Spring Data技术手册 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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• 开发指南

当代企业级 Java 资料存取技术

　　谈到建构企业级 Java 应用程式，目前已有许多使用关联式资料库的资料存取框架可供选择，那么巨量资料呢？这本实用的技术手册，为你展示 Spring Data 如何纳入众多的新资料存取技术—如 NoSQL 与 Hadoop，以更简单的方法来建构应用程式。

　　本书透过一些范例专案，让你学到 Spring Data 如何在提供一致性编程模型的同时，又能保留 NoSQL 的特性与功能，并协助你开发广泛的 Hadoop 应用程式使用案例，如资料分析、事件流处理以及工作流程。你也会发现 Spring Data 对 Spring 既有的 JPA 与 JDBC 所提供的新功能，可协助 RDBMS-based 资料存取层的编写。

　　．学习使用 Spring 的协助类别来简化资料库使用
　　．探索 Spring Data 的储存库抽象与进阶查询功能
　　．与 Redis（键∕值仓储）、HBase（栏位家族）、MongoDB（文件资料库）以及 Neo4j（图形资料库）一起使用 Spring Data
　　．探讨 GemFire 离散资料网格解决方案
　　．将 Spring Data 所管理的实体汇至网路，成为 RESTful 网路服务
　　．简化 HBase 应用程式的开发，使用轻量物件对应框架
　　．以 Spring Batch 与 Spring Integration 建立巨量资料通道

