《超大流量分布式系统架构解决方案:人人都是架构师20高翔龙电子工业出版社978》[69M]百度网盘|pdf下载|亲测有效
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超大流量分布式系统架构解决方案:人人都是架构师20高翔龙电子工业出版社978 pdf下载

出版社 社会出版社
出版年 2020-03-01
页数 390页
装帧 精装
评分 8.8(豆瓣)
8.99¥ 10.99¥

内容简介

本篇主要提供超大流量分布式系统架构解决方案:人人都是架构师20高翔龙电子工业出版社978电子书的pdf版本下载,本电子书下载方式为百度网盘方式,点击以上按钮下单完成后即会通过邮件和网页的方式发货,有问题请联系邮箱ebook666@outlook.com

基本信息

书名:超大流量分布式系统架构解决方案:人人都是架构师2 0

定价:89.00元

作者:高翔龙

出版社:电子工业出版社

出版日期:2020-03-01

ISBN:9787121385056

字数:

页码:

版次:1

装帧:平装-胶订

开本:16开

商品重量:0.4kg

编辑推荐


每一章都是重点,每一章都是解决方案

1、货真价实的大型网站架构演变过程中核心技术难题的解决方案;

2、全书所有的解决方案分享均来自作者真实的一线亲身经历;

3、大规模服务化场景下,企业实施服务治理的相关难点、痛点问题全面剖析;

4、大规模线上全链路压测落地方案剖析,寻找系统薄弱环节,有指导的在前进行容量规划和性能化,让系统坚如磐石;

5、大流量限流/削峰案例全面剖析,尽可能将用户流量挡在系统上游,避免对交易系统产生较大冲击;

6、深度剖析、等抢购场景下,爆款商品、热点数据的读/写优化案例;

7、数据库Sharding案例全面剖析,为大家深入讲解如何有效提升RDBMS的并行处理能力和检索效率;

7、线上故障排查经验分享,Sandbox源码剖析;

8、全书所有解决方案均可结合实际的业务场景来进行落地;

9、全书少理论,重实;

10、大型网站架构是简单和清晰的,而不是炫技般的复杂化,解决问题采用直接的方式直击要害才是真正见效的。

内容提要


本书共5章,每一章的内容几乎都是独立的,大家完全可以有选择性地阅读。章以大规模服务化架构作为全书的开篇,主要介绍了分布式系统架构的演变过程,以及在大规模服务调用场景下,如何实施服务治理。2章重点介绍了在前夕,如何在线上实施全链路压测,以及有指导性地进行容量规划和性能优化,让系统坚如磐石。3章重点介绍了如何有效地对流量实施管制,若采用合理且有效的方式管制住峰值流量,使其井然有序地对系统进行访问,则在任何情况下,系统就都能稳定运行。4章重点介绍了在抢购的场景下,如何解决高并发读和高并发写等核心技术难题。5章详细地介绍了关系型数据库的架构演变过程,还重点介绍了在实际的订单业务场景下,如何保证数据的终一致性。

