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 PDF 电子书【X0256】

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Java电子书：从程序员到架构师：大数据量 缓存、高并发、微服务 多团队协同等核心场景实战  PDF 电子书 Java吧 java8.com

作者:王伟杰出版社:机械工业出版社出版时间:2022年03月
7 l/ z2 S3 c0 T; M8 m9 k; x
- B, E  p# E# k1 C: K  M7 _编号：166-Java吧资源免费-X0256【Java吧 java8.com】



- q5 R+ q# |+ U. X& w目录：
1 H! H" B" i  T$ U/ n) z

第1部分 数据持久化层场景实战
# {$ d# e! t, R
4 `/ i0 ?6 n/ B第1章 冷热分离/
1.1 业务场景：几千万数据量的工单表如何快速优化/
1.2 数据库分区，从学习到放弃/
+ }8 j9 U) {# @2 ^6 r/ Y4 e  a1.3 冷热分离简介/
3 T/ l( Z( Z7 a1 N0 ~0 n1.3.1 什么是冷热分离/
% s6 s; E. X! {. X1.3.2 什么情况下使用冷热分离/
1.4 冷热分离一期实现思路：冷热数据都用MySQL/
1.4.1 如何判断一个数据到底是冷数据还是热数据/
1.4.2 如何触发冷热数据分离/
1.4.3 如何分离冷热数据/
* b, [/ B' t4 G7 j1.4.4 如何使用冷热数据/
0 }) _) b9 f$ d) n" C: L% g' X1.4.5 历史数据如何迁移/
2 K- i2 f+ W& F" d# z0 U  J! k. v' {1.4.6 整体方案/
) C. R7 T1 D. ?2 c4 i; Q1.5 冷热分离二期实现思路：冷数据存放到HBase/
9 n7 N; c6 E+ t4 J3 {1 s1.5.1 冷热分离一期解决方案的不足/
$ R) w/ j% E( ~  j: `1.5.2 归档工单的使用场景/
1.5.3 HBase原理介绍/
) h8 M& W3 |6 \2 `1.5.4 HBase的表结构设计/
) x( [$ j* P/ Y& t" t1.5.5 二期的代码改造/
1.6 小结/

% C! g2 C# p* g7 o第2章 查询分离/
2.1 业务场景：千万工单表如何实现快速查询/
- K7 u0 k* s% Y1 N: \; N+ T7 E; S2.2 查询分离简介/
2.2.1 何为查询分离/
2.2.2 何种场景下使用查询分离/
# u  q# F6 l; M* c7 W2.3 查询分离实现思路/
2.3.1 如何触发查询分离/
2.3.2 如何实现查询分离/
2.3.3 查询数据如何存储/
; k3 _: P$ s7 {3 c+ m1 o' q2.3.4 查询数据如何使用/
2.3.5 历史数据迁移/
2.3.6 MQ Elasticsearch的整体方案/
2.4 Elasticsearch注意事项/
7 F6 N2 A% H  U  [' @4 }2.4.1 如何使用Elasticsearch设计表结构/
2.4.2 Elasticsearch的存储结构/
2.4.3 Elasticsearch如何修改表结构/
2.4.4 陷阱一：Elasticsearch是准实时的吗/
2.4.5 陷阱二：Elasticsearch宕机恢复后，数据丢失/
) M8 z5 N# S' i7 l9 ]3 S$ p/ c4 @0 h2.4.6 陷阱三：分页越深，查询效率越低/
( p. t9 k" u; y: c8 D2.5 小结/
6 w' q" n: A7 R: P
第3章 分表分库/
3.1 业务场景：亿级订单数据如何实现快速读写/
' L8 a% q) [6 q; O5 F" L& g3.2 拆分存储的技术选型/
$ f. x8 E5 t4 R3.2.1 MySQL的分区技术/
3 I! E) u: E7 h; c4 n/ v$ d3.2.2 NoSQL/
3.2.3 NewSQL/
3.2.4 基于MySQL的分表分库/
3.3 分表分库实现思路/
3.3.1 使用什么字段作为分片主键/
3.3.2 分片的策略是什么/
3.3.3 业务代码如何修改/
5 \" a. K# n, k6 a- ~) [$ Q3.3.4 历史数据如何迁移/
3.3.5 未来的扩容方案是什么/
+ r7 P; `6 ~; \/ R# l! A8 C3.4 小结/
- }5 D* s! s( ~" G# i  H

第2部分 缓存层场景实战

第4章 读缓存/
4.1 业务场景：如何将十几秒的查询请求优化成毫秒级/
5 K, C" Q' I! C" i4.2 缓存中间件技术选型(Memcached,MongoDB,Redis)/
+ r; a" }7 U( q6 |! x$ ~$ `4.3 缓存何时存储数据/
4.4 如何更新缓存/
4.4.1 组合1：先更新缓存，再更新数据库/
' C( s; w4 ]' n& v7 o7 Z8 p! z4.4.2 组合2：先删除缓存，再更新数据库/
& s* X9 @; v6 y7 y( ], u4.4.3 组合3：先更新数据库，再更新缓存/
4.4.4 组合4：先更新数据库，再删除缓存/
4.4.5 组合5：先删除缓存，更新数据库，再删除缓存/
( i; Q/ G, m9 J) [. R4.5 缓存的高可用设计/
4.6 缓存的监控/
( A2 L8 G& ~: L: m) Y4.7 小结/

