Spring Data技術手冊 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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圖書標籤:

• Spring Data
• Spring
• 數據訪問
• 數據庫
• JPA
• MongoDB
• Redis
• NoSQL
• 持久化
• 開發指南

當代企業級 Java 資料存取技術

　　談到建構企業級 Java 應用程式，目前已有許多使用關聯式資料庫的資料存取框架可供選擇，那麼巨量資料呢？這本實用的技術手冊，為你展示 Spring Data 如何納入眾多的新資料存取技術—如 NoSQL 與 Hadoop，以更簡單的方法來建構應用程式。

　　本書透過一些範例專案，讓你學到 Spring Data 如何在提供一緻性編程模型的同時，又能保留 NoSQL 的特性與功能，並協助你開發廣泛的 Hadoop 應用程式使用案例，如資料分析、事件流處理以及工作流程。你也會發現 Spring Data 對 Spring 既有的 JPA 與 JDBC 所提供的新功能，可協助 RDBMS-based 資料存取層的編寫。

　　．學習使用 Spring 的協助類彆來簡化資料庫使用
　　．探索 Spring Data 的儲存庫抽象與進階查詢功能
　　．與 Redis（鍵∕值倉儲）、HBase（欄位傢族）、MongoDB（文件資料庫）以及 Neo4j（圖形資料庫）一起使用 Spring Data
　　．探討 GemFire 離散資料網格解決方案
　　．將 Spring Data 所管理的實體匯至網路，成為 RESTful 網路服務
　　．簡化 HBase 應用程式的開發，使用輕量物件對應框架
　　．以 Spring Batch 與 Spring Integration 建立巨量資料通道

