从程序员到架构师：大数据量、缓存、高并发、微服务、多团队协同等核

从程序员到架构师：大数据量、缓存、高并发、微服务、多团队协同等核

作者: 王伟杰　编著

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已完结现代当代当代文学

目录 (398章)

倒序

正文

001 冷热分离 002 .1 业务场景：几千万数据量的工单表如何快速优化 003 .2 数据库分区，从学习到放弃 004 .3.1 什么是冷热分离 005 .3.2 什么情况下使用冷热分离 006 .4 冷热分离一期实现思路：冷热数据都用MySQL 007 .4.1 如何判断一个数据到底是冷数据还是热数据 008 .4.2 如何触发冷热数据分离 009 .4.3 如何分离冷热数据 010 .4.4 如何使用冷热数据 011 .4.5 历史数据如何迁移 012 .4.6 整体方案 013 .5.1 冷热分离一期解决方案的不足 014 .5.2 归档工单的使用场景 015 .5.3 HBase原理介绍 016 .5.4 HBase的表结构设计 017 .5.5 二期的代码改造 018 .6 小结 019 查询分离 020 .1 业务场景：千万工单表如何实现快速查询 021 .2.1 何为查询分离 022 .2.2 何种场景下使用查询分离 023 .3 查询分离实现思路 024 .3.1 如何触发查询分离 025 .3.2 如何实现查询分离 026 .3.3 查询数据如何存储 027 .3.4 查询数据如何使用 028 .3.5 历史数据迁移 029 .3.6 MQ+Elasticsearch的整体方案 030 .4 Elasticsearch注意事项 031 .4.1 如何使用Elasticsearch设计表结构 032 .4.2 Elasticsearch的存储结构 033 .4.3 Elasticsearch如何修改表结构 034 .4.4 陷阱一：Elasticsearch是准实时的吗 035 .4.5 陷阱二：Elasticsearch宕机恢复后，数据丢失 036 .4.6 陷阱三：分页越深，查询效率越低 037 .5 小结 038 分表分库 039 .1 业务场景：亿级订单数据如何实现快速读写 040 .2 拆分存储的技术选型 041 .2.1 MySQL的分区技术 042 .2.2 NoSQL 043 .2.3 NewSQL 044 .2.4 基于MySQL的分表分库 045 .3 分表分库实现思路 046 .3.1 使用什么字段作为分片主键 047 .3.2 分片的策略是什么 048 .3.3 业务代码如何修改 049 .3.4 历史数据如何迁移 050 .3.5 未来的扩容方案是什么 051 .4 小结 051 .4 小结 052 读缓存 052 读缓存 053 .1 业务场景：如何将十几秒的查询请求优化成毫秒级 053 .1 业务场景：如何将十几秒的查询请求优化成毫秒级 054 .2 缓存中间件技术选型（Memcached,MongoDB,Redis）054 .2 缓存中间件技术选型（Memcached,MongoDB,Redis）055 .3 缓存何时存储数据 055 .3 缓存何时存储数据 056 .4 如何更新缓存 056 .4 如何更新缓存 057 .4.1 组合1：先更新缓存，再更新数据库 057 .4.1 组合1：先更新缓存，再更新数据库 058 .4.2 组合2：先删除缓存，再更新数据库 058 .4.2 组合2：先删除缓存，再更新数据库 059 .4.3 组合3：先更新数据库，再更新缓存 059 .4.3 组合3：先更新数据库，再更新缓存 060 .4.4 组合4：先更新数据库，再删除缓存 060 .4.4 组合4：先更新数据库，再删除缓存 061 .4.5 组合5：先删除缓存，更新数据库，再删除缓存 061 .4.5 组合5：先删除缓存，更新数据库，再删除缓存 062 .5 缓存的高可用设计 062 .5 缓存的高可用设计 063 .6 缓存的监控 063 .6 缓存的监控 064 .7 小结 064 .7 小结 065 写缓存 065 写缓存 066 .1 业务场景：如何以最小代价解决短期高频写请求 066 .1 业务场景：如何以最小代价解决短期高频写请求 067 .2 写缓存 067 .2 写缓存 068 .3 实现思路 068 .3 实现思路 069 .3.1 写请求与批量落库这两个操作同步还是异步 069 .3.1 写请求与批量落库这两个操作同步还是异步 