目录


目录
1 章 大系统小做——大规模服务化架构 ................................................................... 1
1.1 分布式系统的架构演变过程 ............................................................................ 1
1.1.1 单机架构 ................................................................................................ 3
1.1.2 集架构 ................................................................................................ 4
1.1.3 垂直拆分业务子系统 ............................................................................ 6
1.1.4 服务化架构演进 .................................................................................... 8
1.1.5 服务化与微服务架构的区别 ................................................................ 9
1.1.6 集与分布式的区别 .......................................................................... 10
1.1.7 前后端分离架构演进 ...........................................................................11
1.1.8 API 网关服务 ....................................................................................... 14
1.1.9 分布式多活数据中心架构演进 .......................................................... 17
1.2 服务治理需求 ................................................................................................. 20
1.2.1 服务化与 RPC 协议 ............................................................................. 20
1.2.2 基于服务治理框架 Dubbo 实现服务化 .............................................. 22
1.2.3 警惕因超时和重试引起的系统雪崩 .................................................. 26
1.2.4 为什么需要实施服务治理 .................................................................. 28
1.2.5 关于服务化后的分布式事务问题 ...................................................... 31
1.2.6 注册中心性能瓶颈方案 ...................................................................... 32
1.2.7 分布式多活架构下的服务就近调用方案 .......................................... 34
1.3 服务治理之调用链 ......................................................................................... 35
1.3.1 Google 的 Dapper 论文简介 ................................................................ 36
1.3.2 调用链的实现方案 .............................................................................. 38
1.3.3 基于非侵入式运行期 AOP 方案实现数据采集上报 ......................... 48
1.3.4 调配采样率 .......................................................................................... 57
1.4 本章小结 ......................................................................................................... 58
2 章 备战核弹——全链路压测 ........................................................................ 59
2.1 为什么要在线上实施全链路压测 .................................................................. 60
2.2 业务系统如何区分压测流量 .......................................................................... 63
2.2.1 压测流量打标方案 .............................................................................. 63
2.2.2 在链路上下文信息中传递压测标记 .................................................. 65
2.2.3 外部三方接走 Mock .................................................................... 67
2.2.4 压测数据的隔离方案 .......................................................................... 68
2.3 如何发起大规模的压测流量 .......................................................................... 69
2.3.1 数据构造平台 ...................................................................................... 69
2.3.2 自研全链路压测军演系统的一些经验分享 ...................................... 71
2.4 本章小结 ......................................................................................................... 74
3 章 削峰填谷——流控方案 ................................................................................... 75
3.1 为什么需要限流 ............................................................................................. 76
3.2 限流方案 ......................................................................................................... 79
3.2.1 常见的限流算法 .................................................................................. 80
3.2.2 基于 Guava 实现平均速率限流 .......................................................... 83
3.2.3 接入层限流方案 .................................................................................. 86
3.2.4 应用层限流——限时抢购限流方案 .................................................. 89
3.3 基于时间分片的削峰方案 .............................................................................. 92
3.3.1 活动分时段进行实现削峰 .................................................................. 93
3.3.2 通过答题验证实现削峰 ...................................................................... 93
3.4 基于消息队列的解耦、削峰、终一致性方案 .......................................... 94
3.4.1 基于消息队列实现解耦 ...................................................................... 95
3.4.2 常见消息中间件的使用 ...................................................................... 96
3.4.3 基于消息队列的一些典型案例 .........................................................113
3.5 本章小结 ........................................................................................................116
4 章 抢购核心技术难题——读/写优化方案 ................................................... 117
4.1 缓存技术简介 ................................................................................................118
4.1.1 本地缓存 .............................................................................................119
4.1.2 本地缓存的痛点 ................................................................................ 121
4.1.3 神秘的 off-heap 技术 ......................................................................... 122
4.2 高性能分布式缓存 Redis ............................................................................. 127
4.2.1 基于 Jedis 客户端作 Redis ............................................................ 128
4.2.2 基于 RedisCluster 模式实现 Sharding .............................................. 129
4.3 同一热商品高并发读难题 ........................................................................ 133
4.3.1 多级缓存方案 .................................................................................... 135
4.3.2 缓存穿透思考 .................................................................................... 139
4.3.3 RedisCluster 模式下的读/写分离方案 .............................................. 140
4.4 同一热商品高并发写难题 ........................................................................ 143
4.4.1 InnoDB 引擎的行锁问题 .................................................................. 143
4.4.2 基于 Redis 乐观锁的库存扣减方案 ................................................. 145
4.4.3 嵌入 Lua 脚本的库存扣减方案 ........................................................ 149
4.4.4 基于 AliSQL 数据库提升并发写性能 .............................................. 155
4.5 本章小结 ....................................................................................................... 161
5 章 星罗棋布——分库分表方案 .......................................................................... 162
5.1 关系数据库的架构演变 ............................................................................... 163
5.1.1 数据库读/写分离 ............................................................................... 163
5.1.2 数据库垂直分库 ................................................................................ 164
5.1.3 数据库水平分库与水平分表 .........

作者介绍


云集基础架构负责人,技术委员会委员,经历了云集架构从0到1的蜕变,见证了云集业务的井喷式增长,拥有大量高并发、大流量,以及海量数据处理的实战经验,负责云集基础技术平台的架构设计和中间件研发等工作,热衷于开源技术,常年游走在GitHub上。

文摘


序言