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• 9.7 小結
• 9.6.2 什么情況下公司不需要構建演進式架構

• 封底 更新時間：2024-11-13 10:18:05
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• 9.7 小結
• 9.6.2 什么情況下公司不需要構建演進式架構
• 9.6.1 什么情況下公司應該構建演進式架構
• 9.6 構建演進式架構的場合
• 9.5.2 生成式測試
• 9.5.1 使用AI的適應度函數
• 9.5 未來狀態
• 9.4.5 案例研究：PenultimateWidgets的企業級架構
• 9.4.4 基礎設施
• 9.4.3 測試
• 9.4.2 最高價值優先
• 9.4.1 觸手可及的成果
• 9.4 從哪里開始
• 9.3.2 在現有集成架構中拆分限界上下文
• 9.3.1 案例研究：零日安全漏洞
• 9.3 構建企業級適應度函數
• 9.2.2 適應度函數作為試驗媒介
• 9.2.1 假設驅動開發和數據驅動開發
• 9.2 業務場景
• 9.1.4 首席財務官和預算
• 9.1.3 試驗文化
• 9.1.2 文化
• 9.1.1 不要抗拒康威定律
• 9.1 組織因素
• 第9章 實踐演進式架構
• 8.4 小結
• 8.3.3 陷阱：過于長遠的規劃
• 8.3.2 反模式：記錄系統之上的報表系統
• 8.3.1 陷阱：產品定制
• 8.3 業務因素
• 8.2.3 陷阱：發布速度過慢
• 8.2.2 案例研究：PenultimateWidgets中恰到好處的治理
• 8.2.1 反模式：不恰當的治理
• 8.2 增量變更
• 8.1.5 陷阱：簡歷驅動開發
• 8.1.4 陷阱：充滿漏洞的抽象
• 8.1.3 反模式：供應商為王
• 8.1.2 案例研究：PenultimateWidgets里的復用
• 8.1.1 反模式：最后10%陷阱和低代碼/無代碼
• 8.1 技術架構
• 第8章 演進式架構的陷阱和反模式
• 7.8 小結
• 7.7 適應度函數驅動的架構
• 7.6.9 案例研究：演進PenultimateWidgets的評分
• 7.6.8 版本服務內部化
• 7.6.7 更新庫而不是框架
• 7.6.6 緩解外部變化
• 7.6.5 構建可犧牲的架構
• 7.6.4 構建防腐層
• 7.6.3 傾向可演進而非可預測
• 7.6.2 做出可逆的決策
• 7.6.1 消除不必要的變化
• 7.6 構建演進式架構的指南
• 7.5.2 演進模塊之間的交互
• 7.5.1 遷移步驟
• 7.5 遷移架構
• 7.4.2 商業軟件的影響
• 7.4.1 適當的耦合和內聚
• 7.4 改造現有架構
• 7.3 綠地項目
• 7.2.3 步驟3：使用部署流水線自動化適應度函數
• 7.2.2 步驟2：為每個維度定義適應度函數
• 7.2.1 步驟1：識別受演進影響的維度
• 7.2 機制
• 7.1.5 康威定律
• 7.1.4 針對可測試性進行架構設計
• 7.1.3 波斯特爾定律
• 7.1.2 針對可演進性進行架構設計和開發
• 7.1.1 最后責任時刻
• 7.1 演進式架構的原則
• 第7章 構建可演進的架構
• 第三部分 影響
• 6.4 小結
• 6.3.4 案例研究：從關系型到非關系型的演進
• 6.3.3 替換觸發器和存儲過程
• 6.3.2 數據冗余
• 6.3.1 引用完整性
• 6.3 從原生到適應度函數
• 6.2.3 案例研究：演進PenultimateWidgets的路由
• 6.2.2 數據的歷史和質量
• 6.2.1 兩段式提交事務
• 6.2 不適當的數據糾纏
• 6.1.2 共享數據庫集成
• 6.1.1 演進模式
• 6.1 演進式數據庫設計
• 第6章 演進式數據
• 5.5 小結
• 5.4.3 數據網格：正交數據耦合
• 5.4.2 Sidecar和服務網格：正交操作的耦合
• 5.4.1 有效的復用=抽象+低變動性
• 5.4 復用模式
• 案例研究：微服務作為演進式架構
• 5.3 契約
• 5.2.4 動態量子耦合
• 5.2.3 高靜態耦合
• 5.2.2 高功能內聚性
• 5.2.1 獨立部署
• 5.2 架構量子和粒度
• 5.1.2 共生性與限界上下文的交集
• 5.1.1 共生性
• 5.1 可演進的架構結構
• 第5章 演進式架構拓撲
• 第二部分 結構
• 4.9 小結
• 4.8 記錄適應度函數
• 4.7 適應度函數作為清單，而非棍棒
• 4.6.2 保真度適應度函數
• 4.6.1 案例研究：每天部署60次的架構重構
