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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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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* k) B" ~5 z) P. b; b4 b编号：166-Java吧资源免费-X0256【Java吧 java8.com】

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. h& n% S* z5 R  _, M1 X  M目录：

第1部分 数据持久化层场景实战

第1章 冷热分离/
) C8 p2 V/ @. P4 t6 \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/
1 z6 W; ?/ T: n; m7 w4 D1.3 冷热分离简介/
1.3.1 什么是冷热分离/
1.3.2 什么情况下使用冷热分离/
8 u0 x9 ?8 p+ o' E# s" D1.4 冷热分离一期实现思路：冷热数据都用MySQL/
; L. }- J6 a; ]3 {- _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/
1.4.4 如何使用冷热数据/
& f' a0 _( ]/ v) ?1.4.5 历史数据如何迁移/
1.4.6 整体方案/
1.5 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/
! q/ n1 U$ M; y7 A' D  q+ k1.5.2 归档工单的使用场景/
. j& f& X/ Z( t3 \5 g1.5.3 HBase原理介绍/
1.5.4 HBase的表结构设计/
& ^' A" i7 P! P$ w+ v1.5.5 二期的代码改造/
1.6 小结/

0 S; X4 a2 s$ Q! |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/
+ u6 Y8 d! m8 P2.2 查询分离简介/
2.2.1 何为查询分离/
9 ~! y& P" L- n5 I2.2.2 何种场景下使用查询分离/
2.3 查询分离实现思路/
/ K9 e% H4 r# V3 r  Q, b5 F2.3.1 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/
2.3.4 查询数据如何使用/
  g+ W+ Z: M* t. O7 V2.3.5 历史数据迁移/
" z% C1 q! C) z! P1 ^2.3.6 MQ Elasticsearch的整体方案/
1 W2 q4 b1 o- P% G" ^& O. j2.4 Elasticsearch注意事项/
0 E5 F3 w* S- m7 z* L9 @2.4.1 如何使用Elasticsearch设计表结构/
. B% Z  d8 M' u+ D; P2.4.2 Elasticsearch的存储结构/
2.4.3 Elasticsearch如何修改表结构/
- X0 a% O1 L7 C2.4.4 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/
2.4.6 陷阱三：分页越深，查询效率越低/
2.5 小结/
* l4 L8 w3 ^( j0 m/ F0 r  o
9 }: x; U4 x6 I' v第3章 分表分库/
  G+ N$ H0 c8 J8 E" l6 b3.1 业务场景：亿级订单数据如何实现快速读写/
6 m0 Q9 p4 n# l) Z8 x) h3.2 拆分存储的技术选型/
3.2.1 MySQL的分区技术/
2 X+ B; m5 h1 a+ B" f6 Q3.2.2 NoSQL/
$ U5 G5 H+ r7 P" l; |3.2.3 NewSQL/
% o( W: H) p# `% U( A1 Y7 m3.2.4 基于MySQL的分表分库/
9 @$ A6 H' u  P3.3 分表分库实现思路/
. Z9 x! R( \  ~3.3.1 使用什么字段作为分片主键/
# O; Z) m$ r: t) ^3 V- o) |3.3.2 分片的策略是什么/
* b, D2 }4 V' N( [" I% e! E3.3.3 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 `( Q# G/ q* a" s7 l3 C0 N) G+ t3.4 小结/
' \* ~( m2 n1 h, ~# c8 s2 @

第2部分 缓存层场景实战
& H) H  M# |$ n: i$ g: R* ~
( h. J& R, ^6 O. x1 `/ m  q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/
4.2 缓存中间件技术选型(Memcached,MongoDB,Redis)/
& D: H9 D% k$ T& ?4.3 缓存何时存储数据/
  f* I* Q: t! W( _( F" g" m4.4 如何更新缓存/
  K( S. C3 G5 ^* ?$ O# P& ^9 q4.4.1 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/
4.4.3 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/
9 U- g+ a  p6 X6 y9 t) o* T4.4.5 组合5：先删除缓存，更新数据库，再删除缓存/
0 y! K! M- f' }; M2 d9 I0 J4.5 缓存的高可用设计/
  B8 i. z  I& S& l7 B: [8 u# d4.6 缓存的监控/
4.7 小结/

