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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# K: G' J( B9 g/ ]( J4 B2 u+ w
$ F- m% J* l; I* Y作者:王伟杰出版社:机械工业出版社出版时间:2022年03月 3 W7 u& W* i( g) M7 J2 Y t
, @, D# f9 i- f编号：166-Java吧资源免费-X0256【Java吧 java8.com】
. r% a* v; Z* I5 R4 ^
. `2 |% y3 H0 G* U: I4 X. C3 x( P; g
! M3 x5 R& E3 B, M8 ~# [目录：3 \) o" u, n8 h6 }/ z5 X( M" T
第1部分 数据持久化层场景实战 _' W! O7 U5 ^# i
1 v. U4 M' `: P M
第1章 冷热分离/
{$ Q; M$ K9 W9 }9 b% o8 D" [1.1 业务场景：几千万数据量的工单表如何快速优化/
* h% G9 O4 S% g1.2 数据库分区，从学习到放弃/: X! ^4 P3 q7 x( c0 p& _: b
1.3 冷热分离简介/
, R# }) ?; d7 t3 ~: h1.3.1 什么是冷热分离/! d8 Y0 u8 H) s$ o' c: {: J
1.3.2 什么情况下使用冷热分离/
- D* @8 H6 w4 q: o; A h; Z7 c1.4 冷热分离一期实现思路：冷热数据都用MySQL/
, ^) C( w! R: S' L# N$ p' p! D, W1.4.1 如何判断一个数据到底是冷数据还是热数据/
9 K1 Z4 _3 I) j. C* n5 F1.4.2 如何触发冷热数据分离/. T" W2 w* L& n5 u! `. g1 f: u
1.4.3 如何分离冷热数据/$ G2 b) b" j; n2 n6 r, A
1.4.4 如何使用冷热数据/' d/ C" z! R0 Z/ _5 W/ W
1.4.5 历史数据如何迁移/
( Q' D+ M' k3 x% P! A W1.4.6 整体方案/ k! X. o4 u3 Q Q; x4 Q( m
1.5 冷热分离二期实现思路：冷数据存放到HBase/; a. j: }# _6 Y A d; C
1.5.1 冷热分离一期解决方案的不足/
, B, J; H5 o9 A+ Z# `* y1.5.2 归档工单的使用场景/+ S- K& C% w. z# F! K
1.5.3 HBase原理介绍// C1 d' |% x2 C& W2 W5 }) q
1.5.4 HBase的表结构设计/- c8 }. V4 L% ]# O1 M; D5 o
1.5.5 二期的代码改造/
3 M; ^4 P: u) P8 L1 H. D1.6 小结/2 `3 ~" }$ a9 X: I
& s. @; m' ?/ [第2章 查询分离/5 R+ B8 M$ ^9 V2 \& O
2.1 业务场景：千万工单表如何实现快速查询/; W2 o K$ x8 W) X
2.2 查询分离简介/
; Z+ t+ t+ W2 }& g2.2.1 何为查询分离/$ F+ \% A( ~1 g. \+ j- u$ n
2.2.2 何种场景下使用查询分离/: k5 A* C: s H% g6 P
2.3 查询分离实现思路/: C1 d9 |% [8 ~/ }3 e! O4 K- ?7 \
2.3.1 如何触发查询分离/
* i D1 p( z. K1 G5 T5 ^2.3.2 如何实现查询分离/
( p5 b' j- r# V7 W2.3.3 查询数据如何存储/
* E9 R( g) G& Q* a9 n) Q2.3.4 查询数据如何使用/
6 ^' B% \* C" V" [* u( U- F- K2.3.5 历史数据迁移/" D) e1 O2 S0 U
2.3.6 MQ Elasticsearch的整体方案/ C- s0 A% N4 t) q8 s3 T
2.4 Elasticsearch注意事项/9 i4 F; Y3 ^9 f) K
2.4.1 如何使用Elasticsearch设计表结构/! u5 F" b2 ~' @% ?* B
2.4.2 Elasticsearch的存储结构/
3 b7 G" K- k0 Z" Y8 O7 [4 C2.4.3 Elasticsearch如何修改表结构/
5 h% A$ ?6 A G: d1 X! J2.4.4 陷阱一：Elasticsearch是准实时的吗/
6 m1 y4 x4 j. F% B& _2.4.5 陷阱二：Elasticsearch宕机恢复后，数据丢失/3 h# W: ]. b, g
2.4.6 陷阱三：分页越深，查询效率越低/2 Q, S, e$ v# k W/ | ^
2.5 小结/' ]' h+ t6 ]" ^! t5 v4 {- p
, t& _1 o+ H7 F) H第3章 分表分库/
7 i# j; E# d% N' Y3.1 业务场景：亿级订单数据如何实现快速读写/8 j& _# b w2 U ^. f5 u$ W2 N
