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柳伟卫著 著

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• Spring Boot
• 微服务
• 企业级应用
• Java
• 后端开发
• RESTful
• 实战
• 开发教程
• 项目实战
• 代码示例

店铺： 文轩网旗舰店

出版社： 北京大学出版社

ISBN：9787301292303

商品编码：27276720303

出版时间：2018-03-01

作  者:柳伟卫 著 定  价:98 出 版 社:北京大学出版社 出版日期:2018年03月01日 页  数:442 装  帧:平装 ISBN:9787301292303 ●第1章 Spring Boot 概述
●1.1 传统企业级应用开发之痛与革新
●1.2 Spring Boot 2 总览
●1.3 快速开启个 Spring Boot 项目
●1.4 如何进行 Spring Boot 项目的开发及测试
●第2章 Spring 框架核心概念
●2.1 Spring 框架总览
●2.2 依赖注入与控制反转
●2.3 AOP 编程
●第3章 Spring MVC 及常用 MediaType
●3.1 Spring MVC 简介
●3.2 JSON 类型的处理
●3.3 XML 类型的处理
●3.4 文件上传的处理
●第4章 集成 Thymeleaf
●4.1 常用 Java 模板引擎
●4.2 Thymeleaf 标准方言
●4.3 Thymeleaf 设置属性值
●4.4 Thymeleaf 迭代器与条件语句
●4.5 Thymeleaf 模板片段
●部分目录

内容简介

《Spring Boot 企业级应用开发实战》围绕如何整合以 Spring Boot 为核心的技术栈，来实现一个完整的企业级博客系统 NewStarBlog 而展开。该博客系统支持市面上博客系统的常见功能。读者朋友可以通过学习构建这个博客系统的整个过程，来达到设计和实现一个企业级Java应用开发的目的。该博客系统是一个类似于 WordPress 的专注于博客功能的博客平台，支持多用户访问和使用。全书共22章，内容包括Spring Boot 概述、Spring 框架核心概念、Spring MVC 及常用 MediaType、集成 Thymeleaf、数据持久化、全文搜索、架构设计与分层、集成Bootstrap、博客系统的需要分析与设计等 柳伟卫 著 柳伟卫，80后程序员，关注编程、系统架构、性能优化。对技术抱有极大的热情，坚持每天学习。喜欢开源，乐于分享。具有多年软件开发管理及系统架构经验。负责过多个重量及省级大型分布式系统的设计与研发，也参与过多个大型项目系统架构的技术改造。现为某集团技术公司项目经理，负责大型分布式系统的微服务化改造。

