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架構能力進階+AI技術落地後端

  • 作者：張偉洋//宮兆陽|責編:吳宏偉
  • 出版社：電子工業
  • ISBN：9787121514951
  • 出版日期：2025/11/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：381
人民幣：RMB 108 元      售價：元
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內容大鋼
    本書圍繞「架構能力進階+AI技術落地後端」雙核心展開，共12章。
    本書的結構主線體現了「架構能力進階」的過程，從架構基本認知入手，然後講解架構分層、微服務架構、分散式事務管理、高可用與異地多活架構、性能優化設計、可擴展性優化設計、架構重構，雲原生架構、服務網格架構、無服務架構，最後講解智能客服系統從0到1的實戰案例，助力讀者構建完整的架構知識體系，提升「從需求分析到架構設計、部署優化」的全流程能力。
    「AI技術落地後端」的內容貫穿全書，涵蓋AI架構師的角色與定位、AI架構、AI服務的集成、推理優化、AI驅動的資源調度與監控等內容，通過在電商系統中集成推薦服務、電商系統架構重構、金融系統架構重構、借助AI實現智能化架構重構、智能客服系統從0到1等實戰案例，詳解AI技術在微服務架構、雲原生架構、服務網格架構、無服務架構中的落地路徑。
作者介紹
張偉洋//宮兆陽|責編:吳宏偉
目錄
第1章  架構基本認知
  1.1  架構的演進
    1.1.1  一張圖看懂單體架構
    1.1.2  一張圖看懂集群架構
    1.1.3  一張圖看懂微服務架構
    1.1.4  一張圖看懂雲原生架構
  1.2  AI架構師的思維方式
    1.2.1  系統思維與模塊化設計
    1.2.2  架構決策中的權衡
    1.2.3  架構設計與業務需求的關係
  1.3  架構設計的目標和原則
    1.3.1  架構設計的目標
    1.3.2  設計易於維護的系統
    1.3.3  技術債務的識別與管理
    1.3.4  【實戰】電商系統架構設計的基本原則
  1.4  架構設計與團隊協作
    1.4.1  跨職能團隊協作
    1.4.2  AI架構師與開發者協作
  1.5  AI架構師的角色與定位
    1.5.1  AI架構師是什麼及應該做什麼
    1.5.2  AI服務如何影響架構設計
    1.5.3  AI架構師的新工具
    1.5.4  AI架構師需要掌握的三類知識
第2章  架構分層
  2.1  一張圖看懂AI架構
  2.2  架構分層的概念
    2.2.1  分層原則——從職責解耦到算力異構
    2.2.2  職責分配——支持模塊的職責邊界設計
  2.3  服務層
    2.3.1  一張圖看懂服務層架構
    2.3.2  服務層的模塊化設計——高內聚與低耦合
    2.3.3  服務層的可擴展性設計——支持AI服務的接入與編排
    2.3.4  【實戰】在電商系統中集成推薦服務
  2.4  數據層
    2.4.1  一張圖看懂數據層架構
    2.4.2  對比關係資料庫與NoSQL資料庫
    2.4.3  資料庫分庫分表與模型訓練樣本分區
    2.4.4  數據分片、分區與AI數據標注策略
    2.4.5  【實戰】AI語音識別系統的標注分區策略
    2.4.6  數據一致性、樣本可追溯性及數據治理與許可權管控
    2.4.7  【實戰】AI驅動的用戶畫像數據管理架構設計
  2.5  緩存層
    2.5.1  一張圖看懂融合AI推理的緩存層架構
    2.5.2  對比Redis與Milvus在AI系統中的應用
    2.5.3  【實戰】智能客服系統中的緩存協同
    2.5.4  Kafka、RabbitMQ與推理服務調度
  2.6  開發層
    2.6.1  選擇支持AI模型接入的開發語言與框架
    2.6.2  合理組織代碼結構以適配AI模型調用邏輯
    2.6.3  API設計——支持AI服務的調用規範

