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
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0 W3 k, ^- J% V  F, Y作者:王伟杰出版社:机械工业出版社出版时间:2022年03月
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编号：166-Java吧资源免费-X0256【Java吧 java8.com】
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2 d& a0 g; Y! ?9 V目录：
" S) `/ D7 s  U! u! p

第1部分 数据持久化层场景实战
. p( H- e5 ?  k' S9 J3 ^
3 H/ i1 Y9 q+ j. ~/ ~- N2 y7 S第1章 冷热分离/
3 A- _; w9 j/ I; t# \, @1.1 业务场景：几千万数据量的工单表如何快速优化/
* ~- ?6 E" U" f  M% y1.2 数据库分区，从学习到放弃/
, ?. x% O& O5 i: n$ j1.3 冷热分离简介/
1.3.1 什么是冷热分离/
; n3 W, b1 K+ y* i2 |- c* f7 c4 p1.3.2 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/
6 E* F/ e6 e- S4 |8 E, w' ]# D& f; E1.4.1 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/
1.4.4 如何使用冷热数据/
1.4.5 历史数据如何迁移/
1.4.6 整体方案/
* V8 m' r5 a3 A8 s2 X  R1.5 冷热分离二期实现思路：冷数据存放到HBase/
1.5.1 冷热分离一期解决方案的不足/
4 H( G, }2 N" X5 S) J# g8 U$ u4 ~1.5.2 归档工单的使用场景/
1.5.3 HBase原理介绍/
1.5.4 HBase的表结构设计/
1.5.5 二期的代码改造/
# y, R/ ?/ [/ E- l( `5 n; a0 l$ B1.6 小结/

第2章 查询分离/
4 r4 _7 E$ o+ |2.1 业务场景：千万工单表如何实现快速查询/
2.2 查询分离简介/
2.2.1 何为查询分离/
- f* x, e) a% p* E8 @" w2.2.2 何种场景下使用查询分离/
2.3 查询分离实现思路/
% c& }+ u% v; m. e, @2.3.1 如何触发查询分离/
2.3.2 如何实现查询分离/
5 s2 |, h1 q8 ?9 H1 Z2.3.3 查询数据如何存储/
- f! t8 C+ \3 C. B% [- ]: ?( ?2.3.4 查询数据如何使用/
  n- y8 {$ }/ ~$ X2.3.5 历史数据迁移/
2.3.6 MQ Elasticsearch的整体方案/
8 Q. Z& R" ]+ L2 V, ]4 G# U2.4 Elasticsearch注意事项/
2.4.1 如何使用Elasticsearch设计表结构/
2.4.2 Elasticsearch的存储结构/
0 x" R' j: H* g* T$ s2.4.3 Elasticsearch如何修改表结构/
2.4.4 陷阱一：Elasticsearch是准实时的吗/
; D) e: F+ R1 j- `8 s5 H* D2.4.5 陷阱二：Elasticsearch宕机恢复后，数据丢失/
  I1 y  v. _- e* H, t! D  t2.4.6 陷阱三：分页越深，查询效率越低/
4 @6 [( S9 v9 c' q% L2.5 小结/

" h8 l+ ^# S" V0 d. r7 X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/
" X! N! I" ^/ s! u: b$ t: Z$ B3.2 拆分存储的技术选型/
3.2.1 MySQL的分区技术/
, J, K1 i1 C1 o2 {+ [7 x- [  X3.2.2 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/
4 }! f$ Q* b4 a$ |) D3.3.3 业务代码如何修改/
3.3.4 历史数据如何迁移/
3.3.5 未来的扩容方案是什么/
3.4 小结/


$ q. D/ q+ t" [* X! E+ o6 @第2部分 缓存层场景实战
- B  `- p5 b* C. b, ?3 a9 ?
: E) S- p2 }# v  y3 E3 f. l1 Q- C. \; }第4章 读缓存/
2 {. I1 \3 |/ O& l' i; `7 `4.1 业务场景：如何将十几秒的查询请求优化成毫秒级/
4.2 缓存中间件技术选型(Memcached,MongoDB,Redis)/
# X5 l! P/ K" i  `4.3 缓存何时存储数据/
4.4 如何更新缓存/
6 {6 h( C% Z) x, m" O; r# ~4.4.1 组合1：先更新缓存，再更新数据库/
4.4.2 组合2：先删除缓存，再更新数据库/
; ~1 l' v5 c1 k- b) a, u4.4.3 组合3：先更新数据库，再更新缓存/
- _* h4 y9 ^/ O8 H  Q0 f# w2 z4.4.4 组合4：先更新数据库，再删除缓存/
1 [9 h' n; h  ?; c4.4.5 组合5：先删除缓存，更新数据库，再删除缓存/
! m! t: X3 l7 O' ~5 L" z5 w( X4.5 缓存的高可用设计/
4.6 缓存的监控/
, c# q' t) C# ?3 U4.7 小结/

