TA的每日心情 | 开心 2018-4-8 22:14 |
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java自学网(www.javazx.com)-java论坛,java电子书推荐:《 人人都是架构师:分布式系统架构落地与瓶颈突破》: l; E5 V' y- P/ F8 g+ B' o1 k
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: s& [5 ^1 _/ Kjava电子书目录:( l+ W9 C& d: o4 t) l' O- N1 Y: p
第1章 分布式服务案例 1. l8 R" e( @* s3 A* H
1.1 分布式系统的架构演变过程 2 }% Z( q p) D1 n4 S' ?
1.1.1 单机系统 3% c1 d8 q2 X5 ^: H) q
1.1.2 集群架构 41 O1 p7 x( x" m" M
1.1.3 拆系统之业务垂直化 6
1 X/ C, E" D$ d# [% R1.1.4 为什么需要实现服务化架构 8" u" k* @) A! S5 k
1.1.5 服务拆分粒度之微服务 10
$ |5 T3 Q" G4 K1.2 系统服务化需求 11
- u: z5 u% Y+ T1.2.1 服务化与RPC协议 11
& k5 H; I) S. E8 t' w4 W; s; E1.2.2 使用阿里分布式服务框架Dubbo实现服务化 12$ H" g6 V; }4 o0 G: d3 A- h; e
1.2.3 警惕Dubbo因超时和重试引起的系统雪崩 16
. x0 `" m$ {6 O! b9 c" R1.2.4 服务治理方案 18* v1 l$ r- m7 F4 `+ o. q8 Z
1.2.5 关于服务化后的分布式事务问题 20
, j" H% L5 D) q3 i# y4 ^1.3 分布式调用跟踪系统需求 21
9 A0 M$ [. n' `1.3.1 Google的Dapper论文简介 22
- i2 D5 g# e6 Z% y0 ~2 G( z1.3.2 基于Dubbo实现分布式调用跟踪系统方案 25
; r/ x: F3 ~# `# O7 d% e' x1.3.3 采样率方案 35
1 B& j4 u" |) {: S# ?. V5 `% B1.4 本章小结 37
* Y0 ?9 G$ Z) n$ R+ b, L第2章 大流量限流/消峰案例 38
0 O! n% c) D8 N2.1 分布式系统为什么需要进行流量管制 39) E7 |$ Y4 i3 b& X+ K$ n
2.2 限流的具体方案 420 i' ?5 j- I5 y* t5 ^
2.2.1 常见的限流算法 43
. Y3 x' \$ G) [: y% C9 [2.2.2 使用Google的Guava实现平均速率限流 45+ t( Q q! D4 q4 G8 K7 A }
2.2.3 使用Nginx实现接入层限流 48
# o1 @, T; ^' T' |! r" O" G+ e2.2.4 使用计数器算法实现商品抢购限流 49! z0 J: D4 V$ m/ [2 ]! H
2.3 基于时间分片的消峰方案 51) J9 M" `& y; a3 k; b
2.3.1 活动分时段进行实现消峰 526 v1 O1 @8 N! Y5 V- \7 o
2.3.2 通过答题验证实现消峰 52
/ @" O# U* D! v* v2.4 异步调用需求 534 O' W: O$ q/ G1 e) ^: \1 j7 F+ `
2.4.1 使用MQ实现系统之间的解耦 54& q) s4 x2 M% K; G6 Q
2.4.2 使用Apache开源的ActiveMQ实现异步调用 55
+ w0 M' ?+ d, E0 p: H% `" C2.4.3 使用阿里开源的RocketMQ实现互联网场景下的流量消峰 61' ?. S; l% m0 {% W
2.4.4 基于MQ方案实现流量消峰的一些典型案例 72( H" G3 I0 C) m3 E- ~
2.5 本章小结 75
/ u' K2 B( I1 n, s3 T K8 ?+ ^第3章 分布式配置管理服务案例 76
+ Q( B: N, s- \% l+ ]3.1 本地配置 77( M1 z6 Z; N2 ?0 ?* ~; d- g+ Q! P
3.1.1 将配置信息耦合在业务代码中 77
9 ^; I1 v5 E8 M' a: v3.1.2 将配置信息配置在配置文件中 79/ u8 l3 H7 C+ k4 p
3.2 集中式资源配置需求 82
6 z4 i$ ^* d8 B2 m" X( Z2 T, M3.2.1 分布式一致性协调服务ZooKeeper简介 83
* Q( F, s6 w7 U/ k- n m' m% G! \3.2.2 ZooKeeper的下载与集群安装 84; y' s( `( {9 g* d i
3.2.3 ZooKeeper的基本使用技巧 86
+ c% v, A, G8 m6 f3.2.4 基于ZooKeeper实现分布式配置管理平台方案 87& W& x9 y- w6 K% B
3.2.5 从配置中心获取Spring的Bean定义实现Bean动态注册 93
7 v$ K$ v1 L1 b4 a- ^$ M1 s* I) [3.2.6 容灾方案 95: U0 Y" d# A1 [& Z