070 .3.2 如何触发批量落库 070 .3.2 如何触发批量落库 071 .3.3 缓存数据存储在哪里 071 .3.3 缓存数据存储在哪里 072 .3.4 缓存层并发操作需要注意什么 072 .3.4 缓存层并发操作需要注意什么 073 .3.5 批量落库失败了怎么办 073 .3.5 批量落库失败了怎么办 074 .3.6 Redis的高可用配置 074 .3.6 Redis的高可用配置 075 .4 小结 075 .4 小结 076 数据收集 076 数据收集 077 .1 业务背景：日亿万级请求日志收集如何不影响主业务 077 .1 业务背景：日亿万级请求日志收集如何不影响主业务 078 .2 技术选型思路 078 .2 技术选型思路 079 .2.1 使用什么技术保存埋点数据的第一现场 079 .2.1 使用什么技术保存埋点数据的第一现场 080 .2.2 使用什么技术收集日志数据到持久化层 080 .2.2 使用什么技术收集日志数据到持久化层 081 .2.3 为什么使用Kafka 081 .2.3 为什么使用Kafka 082 .2.4 使用什么技术把Kafka的数据迁移到持久化层 082 .2.4 使用什么技术把Kafka的数据迁移到持久化层 083 .3 整体方案 083 .3 整体方案 084 .4 小结 084 .4 小结 085 秒杀架构 085 秒杀架构 086 .1 业务场景：设计秒杀架构必知必会的那些事 086 .1 业务场景：设计秒杀架构必知必会的那些事 087 .2 整体思路 087 .2 整体思路 088 .2.1 浏览页面如何将请求拦截在上游 088 .2.1 浏览页面如何将请求拦截在上游 089 .2.2 下单页面如何将请求拦截在上游 089 .2.2 下单页面如何将请求拦截在上游 090 .2.3 付款页面如何将请求拦截在上游 090 .2.3 付款页面如何将请求拦截在上游 091 .2.4 整体服务器架构 091 .2.4 整体服务器架构 092 .3 小结 092 .3 小结 093 注册发现 093 注册发现 094 .1 业务场景：如何对几十个后台服务进行高效管理 094 .1 业务场景：如何对几十个后台服务进行高效管理 095 .2.1 配置烦琐，上线容易出错 095 .2.1 配置烦琐，上线容易出错 096 .2.2 加机器要重启 096 .2.2 加机器要重启 097 .2.3 负载均衡单点 097 .2.3 负载均衡单点 098 .2.4 管理困难 098 .2.4 管理困难 099 .3 新架构要点 099 .3 新架构要点 100 .3.1 中心存储服务使用什么技术 100 .3.1 中心存储服务使用什么技术 101 .3.2 使用哪个分布式协调服务 101 .3.2 使用哪个分布式协调服务 102 .3.3 基于ZooKeeper需要实现哪些功能 102 .3.3 基于ZooKeeper需要实现哪些功能 103 .4 ZooKeeper宕机了怎么办 103 .4 ZooKeeper宕机了怎么办 104 .5 小结 104 .5 小结 105 全链路日志 105 全链路日志 106 .1 业务场景：这个请求到底经历了什么 106 .1 业务场景：这个请求到底经历了什么 107 .2 技术选型 107 .2 技术选型 108 .2.1 日志数据结构支持OpenTracing 108 .2.1 日志数据结构支持OpenTracing 109 .2.2 支持Elasticsearch作为存储系统 109 .2.2 支持Elasticsearch作为存储系统 110 .2.3 保证日志的收集对性能无影响 110 .2.3 保证日志的收集对性能无影响 111 .2.4 查询统计功能的丰富程度 111 .2.4 查询统计功能的丰富程度 112 .2.5 使用案例 112 .2.5 使用案例 113 .2.6 最终选择 113 .2.6 最终选择 114 .3 注意事项 114 .3 注意事项 115 .3.1 SkyWalking的数据收集机制 115 .3.1 SkyWalking的数据收集机制 116 .3.2 如果SkyWalking服务端宕机了，会出现什么情况 116 .3.2 如果SkyWalking服务端宕机了，会出现什么情况 117 .3.3 流量较大时，如何控制日志的数据量 117 .3.3 流量较大时，如何控制日志的数据量 118 .3.4 日志的保存时间 118 .3.4 日志的保存时间 119 .3.5 集群配置：如何确保高可用 