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內(nèi)容簡介·?·?·?·?·?·
《人人都是架構(gòu)師：分布式系統(tǒng)架構(gòu)落地與瓶頸突破》并沒有過多渲染系統(tǒng)架構(gòu)的理論知識，而是切切實實站在開發(fā)一線角度，為各位讀者詮釋了大型網(wǎng)站在架構(gòu)演變過程中出現(xiàn)一系列技術(shù)難題時的解決方案。《人人都是架構(gòu)師：分布式系統(tǒng)架構(gòu)落地與瓶頸突破》首先從分布式服務(wù)案例開始介紹，重點為大家講解了大規(guī)模服務(wù)化場景下企業(yè)應(yīng)該如何實施服務(wù)治理；然后在大流量限流/消峰案例中，筆者為大家講解了應(yīng)該如何有效地對流量實施管制，避免大流量對系統(tǒng)產(chǎn)生較大沖擊，確保核心業(yè)務(wù)的穩(wěn)定運(yùn)行；接著筆者為大家講解了分布式配置管理服務(wù)；之后的幾章，筆者不僅為大家講解了秒殺、限時搶購場景下熱點數(shù)據(jù)的讀/寫優(yōu)化案例，還為大家講解了數(shù)據(jù)庫實施分庫分表改造后所帶來的一系列影響的解決方案。
《人人都是架構(gòu)師：分布式系統(tǒng)架構(gòu)落地與瓶頸突破》適用于任何對分布式系統(tǒng)架構(gòu)感興趣的架構(gòu)師、開發(fā)人員以及運(yùn)維人員。相信閱讀《人人都是架構(gòu)師：分布式系統(tǒng)架構(gòu)落地與瓶頸突破》你將會有知其然和知其所以然的暢快感。
目錄·?·?·?·?·?·
第1章 分布式服務(wù)案例1
1.1 分布式系統(tǒng)的架構(gòu)演變過程2
1.1.1 單機(jī)系統(tǒng)3
1.1.2 集群架構(gòu)4
1.1.3 拆系統(tǒng)之業(yè)務(wù)垂直化6
1.1.4 為什么需要實現(xiàn)服務(wù)化架構(gòu)8
1.1.5 服務(wù)拆分粒度之微服務(wù)10
1.2 系統(tǒng)服務(wù)化需求11
1.2.1 服務(wù)化與RPC協(xié)議11
1.2.2 使用阿里分布式服務(wù)框架Dubbo實現(xiàn)服務(wù)化12
1.2.3 警惕Dubbo因超時和重試引起的系統(tǒng)雪崩16
1.2.4 服務(wù)治理方案18
1.2.5 關(guān)于服務(wù)化后的分布式事務(wù)問題20
1.3 分布式調(diào)用跟蹤系統(tǒng)需求21
1.3.1 Google的Dapper論文簡介22
1.3.2 基于Dubbo實現(xiàn)分布式調(diào)用跟蹤系統(tǒng)方案25
1.3.3 采樣率方案35
1.4 本章小結(jié)37
第2章 大流量限流/消峰案例38
2.1 分布式系統(tǒng)為什么需要進(jìn)行流量管制39
2.2 限流的具體方案42
2.2.1 常見的限流算法43
2.2.2 使用Google的Guava實現(xiàn)平均速率限流45
2.2.3 使用Nginx實現(xiàn)接入層限流48
2.2.4 使用計數(shù)器算法實現(xiàn)商品搶購限流49
2.3 基于時間分片的消峰方案51
2.3.1 活動分時段進(jìn)行實現(xiàn)消峰52
2.3.2 通過答題驗證實現(xiàn)消峰52
2.4 異步調(diào)用需求53
2.4.1 使用MQ實現(xiàn)系統(tǒng)之間的解耦54
2.4.2 使用Apache開源的ActiveMQ實現(xiàn)異步調(diào)用55
2.4.3 使用阿里開源的RocketMQ實現(xiàn)互聯(lián)網(wǎng)場景下的流量消峰61
2.4.4 基于MQ方案實現(xiàn)流量消峰的一些典型案例72
2.5 本章小結(jié)75
第3章 分布式配置管理服務(wù)案例76
3.1 本地配置77
3.1.1 將配置信息耦合在業(yè)務(wù)代碼中77