现代高效数据处理与分析指南 这是一本关于如何驾驭海量数据、构建强大数据处理流程、并从中提取有价值洞察的深度实战指南。 本书聚焦于当下企业在面对日益增长的数据挑战时所急需掌握的核心技术与策略，旨在帮助读者从数据收集、清洗、转换、存储，到最终的分析与可视化，构建一套完整、高效、可扩展的数据处理与分析体系。 核心价值与目标读者： 在信息爆炸的时代，数据已成为企业决策的关键驱动力。然而，如何有效地获取、管理、分析这些数据，并从中发现潜在的商业价值，却是一个巨大的挑战。本书正是为解决这一痛点而生。 面向人群： 数据工程师/分析师： 希望系统学习或深化理解数据处理流程、掌握主流技术栈、提升数据处理效率的专业人士。 软件开发者： 想要将数据处理能力融入应用开发，了解如何构建数据驱动的系统，或者对数据科学领域感兴趣的工程师。 技术经理/架构师： 需要理解和规划企业级数据架构，选择合适的数据技术，并领导数据团队的管理者。 对大数据技术有浓厚兴趣的初学者： 具备一定的编程基础，渴望快速入门现代数据处理与分析领域，并掌握实用的技能。 本书承诺： 实战为王： 每一章都将围绕具体的应用场景和技术点展开，提供可执行的代码示例和详细的操作指导，确保读者学以致用。 技术前沿： 深入剖析当前业界广泛应用的、性能卓越的、可扩展的数据处理框架与工具，让你掌握最“新”最有“力”的武器。 体系化知识： 不仅讲解单一技术，更注重技术之间的关联与整合，帮助读者构建起完整的技术思维体系。 解决实际问题： 聚焦企业在数据处理过程中遇到的常见难题，提供行之有效的解决方案和最佳实践。 内容概述： 本书的内容涵盖了从数据源接入到最终价值释放的全链路，分为以下几个核心模块： 模块一：数据采集与接入——万物皆可为源 数据是分析的基础，而数据的获取是第一步。本模块将详细介绍各种类型数据的采集方法和技术。 实时数据流采集： 消息队列技术： 深入剖析 Apache Kafka 的架构原理、核心组件（Producer, Consumer, Broker, Topic, Partition）、消息传递机制、高可用与容错策略。讲解如何使用 Kafka Connect 实现与多种数据源（数据库、日志文件、API）的无缝集成。 其他流处理框架的初步介绍： 简单提及 Apache Pulsar 等新兴的消息队列技术，对比其特点。 批量数据抽取： ETL/ELT 概念与模式： 详细解释 Extract, Transform, Load (ETL) 和 Extract, Load, Transform (ELT) 的区别与适用场景。 数据库数据抽取： 学习使用 JDBC/ODBC 进行数据库连接，掌握 SQL 语句优化、增量抽取策略（基于时间戳、日志、CDC）。 文件与API数据获取： 探讨如何高效地读取各种格式的文件（CSV, JSON, Parquet, Avro），以及如何通过 RESTful API、SDK 等方式从第三方服务获取数据。 数据格式与协议： 介绍 Protobuf, Avro 等高效数据序列化格式，以及 Thrift 等RPC框架，理解其在数据传输中的优势。 模块二：数据存储与管理——承载海量，有序可寻 数据量爆炸式增长，如何选择合适的存储方案，确保数据的高效读写、安全可靠，是设计的关键。 关系型数据库优化与扩展： 分布式关系型数据库： 介绍 TiDB, OceanBase 等分布式事务型数据库的架构设计、CAP 理论的权衡、分片与复制策略。 数据库调优： 索引优化、查询优化、存储引擎选择、连接池管理等实战技巧。 NoSQL 数据库选型与实践： 键值存储： Redis, Memcached 在缓存、会话管理等场景的应用。 文档数据库： MongoDB 在非结构化数据存储、灵活 schema 演进中的优势。 宽列存储： HBase, Cassandra 在海量数据、高吞吐写场景的应用。 图数据库： Neo4j 在关系型数据分析（社交网络、推荐系统）中的独特价值。 