    2.6.4  異常處理與推理失敗回滾機制
    2.6.5  日誌記錄與鏈路追溯設計
    2.6.6  安全編碼與許可權控制機制
    2.6.7  單元測試與穩定性測試
    2.6.8  使用Copilot和DeepSeek輔助編碼
    2.6.9  【實戰】集成大語言模型的智能問答系統開發
  2.7  網路層
    2.7.1  一張圖看懂網路層架構
    2.7.2  網路通信協議——REST與gRPC
    2.7.3  多模型部署下的負載調度策略
    2.7.4  智能網關設計
    2.7.5  CDN與模型資源緩存
    2.7.6  DNS解析與域名管理
    2.7.7  WebSocket與實時對話式AI服務的集成
    2.7.8  WebSocket多輪對話應用策略
第3章  微服務架構
  3.1  服務拆分策略
    3.1.1  如何合理拆分服務
    3.1.2  如何確定服務粒度與邊界
  3.2  服務間通信——同步通信與非同步通信
    3.2.1  什麼是同步通信
    3.2.2  同步通信在電商系統中的痛點及相應解決策略
    3.2.3  什麼是非同步通信
    3.2.4  非同步通信的實現方式1——消息隊列系統
    3.2.5  非同步通信的實現方式2——事件驅動
  3.3  微服務的基礎設施
    3.3.1  配置管理與配置中心
    3.3.2  服務註冊與發現
    3.3.3  服務網關與API網關
    3.3.4  負載均衡與動態路由
  3.4  【實戰】電商系統的微服務架構設計
    3.4.1  項目背景與系統目標
    3.4.2  電商系統的整體微服務架構
    3.4.3  AI服務在微服務架構中的集成方式
第4章  分散式事務管理
  4.1  什麼是分散式事務
    4.1.1  三張圖看懂分散式事務
    4.1.2  分散式事務面臨的挑戰及解決方案
  4.2  分散式事務的提交機制——兩階段提交與三階段提交
    4.2.1  兩階段提交的工作原理
    4.2.2  兩階段提交帶來的問題及解決方案
    4.2.3  三階段提交的工作原理
    4.2.4  對比兩階段提交與三階段提交
  4.3  Saga模式——長事務的解決方案
    4.3.1  一張圖看懂Saga模式
    4.3.2  Saga模式的兩種實現方式
    4.3.3  【實戰】確保Saga模式下的數據一致性
  4.4  分散式事務的其他解決方案
    4.4.1  TCC模式——解決複雜業務中跨表和跨庫資源鎖定問題
    4.4.2  最大努力通知模式——確保數據的最終一致性

    4.4.3  可靠消息最終一致性策略——確保接收消息的可靠性
  4.5  分散式事務的企業級應用
    4.5.1  AWS、Google、阿里巴巴如何管理分散式事務
    4.5.2  Seata的分散式事務管理機制
第5章  高可用與異地多活架構
  5.1  一張圖看懂高可用架構
  5.2  設計一個高可用架構
    5.2.1  識別和加固單點故障點
    5.2.2  【實戰】通過添加冗余組件來提高系統的可用性
    5.2.3  【實戰】在高併發場景中通過限流來防止系統崩潰
    5.2.4  【實戰】在高併發場景中通過熔斷來防止服務雪崩
    5.2.5  【實戰】在高併發場景中通過降級來應對性能瓶頸
  5.3  異地多活——多區域數據中心的部署策略
    5.3.1  異地雙活與異地多活的工作原理
    5.3.2  異地多活與高可用性、容災的關係
  5.4  【實戰】大型在線遊戲的高可用性策略
    5.4.1  負載均衡與集群化
    5.4.2  數據冗余與備份
    5.4.3  容災與故障恢復
    5.4.4  無縫更新與維護
  5.5  推理服務的高可用架構
  5.6  推理服務的異地多活架構
第6章  性能優化設計
  6.1  性能瓶頸識別
    6.1.1  性能瓶頸的定義
    6.1.2  使用分析與監控工具
  6.2  資料庫性能優化
    6.2.1  優化索引
    6.2.2  優化資料庫查詢
    6.2.3  優化緩存查詢
    6.2.4  優化資料庫連接池
  6.3  網路與IO性能優化
    6.3.1  識別網路延遲與帶寬瓶頸
    6.3.2  優化TCPIP協議棧
    6.3.3  優化IO性能
    6.3.4  【實戰】高併發場景中的IO性能優化策略
  6.4  日誌採集與分析
    6.4.1  日誌採集與分析工具：ELK、Fluentd
    6.4.2  【實戰】微服務架構中的日誌採集與分析策略
  6.5  持續優化與性能回滾
    6.5.1  什麼是持續優化與性能回滾
    6.5.2  性能回滾策略與方案——從優化到恢復
    6.5.3  自動化性能回滾——藍綠部署與灰度發布
第7章  可擴展性優化設計
  7.1  水平擴展
    7.1.1  什麼是水平擴展
    7.1.2  常見的負載均衡演算法
    7.1.3  服務發現與動態負載均衡的結合
    7.1.4  分散式系統中的一致性哈希
  7.2  垂直擴展