3.1.2 將配置信息配置在配置文件中79
3.2 集中式資源配置需求82
3.2.1 分布式一致性協(xié)調(diào)服務(wù)ZooKeeper簡介83
3.2.2 ZooKeeper的下載與集群安裝84
3.2.3 ZooKeeper的基本使用技巧86
3.2.4 基于ZooKeeper實現(xiàn)分布式配置管理平臺方案87
3.2.5 從配置中心獲取Spring的Bean定義實現(xiàn)Bean動態(tài)注冊93
3.2.6 容災(zāi)方案95
3.2.7 使用淘寶Diamond實現(xiàn)分布式配置管理服務(wù)96
3.2.8 Diamond與ZooKeeper的細(xì)節(jié)差異101
3.2.9 使用百度Disconf實現(xiàn)分布式配置管理服務(wù)102
3.3 本章小結(jié)110
第4章 大促場景下熱點數(shù)據(jù)的讀/寫優(yōu)化案例111
4.1 緩存技術(shù)簡介112
4.1.1 使用Ehcache實現(xiàn)數(shù)據(jù)緩存114
4.1.2 LocalCache存在的弊端116
4.1.3 神秘的off-heap技術(shù)117
4.2 高性能分布式緩存Redis簡介120
4.2.1 使用Jedis客戶端操作Redis121
4.2.2 使用Redis集群實現(xiàn)數(shù)據(jù)水平化存儲122
4.3 同一熱賣商品高并發(fā)讀需求124
4.3.1 Redis集群多寫多讀方案125
4.3.2 保障多寫時的數(shù)據(jù)一致性126
4.3.3 LocalCache結(jié)合Redis集群的多級Cache方案128
4.3.4 實時熱點自動發(fā)現(xiàn)方案130
4.4 同一熱賣商品高并發(fā)寫需求132
4.4.1 InnoDB行鎖引起數(shù)據(jù)庫TPS下降132
4.4.2 在Redis中扣減熱賣商品庫存方案134
4.4.3 熱賣商品庫存扣減優(yōu)化方案138
4.4.4 控制單機(jī)并發(fā)寫流量方案141
4.4.5 使用阿里開源的AliSQL數(shù)據(jù)庫提升秒殺場景性能142
4.5 本章小結(jié)148
第5章 數(shù)據(jù)庫分庫分表案例149
5.1 關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的架構(gòu)演變150
5.1.1 數(shù)據(jù)庫讀寫分離150
5.1.2 數(shù)據(jù)庫垂直分庫151
5.1.3 數(shù)據(jù)庫水平分庫與水平分表152
5.1.4 MySQL Sharding與MySQL Cluster的區(qū)別153
5.2 Sharding中間件154
5.2.1 常見的 Sharding中間件對比155
5.2.2 Shark簡介156
5.2.3 Shark的架構(gòu)模型157
5.2.4 使用Shark實現(xiàn)分庫分表后的數(shù)據(jù)路由任務(wù)159
5.2.5 分庫分表后所帶來的影響166
5.2.6 多機(jī)SequenceID解決方案167
5.2.7 使用Solr滿足多維度的復(fù)雜條件查詢170
5.2.8 關(guān)于分布式事務(wù)172
5.3 數(shù)據(jù)庫的HA方案173
5.3.1 基于配置中心實現(xiàn)主從切換174
5.3.2 基于Keepalived實現(xiàn)主從切換176
5.3.3 保障主從切換過程中的數(shù)據(jù)一致性179
5.4 訂單業(yè)務(wù)冗余表需求180
5.4.1 冗余表的實現(xiàn)方案181
5.4.2 保障冗余表的數(shù)據(jù)一致性183
5.5 本章小結(jié)186
后記187
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