数据仓库与数据湖： 数据仓库： 概念、架构（星型模型、雪花模型）、OLAP 操作的特点，以及 MPP（Massively Parallel Processing）数据仓库（如 Greenplum, ClickHouse）的原理。 数据湖： Hadoop 生态下的 HDFS, S3 等对象存储，以及 Delta Lake, Apache Iceberg 等湖仓一体（Lakehouse）解决方案，实现结构化、半结构化、非结构化数据的统一管理。 数据治理与元数据管理： 强调数据质量、数据安全、数据血缘追溯的重要性，介绍 Apache Atlas 等元数据管理工具。 模块三：数据清洗与转换——化零为整，重塑价值 原始数据往往是“脏”的，存在缺失、重复、错误等问题，高效的数据清洗与转换是数据分析前必不可少的环节。 数据清洗技术： 缺失值处理： 删除、填充（均值、中位数、众数、插值法）、基于模型预测等方法。 异常值检测与处理： 基于统计学方法（Z-score, IQR）、机器学习模型（Isolation Forest, DBSCAN）检测异常值，并进行修正或移除。 重复数据识别与去重： 基于规则、模糊匹配、哈希算法等方法。 数据类型转换与标准化： 日期格式统一、单位转换、文本编码处理、大小写统一等。 数据转换与特征工程： 数据标准化与归一化： Min-Max Scaling, Standardization 等。 特征编码： One-Hot Encoding, Label Encoding, Target Encoding。 特征提取与组合： PCA, LDA, 文本特征提取（TF-IDF, Word2Vec）。 聚合与分组： SQL 中的 GROUP BY, Pandas 中的 groupby() 方法，以及 Spark SQL 的聚合函数。 数据合并与连接： SQL 中的 JOIN, Pandas 中的 merge/join，以及 Spark DataFrame 的 join 操作。 流式数据清洗： 介绍 Flink, Spark Streaming 等流处理框架如何实现实时数据清洗与转换，处理窗口操作（滚动窗口、滑动窗口、会话窗口）。 模块四：数据处理与计算框架——规模化处理的引擎 当数据量突破单机处理能力时，分布式计算框架就显得尤为重要。 Hadoop 生态系统： HDFS (Hadoop Distributed File System)： 分布式存储原理、副本机制、 NameNode/DataNode 架构。 MapReduce： 编程模型、shuffle 过程、容错机制。 YARN (Yet Another Resource Negotiator)： 资源管理框架，如何调度 MapReduce, Spark 等应用。 Apache Spark： Spark Core： RDD (Resilient Distributed Datasets) 的概念、转换 (Transformations) 与行动 (Actions)、DAG (Directed Acyclic Graph) 执行引擎。 Spark SQL： DataFrame 和 Dataset API，SQL 查询优化， Catalyst Optimizer。 Spark Streaming/Structured Streaming： 实时数据处理，微批处理与原生流处理的区别，状态管理。 Spark MLlib： 分布式机器学习库，常用算法实现。 Spark 性能调优： 内存管理、Shuffle 调优、数据分区、序列化优化。 Apache Flink： 流批一体： 统一处理流式和批式数据，其核心概念（DataStream API, Table API/SQL）。 事件时间与处理时间： 区分两种时间概念，以及 Watermarks 的作用。 状态管理与容错： Checkpointing, Savepointing 机制。 Flink SQL： 强大的流式 SQL 查询能力。 其他分布式计算框架： 简要介绍 Presto/Trino (SQL 查询引擎), Dask (Python 并行计算库) 等，展示多样化的处理能力。 