• 4.6 企業架構
• 4.5 DevOps
• 4.4.2 案例研究：如何實現適應度函數
• 4.4.1 微服務架構中的通信治理
• 4.4 集成架構
• 4.3.8 已經在使用的適應度函數
• 4.3.7 案例研究：移植什么
• 4.3.6 案例研究：配合金絲雀發布的負載測試
• 4.3.5 案例研究：可用性適應度函數
• 4.3.4 代碼治理的lint工具
• 4.3.3 ArchUnit
• 4.3.2 可訪問性和支持的其他架構屬性
• 4.3.1 開源庫的合法性
• 4.3 即插即用的工具
• 4.2.4 圈復雜度和“引導式”治理
• 4.2.3 導入的方向性
• 4.2.2 抽象性、不穩定性和與主序列的距離
• 4.2.1 傳入/傳出耦合
• 4.2 基于代碼的適應度函數
• 4.1 架構治理之適應度函數
• 第4章 自動化架構治理
• 3.2 小結
• 3.1.3 案例研究：使用自動化構建驗證API的一致性
• 3.1.2 案例研究：為PenultimateWidgets的發票服務增加適應度函數
• 3.1.1 部署流水線
• 3.1 增量變更
• 第3章 實現增量變更
• 2.6 小結
• 2.5 結果與實現
• 2.4 哪里有適應度函數測試框架
• 2.3 誰來寫適應度函數
• 2.2.7 按覆蓋范圍分類：領域特定適應度函數
• 2.2.6 按響應方式分類：預設式與應急式
• 2.2.5 按調用方式分類：自動與手動
• 2.2.4 按結果分類：靜態與動態
• 2.2.3 案例研究：觸發式還是持續式
• 2.2.2 按節奏分類：觸發式、持續式和時間式
• 2.2.1 按范圍分類：原子與整體
• 2.2 適應度函數分類
• 2.1 什么是適應度函數
• 第2章 適應度函數
• 1.6 小結
• 1.5 為何演進
• 1.4 架構構建完成后，如何防止其隨時間推移而退化
• 1.3 長期規劃如何應對層出不窮的變化
• 1.2.3 多種架構維度
• 1.2.2 增量變更
• 1.2.1 引導式變更
• 1.2 演進式架構
• 1.1 軟件演進的挑戰
• 第1章 演進軟件架構
• 第一部分 機制
• 前言
• 序
• 原書第1版序
• O' Reilly Media Inc.介紹
• 版權信息
• 封面

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• 第1章 演進軟件架構
• 1.1 軟件演進的挑戰
• 1.2 演進式架構
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• 1.2.2 增量變更
• 1.2.3 多種架構維度
• 1.3 長期規劃如何應對層出不窮的變化
• 1.4 架構構建完成后，如何防止其隨時間推移而退化
• 1.5 為何演進
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• 第2章 適應度函數
• 2.1 什么是適應度函數
• 2.2 適應度函數分類
• 2.2.1 按范圍分類：原子與整體
• 2.2.2 按節奏分類：觸發式、持續式和時間式
• 2.2.3 案例研究：觸發式還是持續式
• 2.2.4 按結果分類：靜態與動態
• 2.2.5 按調用方式分類：自動與手動
• 2.2.6 按響應方式分類：預設式與應急式
• 2.2.7 按覆蓋范圍分類：領域特定適應度函數
• 2.3 誰來寫適應度函數
• 2.4 哪里有適應度函數測試框架
• 2.5 結果與實現
• 2.6 小結
• 第3章 實現增量變更
• 3.1 增量變更
• 3.1.1 部署流水線
• 3.1.2 案例研究：為PenultimateWidgets的發票服務增加適應度函數
• 3.1.3 案例研究：使用自動化構建驗證API的一致性
• 3.2 小結
• 第4章 自動化架構治理
• 4.1 架構治理之適應度函數
• 4.2 基于代碼的適應度函數
• 4.2.1 傳入/傳出耦合
• 4.2.2 抽象性、不穩定性和與主序列的距離
• 4.2.3 導入的方向性
• 4.2.4 圈復雜度和“引導式”治理
• 4.3 即插即用的工具
• 4.3.1 開源庫的合法性
• 4.3.2 可訪問性和支持的其他架構屬性
• 4.3.3 ArchUnit
• 4.3.4 代碼治理的lint工具
• 4.3.5 案例研究：可用性適應度函數
• 4.3.6 案例研究：配合金絲雀發布的負載測試
• 4.3.7 案例研究：移植什么
• 4.3.8 已經在使用的適應度函數
• 4.4 集成架構
• 4.4.1 微服務架構中的通信治理
• 4.4.2 案例研究：如何實現適應度函數
• 4.5 DevOps
