具体描述
				
				
					      作  者:(美)特恩斯·帕尔(Terence Parr) 著;张博 译    定  价:69    出 版 社:机械工业出版社    出版日期:2017年05月01日    页  数:262    装  帧:平装    ISBN:9787111566489            ●译者序
●前言
●致谢
●部分ANTLR和计算机语言简介
●第1章初识ANTLR3
●1.1安装ANTLR3
●1.2运行ANTLR并测试识别程序5
●第2章纵观全局9
●2.1从ANTLR元语言开始9
●2.2实现一个语法分析器11
●2.3你再也不能往核反应堆多加水了13
●2.4使用语法分析树来构建语言类应用程序15
●2.5语法分析树监听器和访问器17
●第3章入门的ANTLR项目20
●3.1ANTLR工具、运行库以及自动生成的代码21
●3.2测试生成的语法分析器23
●3.3将生成的语法分析器与Java程序集成25
●3.4构建一个语言类应用程序26
●第4章快速指南29
●4.1匹配算术表达式的语言30
●部分目录                        
                      内容简介                  
                        开发者每时每刻都会面对语法分析问题。无论是类似JS0N的数据格式、类似SMTP的网络协议、Apache的服务器配置文件、Postscript/PDF文件,还是简单的Spreadsheet宏语言,ANTLR 4都能令解析过程事半功倍。为使自顶向下地构建语法分析器和语言类应用程序的过程变得更加简单,ANTLR 4进行了接近重写。特恩斯·帕尔著、张博编译的《ANTLR4指南》讲述了如何利用ANTLR的诸多新特性。在本书中,你将会学到ANTLR自动构造代表输入的数据结构(语法分析树)和生成遍历树的代码(访问器)的过程。你可以利用它们来实现数据加载器、语言解释器和翻译器。你将会从识别语言参考手册中的语法模式开始,循序渐进地构造愈加复杂的语法。接下来,你将会编写程序,访问基于这些语法自动生成的语法分析树。随后,你会处理一些难题,例如解析包含多种语言的文件(XML或者包含Javado等                                          (美)特恩斯·帕尔(Terence Parr) 著;张博 译                                                    特恩斯·帕尔(Terence Parr) 美国旧金山大学计算机系教授、研究生导师,他一直从事ANTLR项目(antlr.org)和模板引擎(stringtemplate.org)的设计和开发工作。Terence曾担任IBM、洛希德马丁、Next、雷诺汽车等公司的技术顾问。                                     
				
 
				
				
					《深入解析:现代软件架构模式与实践》  内容梗概:  本书旨在为软件开发者、架构师和技术领导者提供一套全面、实用的现代软件架构设计和实施指南。我们不再将视角局限于孤立的技术或框架,而是深入探讨那些能够应对复杂业务需求、实现高性能、高可用性、可伸缩性以及持续演进的软件架构理念和方法。通过大量的真实案例分析、设计模式的剖析以及前沿技术的应用,本书将帮助读者构建出能够经受住时间和市场考验的健壮、灵活的软件系统。  第一部分:软件架构的基石——理解与原则     第一章:架构的本质与演进        1.1 什么是软件架构? 软件架构不仅仅是代码的堆砌,它是系统的高层结构,定义了系统的组成部分、它们之间的关系以及它们遵守的原则。我们将从系统设计的宏观角度出发,阐述架构在软件生命周期中的核心作用。        1.2 架构的驱动因素: 业务需求、技术演进、团队协作、成本效益、安全合规等,是塑造软件架构的关键力量。我们将深入分析这些驱动因素如何影响架构决策,并探讨如何在不同因素之间找到平衡。        1.3 架构的权衡(Trade-offs): 软件架构没有银弹,每一个决策都伴随着取舍。本书将重点讨论常见的架构权衡,例如:性能与成本、一致性与可用性、开发速度与系统稳定性、简单性与灵活性等,并提供分析和决策的框架。        1.4 架构风格与模式的演进: 从单体架构到微服务,从同步通信到异步通信,从集中式管理到去中心化控制,我们将回顾架构风格的演进历程,理解为何某种架构风格会流行,以及它们各自的优缺点。     第二章:核心架构原则与质量属性        2.1 可靠性(Reliability): 系统在预期条件下按预期运行的能力。我们将探讨故障隔离、容错设计、冗余机制、幂等性设计等提升系统可靠性的关键技术。        2.2 可用性(Availability): 系统在任何时候都可以被访问和使用的能力。通过负载均衡、高可用集群、无状态设计、自动化故障转移等策略,最大限度地减少系统停机时间。        2.3 可伸缩性(Scalability): 系统在面对不断增长的负载时,能够平滑地扩展资源以维持性能的能力。包括垂直扩展和水平扩展的原理与实践,以及如何设计可伸缩的数据存储和计算服务。        2.4 可维护性(Maintainability): 系统易于理解、修改、测试和部署的能力。代码的可读性、模块化设计、清晰的接口、自动化测试和持续集成/持续部署(CI/CD)是提升可维护性的重要环节。        2.5 可测试性(Testability): 系统易于进行自动化测试的能力。