模块五：数据分析与建模——洞察背后，预测未来 掌握了数据处理与计算能力后，如何从中提取有价值的信息，进行预测和决策，是本书的升华。 描述性统计与探索性数据分析 (EDA)： 基础统计量： 均值、中位数、方差、标准差、分位数等。 数据可视化： 散点图、折线图、柱状图、箱线图、热力图等，以及如何使用 Matplotlib, Seaborn, Plotly 等工具。 相关性分析： Pearson 相关系数、Spearman 相关系数。 分布分析： 直方图、密度图，理解数据的分布特征。 机器学习基础： 监督学习： 回归（线性回归、逻辑回归）、分类（决策树、随机森林、SVM, KNN）、评估指标（准确率、召回率、F1-score, AUC）。 无监督学习： 聚类（K-Means, DBSCAN）、降维（PCA）。 特征选择与模型评估： 交叉验证、网格搜索、特征重要性。 时间序列分析： ARIMA, Prophet 等模型，预测未来趋势。 关联规则挖掘： Apriori 算法，发现数据项之间的关联性。 文本分析与自然语言处理 (NLP) 基础： 分词、词性标注、情感分析、主题模型（LDA）。 数据驱动的决策： 如何将分析结果转化为可执行的商业建议。 模块六：数据可视化与报告——让数据“说话” 再有价值的洞察，如果不能有效地呈现给决策者，其价值将大打折扣。 可视化工具介绍： BI 工具： Tableau, Power BI, Superset (开源) 的使用入门，如何连接数据源，创建仪表板。 编程库： Python (Matplotlib, Seaborn, Plotly), JavaScript (D3.js, ECharts) 的高级用法。 仪表板设计原则： 如何设计清晰、直观、能够传达关键信息的仪表板。 叙事性可视化： 如何通过图表讲述一个关于数据的故事。 报告自动化： 使用工具和脚本实现报表自动生成与分发。 模块七：系统架构与部署——稳定、高效、可扩展 理解数据处理流程背后的架构设计，并掌握将其部署到生产环境的技能，是实现企业级应用的关键。 数据管道设计模式： Lambda 架构、Kappa 架构。 云原生数据处理： AWS (EMR, S3, Redshift, Kinesis), Azure (HDInsight, Data Lake Storage, Synapse Analytics), GCP (Dataproc, BigQuery, Cloud Storage) 等主流云厂商的数据服务与优势。 容器化与编排： Docker 部署，Kubernetes 管理数据处理集群。 CI/CD for Data Pipelines： 如何实现数据管道的自动化构建、测试和部署。 监控与告警： Prometheus, Grafana 在数据处理系统监控中的应用，确保系统的稳定运行。 成本优化： 在云环境中如何优化存储和计算资源的成本。 本书的独特之处： 多技术栈融合： 本书不拘泥于单一技术，而是将业界主流的、互补的技术进行有机结合，例如 Kafka + Spark + Flink + Parquet/ORC + ClickHouse/Greenplum，构建完整的解决方案。 深入技术原理： 在讲解技术应用的同时，也会深入剖析其底层原理，帮助读者知其然，更知其所以然。 强调架构思维： 从宏观的系统架构到微观的技术选型，都贯穿着“如何构建一套稳定、高效、可扩展的数据系统”的理念。 丰富的实践案例： 包含从电商数据分析、金融风控、物联网数据处理等多个领域的真实案例，让学习更具针对性。 如何阅读本书： 建议读者根据自己的基础和兴趣，选择合适的章节进行阅读。对于初学者，可以从第一模块开始，逐步深入。对于有一定基础的读者，可以直接跳到感兴趣的特定技术或应用场景。本书的实验和代码示例是学习的关键，务必动手实践。 结语： 数据是未来的石油，而掌握数据处理与分析的能力，就是驾驭这股强大动力的关键。本书将为你铺就一条通往数据智慧的道路，让你能够 confidently 地面对数据的洪流，从中挖掘出无限的商业价值，推动企业不断向前。现在，让我们一起开启这段激动人心的数据探索之旅吧！