《高性能分布式系统架构实践》 内容提要： 本书聚焦于构建和运维现代高性能、高可用分布式系统的核心技术与实践。深入剖析了从系统设计理念到具体技术选型的全过程，旨在为读者提供一套系统化、可落地的分布式架构设计方法论。全书内容涵盖了分布式系统的基础理论、关键技术模块的实现细节，以及在实际生产环境中应对复杂挑战的策略。 第一章：分布式系统基石与设计原则 本章首先奠定了分布式系统的理论基础，解释了CAP定理、FLP异常等核心概念，并阐述了分布式事务、一致性模型（如最终一致性、强一致性）的选择依据。随后，重点探讨了分布式系统设计中的非功能性需求（如可扩展性、弹性、容错性）如何影响架构决策。内容详细对比了单体架构、微服务架构、事件驱动架构等主流范式，并提供了在特定业务场景下选择最合适架构的决策框架。我们深入分析了服务的边界划分原则，如何通过领域驱动设计（DDD）来指导微服务的拆分，避免不合理的依赖和过度的服务数量。 第二章：数据一致性与分布式事务解决方案 数据是分布式系统的核心命脉，本章全面解析了处理分布式事务的复杂性与成熟方案。从传统的两阶段提交（2PC）、三阶段提交（3PC）的局限性出发，重点讲解了基于补偿机制的Saga模式在微服务中的应用与实践。我们详细对比了TCC（Try-Confirm-Cancel）框架的实现原理和适用场景，并提供了如何设计健壮的补偿逻辑的实战指导。此外，章节还覆盖了如何利用消息队列（如Kafka、RabbitMQ）来构建最终一致性的流程，包括消息的可靠投递、幂等性处理，以及如何利用分布式锁（基于Redis或ZooKeeper）来协调共享资源的访问。 第三章：高性能数据存储与访问策略 本章深入探讨了支撑高并发访问的数据存储技术。首先，对关系型数据库的水平扩展方案进行了详尽的比较，包括读写分离、数据分片（Sharding）的策略选择（如基于Hash、Range、目录的服务）。我们详细讲解了Sharding-Sphere等中间件在数据路由、SQL改写和分布式事务协调中的作用。 其次，本章花费大量篇幅介绍了NoSQL数据库在不同场景下的应用：如使用Redis/Memcached进行多级缓存策略的设计与穿透、雪崩问题的解决；使用MongoDB/Cassandra处理高写入、灵活Schema的场景；以及使用图数据库（如Neo4j）解决复杂关系查询。重点讨论了数据冗余、数据一致性与查询性能之间的权衡艺术。 第四章：服务间通信与负载均衡 高效、可靠的服务间通信是分布式系统的关键。本章对比了基于HTTP/REST、RPC（如gRPC、Thrift）和消息驱动的通信模式的优劣。重点解析了现代RPC框架的内部机制，包括序列化协议（如Protobuf、Hessian）的选择、连接池管理和异步调用模型。 在负载均衡方面，本书超越了简单的轮询策略，深入讲解了L4/L7负载均衡器的异同，以及它们在流量调度中的高级算法（如最少连接、加权最小响应时间）。同时，详细介绍了服务发现机制（如Eureka、Consul、ZooKeeper），以及客户端侧的负载均衡（如Ribbon、LoadBalancer）如何结合服务网格（Service Mesh）实现更精细化的流量控制、灰度发布和熔断降级。 第五章：系统韧性与容错设计 分布式系统必然会面对故障，本章的核心在于如何构建具有高韧性的系统。我们系统性地介绍了容错设计的核心技术：熔断器（Circuit Breaker）、限流（Rate Limiting）和超时重试机制。Hystrix/Resilience4J等库的实战应用被详细剖析，包括配置断路器状态转移、慢速调用检测的参数调优。 此外，本章还讨论了故障隔离的策略，如Bulkhead模式的应用，确保单个服务故障不会拖垮整个系统。对于不可避免的故障，我们还探讨了如何设计优雅的降级策略，确保核心业务流程在资源受限时仍能提供服务。 第六章：可观测性：监控、日志与追踪 在复杂的分布式环境中，快速定位问题至关重要。本章构建了现代可观测性的三驾马车体系：指标（Metrics）、日志（Logging）和分布式追踪（Tracing）。我们详细介绍了Prometheus/Grafana在时间序列数据收集与可视化中的最佳实践，以及如何设计有效的告警策略。 日志方面，本书强调结构化日志的重要性，并介绍了ELK/Loki栈在日志聚合、索引和查询中的部署与优化。最关键的是，本章深入讲解了OpenTracing/Zipkin/Jaeger等分布式追踪系统的原理，如何通过Trace ID和Span ID追踪请求的完整链路，并利用追踪数据识别性能瓶颈和跨服务调用链中的异常点。 第七章：部署、运维与自动化 本章将理论付诸实践，关注如何高效、安全地部署和管理分布式应用。详细介绍了容器化技术（Docker）和容器编排系统（Kubernetes）在构建弹性部署流水线中的角色。我们不仅介绍了Kubernetes的基本概念，还着重讲解了如何在K8s上实现服务的自动化部署、滚动更新、蓝绿部署和金丝雀发布。 此外，内容还延伸到配置中心（如Apollo、Nacos）的选型与使用，以及如何实现配置的热更新。最后，本章强调了持续集成/持续交付（CI/CD）流程在保证快速迭代和系统稳定性的重要性，提供了基于GitOps理念的自动化运维思路。 适用读者： 本书适合具有一定Java/Go/Python编程基础，并已接触或正准备进入大规模分布式系统研发与运维的软件工程师、架构师和技术管理者。通过阅读本书，读者将能够掌握构建下一代高并发、高可靠业务系统的核心知识体系。

PART 1 背景
chapter 01 Spring Data 专案
chapter 02 储存库：便利的资料存取层
chapter 03 以 Querydsl 做类型安全查询

PART 2 关联式资料库
chapter 04 JPA 储存库
chapter 05 以 Querydsl SQL 编程类型安全 JDBC

PART 3 NoSQL
chapter 06 MongoDB：文件仓储
chapter 07 Neo4j：图形资料库
chapter 08 Redis：键 / 值仓储

PART 4 快速应用程式开发
chapter 09 Spring Roo 与持久层
chapter 10 REST 储存库汇出器

PART 5 巨量资料
chapter 11 Spring 与 Apache Hadoop
chapter 12 Hadoop 资料分析
chapter 13 使用 Spring Batch 与 Spring Integration 建构巨量资料通道