119 .3.5 集群配置：如何确保高可用 120 .4 小结 120 .4 小结 121 熔断 121 熔断 122 .1 业务场景：如何预防一个服务故障影响整个系统 122 .1 业务场景：如何预防一个服务故障影响整个系统 123 .1.1 第一个问题：请求慢 123 .1.1 第一个问题：请求慢 124 .1.2 第二个问题：流量洪峰缓存超时 124 .1.2 第二个问题：流量洪峰缓存超时 125 .2 覆盖场景 125 .2 覆盖场景 126 .3 Sentinel和Hystrix 126 .3 Sentinel和Hystrix 127 .4 Hystrix的设计思路 127 .4 Hystrix的设计思路 128 .4.1 线程隔离机制 128 .4.1 线程隔离机制 129 .4.2 熔断机制 129 .4.2 熔断机制 130 .4.3 滚动（滑动）时间窗口 130 .4.3 滚动（滑动）时间窗口 131 .4.4 Hystrix调用接口的请求处理流程 131 .4.4 Hystrix调用接口的请求处理流程 132 .5 注意事项 132 .5 注意事项 133 .5.1 数据一致性 133 .5.1 数据一致性 134 .5.2 超时降级 134 .5.2 超时降级 135 .5.3 用户体验 135 .5.3 用户体验 136 .5.4 熔断监控 136 .5.4 熔断监控 137 .6 小结 137 .6 小结 138 限流 138 限流 139 .1 业务场景：如何保障服务器承受亿级流量 139 .1 业务场景：如何保障服务器承受亿级流量 140 .2 限流算法 140 .2 限流算法 141 .2.1 固定时间窗口计数算法 141 .2.1 固定时间窗口计数算法 142 .2.2 滑动时间窗口计数算法 142 .2.2 滑动时间窗口计数算法 143 .2.3 漏桶算法 143 .2.3 漏桶算法 144 .2.4 令牌桶算法 144 .2.4 令牌桶算法 145 .3 方案实现 145 .3 方案实现 146 .3.1 使用令牌桶还是漏桶模式 146 .3.1 使用令牌桶还是漏桶模式 147 .3.2 在Nginx中实现限流还是在网关层中实现限流 147 .3.2 在Nginx中实现限流还是在网关层中实现限流 148 .3.3 使用分布式限流还是统一限流 148 .3.3 使用分布式限流还是统一限流 149 .3.4 使用哪个开源技术 149 .3.4 使用哪个开源技术 150 .4 限流方案的注意事项 150 .4 限流方案的注意事项 151 .4.1 限流返回给客户端的错误代码 151 .4.1 限流返回给客户端的错误代码 152 .4.2 实时监控 152 .4.2 实时监控 153 .4.3 实时配置 153 .4.3 实时配置 154 .4.4 秒杀以外的场景限流配置 154 .4.4 秒杀以外的场景限流配置 155 .5 小结 155 .5 小结 156 微服务的痛：用实际经历告诉你它有多少陷阱 156 微服务的痛：用实际经历告诉你它有多少陷阱 157 .1 单体式架构VS微服务架构 157 .1 单体式架构VS微服务架构 158 .2 微服务的好处 158 .2 微服务的好处 159 .3 微服务的痛点 159 .3 微服务的痛点 160 .3.1 痛点：微服务职责划分 160 .3.1 痛点：微服务职责划分 161 .3.2 痛点：微服务粒度拆分 161 .3.2 痛点：微服务粒度拆分 162 .3.3 痛点：没人知道系统整体架构的全貌 162 .3.3 痛点：没人知道系统整体架构的全貌 163 .3.4 痛点：重复代码多 163 .3.4 痛点：重复代码多 164 .3.5 痛点：耗费更多服务器资源 164 .3.5 痛点：耗费更多服务器资源 165 .3.6 痛点：分布式事务 165 .3.6 痛点：分布式事务 166 .3.7 痛点：服务之间的依赖 166 .3.7 痛点：服务之间的依赖 167 .3.8 痛点：联调的痛苦 167 .3.8 痛点：联调的痛苦 168 .3.9 痛点：部署上的难题 168 .3.9 痛点：部署上的难题 169 .4 小结 169 .4 小结 170 数据一致性 170 数据一致性 171 .1 业务场景：下游服务失败后上游服务如何独善其身 171 .1 业务场景：下游服务失败后上游服务如何独善其身 172 .2 最终一致性方案 172 .2 最终一致性方案 173 .3 实时一致性方案 173 .3 实时一致性方案 174 .4 TCC模式 