    7.2.1  什麼是垂直擴展
    7.2.2  資源調度與分配
  7.3  【實戰】面向推理服務的可擴展性優化設計
第8章  架構重構
  8.1  架構重構概述
    8.1.1  什麼是架構重構
    8.1.2  技術債務與架構債務
    8.1.3  架構重構的風險
    8.1.4  架構重構的時機與原則
  8.2  架構重構的方法和工具
    8.2.1  自頂向下
    8.2.2  自底向上
    8.2.3  模塊化與微服務化
    8.2.4  架構重構的工具
  8.3  【實戰】電商系統架構重構
    8.3.1  現有架構的分析與評估
    8.3.2  重構用戶訂單系統，以實現模塊化與微服務化
    8.3.3  重構商品推薦系統，以提升性能與精準度
    8.3.4  重構數據處理系統，以實現流轉與實時分析
    8.3.5  制定上線策略
  8.4  【實戰】金融系統架構重構
    8.4.1  現有架構的分析與評估
    8.4.2  架構重構的技術選型與實施策略
    8.4.3  重構賬戶管理系統，以實現分散式設計
    8.4.4  重構支付清算系統，以支持高併發與容災
    8.4.5  重構數據加密與訪問控制系統，以保障隱私安全
  8.5  【實戰】借助AI實現智能化架構重構
    8.5.1  架構評估的智能輔助分析
    8.5.2  借助AI實現代碼智能化架構重構
    8.5.3  AI驅動的數據遷移與性能預測
第9章  雲原生架構
  9.1  雲原生架構概述
    9.1.1  一張圖看懂雲原生架構
    9.1.2  雲原生架構的設計模式
    9.1.3  傳統架構與雲原生架構的差異
  9.2  雲原生架構的性能優化
    9.2.1  資源調度與自動擴縮容
    9.2.2  容器鏡像與應用運行時的性能優化
  9.3  雲原生架構的多雲與混合雲
    9.3.1  多雲架構的優勢與挑戰
    9.3.2  混合雲架構的設計與實施
    9.3.3  【實戰】在多雲與混合雲架構中部署雲原生應用
  9.4  雲原生架構中的AI實踐
    9.4.1  雲原生架構中的AIOps
    9.4.2  AI驅動的資源調度與彈性優化
    9.4.3  【實戰】基於AI模型的智能部署與自愈系統架構設計
第10章  服務網格架構
  10.1  服務網格的基本概念
    10.1.1  一張圖看懂服務網格架構
    10.1.2  服務網格的工作原理

  10.2  服務網格的關鍵功能
    10.2.1  服務發現與負載均衡
    10.2.2  服務間安全通信
    10.2.3  路由控制與流量管理
  10.3  服務網格的技術實現
    10.3.1  Istio的組件結構與邏輯結構
    10.3.2  Istio的安裝與配置
    10.3.3  對比Linkerd與其他服務網格商品
    10.3.4  數據平面與控制平面
  10.4  【實戰】AI在服務網格中的應用
    10.4.1  AI驅動的流量異常檢測與治理
    10.4.2  智能路由
    10.4.3  服務網格中的智能觀測與告警系統
  10.5  【實戰】大型電商系統的服務網格應用
    10.5.1  系統背景
    10.5.2  服務網格架構設計
    10.5.3  分階段落地策略
第11章  無服務架構
  11.1  無服務架構基礎
    11.1.1  無服務架構的定義、優勢與劣勢
    11.1.2  從傳統架構到無服務架構的轉變
  11.2  無服務架構的原理
    11.2.1  FaaS的運行原理
    11.2.2  事件驅動架構與無服務架構
    11.2.3  API網關與無服務架構
  11.3  無服務架構的設計原則
    11.3.1  函數設計的粒度控制與職責劃分
    11.3.2  無狀態優先與冪等性保障
    11.3.3  冷啟動優化、安全隔離設計與可觀測性設計
  11.4  無服務架構的部署
    11.4.1  對比AWS Lambda與Azure Functions
    11.4.2  無服務架構的部署流程
  11.5  AI在無服務架構中的應用
    11.5.1  推理服務的設計模式
    11.5.2  AI模型非同步訓練
    11.5.3  Serverless AI的成本控制策略
  11.6  【實戰】無服務架構在IoT系統中的應用
    11.6.1  系統概述
    11.6.2  無服務架構設計
    11.6.3  關鍵功能設計說明
第12章  【實戰】智能客服系統從0到1
  12.1  業務需求分析
  12.2  系統架構設計
  12.3  資料庫設計
  12.4  緩存與加速策略設計
  12.5  AI能力集成架構建立與Prompt策略制定
  12.6  資源調度策略實現
  12.7  動態負載監控與自適應響應策略設計

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