超大流量分布式系統(tǒng)架構(gòu)解決方案：人人都是架構(gòu)師2.0

目錄
第 1 章 大系統(tǒng)小做――大規(guī)模服務(wù)化架構(gòu) 1
1．1 分布式系統(tǒng)的架構(gòu)演變過程 1
1．1．1 單機(jī)架構(gòu) 3
1．1．2 集群架構(gòu) 4
1．1．3 垂直拆分業(yè)務(wù)子系統(tǒng) 6
1．1．4 服務(wù)化架構(gòu)演進(jìn) 8
1．1．5 服務(wù)化與微服務(wù)架構(gòu)的區(qū)別 9
1．1．6 集群與分布式的區(qū)別 10
1．1．7 前后端分離架構(gòu)演進(jìn) 11
1．1．8 API 網(wǎng)關(guān)服務(wù) 14
1．1．9 分布式多活數(shù)據(jù)中心架構(gòu)演進(jìn) 17
1．2 服務(wù)治理需求 20
1．2．1 服務(wù)化與 RPC 協(xié)議 20
1．2．2 基于服務(wù)治理框架 Dubbo 實現(xiàn)服務(wù)化 22
1．2．3 警惕因超時和重試引起的系統(tǒng)雪崩 26
1．2．4 為什么需要實施服務(wù)治理 28
1．2．5 關(guān)于服務(wù)化后的分布式事務(wù)問題 31
1．2．6 注冊中心性能瓶頸方案 32
1．2．7 分布式多活架構(gòu)下的服務(wù)就近調(diào)用方案 34
1．3 服務(wù)治理之調(diào)用鏈 35
1．3．1 Google 的 Dapper 論文簡介 36
1．3．2 調(diào)用鏈的實現(xiàn)方案 38
1．3．3 基于非侵入式運行期 AOP 方案實現(xiàn)數(shù)據(jù)采集上報 48
1．3．4 調(diào)配采樣率 57
1．4 本章小結(jié) 58
第 2 章 大促備戰(zhàn)核彈――全鏈路壓測 59
2．1 為什么要在線上實施全鏈路壓測 60
2．2 業(yè)務(wù)系統(tǒng)如何區(qū)分壓測流量 63
2．2．1 壓測流量打標(biāo)方案 63
2．2．2 在鏈路上下文信息中傳遞壓測標(biāo)記 65
2．2．3 外部第三方接口走 Mock 67
2．2．4 壓測數(shù)據(jù)的隔離方案 68
2．3 如何發(fā)起大規(guī)模的壓測流量 69
2．3．1 數(shù)據(jù)構(gòu)造平臺 69
2．3．2 自研全鏈路壓測軍演系統(tǒng)的一些經(jīng)驗分享 71
2．4 本章小結(jié) 74
第 3 章 削峰填谷――流控方案 75
3．1 為什么需要限流 76
3．2 限流方案 79
3．2．1 常見的限流算法 80
3．2．2 基于 Guava 實現(xiàn)平均速率限流 83
3．2．3 接入層限流方案 86
3．2．4 應(yīng)用層限流――限時搶購限流方案 89
3．3 基于時間分片的削峰方案 92
3．3．1 活動分時段進(jìn)行實現(xiàn)削峰 93
3．3．2 通過答題驗證實現(xiàn)削峰 93
3．4 基于消息隊列的解耦、削峰、最終一致性方案 94
3．4．1 基于消息隊列實現(xiàn)解耦 95
3．4．2 常見消息中間件的使用 96
3．4．3 基于消息隊列的一些典型案例 113
3．5 本章小結(jié) 116
第 4 章 大促搶購核心技術(shù)難題――讀/寫優(yōu)化方案 117
4．1 緩存技術(shù)簡介 118
4．1．1 本地緩存 119
4．1．2 本地緩存的痛點 121
4．1．3 神秘的 off-heap 技術(shù) 122
4．2 高性能分布式緩存 Redis 127
4．2．1 基于 Jedis 客戶端操作 Redis 128
4．2．2 基于 RedisCluster 模式實現(xiàn) Sharding 129
4．3 同一熱賣商品高并發(fā)讀難題 133
4．3．1 多級緩存方案 135
4．3．2 緩存穿透思考 139
4．3．3 RedisCluster 模式下的讀/寫分離方案 140
4．4 同一熱賣商品高并發(fā)寫難題 143
4．4．1 InnoDB 引擎的行鎖問題 143
4．4．2 基于 Redis 樂觀鎖的庫存扣減方案 145
4．4．3 嵌入 Lua 腳本的庫存扣減方案149
4．4．4 基于 AliSQL 數(shù)據(jù)庫提升并發(fā)寫性能 155
4．5 本章小結(jié) 161
第 5 章 星羅棋布――分庫分表方案 162
5．1 關(guān)系數(shù)據(jù)庫的架構(gòu)演變 163
5．1．1 數(shù)據(jù)庫讀/寫分離 163
5．1．2 數(shù)據(jù)庫垂直分庫 164
5．1．3 數(shù)據(jù)庫水平分庫與水平分表 165
5．1．4 MySQL Sharding 與 MySQL Cluster 的區(qū)別166
5．2 Sharding 中間件 167
5．2．1 常見的 Sharding 中間件對比 167
5．2．2 Shark 簡介 169
5．2．3 Shark 的架構(gòu)模型 170
5．2．4 使用 Shark 實現(xiàn)分庫分表后的數(shù)據(jù)路由任務(wù) 171
5．2．5 分庫分表后所帶來的影響 178
5．2．6 全局唯一 SequenceID 解決方案 179
5．2．7 基于 Solr 滿足多維度的復(fù)雜條件查詢 182
5．2．8 關(guān)于分布式事務(wù) 183
5．3 數(shù)據(jù)庫的 HA 方案 184
5．3．1 基于配置中心實現(xiàn)主備切換 185
5．3．2 基于 Keepalived 實現(xiàn)主備切換 186
5．3．3 保障主備切換過程中的數(shù)據(jù)一致性 188
5．4 訂單業(yè)務(wù)冗余表需求 190
5．4．1 冗余表的實現(xiàn)方案 190
5．4．2 數(shù)據(jù)最終一致性方案 192
5．5 本章小結(jié) 195
附錄 196
后記223