【目錄】
齊聲讚譽
推薦序
譯者序／編輯導讀
前言
致謝
關於本書
關於作者
關於封面插圖

Chapter 01：概述
1.1 所有決策與模式的採用都有其代價
1.2 為何程式設計模式不是萬靈丹
1.3 為何架構設計模式不是萬靈丹
重點回顧

Chapter 02：程式碼重複不一定是壞事：重複與彈性的取捨
2.1 程式庫間的共用程式碼與重複
2.2 函式庫與程式碼共用
2.3 以微服務的形式共用
2.4 利用重複來增進鬆耦合
2.5 運用繼承機制透過API設計來減少重複
重點回顧

Chapter 03：例外與錯誤處理的設計模式
3.1 例外的繼承關係
3.2 在自造程式碼中的最佳錯誤處理模式
3.3 例外處理的反模式
3.4 來自第三方函式庫的例外
3.5 多執行緒環境中的例外
3.6 使用Try的函式型錯誤處理方式
3.7 例外處理程式碼的效能比較
重點回顧

Chapter 04：彈性與複雜度的取捨
4.1 穩健但無法擴充的API
4.2 允許客戶端自行設定度量指標的框架
4.3 透過hook提供API的擴充
4.4 透過監聽器提供API的擴充
4.5 分析API的彈性與維護的成本
重點回顧

Chapter 05：過早最佳化與要徑最佳化的取捨：影響程式碼效能的決策
5.1 在什麼情況下過早最佳化並不好
5.2 程式碼中的要徑
5.3 具有潛在要徑的WordsService
5.4 偵測程式碼中的要徑
5.5 改善要徑的效能
重點回顧

Chapter 06：API在簡潔與維護成本上的取捨
6.1 作為被其他工具引用的基礎函式庫
6.2 直接暴露依賴函式庫的設定
6.3 抽象化依賴函式庫設定的工具
6.4 新增雲端客戶端函式庫的設定
6.5 停用與移除雲端客戶端函式庫的設定
重點回顧

Chapter 07：有效率地處理日期與時間資料
7.1 日期與時間資訊的概念
7.2 準備處理日期與時間資訊
7.3 實作日期與時間程式碼
7.4 應該規格化並測試的邊界情況
重點回顧

Chapter 08：妥善運用資料落地與記憶體
8.1 什麼是資料落地？
8.2 資料的分割與切分
8.3 跨多個分割合併大型資料集
8.4 資料處理：記憶體vs.磁碟
8.5 使用Apache Spark合併
重點回顧

Chapter 09：對第三方函式庫引用的取捨：外部也會成為自身的一部分
9.1 對函式庫的設定負全責：當心那些預設值
9.2 平行執行模型與可擴展性
9.3 可測試性
9.4 第三方函式庫的依賴關係
9.5 第三方依賴關係的選擇與維護
重點回顧

Chapter 10：分散式系統中的一致性與不可分割性
10.1 至少一次（at-least-once）的傳輸機制
10.2 去重複函式庫的簡易實作
10.3 在分散式系統中實作去重複時的常見錯誤
10.4 讓邏輯具備不可分割性以防止爭用
重點回顧


Chapter 11：分散式系統在資訊傳輸上的語意
11.1 事件驅動架構
11.2 以Apache Kafka為基礎的生產者與消費者應用程式
11.3 生產者端的邏輯
11.4 消費者在傳送上的不同語意
11.5 運用傳遞保證以提供容錯能力
重點回顧

Chapter 12：版本控管與版本相容性
12.1 關於版本控管
12.2 套件／函式庫的版本控管
12.3 網路API的版本控管
12.4 資料儲存的版本控管
重點回顧

Chapter 13：追趕技術趨勢與維護成本的取捨
13.1 何時該使用依賴性注入框架
13.2 何時該使用反應式程式設計
13.3 何時該使用函式型程式設計
13.4 惰性vs.積極評估與初始化
重點回顧

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