式
7.3 CQRS
7.3.1 CQRS 概述
7.3.2 CQRS 的好处
7.3.3 实战：实现 CQRS
7.4 Spring Cloud Stream
7.4.1 Spring Cloud Stream 概述
7.4.2 Spring Cloud Stream 实现发布者
7.4.3 Spring Cloud Stream 实现消费者
7.4.4 实战：基于 Spring Cloud Stream 的消息通信
第8章 Cloud Native 批处理
8.1 批处理概述
8.1.1 需要批处理的原因
8.1.2 常用批处理实现方式
8.2 JDBC Batch
8.2.1 Statement 与 PreparedStatement
8.2.2 实战：使用 JDBC Batch 的例子
8.3 Spring 批处理
8.3.1 使用 JdbcTemplate 实现批处理
8.3.2 批量更新 List
8.3.3 多个批次更新
8.4 Spring Batch
8.4.1 Spring Batch 概述
8.4.2 Job
8.4.3 JobLauncher
8.4.4 JobRepository
8.4.5 Step
8.4.6 ItemReader
8.4.7 ItemWriter
8.4.8 ItemProcessor
8.4.9 实战：使用 Spring Batch 的例子
第9章 Cloud Native 任务调度
9.1 任务执行与调度概述
9.2 Spring TaskExecutor
9.2.1 TaskExecutor 类型
9.2.2 TaskExecutor 应用
9.3 Spring TaskScheduler
9.3.1 Trigger 接口
9.3.2 Trigger 接口的实现
9.4 Spring 任务调度及异步执行
9.4.1 启用调度注解
9.4.2 @Scheduled 注解
9.4.3 @Async 注解
9.4.4 @Async 的异常处理
9.4.5 命名空间
9.5 使用 Quartz Scheduler
9.5.1 使用 JobDetailFactoryBean
9.5.2 使用 MethodInvokingJobDetailFactoryBean
9.6 实战：基于 Quartz Schedule 的天气预报系统
9.6.1 项目概述
9.6.2 后台编码实现
9.6.3 运行
第10章 Cloud Native 运营
10.1 CAP 理论
10.1.1 CAP 理论概述
10.1.2 CAP 只能三选二的原因
10.1.3 CAP 常见模型
10.1.4 CAP 的意义
10.1.5 CAP 的发展
10.2 服务的熔断
10.2.1 熔断的意义
10.2.2 Hystrix 概述
10.2.3 实战：实现微服务的熔断机制
10.3 代码管理
10.3.1 Git 简介
10.3.2 Git 核心概念
10.3.3 Git Flow
10.4 日志管理
10.4.1 日志框架概述
10.4.2 分布式下的日志管理
10.4.3 集中化日志分析
10.4.4 实战：基于 Elastic Stack 的集中化日志管理
10.5 配置管理
10.5.1 分布式下的配置管理的痛点
10.5.2 集中化配置
10.5.3 Spring Cloud Config
10.5.4 实战：基于 Config 实现的配置中心
10.6 应用监控
10.6.1 心跳
10.6.2 Eureka 监测机制
10.6.3 Spring Boot Actuator
10.6.4 实战：基于 Spring Boot Actuator 监测的例子
第11章 Cloud Native 持续发布
11.1 持续集成与持续交付
11.1.1 持续集成概述
11.1.2 持续交付与持续部署
11.1.3 持续交付与持续部署的意义
11.2 持续交付流水线
11.2.1 流水线概述
11.2.2 构建持续交付流水线
11.2.3 构建流水线的工具
11.3 微服务的管理与发布
11.3.1 两个比萨的故事
11.3.2 DevOps 文化
11.3.3 微服务的发布
11.4 容器
11.4.1 虚拟化技术
11.4.2 容器与虚拟机
11.4.3 基于容器的持续部署流程
11.4.4 实战：使用 Docker 来构建、运行和发布微服务
11.5 发布到云
11.5.1 常用云服务
11.5.2 实战：发布应用到云
附录 本书所涉及的技术及相关版本
参考文献
· · · · · · (收起)

用户评价

这本《Cloud Native 分布式架构原理与实践》真的像是一把开启现代化软件开发大门的钥匙，让我这个对分布式系统一直充满好奇却又摸不着头脑的读者，找到了清晰的方向。在翻阅本书之前，我对“分布式”的理解还停留在教科书式的同步、异步概念，以及一些模糊的“高可用”、“负载均衡”的口号。但这本书，它不仅仅是概念的堆砌，更是将那些抽象的理论，通过一个个生动、贴合实际的案例，转化成了可以理解、可以操作的知识。 我特别喜欢书中关于“CAP 定理”的讲解，没有生硬的公式推导，而是通过一些非常直观的场景比喻，比如一个在线商城在遭遇网络分区时，是优先保证数据一致性（宁愿用户访问不到最新的数据），还是优先保证可用性（让用户能继续浏览商品，即使数据可能稍有滞后）。这种接地气的解释，瞬间就击破了我之前对CAP定理的理解壁垒。而且，书中还深入探讨了在实际微服务架构中，如何权衡 Consistency、Availability 和 Partition Tolerance，以及一些经典的解决方案，比如基于 Paxos 或 Raft 的分布式一致性算法的应用，以及 Saga 模式在解决分布式事务中的作用。读完这部分，我感觉自己对分布式系统的设计决策有了更深刻的理解，不再是单纯地“知其然”，而是开始“知其所以然”。