2 O% b( j& e1 E: @7 N8 M6 N8 [* z第5章 写缓存/
5.1 业务场景：如何以小代价解决短期高频写请求/
) t# j1 q5 |( c8 k$ v5.2 写缓存/
- }$ t$ [" v" U3 f# L; B& q# s5.3 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/
3 f7 y% R& u2 e5.3.2 如何触发批量落库/
9 s$ U) z6 V* |  C6 V5.3.3 缓存数据存储在哪里/
" v0 P& m9 z1 y- P5.3.4 缓存层并发操作需要注意什么/
# C8 e) B$ P$ ?5 J. c$ \; |% i5.3.5 批量落库失败了怎么办/
) Q& {0 j2 M8 h( @: ~% f5.3.6 Redis的高可用配置/
5.4 小结/
6 \6 m' F" t  D6 _
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/
$ u! p) |" i/ I1 r$ ]6.2 技术选型思路/
9 ?* ~/ B8 _) l/ Q6.2.1 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/
! `; G9 N7 q+ b6.2.3 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/
& a" R. i4 q3 z- N$ h6.3 整体方案/
' w% O4 u; P' G4 {6.4 小结/
! a, p& l0 ?: L" n6 M  v
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/
$ P. u; N* B1 x( H7.2 整体思路/
- t5 H1 M$ X- W6 t- M7.2.1 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/
& G  W5 V4 N9 _' s7.2.3 付款页面如何将请求拦截在上游/
* T$ H  }- T2 p) m" T! r9 M3 P6 U3 M7.2.4 整体服务器架构/
9 P: F" h, O$ Z. x5 |. {7.3 小结/
  F) Z1 X7 f1 Y0 B) W5 q
% S9 B9 w+ E( k2 X; v( q
0 z" y) [: C0 i第3部分 基于常见组件的微服务场景实战
) V8 j/ {7 `3 g3 g& W- Y5 U6 B+ a
第8章 注册发现/
: J- @4 N# X# p- s7 \( |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/
0 ~; _' ^% A9 Q8.2.1 配置烦琐，上线容易出错/
. J+ W1 _% O+ A( y5 x3 B8.2.2 加机器要重启/
2 J$ [+ v% Q2 Y; P8.2.3 负载均衡单点/
" H' R; s+ [4 Z' @8 F8.2.4 管理困难/
9 i% [9 p  {2 g: `8.3 新架构要点/
$ R1 H6 j5 Z0 }/ X  A! ]: u8.3.1 中心存储服务使用什么技术/
8.3.2 使用哪个分布式协调服务/
% n! X& s$ d- R- t6 a& J8.3.3 基于ZooKeeper需要实现哪些功能/
8.4 ZooKeeper宕机了怎么办/
8 M7 `5 ~9 \1 Y8 `8.5 小结/
* p$ g* A1 q& M6 L
, U; D2 h3 Z! W- h8 n: `9 {第9章 全链路日志/
+ R8 J4 s% A7 }/ ?# _/ E# H3 @9.1 业务场景：这个请求到底经历了什么/
. ^* w. k, f# W: [" C7 C9.2 技术选型/
- s8 N, u) k  b' b5 H* [4 h9.2.1 日志数据结构支持OpenTracing/
9.2.2 支持Elasticsearch作为存储系统/
- E; p* ?" h6 ?5 R# E  Q9.2.3 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/
9.2.6 终选择/
5 R* w( N1 H6 r( M# X2 v( V( s9.3 注意事项/
9.3.1 SkyWalking的数据收集机制/
& N, T8 [' v2 O7 @$ H9.3.2 如果SkyWalking服务端宕机了，会出现什么情况/
1 S* `7 @& `$ \. A; j9.3.3 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/
9.3.5 集群配置：如何确保高可用/
7 d6 G+ m+ }! w9.4 小结/

1 u4 W6 ^( A- J" Y. O第10章 熔断/
$ m8 L, x2 m: G5 r5 f10.1 业务场景：如何预防一个服务故障影响整个系统/
3 \4 S3 f: f9 O# e10.1.1 个问题：请求慢/  java8.com
2 S# _0 K. C! L8 T* C% h10.1.2 第二个问题：流量洪峰缓存超时/
& r- ]6 T& v7 ]+ a10.2 覆盖场景/
% \, U9 a9 [- b5 e1 s5 h10.3 Sentinel 和Hystrix/
10.4 Hystrix的设计思路/
+ h) m4 a$ s  m( C( N( L6 H3 U10.4.1 线程隔离机制/
* z9 L( J$ U7 p& [2 s10.4.2 熔断机制/
" F! J' s2 A, w$ F10.4.3 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/
: w; a5 O2 ?; a8 v1 l0 S( b, g. b10.5.1 数据一致性/
10.5.2 超时降级/
) o5 b: v9 @* [" q! ?6 B10.5.3 用户体验

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