我们将探讨如何设计易于测试的代码和组件,以及在架构层面支持单元测试、集成测试和端到端测试的策略。        2.6 安全性(Security): 系统抵御未经授权的访问、使用、披露、破坏、修改或干扰的能力。从认证授权、数据加密、安全审计到漏洞防护,全面审视安全在架构设计中的地位。        2.7 性能(Performance): 系统在给定负载下响应请求的速度和效率。延迟、吞吐量、资源利用率等性能指标的衡量与优化,以及缓存、异步处理、高效算法等性能提升手段。  第二部分:现代软件架构模式详解     第三章:单体架构(Monolith)的优势与局限        3.1 单体架构的经典设计: MVC、MVP、MVVM等传统UI架构模式的解析,以及服务层、数据访问层等核心组件的设计。        3.2 单体架构的优势: 开发简单、部署便捷、易于测试(初期)、全局一致性等。        3.3 单体架构的局限性: 难以伸缩、技术栈绑定、开发效率随规模下降、发布风险高、难以引入新技术等。        3.4 如何优化单体架构: 模块化、分层、解耦、边界清晰的设计原则,以及如何识别和提取微服务的潜在候选者。     第四章:面向服务架构(SOA)与微服务架构(MSA)        4.1 SOA的核心理念: 服务作为企业核心资产,强调重用性、独立性。SOAP、WSDL等技术的演变。        4.2 微服务架构的兴起: 相较于SOA,微服务更强调小、独立、自治、技术异构性。        4.3 微服务的关键特征:            4.3.1 单一职责原则(Single Responsibility Principle)的应用: 每个微服务只关注一个业务能力。            4.3.2 技术异构性(Technology Heterogeneity): 允许不同服务使用不同的技术栈。            4.3.3 独立部署(Independent Deployability): 每个微服务都可以独立部署和更新。            4.3.4 去中心化治理(Decentralized Governance): 每个服务团队自治管理其技术选型和开发流程。            4.3.5 领域驱动设计(Domain-Driven Design, DDD)与微服务: Bounded Contexts 如何映射到微服务。        4.4 微服务之间的通信模式:            4.4.1 同步通信: RESTful API、gRPC。优缺点分析,以及在微服务中的适用场景。            4.4.2 异步通信: 消息队列(Kafka, RabbitMQ, ActiveMQ等)。事件驱动架构(EDA)的引入,实现解耦与弹性。            4.4.3 消息队列的选择与设计: 队列模型、消息传递语义(At-least-once, At-most-once, Exactly-once)。        4.5 微服务架构的挑战与解决方案:            4.5.1 服务发现(Service Discovery): Consul, Eureka, ZooKeeper等。            4.5.2 API网关(API Gateway): Kong, Nginx, Spring Cloud Gateway等。统一入口、路由、认证、限流。            4.5.3 分布式事务(Distributed Transactions): Saga模式、TCC模式、两阶段提交(2PC)的局限性。            4.5.4 服务容错与降级(Resilience and Degradation): Hystrix, Resilience4j等。断路器、超时、重试、降级策略。            4.5.5 分布式配置管理(Distributed Configuration Management): Spring Cloud Config, Nacos等。            4.5.6 分布式日志与追踪(Distributed Logging and Tracing): ELK Stack, Zipkin, Jaeger等。     第五章:事件驱动架构(EDA)与反应式架构(Reactive Architecture)        5.1 事件驱动架构的核心: 通过事件来触发和协调系统行为。解耦、异步、响应性。        5.2 事件的生命周期与管理: 事件生产者、事件消费者、事件总线/代理。        5.3 状态管理在EDA中的挑战: 如何处理事件顺序、重复事件、数据一致性。        5.4 反应式编程范式: 响应式宣言(Reactive Manifesto)—— 响应、韧性、弹性、消息驱动。        5.5 反应式流(Reactive Streams)与流处理: RxJava, Project Reactor等。        5.6 反应式架构的应用场景: 大数据处理、实时分析、IoT、高并发系统。     第六章:数据架构模式        6.1 关系型数据库(RDBMS)与NoSQL数据库: SQL与NoSQL的优劣势,适用场景。        6.2 数据一致性模型: 强一致性、最终一致性。CAP定理的理解与应用。        6.3 数据复制与分区(Replication and Partitioning): 主从复制、多主复制、分片(Sharding)。        6.4 数据仓库与数据湖: OLAP与OLTP的区别,数据整合与分析。        