174 .4 TCC模式 175 .5 Seata中AT模式的自动回滚 175 .5 Seata中AT模式的自动回滚 176 .6 尝试Seata 176 .6 尝试Seata 177 .7 小结 177 .7 小结 178 数据同步 178 数据同步 179 .1 业务场景：如何解决微服务之间的数据依赖问题 179 .1 业务场景：如何解决微服务之间的数据依赖问题 180 .2 数据冗余方案 180 .2 数据冗余方案 181 .3 解耦业务逻辑的数据同步方案 181 .3 解耦业务逻辑的数据同步方案 182 .4.1 技术选型 182 .4.1 技术选型 183 .4.2 Bifrost架构 183 .4.2 Bifrost架构 184 .4.3 注意事项 184 .4.3 注意事项 185 .5 小结 185 .5 小结 186 BFF 186 BFF 187 .1 业务场景：如何处理好微服务之间千丝万缕的关系 187 .1 业务场景：如何处理好微服务之间千丝万缕的关系 188 .2 API层 188 .2 API层 189 .3 客户端适配问题 189 .3 客户端适配问题 190 .4 BFF（BackendforFront）190 .4 BFF（BackendforFront）191 .4.1 技术架构上怎么实现 191 .4.1 技术架构上怎么实现 192 .4.2 API之间的代码重复怎么解决 192 .4.2 API之间的代码重复怎么解决 193 .4.3 后台服务与API服务的开发团队如何分工 193 .4.3 后台服务与API服务的开发团队如何分工 194 .5 小结 194 .5 小结 195 接口Mock 195 接口Mock 196 .1 业务场景：第三方服务还没完成，功能设计如何继续 196 .1 业务场景：第三方服务还没完成，功能设计如何继续 197 .2 解决思路 197 .2 解决思路 198 .3 Mock服务端设计 198 .3 Mock服务端设计 199 .3.1 Mock接口支持返回动态字段数据 199 .3.1 Mock接口支持返回动态字段数据 200 .3.2 Mock接口支持一些简单的逻辑 200 .3.2 Mock接口支持一些简单的逻辑 201 .3.3 Mock接口支持回调 201 .3.3 Mock接口支持回调 202 .3.4 Mock接口支持规则校验 202 .3.4 Mock接口支持规则校验 203 .3.5 Mock服务支持接口文档导入 203 .3.5 Mock服务支持接口文档导入 204 .3.6 Mock服务端实现框架 204 .3.6 Mock服务端实现框架 205 .4 Mock服务客户端调用设计 205 .4 Mock服务客户端调用设计 206 .4.1 Mock服务如何支持基于二进制流的接口调用 206 .4.1 Mock服务如何支持基于二进制流的接口调用 207 .4.2 Mock服务客户端如何简单切换Mock与真实服务 207 .4.2 Mock服务客户端如何简单切换Mock与真实服务 208 .4.3 如何预防线上环境使用Mock服务 208 .4.3 如何预防线上环境使用Mock服务 209 .5 小结 209 .5 小结 210 人一套测试环境 210 人一套测试环境 211 .1 业务场景：测试环境何时能释放出来使用 211 .1 业务场景：测试环境何时能释放出来使用 212 .2 解决思路 212 .2 解决思路 213 .2.1 API服务间的隔离 213 .2.1 API服务间的隔离 214 .2.2 后台服务间的隔离 214 .2.2 后台服务间的隔离 215 .2.3 MQ和Redis隔离 215 .2.3 MQ和Redis隔离 216 .2.4 配置中心数据的隔离 216 .2.4 配置中心数据的隔离 217 .2.5 数据库间的数据隔离 217 .2.5 数据库间的数据隔离 218 .3 使用流程 218 .3 使用流程 219 .4 小结 219 .4 小结 220 结束语：如何成为不可或缺的人 220 结束语：如何成为不可或缺的人 221 .1 无关职责，帮领导解决技术难题 221 .1 无关职责，帮领导解决技术难题 222 .2 理解领导的非技术问题 222 .2 理解领导的非技术问题 223 .3 弄清领导对你的期望值 223 .3 弄清领导对你的期望值 224 .4 小结 224 .4 小结

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