鳳凰架構(gòu)：構(gòu)建可靠的大型分布式系統(tǒng)

【第一部分　演進中的架構(gòu)】
●第1章　服務(wù)架構(gòu)演進史2
1.1　原始分布式時代2
1.2　單體系統(tǒng)時代5
1.3　SOA時代8
1.4　微服務(wù)時代12
1.5　后微服務(wù)時代16
1.6　無服務(wù)時代19

【第二部分　架構(gòu)師的視角】
●第2章　訪問遠程服務(wù)24
2.1　遠程服務(wù)調(diào)用24
2.1.1　進程間通信24
2.1.2　通信的成本26
2.1.3　三個基本問題28
2.1.4　統(tǒng)一的RPC30
2.1.5　分裂的RPC32
2.2　REST設(shè)計風格34
2.2.1　理解REST35
2.2.2　RESTful的系統(tǒng)37
2.2.3　RMM41
2.2.4　不足與爭議45

●第3章　事務(wù)處理48
3.1　本地事務(wù)49
3.1.1　實現(xiàn)原子性和持久性50
3.1.2　實現(xiàn)隔離性54
3.2　全局事務(wù)57
3.3　共享事務(wù)62
3.4　分布式事務(wù)64
3.4.1　CAP與ACID64
3.4.2　可靠事件隊列67
3.4.3　TCC事務(wù)69
3.4.4　SAGA事務(wù)72

●第4章　透明多級分流系統(tǒng)75
4.1　客戶端緩存76
4.1.1　強制緩存77
4.1.2　協(xié)商緩存79
4.2　域名解析81
4.3　傳輸鏈路83
4.3.1　連接數(shù)優(yōu)化84
4.3.2　傳輸壓縮88
4.3.3　快速UDP網(wǎng)絡(luò)連接90
4.4　內(nèi)容分發(fā)網(wǎng)絡(luò)92
4.4.1　路由解析92
4.4.2　內(nèi)容分發(fā)95
4.4.3　CDN應(yīng)用96
4.5　負載均衡97
4.5.1　數(shù)據(jù)鏈路層負載均衡99
4.5.2　網(wǎng)絡(luò)層負載均衡101
4.5.3　應(yīng)用層負載均衡104
4.5.4　均衡策略與實現(xiàn)106
4.6　服務(wù)端緩存107
4.6.1　緩存屬性108
4.6.2　緩存風險117

●第5章　架構(gòu)安全性120
5.1　認證121
5.1.1　認證的標準121
5.1.2　認證的實現(xiàn)128
5.2　授權(quán)129
5.2.1　RBAC130
5.2.2　OAuth 2133
5.3　憑證140
5.3.1　Cookie-Session140
5.3.2　JWT142
5.4　保密147
5.4.1　保密的強度147
5.4.2　客戶端加密148
5.4.3　密碼存儲和驗證149
5.5　傳輸151
5.5.1　摘要、加密與簽名151
5.5.2　數(shù)字證書154
5.5.3　傳輸安全層157
5.6　驗證160

【第三部分　分布式的基石】
●第6章　分布式共識166
6.1　Paxos168
6.1.1　Paxos的誕生169
6.1.2　算法流程169
6.1.3　工作實例172
6.2　Multi Paxos174
6.3　Gossip協(xié)議178

●第7章　從類庫到服務(wù)180
7.1　服務(wù)發(fā)現(xiàn)180
7.1.1　服務(wù)發(fā)現(xiàn)的意義181
7.1.2　可用與可靠182
7.1.3　注冊中心實現(xiàn)185
7.2　網(wǎng)關(guān)路由186
7.2.1　網(wǎng)關(guān)的職責186
7.2.2　網(wǎng)絡(luò)I/O模型188
7.2.3　BFF網(wǎng)關(guān)190
7.3　客戶端負載均衡191
7.3.1　客戶端負載均衡器193
7.3.2　代理負載均衡器194
7.3.3　地域與區(qū)域196

