本书详细阐述如何在设计、规划和实现软件时做出更好的决策，通过真实的案例，以抽丝剥茧的方式分析那些失误的决策，探讨还有哪些可能的解决方案，并对比各种方案的优缺点，摸索软件设计的常青模式。本书通过实例来说明某些决策的后果，例如代码重复如何影响系统的耦合与演进速度，以及如何在日期和时间信息方面隐藏细微差别。本书还介绍如何根据帕累托法则有效地缩小优化范围，确保分布式系统的一致性。
通过阅读本书，读者很快就可以将作者来之不易的经验应用到自己的项目中，以预防错误并采取更合适的编程决策。
作者简介:
托马斯·莱莱克（Tomasz Lelek） 托马斯在他的软件开发职业生涯里，设计并开发过各种各样的生产服务、软件架构，他精通多种编程语言（大多数是基于JVM的）。他既实现过单体系统，也曾做过与微服务架构相关的工作。他设计的有些系统可服务数千万用户，每秒处理数十万的操作量。他的工作方向如下：设计采用CQRS架构的微服务（基于Apache Kafka）；市场自动化及事件流处理；基于Apache Spark和Scala的大数据处理。 托马斯现在就职于Dremio，负责创建现代大数据处理的数据湖解决方案。在此之前，他在DataStax负责与Cassandra数据库相关的一些产品。他设计的工具帮助成千上万的开发者设计出性能优异、用户友好的API，发挥了重要的作用。他为Java-Driver、Cassandra Quarkus、Cassandra-Kafka C... 托马斯·莱莱克（Tomasz Lelek） 托马斯在他的软件开发职业生涯里，设计并开发过各种各样的生产服务、软件架构，他精通多种编程语言（大多数是基于JVM的）。他既实现过单体系统，也曾做过与微服务架构相关的工作。他设计的有些系统可服务数千万用户，每秒处理数十万的操作量。他的工作方向如下：设计采用CQRS架构的微服务（基于Apache Kafka）；市场自动化及事件流处理；基于Apache Spark和Scala的大数据处理。 托马斯现在就职于Dremio，负责创建现代大数据处理的数据湖解决方案。在此之前，他在DataStax负责与Cassandra数据库相关的一些产品。他设计的工具帮助成千上万的开发者设计出性能优异、用户友好的API，发挥了重要的作用。他为Java-Driver、Cassandra Quarkus、Cassandra-Kafka Connector以及Stargate都贡献过代码。 乔恩·斯基特（Jon Skeet） 乔恩是谷歌公司的资深开发工程师，目前的工作方向是谷歌云的.NET客户端库。他向开源社区贡献了.NET版本的Noda时间库，然而他最让人称道的是他在Stack Overflow开发者社区的贡献。乔恩是 Manning 出版社出版的C# in Depth一书的作者，此外，他还对Groovy in Action以及Real-World Functional Programming两书有所贡献。乔恩对日期时间API以及API版本非常感兴趣，这些通常是无人问津的冷门话题。
目录:
第1章 引言 1
第2章 代码重复不一定是坏事：代码重复与灵活性的权衡 15
第3章 异常及其他——代码错误的处理模式 39
第4章 灵活性与复杂性的权衡 70
第5章 过早优化 vs 热路径优化：影响代码性能的决策 89
第6章 API的简洁性 vs 维护成本 116
第7章 高效使用日期和时间数据 140
第8章 利用机器的数据本地性和内存 184
第9章 第三方库：你用的库成为你的代码 209
第10章 分布式系统的一致性和原子性 233
第11章 分布式系统的传输语义 251
第12章 版本管理和兼容性 272
第13章 紧跟最新技术趋势和维护旧代码之间的权衡 315
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