评分☆☆☆☆☆

我之前涉足过不少关于Spring Boot的书籍，但说实话，真正让我觉得“眼前一亮”并产生“醍醐灌顶”之感的，屈指可数。这本书无疑是其中最耀眼的一个。它的厉害之处在于，能够将Spring Boot的各种高级特性，以及与周边生态系统的整合，阐述得既透彻又实用。我一直在思考，在微服务化浪潮下，如何构建一个更具弹性和可扩展性的服务体系，这本书中的相关章节，比如服务注册与发现、API网关的构建、分布式事务的处理等，都给了我极大的启发。它不仅仅是罗列解决方案，而是深入分析了各种方案的优劣，以及在不同场景下的适用性，这对于我这种需要将理论落地到实践的人来说，至关重要。而且，书中对于代码的组织、模块的设计、以及如何进行有效的单元测试和集成测试，都给出了非常具体的指导。这让我意识到，开发一个好的企业级应用，不仅仅是技术本身，更是一种工程化的智慧。读完后，我感觉自己对如何构建稳定、高效、可维护的Spring Boot应用有了全新的认识，不再是零散的知识点，而是一个完整的知识体系。

评分☆☆☆☆☆

坦白讲，在阅读这本书之前，我对Spring Boot的理解更多停留在“能用”的阶段，离“用好”还有一段距离。尤其是在面对一些非技术性的问题，比如团队协作、项目迭代、甚至是运维部署时，我总是感觉力不从心。这本书，却非常有远见地将这些“软技能”也融入了开发实践中。它不仅仅讲解了Spring Boot的各种配置和API，更重要的是，它教会我如何从一个更宏观的视角去审视整个应用生命周期。书中关于如何进行模块化设计，如何构建清晰的API接口，如何利用Spring Boot的特性来实现高效的日志记录和监控，以及如何在 CI/CD 流程中更好地集成Spring Boot应用，这些内容对我来说，简直是及时雨。我一直想知道，如何才能让我的Spring Boot项目更容易被他人理解和维护，如何才能在项目初期就打下良好的基础，避免后期重构的痛苦。这本书给出了清晰的答案，它让我明白，开发一个成功的企业级应用，不仅仅是写代码，更是一种对工程质量和项目可持续性的追求。

评分☆☆☆☆☆

我曾经尝试过用Spring Boot来构建一些稍微复杂一点的项目，但总感觉在代码的可维护性、可扩展性以及性能方面，都存在不少问题。这本书的出现，就像是为我打开了一扇新世界的大门。它让我明白，Spring Boot不仅仅是一个快速开发的框架，更是一个能够构建强大、健壮、可扩展的企业级应用的基石。书中关于如何进行优雅的领域驱动设计，如何有效地组织微服务，以及如何处理数据持久化和缓存策略，都给我留下了深刻的印象。尤其是在对Spring Boot的各种高级配置和底层原理进行深入剖析时，它让我对“为什么”有了更清晰的认识，而不是停留在“怎么做”。这本书让我学会了如何用更工程化的思维去开发，如何写出更清晰、更易于维护的代码，以及如何构建一个能够经受住时间和业务增长考验的系统。它就像一个宝藏，让我不断地挖掘出新的知识和灵感，对我的职业发展有着深远的影响。

评分☆☆☆☆☆

这本书的出现，简直是我在茫茫Java开发大海中找到的一座灯塔。一直以来，我都觉得Spring Boot虽是主流，但真要把它做得“企业级”，就仿佛隔着一层纱，总感觉少了点什么。很多教程停留在基础API的堆砌，或者是一些碎片化的最佳实践，但真正需要串联起来，形成一套有章可循、可复用的架构时，就捉襟见肘了。这本书，恰恰弥补了我的这一痛点。它没有回避Spring Boot在实际企业项目中所面临的各种挑战，比如性能优化、安全性加固、分布式场景下的问题，以及如何构建高可用、易于维护的系统。读完后，我感觉自己终于能从“会用Spring Boot”进化到“精通Spring Boot”。它提供的不仅仅是代码示例，更是深入的原理剖析和工程化的思路。尤其是在一些高阶主题的讲解上，例如如何设计可插拔的模块，如何处理复杂的依赖管理，以及如何进行有效的代码重构，都给我留下了深刻的印象。这本书像一位经验丰富的导师，手把手地教我如何将Spring Boot从一个快速开发框架，蜕变成一个能够支撑复杂业务、稳定运行的坚实基石。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我的感觉，就像是一位资深的架构师在给你“传功”。它没有故弄玄虚，而是用最直接、最务实的方式，将Spring Boot在实际企业开发中遇到的各种“疑难杂症”一一剖析，并给出解决方案。我尤其欣赏它对于性能优化和安全方面的深入讲解。在企业级开发中，性能和安全往往是绕不开的硬骨头，而这本书则提供了一套行之有效的指导。从JVM调优到Spring Boot自身的性能调优，再到如何利用各种安全机制来保护应用，这些内容都非常贴合实际需求。更让我惊喜的是，书中还涉及了如何构建可观测性强的应用，如何进行有效的故障排查，以及如何设计高可用的系统架构。这些知识点，在很多其他书籍中都是寥寥几笔带过，但这本书却深入浅出地进行了阐述。读完之后，我感觉自己对Spring Boot的理解，不再局限于某个单一的知识点，而是能够将其置于整个企业级应用的宏观框架下进行思考，这对我提升开发能力和架构设计能力，都有着巨大的帮助。