3.2 拆分存储的技术选型/
5 |* k6 q9 V& V5 Y9 a D5 O( p; J0 F3.2.1 MySQL的分区技术/
# {# T( M1 j/ `3 ]0 m3.2.2 NoSQL/& j0 D# _: J1 S- G1 u+ h4 o
3.2.3 NewSQL/
% n/ ?* H5 W4 t5 Z) g0 M$ e& d4 s3.2.4 基于MySQL的分表分库/
# A* }* S H3 m% U' o3 `3.3 分表分库实现思路/
+ J' G" r- ], t( u& n" ?3.3.1 使用什么字段作为分片主键/
# r6 P$ F" Z, m# I$ U" F3.3.2 分片的策略是什么/4 G. I6 C/ H7 h4 g' }
3.3.3 业务代码如何修改/
# @ b) x( } A, k$ _9 n6 E3.3.4 历史数据如何迁移/
, E" i# ]% o" x0 _& U1 I3.3.5 未来的扩容方案是什么/
2 o' B+ B# d$ H8 g' q' [* B3.4 小结/: w* k6 ?" J7 K
4 D) q9 G2 ]/ h. H" k$ k
]5 b: J; p8 T* A1 X- H4 `第2部分 缓存层场景实战
$ v( M; r& k% T0 K) m( ~; C* S; g( Q& g
第4章 读缓存/
0 f& H" `5 I2 w1 l2 B) L4.1 业务场景：如何将十几秒的查询请求优化成毫秒级/
; R' Z+ K, x C- f. l, B4.2 缓存中间件技术选型(Memcached,MongoDB,Redis)/
1 Y* C# q0 u6 t- h/ n4 @4.3 缓存何时存储数据/, Z$ d9 u6 K0 E' a
4.4 如何更新缓存/; u6 R0 L8 s' c/ v# |7 j$ q
4.4.1 组合1：先更新缓存，再更新数据库/$ T5 s6 c0 `) i; H7 E4 y$ T+ E
4.4.2 组合2：先删除缓存，再更新数据库/
9 R1 p% ]6 i( {$ t4 K+ L4.4.3 组合3：先更新数据库，再更新缓存/
5 A3 |/ |+ K& i, @: }5 A8 ]4.4.4 组合4：先更新数据库，再删除缓存/ }% \6 I( L" h/ d5 G
4.4.5 组合5：先删除缓存，更新数据库，再删除缓存/$ D9 l/ ~* J5 v8 r2 u
4.5 缓存的高可用设计/% A) P$ H! k; [8 w5 m9 j
4.6 缓存的监控/' {# z1 z8 ~8 b, [5 X
4.7 小结/
% g# t1 P, I( D* v" l1 A8 S& A \2 x1 W
第5章 写缓存/
6 q7 J3 ^/ u7 [1 i5.1 业务场景：如何以小代价解决短期高频写请求/) v% Y. L& v( n/ V) B8 p Q
5.2 写缓存/" _% y. v% R. q8 |! \) G0 D2 c
5.3 实现思路/, d {9 K. }, `1 ^+ \
5.3.1 写请求与批量落库这两个操作同步还是异步/
" `$ T4 i* |0 A5.3.2 如何触发批量落库/
$ X6 E8 k3 F0 x2 `* w* N5.3.3 缓存数据存储在哪里/
: c; t; D4 p" @+ z5.3.4 缓存层并发操作需要注意什么/
, W6 r* T, k8 s# ]0 R# j5.3.5 批量落库失败了怎么办/
! j: Z9 f1 }+ U& D! J- O9 P5.3.6 Redis的高可用配置/' q7 d6 Q6 |4 k/ `
5.4 小结/
8 _$ Y B/ r( Q. K z3 Q- k l) o, O3 n9 ^3 Z
第6章 数据收集/
: Z: p/ |$ n% `8 ?" R6.1 业务背景：日亿万级请求日志收集如何不影响主业务/) ?2 ?7 C9 x6 [/ b% r& k0 ]
6.2 技术选型思路/
, a% y( j. ?% @/ N6.2.1 使用什么技术保存埋点数据的现场/! m, ? z1 d) ^. t
6.2.2 使用什么技术收集日志数据到持久化层/
/ F. w8 M- f; v. V5 G6.2.3 为什么使用Kafka/$ g& W2 |. `+ o* m- J
6.2.4 使用什么技术把Kafka的数据迁移到持久化层// e) E% r- m+ h* a% ]) R/ t* A5 z
6.3 整体方案/
7 M$ L0 { A% l0 M+ W6.4 小结/
! ?9 i N& w0 q% R4 R" ~$ B& b
1 ]4 g5 y- g* l# ]第7章 秒杀架构/
4 f/ Q$ R: d5 g9 J) `* i7.1 业务场景：设计秒杀架构必知必会的那些事/8 o# R/ t( l" e: i8 M# \. }
7.2 整体思路/; Y7 x2 y7 e! _
7.2.1 浏览页面如何将请求拦截在上游/, L9 B v6 |" j
7.2.2 下单页面如何将请求拦截在上游/
1 H! {4 O+ V' P5 M6 J7.2.3 付款页面如何将请求拦截在上游/
/ @: u$ l, L3 Q" u, ?, E8 [7.2.4 整体服务器架构/( _- d* ]1 s2 B' a7 U7 R- V3 D