6.5 CQRS(Command Query Responsibility Segregation): 分离读写操作,优化性能与扩展性。        6.6 Event Sourcing: 将所有状态变化记录为事件序列,构建可审计、可重放的系统。        6.7 微服务中的数据管理: 每个微服务拥有自己的数据库,如何处理跨服务数据一致性。  第三部分:架构实施与演进     第七章:DevOps与云原生架构        7.1 DevOps文化与实践: CI/CD流水线、自动化测试、基础设施即代码(IaC)、监控与告警。        7.2 容器化技术: Docker的概念、原理与应用。        7.3 容器编排: Kubernetes(K8s)的核心概念(Pods, Deployments, Services, Namespaces),如何实现微服务的自动化部署、伸缩与管理。        7.4 Serverless架构: Lambda, Cloud Functions等。事件驱动、按需付费、无服务器管理的优势与适用场景。        7.5 云原生设计的原则: 动态性、可观察性、弹性和自动化。     第八章:架构决策与演进        8.1 架构设计的流程: 需求分析、约束识别、方案选择、原型验证、文档记录。        8.2 架构决策记录(ADRs): 如何记录架构决策及其背后的原因。        8.3 架构评审(Architecture Review): 识别潜在风险,确保架构符合目标。        8.4 遗留系统改造(Legacy System Modernization): 策略(重写、重构、替换、封装)与实践。        8.5 架构债务(Architecture Debt): 识别、管理和偿还架构债务。        8.6 架构的持续演进: 如何在不中断服务的情况下迭代和改进架构。     第九章:设计模式在架构中的应用        9.1 常见的架构设计模式:            9.1.1 分层架构(Layered Architecture): 表现层、业务逻辑层、数据访问层。            9.1.2 事件驱动架构(Event-Driven Architecture, EDA): Pub/Sub, Message Queue。            9.1.3 模型-视图-控制器(MVC)及其变种: MVP, MVVM。            9.1.4 微内核架构(Microkernel Architecture): 插件式扩展。            9.1.5 Pipeline架构: 数据处理流程。        9.2 提升系统灵活性的模式:            9.2.1 策略模式(Strategy Pattern): 动态切换算法。            9.2.2 模板方法模式(Template Method Pattern): 定义算法骨架,延迟具体步骤。            9.2.3 桥接模式(Bridge Pattern): 分离抽象与实现。        9.3 提升系统可扩展性与复用性的模式:            9.3.1 工厂模式(Factory Pattern): 对象的创建。            9.3.2 组合模式(Composite Pattern): 树形结构。            9.3.3 适配器模式(Adapter Pattern): 兼容不兼容接口。        9.4 针对分布式系统的模式:            9.4.1 代理模式(Proxy Pattern): 远程代理、虚拟代理。            9.4.2 负载均衡模式(Load Balancing Pattern):            9.4.3 熔断器模式(Circuit Breaker Pattern):            9.4.4 重试模式(Retry Pattern):            9.4.5 Saga模式:        9.5 案例分析: 如何在一个具体的业务场景中组合使用多种设计模式来构建高效、健壮的系统。  第四部分:特定领域与进阶话题     第十章:大数据架构与流处理        10.1 大数据生态系统: Hadoop, Spark, Flink等。        10.2 数据管道(Data Pipelines): ETL, ELT。        10.3 实时流处理: Kafka Streams, Spark Streaming, Flink。        10.4 数据湖仓一体(Lakehouse)架构。     第十一章:人工智能与机器学习 in Architecture        11.1 ML模型的部署与管理: MLOps。        11.2 AI驱动的架构优化: 智能监控、预测性维护、自动伸缩。        11.3 边缘计算与分布式AI。     第十二章:安全架构与合规性        12.1 零信任(Zero Trust)模型。        12.2 安全编码实践与DevSecOps。        12.3 数据隐私与合规性(GDPR, CCPA等)。  结论:  本书并非关于某一特定工具或技术的“how-to”指南,而是致力于培养读者从宏观视角思考软件系统设计的全局观和系统观。通过深入理解软件架构的本质、掌握核心设计原则、熟悉主流架构模式的优劣,以及了解现代实施技术和最佳实践,读者将能够自信地应对复杂多变的业务需求,设计并构建出能够适应未来挑战的卓越软件系统。