云原生：运用容器 函数计算和数据构建下一代应用 PDF 电子书 X0254

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Java电子书：云原生：运用容器 函数计算和数据构建下一代应用  PDF 电子书 Java吧 java8.com

/ v6 p: H/ ?7 S作者:鲍里斯出版社:机械工业出版社出版时间:2022年10月

1 z# K! z4 \; g5 u0 v编号：166-Java吧资源免费-X0254【Java吧 java8.com】
" h, ^$ L, u  b- z# `2 l" o
7 o! E6 ?7 A7 y' S7 Y

目录：

前言1
第1章 云原生简介5
! h* }5 ^/ T4 l, k1.1 分布式系统5
% g$ s: j9 J! h5 P" W4 C8 Y1.1.1 分布式系统的误区5
1.1.2 CAP定理8
$ @5 h& @3 G. ], x6 W1 I- H1.2 十二要素应用8
/ R0 Q. f! d# A0 n* x6 R$ G1.3 可用性和服务等级协议11
: ?8 G1 K2 l) X' t7 o1.4 本章小结12
第2章 云原生基础13
0 s& _- R' ]7 Q6 `! p( x; F2.1 容器13
2.1.1 容器隔离等级15
2.1.2 容器编排16
1 T& R  B$ L5 h5 P3 i2 R* u2.1.3 Kubernetes概述17
2.1.4 Kubernetes和容器20
2.2 无服务器架构21
( [6 B6 g* g( d4 F2.3 函数计算22
$ }0 Q1 t8 k+ F2 E2 F% t2.4 从虚拟机到云原生23
$ B# Y3 N; d0 i4 L( L$ R4 j1 M2.4.1 提升和转变23
2.4.2 应用的现代化改造24
2 l- W; U- u+ W8 ?2 X' }( C2.4.3 应用的优化26
2.5 微服务26
5 x7 o1 a0 w" y$ t0 Q8 A2.5.1 微服务架构的优势27
2.5.2 微服务架构带来的挑战29
2.6 本章小结31
, d6 \/ I; ?& v( w3 {/ K+ i( c第3章 云原生应用的设计33
3.1 云原生应用的基础33
3.1.1 精益运营33
7 o1 I5 l% j. P( g% i9 p; e' b3.1.2 安全性35
3.1.3 可靠性与可用性36
3.1.4 可扩展性与成本37
% Z: Z; [' b% a3.2 云原生与传统架构的对比37
; y8 ^/ [" |1 X& ^) @/ N3 X  m3.3 函数计算与服务41
+ l; t2 l! B0 V: a2 l  _  f9 G3.3.1 函数计算的使用场景42
( q" k; X+ ]6 s: i9 g$ ?. b& f3.3.2 使用函数计算的考虑因素42
3.3.3 函数与服务的组合运用43
/ @1 D+ i7 Y: @% t. K& ?3.4 API设计与版本控制45
& D! @9 H) J7 K2 a* M3.4.1 API的前后兼容46
3.4.2 语义版本号47
3.5 服务间的通信48
3.5.1 通信协议48
& r& S, f4 O+ c% S% f9 G7 B3.5.2 消息协议50
) P8 k& i9 p, Z9 q) \6 `3.5.3 序列化的考虑因素50
3.5.4 幂等性51
3.5.5 请求与响应52
3.5.6 发布者与订阅者53
3.5.7 发布者/订阅者模式与请求/响应模式间的选择55
- W% m; f% s' s3 y9 X3.5.8 同步与异步56
/ a1 f! W3 B5 K7 C3.6 网关56
3.6.1 路由57
3.6.2 聚合58
3.6.3 卸载59
$ k# l. j$ K1 I) B: e. [5 h- ^% f3.6.4 网关的实现60
3.7 出口网关60
3.8 服务网格60
/ s5 Y3 l3 `  I5 g3.9 架构示例69
3.10 本章小结73
; L5 i! i& Z. O! p第4章 数据处理75
3 b; \  b8 }% x( s4.1 数据存储系统76