在分布式系统的容错和高可用方面，这本书也提供了非常深入的见解。我之前总是觉得，只要有多台服务器，就能实现高可用，但这本书让我明白，高可用不仅仅是数量的堆叠，更需要精巧的设计和严格的执行。书中详细介绍了多种容错策略，比如超时、重试、熔断、降级等，并且结合实际场景，分析了它们的应用场景和注意事项。 我特别喜欢书中关于“熔断器”的讲解，它不仅仅是介绍了 Netflix Hystrix 的概念，更是深入剖析了熔断器背后的状态机模型，以及如何通过配置不同的熔断策略来应对各种异常情况。同时，书中还提到了“限流”机制，以及如何通过漏桶算法、令牌桶算法等方式，来保护服务免受过载的冲击。这些内容对于构建稳定、可靠的分布式系统至关重要，让我在面对突发流量或服务故障时，能够更有信心地进行应对。

这本书在“持续集成/持续部署 (CI/CD)”方面，也提供了非常实用的指导。在云原生和微服务架构下， CI/CD 是保障快速迭代和稳定交付的关键。书中详细介绍了 CI/CD 的流程，以及常用的工具，比如 Jenkins、GitLab CI/CD、GitHub Actions 等。它不仅仅是介绍了这些工具的使用，更重要的是从构建、测试、部署、监控等多个环节，阐述了 CI/CD 的最佳实践。 我印象深刻的是书中关于“基础设施即代码 (IaC)”的讨论。作者强调了使用 Terraform、Ansible 等工具来管理基础设施的重要性，这能够确保基础设施的一致性、可重复性和版本化。通过 IaC，我们可以将基础设施的部署和配置自动化，从而减少人工错误，提高交付效率。这对我理解如何构建一个真正自动化的 DevOps 流程，非常有帮助。

总而言之，这本《Cloud Native 分布式架构原理与实践》不仅仅是一本书，它更像是一位经验丰富的导师，带领我一步步探索分布式系统的奥秘。从抽象的理论到具体的实践，从服务的拆分到系统的治理，书中提供的知识和案例都极具价值。它帮助我构建了一个更加全面、系统的分布式架构知识体系，让我对未来的技术选型和系统设计充满了信心。这本书值得每一位想要深入理解分布式系统和云原生技术的开发者、架构师阅读。

这本书对于“云原生”的定义和内涵，也进行了非常全面的梳理，让我对这个新兴领域有了更清晰、更系统的认知。在阅读之前，我可能只是知道“云原生”这个词很流行，但对于它背后真正的含义，以及它如何颠覆传统的软件开发模式，却知之甚少。作者从容器化、微服务、声明式 API、服务网格等多个维度，系统地阐述了云原生架构的基石，并强调了云原生不仅仅是技术的堆叠，更是一种思想和文化的转变。 我尤其欣赏书中对于“不可变基础设施”的讨论。作者通过对比传统的可变基础设施和不可变基础设施的优缺点，生动地展示了后者如何通过自动化构建、部署和销毁，来提高系统的稳定性和可预测性。这种“一次构建，随处运行”的理念，在云原生环境下显得尤为重要，能够极大地降低运维的复杂度和出错率。书中的案例也让我明白，实现不可变基础设施，需要我们在 CI/CD 流程、基础设施即代码（IaC）等方面进行深入的实践和优化，这为我未来的工作指明了方向。

这本书对“微服务”的拆解和重构，也给了我很大的启发。在实际工作中，经常会遇到单体应用向微服务转型的需求，但如何进行有效的拆分，如何处理服务间的通信，以及如何保证数据的一致性，都是非常棘手的问题。这本书从领域驱动设计（DDD）的视角出发，详细讲解了如何通过限界上下文来划分微服务，如何选择合适的通信协议（如 REST、gRPC），以及如何利用事件驱动的模式来解耦服务。 我印象深刻的是书中关于“服务治理”的章节，它不仅仅是列举了一些工具，更是深入探讨了服务治理的本质，包括服务注册、发现、配置管理、流量控制、安全防护等。作者还介绍了服务网格（Service Mesh）的概念，并以 Istio 为例，详细讲解了它在服务治理方面的能力，比如流量路由、遥测、安全等。这让我对如何构建一个现代化、可观察、可控制的微服务系统，有了更全面的认识。