●第8章　流量治理198
8.1　服務(wù)容錯198
8.1.1　容錯策略199
8.1.2　容錯設(shè)計模式201
8.2　流量控制209
8.2.1　流量統(tǒng)計指標210
8.2.2　限流設(shè)計模式211
8.2.3　分布式限流215

●第9章　可靠通信217
9.1　零信任網(wǎng)絡(luò)217
9.1.1　零信任安全模型的特征218
9.1.2　Google的實踐探索220
9.2　服務(wù)安全222
9.2.1　建立信任222
9.2.2　認證223
9.2.3　授權(quán)227

●第10章　可觀測性230
10.1　事件日志233
10.1.1　輸出233
10.1.2　收集與緩沖235
10.1.3　加工與聚合236
10.1.4　存儲與查詢237
10.2　鏈路追蹤239
10.2.1　追蹤與跨度239
10.2.2　數(shù)據(jù)收集240
10.2.3　追蹤規(guī)范化243
10.3　聚合度量244
10.3.1　指標收集245
10.3.2　存儲查詢248
10.3.3　監(jiān)控預警250

【第四部分　不可變基礎(chǔ)設(shè)施】
●第11章　虛擬化容器254
11.1　容器的崛起256
11.1.1　隔離文件：chroot256
11.1.2　隔離訪問：名稱空間257
11.1.3　隔離資源：cgroups258
11.1.4　封裝系統(tǒng)：LXC259
11.1.5　封裝應(yīng)用：Docker260
11.1.6　封裝集群：Kubernetes263
11.2　以容器構(gòu)建系統(tǒng)266
11.2.1　隔離與協(xié)作266
11.2.2　韌性與彈性271
11.3　以應(yīng)用為中心的封裝275
11.3.1　Kustomize276
11.3.2　Helm與Chart277
11.3.3　Operator與CRD279
11.3.4　開放應(yīng)用模型284

●第12章　容器間網(wǎng)絡(luò)288
12.1　Linux網(wǎng)絡(luò)虛擬化288
12.1.1　網(wǎng)絡(luò)通信模型289
12.1.2　干預網(wǎng)絡(luò)通信291
12.1.3　虛擬化網(wǎng)絡(luò)設(shè)備294
12.1.4　容器間通信304
12.2　容器網(wǎng)絡(luò)與生態(tài)306
12.2.1　CNM與CNI306
12.2.2　CNM到CNI308
12.2.3　網(wǎng)絡(luò)插件生態(tài)310

●第13章　持久化存儲314
13.1　Kubernetes存儲設(shè)計314
13.1.1　Mount和Volume316
13.1.2　靜態(tài)存儲分配318
13.1.3　動態(tài)存儲分配322
13.2　容器存儲與生態(tài)325
13.2.1　Kubernetes存儲架構(gòu)325
13.2.2　FlexVolume與CSI327
13.2.3　從In-Tree到Out-of-Tree329
13.2.4　容器插件生態(tài)331

●第14章　資源與調(diào)度336
14.1　資源模型336
14.2　服務(wù)質(zhì)量與優(yōu)先級337
14.3　驅(qū)逐機制340
14.4　默認調(diào)度器342

●第15章　服務(wù)網(wǎng)格346
15.1　透明通信的涅槃347
15.1.1　通信成本347
15.1.2　數(shù)據(jù)平面352
15.1.3　控制平面358
15.2　服務(wù)網(wǎng)格與生態(tài)360
15.2.1　服務(wù)網(wǎng)格接口361
15.2.2　通用數(shù)據(jù)平面API363
15.2.3　服務(wù)網(wǎng)格生態(tài)364

【第五部分　技術(shù)方法論】
●第16章　向微服務(wù)邁進368
16.1　目的：微服務(wù)的驅(qū)動力369
16.2　前提：微服務(wù)需要的條件371
16.3　邊界：微服務(wù)的粒度375
16.4　治理：理解系統(tǒng)復雜性377
16.4.1　靜態(tài)的治理378
16.4.2　發(fā)展的治理380
附錄A　技術(shù)演示工程實踐383
附錄B　部署Kubernetes集群402