" n8 i6 J$ _3 X- S4.1.1 对象、文件和磁盘77
4.1.2 数据库78
2 N% c5 p, E  N' q7 X4.1.3 流和队列80
4.1.4 区块链81
/ A0 x1 [8 f+ @( Z; D4.1.5 数据存储的选择81
; M# ^' p5 @/ I9 J; {- @4.2 多数据存储下的数据84
5 h( \9 T8 r9 l& C4.2.1 捕获数据更改85
4.2.2 将更改作为事件写入更改日志87
; @# S5 @) u: O. c4 ^9 q% o, Z4.2.3 事务监管88
- ?+ d& x. C, {4.2.4 事务回滚90
& W2 A' s  w/ w5 o" N  P1 ?$ n; b4.2.5 提取、转换和加载90
/ n- ]+ X0 y" u$ H/ x4.2.6 微服务和数据湖91
9 U) x7 ?/ [$ H/ [: u: l9 k4.3 客户端访问数据94
4.3.1 受限的客户令牌（代客密钥）94
' B4 E( J) {5 d$ [4.3.2 细粒度访问控制的数据库服务95
8 k: t% A0 x6 e( T" h" n9 Y0 L" V4.3.3 GraphQL数据服务96
4.4 可快速伸缩的数据97
5 R0 M; L: K8 K0 A; t# h4.4.1 数据分片98
! M( h4 z6 o/ \) H. U1 V& i* E4.4.2 数据缓存98
4.4.3 内容分发网络99
4.5 数据分析101
4.5.1 数据流101
7 P# @& q' {  \( k4.5.2 批处理101
4.5.3 对象存储上的数据湖102
) _4 z3 D5 G. A6 Y; V- j3 T7 ?4.5.4 数据湖和数据仓库102
9 H  k' a, S1 h8 b/ _; y. J4.5.5 分布式查询引擎103
4.6 Kubernetes中的数据库104
* Y9 G* ]6 B6 A" u# z4.6.1 存储卷104
# m. b+ }5 I4 G3 V% v. D7 x4 D4.6.2 StatefulSet106
4.6.3 DaemonSet107
$ s7 ?8 y6 m9 x/ z* k+ N$ P4.7 本章小结107
. k0 C: J  [! W: h" Y6 ^# K第5章 DevOps109
& g9 b& ]' g1 Q" N) v& v3 p2 S5.1 什么是DevOps109
8 A+ D. W5 Z5 l9 |5.1.1 协作109
5.1.2 自动化110
5.1.3 精益原则和流程110
5.1.4 度量111
5.1.5 分享111
5.2 测试112
. R# `0 H! r# u4 E% V5.2.1 测试替身113
5.2.2 自动化测试金字塔113
+ j7 H3 a; T$ g# E  |5.2.3 不同测试类型的适用时机118
5.2.4 测试节奏119
& Z2 j4 E2 c* P( _, S$ Q8 u5.2.5 在生产环境中测试120
5.3 开发环境和工具122
5.3.1 开发工具123
5.3.2 开发环境126
% z4 M6 ]& @- K* S: ~6 K1 _  f$ C5.3.3 本地开发环境126
. F% {. f4 B% g- ~0 ]& I$ z5.3.4 本地开发环境结合远端集群127
9 o& P# e# y' Z/ ]7 c2 q% a1 f5.3.5 Skaffold开发工作流127
$ i+ D. ^7 D0 Z# E$ \4 e5.3.6 将远端集群路由到本地开发环境129
5.3.7 云端开发环境129
# [, q+ f, c/ Z! g5.4 持续集成/持续交付130
' r/ P5 U+ M, b4 U$ p' z0 V5.4.1 源代码管理131
4 J4 [- k$ n- v5 B: [4 ~$ s5.4.2 构建阶段132
/ n" h; R" T& c2 E5.4.3 测试阶段132
" E6 a: ]# G7 q5.4.4 部署阶段134
5.4.5 发布阶段136
5.4.6 发布后阶段137
0 l- g6 m$ Q' Y8 O5.5 监控137
. m5 H. K" W: \! Q- q5.5.1 收集指标139