• 4.6 企業架構
• 4.6.1 案例研究：每天部署60次的架構重構
• 4.6.2 保真度適應度函數
• 4.7 適應度函數作為清單，而非棍棒
• 4.8 記錄適應度函數
• 4.9 小結
• 第二部分 結構
• 第5章 演進式架構拓撲
• 5.1 可演進的架構結構
• 5.1.1 共生性
• 5.1.2 共生性與限界上下文的交集
• 5.2 架構量子和粒度
• 5.2.1 獨立部署
• 5.2.2 高功能內聚性
• 5.2.3 高靜態耦合
• 5.2.4 動態量子耦合
• 5.3 契約
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• 5.4 復用模式
• 5.4.1 有效的復用=抽象+低變動性
• 5.4.2 Sidecar和服務網格：正交操作的耦合
• 5.4.3 數據網格：正交數據耦合
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• 第6章 演進式數據
• 6.1 演進式數據庫設計
• 6.1.1 演進模式
• 6.1.2 共享數據庫集成
• 6.2 不適當的數據糾纏
• 6.2.1 兩段式提交事務
• 6.2.2 數據的歷史和質量
• 6.2.3 案例研究：演進PenultimateWidgets的路由
• 6.3 從原生到適應度函數
• 6.3.1 引用完整性
• 6.3.2 數據冗余
• 6.3.3 替換觸發器和存儲過程
• 6.3.4 案例研究：從關系型到非關系型的演進
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• 第7章 構建可演進的架構
• 7.1 演進式架構的原則
• 7.1.1 最后責任時刻
• 7.1.2 針對可演進性進行架構設計和開發
• 7.1.3 波斯特爾定律
• 7.1.4 針對可測試性進行架構設計
• 7.1.5 康威定律
• 7.2 機制
• 7.2.1 步驟1：識別受演進影響的維度
• 7.2.2 步驟2：為每個維度定義適應度函數
• 7.2.3 步驟3：使用部署流水線自動化適應度函數
• 7.3 綠地項目
• 7.4 改造現有架構
• 7.4.1 適當的耦合和內聚
• 7.4.2 商業軟件的影響
• 7.5 遷移架構
• 7.5.1 遷移步驟
• 7.5.2 演進模塊之間的交互
• 7.6 構建演進式架構的指南
• 7.6.1 消除不必要的變化
• 7.6.2 做出可逆的決策
• 7.6.3 傾向可演進而非可預測
• 7.6.4 構建防腐層
• 7.6.5 構建可犧牲的架構
• 7.6.6 緩解外部變化
• 7.6.7 更新庫而不是框架
• 7.6.8 版本服務內部化
• 7.6.9 案例研究：演進PenultimateWidgets的評分
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• 第8章 演進式架構的陷阱和反模式
• 8.1 技術架構
• 8.1.1 反模式：最后10%陷阱和低代碼/無代碼
• 8.1.2 案例研究：PenultimateWidgets里的復用
• 8.1.3 反模式：供應商為王
• 8.1.4 陷阱：充滿漏洞的抽象
• 8.1.5 陷阱：簡歷驅動開發
• 8.2 增量變更
• 8.2.1 反模式：不恰當的治理
• 8.2.2 案例研究：PenultimateWidgets中恰到好處的治理
• 8.2.3 陷阱：發布速度過慢
• 8.3 業務因素
• 8.3.1 陷阱：產品定制
• 8.3.2 反模式：記錄系統之上的報表系統
• 8.3.3 陷阱：過于長遠的規劃
• 8.4 小結
• 第9章 實踐演進式架構
• 9.1 組織因素
• 9.1.1 不要抗拒康威定律
• 9.1.2 文化
• 9.1.3 試驗文化
• 9.1.4 首席財務官和預算
• 9.2 業務場景
• 9.2.1 假設驅動開發和數據驅動開發
• 9.2.2 適應度函數作為試驗媒介
• 9.3 構建企業級適應度函數
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• 9.4 從哪里開始
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• 9.6 構建演進式架構的場合
• 9.6.1 什么情況下公司應該構建演進式架構
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• 9.7 小結
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