这本书对于“分布式数据库”的选型和实践，也提供了非常宝贵的经验。在分布式环境下，如何选择合适的数据库，如何保证数据的一致性，以及如何进行水平扩展，都是需要认真考虑的问题。书中详细介绍了关系型数据库（如 MySQL、PostgreSQL）的分布式解决方案，以及 NoSQL 数据库（如 Cassandra、MongoDB、Redis）的特点和应用场景，并且还对比了它们在 CAP 权衡、数据模型、查询性能等方面的优劣。 我印象深刻的是书中关于“分布式事务”的讨论。作者并没有简单地介绍两阶段提交（2PC）或三阶段提交（3PC），而是深入分析了这些协议的局限性，并重点介绍了 Saga 模式在解决分布式事务中的优势。通过案例分析，我理解了如何将一个业务流程拆分成一系列本地事务，并通过补偿事务来保证整体的一致性。这对于我处理复杂的分布式业务场景，提供了非常有效的指导。

这本书在“消息队列”的应用方面，也提供了非常详尽的阐述。在分布式系统中，消息队列扮演着至关重要的角色，它能够实现异步通信、削峰填谷、解耦服务等功能。书中详细介绍了 Kafka、RabbitMQ、ActiveMQ 等主流消息队列的原理、特点和使用场景，并且结合实际案例，展示了如何利用消息队列来构建高吞冲、高可用的分布式系统。 我特别喜欢书中对于 Kafka 的深入讲解，它不仅仅是介绍了 Kafka 的架构，还深入剖析了 Kafka 的日志存储、分区、副本、消费者组等核心概念。而且，书中还分享了如何利用 Kafka 来实现事件溯源、流式处理等高级应用，这让我对消息队列的潜力有了更深的认识。读完这部分，我感觉自己对如何利用消息队列来提升系统的性能和可靠性，有了更清晰的思路。

这本书在“可观察性”和“监控”方面，也做了非常深入的探讨。在复杂的分布式系统中，如何快速定位问题、诊断故障，以及如何了解系统的运行状态，是至关重要的。书中详细介绍了日志管理（如 ELK Stack）、指标收集（如 Prometheus）、分布式追踪（如 Jaeger、Zipkin）等技术，并解释了它们在分布式系统中的重要性。 我特别欣赏书中关于“分布式追踪”的讲解。它让我明白，每一个请求在分布式系统中都可能经历多个服务，而分布式追踪就能够将这些零散的请求链路串联起来，形成一个完整的调用链。通过分析调用链，我们可以快速定位性能瓶颈、错误发生点，从而提高故障排查的效率。读完这部分，我感觉自己对如何构建一个“看得见”的分布式系统，有了更清晰的规划。

这本书的“实践”部分，更是让我眼前一亮。作者并没有仅仅停留在理论层面，而是深入剖析了在真实的云原生环境中，如何落地这些分布式架构的理念。比如，关于服务注册与发现，书中详细介绍了 Consul、Etcd、ZooKeeper 等工具的原理和使用场景，并且还对比了它们在一致性模型、性能表现、易用性等方面的优劣。这对于我们在实际项目中选择合适的服务发现机制，提供了非常有价值的参考。 此外，书中对于容器化技术 Docker 和 Kubernetes 在分布式架构中的作用，也做了深入的阐述。它不仅仅是简单地介绍这些工具的用法，而是从分布式系统的角度，解释了为什么容器化能够极大地简化分布式应用的部署、管理和伸缩。例如，Kubernetes 的 Pod、Service、Deployment 等核心概念，在书中都被赋予了分布式系统中的特定含义，比如 Service 如何实现服务的负载均衡和高可用，Deployment 如何保证应用程序的版本控制和滚动更新。读到这里，我感觉之前那些看似复杂的Kubernetes配置，在作者的解释下变得条理清晰，充满了设计哲学。

老实说，有点失望，比华为王启军的那本差不少，基本都是各类SPRING BOOT,SPRING ,SPRING CLOUD的知识章节的堆砌，每个部分其实写的还详细，但感觉没主线贯穿，没实例。最多只能65分

老实说，有点失望，比华为王启军的那本差不少，基本都是各类SPRING BOOT,SPRING ,SPRING CLOUD的知识章节的堆砌，每个部分其实写的还详细，但感觉没主线贯穿，没实例。最多只能65分

老卫我都是你的铁杆粉丝了，加油哦，太喜欢你的书了。我会好好学习的，很好的好货。必须赞

老卫我都是你的铁杆粉丝了，加油哦，太喜欢你的书了。我会好好学习的，很好的好货。必须赞

老卫我都是你的铁杆粉丝了，加油哦，太喜欢你的书了。我会好好学习的，很好的好货。必须赞