第5章 写缓存/
) R& _2 {5 r# M& _" N5.1 业务场景：如何以小代价解决短期高频写请求/
5.2 写缓存/
1 o: @: D3 U' Y5.3 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/
& k! X, e: R8 h. g( \7 r& d5.3.2 如何触发批量落库/
5.3.3 缓存数据存储在哪里/
5.3.4 缓存层并发操作需要注意什么/
5.3.5 批量落库失败了怎么办/
5.3.6 Redis的高可用配置/
5.4 小结/
% T6 w7 n+ R3 }& R0 h
4 u. C7 K; O- \0 C( Q8 l/ F第6章 数据收集/
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/
. k  D, r/ ]" _8 P# |6.2.1 使用什么技术保存埋点数据的现场/
; m. w+ ^& i8 `2 \: `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/
6.2.4 使用什么技术把Kafka的数据迁移到持久化层/
6.3 整体方案/
& w, j: Q+ J9 b  j6.4 小结/
! J' C2 j. a& J3 Q& @+ z  a' @& ?
第7章 秒杀架构/
: |4 J0 ^, [; q6 R/ `4 o, Z7.1 业务场景：设计秒杀架构必知必会的那些事/
2 ?& N9 x/ {4 z% f% w% f8 w7.2 整体思路/
; Y6 I% P3 E5 q" t  p# F# ?7.2.1 浏览页面如何将请求拦截在上游/
! L. l7 T! V3 |; |. b% f7.2.2 下单页面如何将请求拦截在上游/
- [8 Y- a5 G# A: b! Z7 I7.2.3 付款页面如何将请求拦截在上游/
( o' o( t# q/ ~/ B! z6 v3 n/ ?7.2.4 整体服务器架构/
. W$ J+ `/ a; U2 S! P5 P7.3 小结/

0 m8 {4 u3 b: _0 g  A
第3部分 基于常见组件的微服务场景实战

# o+ r; H- F3 J! {, I第8章 注册发现/
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/
8.2.1 配置烦琐，上线容易出错/
8 n6 I7 t; ^4 O( T% f8.2.2 加机器要重启/
8.2.3 负载均衡单点/
) A! u9 Y! W& `+ ~2 W3 Q8.2.4 管理困难/
8.3 新架构要点/
8.3.1 中心存储服务使用什么技术/
4 ~' I" }/ ?* s1 K9 J) @8.3.2 使用哪个分布式协调服务/
. N4 z1 {; s8 K. k8 ~( G" N* ?8.3.3 基于ZooKeeper需要实现哪些功能/
8.4 ZooKeeper宕机了怎么办/
& v8 Q; R9 G- B8.5 小结/
8 a& Z) |5 \, B$ U6 ]: o' k$ w, [) ^
第9章 全链路日志/
) B  V: C+ G1 R+ c+ K9.1 业务场景：这个请求到底经历了什么/
* ~: c6 D2 K; w6 b; v$ O9.2 技术选型/
9 p5 ]0 V, z- s  L3 r- b# f2 |6 r$ q9.2.1 日志数据结构支持OpenTracing/
* ~6 F' I5 ]8 y8 `, m9.2.2 支持Elasticsearch作为存储系统/
3 e4 h/ R$ p9 @7 x: t# b( |- `9.2.3 保证日志的收集对性能无影响/
# Z- p' y+ f3 D2 a4 y' K; t9.2.4 查询统计功能的丰富程度/
2 z, W; l* @9 q% G9.2.5 使用案例/
3 R% }3 Q+ j7 {7 N6 A9.2.6 终选择/
9.3 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/
) e  q, p7 I1 R$ |" V9.3.3 流量较大时，如何控制日志的数据量/
- f' R* G( x8 |! R3 G1 j$ W9.3.4 日志的保存时间/
9.3.5 集群配置：如何确保高可用/
9.4 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/
10.1.1 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/
! r/ m. |: l  f) O) k10.4.1 线程隔离机制/
10.4.2 熔断机制/
9 l2 {6 s0 }  f4 A1 K7 }1 N  z10.4.3 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/
10.5.1 数据一致性/
10.5.2 超时降级/
10.5.3 用户体验

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林其

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