7.3 小结/5 e4 ]; [ ~+ \8 V3 H% r5 ~9 a1 N
$ f* J: K+ K3 _8 p1 F! k; W3 j
8 r! ?* f3 O/ H$ W* ^# M8 T; H h
第3部分 基于常见组件的微服务场景实战) }' I/ j1 h, T8 ?8 z/ e
9 Y- }' U' h) O# f) {
第8章 注册发现/8 c2 P; D0 {. F# y0 N
8.1 业务场景：如何对几十个后台服务进行高效管理// n, ?4 q5 h9 o! `
8.2 传统架构会出现的问题/( ? e4 b% |- U
8.2.1 配置烦琐，上线容易出错/7 R& n2 x, y! x/ W& g. U! {
8.2.2 加机器要重启/
g; c/ I- n9 v, A+ |8.2.3 负载均衡单点/5 n5 m# f( [" k6 G2 r# c
8.2.4 管理困难/
! a8 T9 c w5 p& Z+ m8.3 新架构要点/% C t' B5 T/ T, K6 v4 X
8.3.1 中心存储服务使用什么技术/
9 [5 J& W/ v- L! z8.3.2 使用哪个分布式协调服务/: S7 V4 f2 B* Q" }
8.3.3 基于ZooKeeper需要实现哪些功能/
" t r2 g! d: H0 t( m h. h8.4 ZooKeeper宕机了怎么办/5 b+ \* [) t( S' V
8.5 小结/
4 W$ ~( r( w0 f {! S9 ^% O% e2 |& E; Q/ g D
第9章 全链路日志/$ `7 X' B+ ^7 x/ w
9.1 业务场景：这个请求到底经历了什么/
/ B/ k3 o5 t2 n2 _% [ V" I0 |7 i3 b9.2 技术选型/
1 o) r, t# u. f' c& n9.2.1 日志数据结构支持OpenTracing/6 g2 Q9 c6 G. F- G& b+ e
9.2.2 支持Elasticsearch作为存储系统/* w V0 ?( J, r+ a5 @
9.2.3 保证日志的收集对性能无影响/
, H% ]0 Y6 N% ~) Q9.2.4 查询统计功能的丰富程度/
5 h N* J- e2 h4 o; D9.2.5 使用案例/
' O+ X( Z7 q9 i. O1 V4 O# {9.2.6 终选择/
& V2 d X& G1 R" q' ^9.3 注意事项/9 }( `# b P- v8 {; I7 f
9.3.1 SkyWalking的数据收集机制/
2 O* w* v/ A Q3 B ]4 K9.3.2 如果SkyWalking服务端宕机了，会出现什么情况/, u; k, ~" i: B6 S" l
9.3.3 流量较大时，如何控制日志的数据量/2 t. r7 ^9 _3 [, A* @( T% W1 b8 r
9.3.4 日志的保存时间/: K& F; H8 J0 x( }
9.3.5 集群配置：如何确保高可用/
) R7 u9 h3 {) x" w* A+ l9 {; g9.4 小结/* r0 P9 _3 [2 t/ U; W
# ^' {! B1 S$ J' _% Y/ d( r9 N
第10章 熔断/3 v- b+ y1 o7 a; ^7 u2 `7 Y
10.1 业务场景：如何预防一个服务故障影响整个系统/
3 Q9 n, L& w/ i$ X/ k10.1.1 个问题：请求慢/ java8.com
: A+ d5 E4 `& s- s X3 `) A10.1.2 第二个问题：流量洪峰缓存超时/2 F( \1 M, E6 `$ z7 l$ U) ]- d
10.2 覆盖场景/
8 A, k8 P8 I5 [$ e10.3 Sentinel 和Hystrix/" J" C x0 {0 ~- l/ T% ]( q. Z) O
10.4 Hystrix的设计思路/
( L4 N' {7 `. t; O7 P' c10.4.1 线程隔离机制/' A+ u8 L( X6 G4 `+ N
10.4.2 熔断机制/
5 r- Z9 F; p d10.4.3 滚动（滑动）时间窗口/
" y# h4 W' v3 r; J! d$ l3 l10.4.4 Hystrix调用接口的请求处理流程/
$ w# j9 N/ @1 b; \) y! n/ \8 b10.5 注意事项/' c. w! O: _/ W) f
10.5.1 数据一致性/# a2 \7 Q' @9 n& X8 U8 \) m' |
10.5.2 超时降级/
, f# r% V( I+ g10.5.3 用户体验. m: K; B! K2 d, Z. g! H; x
( {5 R+ [! m: N7 m* _7 w
& c6 ~6 b' G3 V( U B) s# I& A
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* Y& P* {" b, Y0 p% e2 w) u& O8 r# X9 p: Q; X5 j) {
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2024-05-29