《高性能分布式係統架構實踐》 內容提要： 本書聚焦於構建和運維現代高性能、高可用分布式係統的核心技術與實踐。深入剖析瞭從係統設計理念到具體技術選型的全過程，旨在為讀者提供一套係統化、可落地的分布式架構設計方法論。全書內容涵蓋瞭分布式係統的基礎理論、關鍵技術模塊的實現細節，以及在實際生産環境中應對復雜挑戰的策略。 第一章：分布式係統基石與設計原則 本章首先奠定瞭分布式係統的理論基礎，解釋瞭CAP定理、FLP異常等核心概念，並闡述瞭分布式事務、一緻性模型（如最終一緻性、強一緻性）的選擇依據。隨後，重點探討瞭分布式係統設計中的非功能性需求（如可擴展性、彈性、容錯性）如何影響架構決策。內容詳細對比瞭單體架構、微服務架構、事件驅動架構等主流範式，並提供瞭在特定業務場景下選擇最閤適架構的決策框架。我們深入分析瞭服務的邊界劃分原則，如何通過領域驅動設計（DDD）來指導微服務的拆分，避免不閤理的依賴和過度的服務數量。 第二章：數據一緻性與分布式事務解決方案 數據是分布式係統的核心命脈，本章全麵解析瞭處理分布式事務的復雜性與成熟方案。從傳統的兩階段提交（2PC）、三階段提交（3PC）的局限性齣發，重點講解瞭基於補償機製的Saga模式在微服務中的應用與實踐。我們詳細對比瞭TCC（Try-Confirm-Cancel）框架的實現原理和適用場景，並提供瞭如何設計健壯的補償邏輯的實戰指導。此外，章節還覆蓋瞭如何利用消息隊列（如Kafka、RabbitMQ）來構建最終一緻性的流程，包括消息的可靠投遞、冪等性處理，以及如何利用分布式鎖（基於Redis或ZooKeeper）來協調共享資源的訪問。 第三章：高性能數據存儲與訪問策略 本章深入探討瞭支撐高並發訪問的數據存儲技術。首先，對關係型數據庫的水平擴展方案進行瞭詳盡的比較，包括讀寫分離、數據分片（Sharding）的策略選擇（如基於Hash、Range、目錄的服務）。我們詳細講解瞭Sharding-Sphere等中間件在數據路由、SQL改寫和分布式事務協調中的作用。 其次，本章花費大量篇幅介紹瞭NoSQL數據庫在不同場景下的應用：如使用Redis/Memcached進行多級緩存策略的設計與穿透、雪崩問題的解決；使用MongoDB/Cassandra處理高寫入、靈活Schema的場景；以及使用圖數據庫（如Neo4j）解決復雜關係查詢。重點討論瞭數據冗餘、數據一緻性與查詢性能之間的權衡藝術。 第四章：服務間通信與負載均衡 高效、可靠的服務間通信是分布式係統的關鍵。本章對比瞭基於HTTP/REST、RPC（如gRPC、Thrift）和消息驅動的通信模式的優劣。重點解析瞭現代RPC框架的內部機製，包括序列化協議（如Protobuf、Hessian）的選擇、連接池管理和異步調用模型。 在負載均衡方麵，本書超越瞭簡單的輪詢策略，深入講解瞭L4/L7負載均衡器的異同，以及它們在流量調度中的高級算法（如最少連接、加權最小響應時間）。同時，詳細介紹瞭服務發現機製（如Eureka、Consul、ZooKeeper），以及客戶端側的負載均衡（如Ribbon、LoadBalancer）如何結閤服務網格（Service Mesh）實現更精細化的流量控製、灰度發布和熔斷降級。 第五章：係統韌性與容錯設計 分布式係統必然會麵對故障，本章的核心在於如何構建具有高韌性的係統。我們係統性地介紹瞭容錯設計的核心技術：熔斷器（Circuit Breaker）、限流（Rate Limiting）和超時重試機製。Hystrix/Resilience4J等庫的實戰應用被詳細剖析，包括配置斷路器狀態轉移、慢速調用檢測的參數調優。 此外，本章還討論瞭故障隔離的策略，如Bulkhead模式的應用，確保單個服務故障不會拖垮整個係統。對於不可避免的故障，我們還探討瞭如何設計優雅的降級策略，確保核心業務流程在資源受限時仍能提供服務。 第六章：可觀測性：監控、日誌與追蹤 在復雜的分布式環境中，快速定位問題至關重要。本章構建瞭現代可觀測性的三駕馬車體係：指標（Metrics）、日誌（Logging）和分布式追蹤（Tracing）。我們詳細介紹瞭Prometheus/Grafana在時間序列數據收集與可視化中的最佳實踐，以及如何設計有效的告警策略。 日誌方麵，本書強調結構化日誌的重要性，並介紹瞭ELK/Loki棧在日誌聚閤、索引和查詢中的部署與優化。最關鍵的是，本章深入講解瞭OpenTracing/Zipkin/Jaeger等分布式追蹤係統的原理，如何通過Trace ID和Span ID追蹤請求的完整鏈路，並利用追蹤數據識彆性能瓶頸和跨服務調用鏈中的異常點。 第七章：部署、運維與自動化 本章將理論付諸實踐，關注如何高效、安全地部署和管理分布式應用。詳細介紹瞭容器化技術（Docker）和容器編排係統（Kubernetes）在構建彈性部署流水綫中的角色。我們不僅介紹瞭Kubernetes的基本概念，還著重講解瞭如何在K8s上實現服務的自動化部署、滾動更新、藍綠部署和金絲雀發布。 此外，內容還延伸到配置中心（如Apollo、Nacos）的選型與使用，以及如何實現配置的熱更新。最後，本章強調瞭持續集成/持續交付（CI/CD）流程在保證快速迭代和係統穩定性的重要性，提供瞭基於GitOps理念的自動化運維思路。 適用讀者： 本書適閤具有一定Java/Go/Python編程基礎，並已接觸或正準備進入大規模分布式係統研發與運維的軟件工程師、架構師和技術管理者。通過閱讀本書，讀者將能夠掌握構建下一代高並發、高可靠業務係統的核心知識體係。

PART 1 背景
chapter 01 Spring Data 專案
chapter 02 儲存庫：便利的資料存取層
chapter 03 以 Querydsl 做類型安全查詢

PART 2 關聯式資料庫
chapter 04 JPA 儲存庫
chapter 05 以 Querydsl SQL 編程類型安全 JDBC

PART 3 NoSQL
chapter 06 MongoDB：文件倉儲
chapter 07 Neo4j：圖形資料庫
chapter 08 Redis：鍵 / 值倉儲

PART 4 快速應用程式開發
chapter 09 Spring Roo 與持久層
chapter 10 REST 儲存庫匯齣器

PART 5 巨量資料
chapter 11 Spring 與 Apache Hadoop
chapter 12 Hadoop 資料分析
chapter 13 使用 Spring Batch 與 Spring Integration 建構巨量資料通道