3.2.7 使用淘宝Diamond实现分布式配置管理服务 96
% E2 r: ]7 f, \3.2.8 Diamond与ZooKeeper的细节差异 101
" s8 R# H& G) q5 c3.2.9 使用百度Disconf实现分布式配置管理服务 102
& X# D- ]1 E( n M9 q3.3 本章小结 1100 x: I2 J, a% p3 ~8 H1 o
第4章 大促场景下热点数据的读/写优化案例 1111 ?* C9 ^- e/ X. n1 s
4.1 缓存技术简介 112
0 c4 h6 a7 f* v8 f6 \! d& k4.1.1 使用Ehcache实现数据缓存 114; ~/ i1 U9 {$ \
4.1.2 LocalCache存在的弊端 116( H! p9 j) W4 |; D
4.1.3 神秘的off-heap技术 117
; Y- F" V, D8 D' @' [. l) b/ w& d6 m4.2 高性能分布式缓存Redis简介 120+ O2 W. h! |' g* a* p
4.2.1 使用Jedis客户端操作Redis 121- K7 J9 L* Q( @: ~; C
4.2.2 使用Redis集群实现数据水平化存储 122
; k/ c* c, r" @/ Q5 D& V3 Z4.3 同一热卖商品高并发读需求 124 U1 O8 a& p1 T. v3 B
4.3.1 Redis集群多写多读方案 125
B' ^) @# x3 l* t: u! e X4.3.2 保障多写时的数据一致性 1267 ]2 D5 h. l3 ?: _ T6 d- S
4.3.3 LocalCache结合Redis集群的多级Cache方案 1280 r1 W# ?* D9 Q) g8 T9 O
4.3.4 实时热点自动发现方案 130
& X9 l# |2 U. b+ b/ u: d4.4 同一热卖商品高并发写需求 132* K% }; k4 m6 j
4.4.1 InnoDB行锁引起数据库TPS下降 132
% R$ f5 f( [# l( {" L4.4.2 在Redis中扣减热卖商品库存方案 1342 F( z8 M! a9 x4 ]
4.4.3 热卖商品库存扣减优化方案 138
4 Z6 z; f' Y p; N/ t% R2 E: n4.4.4 控制单机并发写流量方案 141
2 u# E9 }* O+ Y( C* Q) F" C4.4.5 使用阿里开源的AliSQL数据库提升秒杀场景性能 142
$ T% Y! F, i& z+ t% u: ^4.5 本章小结 148
; o" p f( }% e' g第5章 数据库分库分表案例 149
4 t4 d+ f: T B1 l5 y5.1 关系型数据库的架构演变 150. A+ _. [6 E4 V
5.1.1 数据库读写分离 150
1 I% e2 n9 U* b/ S2 O5.1.2 数据库垂直分库 151
1 b* l C, X) m+ Y5 L. O; X$ q5.1.3 数据库水平分库与水平分表 152
+ f6 s4 D8 a9 L7 F# S5.1.4 MySQL Sharding与MySQL Cluster的区别 153; [/ `- [/ U7 a
5.2 Sharding中间件 154/ s+ J6 A+ D6 s0 `9 b- s2 r( G
5.2.1 常见的 Sharding中间件对比 155
7 }$ B* Q7 ?7 V+ w" G- k9 }5.2.2 Shark简介 156
' U4 w: q' c5 ]" H5.2.3 Shark的架构模型 157
8 q4 u* I5 A7 o8 _, a( C4 V. J5.2.4 使用Shark实现分库分表后的数据路由任务 159
) h( d9 c9 y; U8 U$ Y2 H5.2.5 分库分表后所带来的影响 166- F& i& k0 o% o/ f3 Q
5.2.6 多机SequenceID解决方案 167% c) R0 y$ Y+ W, v
5.2.7 使用Solr满足多维度的复杂条件查询 170
# w6 x( s. @' c8 `* L5.2.8 关于分布式事务 172
: p" R- P# t# ^* D# Z# h# Y Z5.3 数据库的HA方案 173
- R j$ `7 z2 C% Z/ w5.3.1 基于配置中心实现主从切换 174
5 }$ H& b& f4 ?: ~- Q" {" m3 Z5.3.2 基于Keepalived实现主从切换 176
: A. d1 i, e% g E- R' [& E a5.3.3 保障主从切换过程中的数据一致性 179
2 t- s$ b. H/ O+ s) \1 z5.4 订单业务冗余表需求 180* {9 e' l3 M7 M9 o l
5.4.1 冗余表的实现方案 181: \: [3 Z( G6 U4 w$ u* i! l
5.4.2 保障冗余表的数据一致性 183
$ W% T9 T: w! g5 [- f5.5 本章小结 186 d1 s. o4 u% K m
后记 187
5 P/ @& J2 a: |' V* o$ E i& E4 v; F
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