第5章 写缓存/
2 E( k  B; |1 u, ]/ |, M$ u5.1 业务场景：如何以小代价解决短期高频写请求/
5.2 写缓存/
5.3 实现思路/
5.3.1 写请求与批量落库这两个操作同步还是异步/
5.3.2 如何触发批量落库/
; a3 _0 {* Y/ a7 q+ L/ v9 z5.3.3 缓存数据存储在哪里/
9 F+ q; d) F. z7 O' ^2 n7 w) r5.3.4 缓存层并发操作需要注意什么/
5 x9 ]- K& t9 y5 R5 c: h! B, L0 P5.3.5 批量落库失败了怎么办/
% u' ?6 T+ \: E5.3.6 Redis的高可用配置/
5.4 小结/
/ z# `. s$ V& v) Y* p, B
第6章 数据收集/
- U3 I  j( t0 V2 ?2 D% ]6.1 业务背景：日亿万级请求日志收集如何不影响主业务/
6.2 技术选型思路/
! C6 |* N( ?* O7 G9 `4 C7 @6.2.1 使用什么技术保存埋点数据的现场/
6.2.2 使用什么技术收集日志数据到持久化层/
6.2.3 为什么使用Kafka/
4 @. H5 y& A2 S; m6 ]: g6.2.4 使用什么技术把Kafka的数据迁移到持久化层/
6.3 整体方案/
6.4 小结/
9 O1 Z& m. y, s: e7 O1 {; i, S
第7章 秒杀架构/
7.1 业务场景：设计秒杀架构必知必会的那些事/
7.2 整体思路/
7.2.1 浏览页面如何将请求拦截在上游/
7.2.2 下单页面如何将请求拦截在上游/
7.2.3 付款页面如何将请求拦截在上游/
7.2.4 整体服务器架构/
7.3 小结/
6 `# G7 p# Q0 X( }! Y

第3部分 基于常见组件的微服务场景实战

第8章 注册发现/
' R* E% E) j6 ^7 ?7 `8.1 业务场景：如何对几十个后台服务进行高效管理/
8.2 传统架构会出现的问题/
" `8 ]3 P+ l  O/ Y) l8.2.1 配置烦琐，上线容易出错/
8.2.2 加机器要重启/
8.2.3 负载均衡单点/
8.2.4 管理困难/
5 |1 z( z) h6 i: i& w. s' X8.3 新架构要点/
# m3 d% x9 j  {& p: E! y  a% L# U8.3.1 中心存储服务使用什么技术/
+ E- k' K/ M4 K- F! j2 T8 g8.3.2 使用哪个分布式协调服务/
8 e" Q5 g$ u( `) v+ M7 l2 p8.3.3 基于ZooKeeper需要实现哪些功能/
" e& R# C1 v1 Y) R+ g& r* n) }4 X8.4 ZooKeeper宕机了怎么办/
8.5 小结/

! E$ _0 l: v: a. S! ^第9章 全链路日志/
- o9 y$ B( m9 x6 O9.1 业务场景：这个请求到底经历了什么/
9.2 技术选型/
6 D7 P$ R8 A# }6 m9.2.1 日志数据结构支持OpenTracing/
; F& l, B9 Z4 Q' y6 \9.2.2 支持Elasticsearch作为存储系统/
9.2.3 保证日志的收集对性能无影响/
9.2.4 查询统计功能的丰富程度/
9.2.5 使用案例/
; Q$ L4 d& C' z% ~+ a9 p9.2.6 终选择/
2 {/ O  \! _2 v1 W9.3 注意事项/
9.3.1 SkyWalking的数据收集机制/
9.3.2 如果SkyWalking服务端宕机了，会出现什么情况/
9 _- Y/ J* D; G2 L9.3.3 流量较大时，如何控制日志的数据量/
9.3.4 日志的保存时间/
& L/ K* {" @5 w3 J+ r9.3.5 集群配置：如何确保高可用/
) L0 \, t9 A/ V9 f7 Y9.4 小结/

第10章 熔断/
10.1 业务场景：如何预防一个服务故障影响整个系统/
' f* J" w+ g# r: B10.1.1 个问题：请求慢/  java8.com
10.1.2 第二个问题：流量洪峰缓存超时/
10.2 覆盖场景/
10.3 Sentinel 和Hystrix/
10.4 Hystrix的设计思路/
10.4.1 线程隔离机制/
  J# s+ j* f+ V. y) R10.4.2 熔断机制/
, s: W. C8 z+ P0 |. k$ v10.4.3 滚动（滑动）时间窗口/
10.4.4 Hystrix调用接口的请求处理流程/
10.5 注意事项/
$ r5 {3 J  j! V# _0 x1 a10.5.1 数据一致性/
10.5.2 超时降级/
& p# X# X' W! W  A10.5.3 用户体验
  b' x4 ?0 H( i6 f! R4 w; @* c

  g) ]; y; w5 b- L& p3 m7 ?

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