PART 6 资料网格
chapter 14 GemFire：离散式资料网格

参考书目
索引

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随着技术的发展，数据库的种类也日益繁多，关系型数据库、NoSQL数据库、图数据库等等，如何能够在一个统一的框架下，优雅地处理不同类型的数据存储，是当前很多开发者面临的难题。Spring Data的出现，无疑为我们提供了一个优秀的解决方案。我之所以对《Spring Data技术手册》抱有如此高的期待，是因为我希望它能够系统地介绍Spring Data对各种持久化技术的支持，并深入讲解它们之间的异同之处。例如，如何在使用Spring Data JPA时，编写出性能优异的SQL语句；如何在使用Spring Data MongoDB时，有效地设计文档结构，并利用聚合管道进行复杂查询；又或者，如何利用Spring Data Redis实现高效的缓存策略。我期望这本书能够帮助我理解不同存储技术在Spring Data中的实现细节，并能根据实际业务需求，选择最合适的持久化方案。

评分☆☆☆☆☆

作为一名长期在Java生态中摸爬滚打的开发者，我对各种框架的演进都保持着高度的关注。近来，我注意到许多项目在数据访问层都倾向于采用Spring Data系列，它提供的声明式编程模型和对多种持久化技术（如JPA、MongoDB、Redis等）的统一抽象，极大地简化了数据库操作的开发和维护。在深入研究Spring Data的过程中，我愈发感受到对底层原理和最佳实践的系统性掌握的必要性。市面上关于Spring Data的书籍并不算少，但很多要么过于浅显，只讲解API的使用，要么则过于理论化，脱离实际开发场景。我一直在寻找一本能够兼顾理论深度和实践指导的优质读物，能够帮助我理解Spring Data的“为什么”和“怎么做”，并能解决我在实际项目中遇到的复杂问题。我期望这本《Spring Data技术手册》能够填补我在这方面的认知空白，让我能够更加游刃有余地应对各种数据访问的挑战，写出更高效、更健壮的数据访问代码，真正发挥出Spring Data的强大威力。

评分☆☆☆☆☆

对于我这样一名中级开发者来说，掌握Spring Data不仅仅是学会如何写出查询方法，更重要的是理解其背后抽象的原理，以及如何与Spring生态的其他组件进行深度整合。例如，Spring Data与Spring Security在权限控制方面的集成，与Spring Cache在缓存管理方面的配合，以及与Spring Boot在快速启动和配置方面的优势，这些都是我非常感兴趣且亟需深入了解的。我希望《Spring Data技术手册》能够详细阐述Spring Data的核心概念，如Repository接口的生命周期、Querydsl的支持、自定义查询的实现方式，以及分页和排序等功能的最佳实践。同时，我也非常期待书中能够包含一些关于Spring Data在微服务架构下的应用场景，例如如何处理分布式事务、数据一致性问题等，这些对于我构建现代化分布式系统至关重要。

评分☆☆☆☆☆

我一直认为，学习技术不能只停留在API的表面，深入理解其设计理念和底层机制，才能真正做到融会贯通，举一反三。Spring Data的出现，无疑是Java数据访问领域的一大进步，它通过降低模板代码的编写量，提升了开发效率。然而，在实际项目中，我曾遇到过一些关于性能调优、缓存策略、事务管理等方面的疑难杂症，往往需要花费大量的时间去查阅官方文档，甚至翻阅源码才能找到解决方案。我希望《Spring Data技术手册》能够在这方面提供详尽的指导，比如如何配置和优化不同存储引擎下的查询，如何有效地利用Spring Data提供的事务管理机制，以及如何处理并发访问等关键问题。我期待这本书能够提供一系列精心设计的案例，通过这些案例，我能够直观地感受到Spring Data在解决实际问题中的强大能力，并且能够将这些经验迁移到我自己的项目中，避免走弯路，提升整体项目质量。

评分☆☆☆☆☆

在我看来，一本好的技术书籍，不仅要有扎实的理论基础，更要有丰富的实践经验。Spring Data作为Spring家族的重要一员，其应用场景非常广泛，从简单的CRUD操作到复杂的领域驱动设计，都能找到它的身影。我一直在思考，如何能够更好地利用Spring Data来驱动我的业务开发，提高代码的可读性和可维护性。我希望《Spring Data技术手册》能够提供一些关于如何设计清晰的Repository接口、如何编写高效的查询语句、以及如何利用Spring Data来实现面向接口的编程模式的指导。同时，我也非常期待书中能够分享一些关于Spring Data在实际项目中遇到的常见问题及其解决方案，例如如何处理大量数据的导入导出、如何进行性能瓶颈的定位和优化等，这些都是我日常工作中经常会遇到的挑战。