4 x( N! _" b2 K+ b5 ^5.5.2 服务的可观测性145
- E( H* o9 V2 V$ e  Z5 @7 ~5.6 配置管理149
& A* [6 B) V# b$ U. L# [% k5.6.1 单一环境变量151
, o1 W& w0 I* Q% J5.6.2 多环境变量151
9 z7 f4 J) A: |& L, d5.6.3 将配置数据放入存储卷中152
5.6.4 密钥保存152
7 l8 y) I9 s/ I+ v" ]5.6.5 部署配置154
5.7 持续集成/持续交付流程示例156
% J3 G, s* P  `4 M5.8 本章小结159
4 ]! E; R6 @9 z+ r第6章 佳实践161
6.1 迈向云原生161
6.1.1 找个合理的理由打破巨石应用161
  Y- T3 p" d# l6.1.2 先解耦简单的服务162
6.1.3 学会小规模的运维162
/ i* O5 I& a( r- M6.1.4 使用防损层模式162
9 I& T" ^: b5 _6 j6.1.5 使用刀砍模式162
6.1.6 准备一个数据迁移策略164
9 \4 Z% Q" n! K9 s6.1.7 重写所有模板代码164
6.1.8 重新考虑框架、语言、数据结构和数据存储164
; S' w/ g3 m# R' c- R" x6.1.9 淘汰老代码164
5 R4 L4 F% X" Z/ X5 g6.2 确保弹性164
6.2.1 用重试来解决瞬时故障165
6.2.2 使用有限次的重试165
; ^2 j9 G, E1 ]  i3 t' j- I6.2.3 用断路器来处理非瞬时故障166
6.2.4 优雅地降级166
6.2.5 使用隔离模式166
" Y+ V2 ^& W5 o. O* {/ j6.2.6 实现健康及就绪检查166
6.2.7 为容器设定CPU和内存限制166
/ f, Z8 d  q: r1 K6.2.8 实现限速和限流167
) k5 z( L/ @1 S# q9 J1 r2 h$ w6.3 确保安全性167
) L2 r  C8 k5 r, n5 f+ G' M6.3.1 安全性需求同其他需求一样重要167
6.3.2 在设计时就考虑安全性167
6.3.3 授予 小访问权限167
3 J- c7 R# D/ B* Q( k5 K6.3.4 使用独立的账号、订阅和租客167
6.3.5 安全地存储所有密钥168
6.3.6 模糊化数据168
6.3.7 传输数据加密168
+ w6 I3 O& j" w8 v9 |% r6.3.8 使用联合身份管理168
# H2 \* F  C9 y7 n. d) ?/ B6.3.9 使用基于角色的访问控制168
2 b! N$ p8 ?1 {" Y3 S0 N- x# k6.3.10 Kubernetes pod的隔离169
, H# A" W3 X; W" A; P( @/ n- B- D6.4 处理数据169 java8.com
6.4.1 使用托管数据库和数据分析服务169
! X  v9 O5 \1 J% c9 }2 J5 M+ @6.4.2 使用 符合数据需求的存储169
' Q- d2 s( w: j" H1 A! k) o: U  \6.4.3 将数据保存在多个地域或可用区中170
6.4.4 使用数据分区和复制以提高扩展性170
6.4.5 避免过度获取及频繁的I/O操作170
6.4.6 不要把业务逻辑放在数据库中执行170
6.4.7 使用类生产环境数据来测试170
+ V4 k2 x1 h' I1 s/ z) ]  W6.4.8 处理瞬时故障171
* H3 U/ E+ V. Z# m# M6.5 性能和伸缩性171
6.5.1 设计可扩展的无状态服务171
5 p- Q# j$ ~$ I6.5.2 使用平台的自动伸缩功能171
6.5.3 使用缓存172
: w0 p7 U; p, }, f7 I6.5.4 用分区来实现超出服务限制的扩容1

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091217

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