PART 6 資料網格
chapter 14 GemFire：離散式資料網格

參考書目
索引

评分☆☆☆☆☆

我一直認為，學習技術不能隻停留在API的錶麵，深入理解其設計理念和底層機製，纔能真正做到融會貫通，舉一反三。Spring Data的齣現，無疑是Java數據訪問領域的一大進步，它通過降低模闆代碼的編寫量，提升瞭開發效率。然而，在實際項目中，我曾遇到過一些關於性能調優、緩存策略、事務管理等方麵的疑難雜癥，往往需要花費大量的時間去查閱官方文檔，甚至翻閱源碼纔能找到解決方案。我希望《Spring Data技術手冊》能夠在這方麵提供詳盡的指導，比如如何配置和優化不同存儲引擎下的查詢，如何有效地利用Spring Data提供的事務管理機製，以及如何處理並發訪問等關鍵問題。我期待這本書能夠提供一係列精心設計的案例，通過這些案例，我能夠直觀地感受到Spring Data在解決實際問題中的強大能力，並且能夠將這些經驗遷移到我自己的項目中，避免走彎路，提升整體項目質量。

评分☆☆☆☆☆

隨著技術的發展，數據庫的種類也日益繁多，關係型數據庫、NoSQL數據庫、圖數據庫等等，如何能夠在一個統一的框架下，優雅地處理不同類型的數據存儲，是當前很多開發者麵臨的難題。Spring Data的齣現，無疑為我們提供瞭一個優秀的解決方案。我之所以對《Spring Data技術手冊》抱有如此高的期待，是因為我希望它能夠係統地介紹Spring Data對各種持久化技術的支持，並深入講解它們之間的異同之處。例如，如何在使用Spring Data JPA時，編寫齣性能優異的SQL語句；如何在使用Spring Data MongoDB時，有效地設計文檔結構，並利用聚閤管道進行復雜查詢；又或者，如何利用Spring Data Redis實現高效的緩存策略。我期望這本書能夠幫助我理解不同存儲技術在Spring Data中的實現細節，並能根據實際業務需求，選擇最閤適的持久化方案。

评分☆☆☆☆☆

對於我這樣一名中級開發者來說，掌握Spring Data不僅僅是學會如何寫齣查詢方法，更重要的是理解其背後抽象的原理，以及如何與Spring生態的其他組件進行深度整閤。例如，Spring Data與Spring Security在權限控製方麵的集成，與Spring Cache在緩存管理方麵的配閤，以及與Spring Boot在快速啓動和配置方麵的優勢，這些都是我非常感興趣且亟需深入瞭解的。我希望《Spring Data技術手冊》能夠詳細闡述Spring Data的核心概念，如Repository接口的生命周期、Querydsl的支持、自定義查詢的實現方式，以及分頁和排序等功能的最佳實踐。同時，我也非常期待書中能夠包含一些關於Spring Data在微服務架構下的應用場景，例如如何處理分布式事務、數據一緻性問題等，這些對於我構建現代化分布式係統至關重要。

评分☆☆☆☆☆

在我看來，一本好的技術書籍，不僅要有紮實的理論基礎，更要有豐富的實踐經驗。Spring Data作為Spring傢族的重要一員，其應用場景非常廣泛，從簡單的CRUD操作到復雜的領域驅動設計，都能找到它的身影。我一直在思考，如何能夠更好地利用Spring Data來驅動我的業務開發，提高代碼的可讀性和可維護性。我希望《Spring Data技術手冊》能夠提供一些關於如何設計清晰的Repository接口、如何編寫高效的查詢語句、以及如何利用Spring Data來實現麵嚮接口的編程模式的指導。同時，我也非常期待書中能夠分享一些關於Spring Data在實際項目中遇到的常見問題及其解決方案，例如如何處理大量數據的導入導齣、如何進行性能瓶頸的定位和優化等，這些都是我日常工作中經常會遇到的挑戰。

评分☆☆☆☆☆

作為一名長期在Java生態中摸爬滾打的開發者，我對各種框架的演進都保持著高度的關注。近來，我注意到許多項目在數據訪問層都傾嚮於采用Spring Data係列，它提供的聲明式編程模型和對多種持久化技術（如JPA、MongoDB、Redis等）的統一抽象，極大地簡化瞭數據庫操作的開發和維護。在深入研究Spring Data的過程中，我愈發感受到對底層原理和最佳實踐的係統性掌握的必要性。市麵上關於Spring Data的書籍並不算少，但很多要麼過於淺顯，隻講解API的使用，要麼則過於理論化，脫離實際開發場景。我一直在尋找一本能夠兼顧理論深度和實踐指導的優質讀物，能夠幫助我理解Spring Data的“為什麼”和“怎麼做”，並能解決我在實際項目中遇到的復雜問題。我期望這本《Spring Data技術手冊》能夠填補我在這方麵的認知空白，讓我能夠更加遊刃有餘地應對各種數據訪問的挑戰，寫齣更高效、更健壯的數據訪問代碼，真正發揮齣Spring Data的強大威力。