第1部分 数据持久化层场景实战
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第1章 冷热分离/
8 q$ T) w' v" g( }1.1 业务场景：几千万数据量的工单表如何快速优化/
0 d! Q7 c8 l1 J* v& b1.2 数据库分区，从学习到放弃/
9 u- b( P! q. A- I0 H0 q' `- M# @ w1.3 冷热分离简介/
7 {4 \! x9 [6 {; d1.3.1 什么是冷热分离/% t! w) r( O3 @0 [6 r
1.3.2 什么情况下使用冷热分离/
0 z3 L) U/ Q3 i G Y6 M1.4 冷热分离一期实现思路：冷热数据都用MySQL/% X! [! ~ Y( D4 _( O3 d# A& m$ o
1.4.1 如何判断一个数据到底是冷数据还是热数据/
4 L& v$ i( E8 x% B; q0 ~' I1.4.2 如何触发冷热数据分离/1 U* o7 Z; _# x9 u" c
1.4.3 如何分离冷热数据/
; O) H" n: p& s# I; g% ?2 k1.4.4 如何使用冷热数据/9 |) \: P: x q J" H+ J
1.4.5 历史数据如何迁移/: D: ^& _5 G- i
1.4.6 整体方案/& A, W c |' x% y0 V8 D
1.5 冷热分离二期实现思路：冷数据存放到HBase/" _3 i h6 ]: M+ V% G2 Y
1.5.1 冷热分离一期解决方案的不足/: y; H4 h; Z9 A) l( u
1.5.2 归档工单的使用场景/- `$ O' J0 r4 G
1.5.3 HBase原理介绍/
: |: V1 ^* u3 U5 s1.5.4 HBase的表结构设计/
) y7 {* d# Q$ _4 n1 q5 Z( q- u1.5.5 二期的代码改造/
# |6 f: H# `; P2 I8 ?. g+ K1.6 小结/
' v- I( d, q/ n# i
) M+ L: D5 s* m3 Q0 y第2章 查询分离/
2 _) z+ H4 K. ~' I2.1 业务场景：千万工单表如何实现快速查询/
5 x. L2 \; H$ d3 i( }4 r. L5 q2.2 查询分离简介/( a+ W+ i: j; S/ ^0 ]' f
2.2.1 何为查询分离/" {% q- k5 _1 ?) T& i8 m
2.2.2 何种场景下使用查询分离/
+ k2 P+ e) c: C. L- n2.3 查询分离实现思路/, [5 }7 r/ v7 [# P" Z$ W
2.3.1 如何触发查询分离/
5 E t/ i; i$ h( i _3 `2.3.2 如何实现查询分离/8 T! Q' N7 j) D/ i3 u- [
2.3.3 查询数据如何存储// y9 s O9 y: L/ u+ s% w
2.3.4 查询数据如何使用/% q& N( N7 S, ]% `! |. U' I5 D
2.3.5 历史数据迁移/
& J1 \ o' m2 P2.3.6 MQ Elasticsearch的整体方案/
3 `0 _7 G9 E" B. l) \; ?2.4 Elasticsearch注意事项/+ @8 [3 B7 Q) M2 d8 s; M0 P ?2 _3 w, u
2.4.1 如何使用Elasticsearch设计表结构/2 `, N$ {( `, l4 ?: y6 K& _
2.4.2 Elasticsearch的存储结构/
+ t1 C2 q. q/ P: ^, n7 I2.4.3 Elasticsearch如何修改表结构/2 d- A( r3 R- U5 @/ L- V
2.4.4 陷阱一：Elasticsearch是准实时的吗/$ R# t `- n V" {
2.4.5 陷阱二：Elasticsearch宕机恢复后，数据丢失/2 E1 K: r( x3 j: ~. Z/ E
2.4.6 陷阱三：分页越深，查询效率越低/' f( L% p; U& E# {" |
2.5 小结/) V# Q& P' c4 }6 c+ B
* F4 ^7 ^/ }$ _; A0 l/ L% m
第3章 分表分库/0 T9 I8 R# Z6 v1 V: k" }
3.1 业务场景：亿级订单数据如何实现快速读写/
% y3 Z: M$ u" |. g$ ^! S7 ~( M3.2 拆分存储的技术选型/
$ }/ b: G8 [" Y' \) L3.2.1 MySQL的分区技术/
7 C. Q4 J" D" Y3 L; L9 [/ T# C3.2.2 NoSQL/
3 ?9 y( [/ N( _2 w: a8 t- w% I3.2.3 NewSQL/
7 |5 S& a& D. A' K1 m3.2.4 基于MySQL的分表分库/3 e L, n, v2 O- a; P1 a% m
3.3 分表分库实现思路/
& [: f( {* f; A& J+ i+ I; v( H& p3.3.1 使用什么字段作为分片主键/" W& N- @$ f. g6 A8 q n- N3 A3 s
3.3.2 分片的策略是什么/$ b) ?& }- B9 i: T$ k
3.3.3 业务代码如何修改/
% ]% V P, u$ q, U+ s6 u" B/ ^$ J3.3.4 历史数据如何迁移/
( ^* _" @( X5 e0 D( O6 i w3.3.5 未来的扩容方案是什么/
/ d( |; s7 \! f Z7 B3.4 小结/
0 L) l7 F5 J5 t3 a7 `) } J
* h H" {# V1 L& M+ o; V/ X; o' c+ E$ u
第2部分 缓存层场景实战
( c9 ?" w) p4 X1 b/ w$ T: |: X5 i
9 H5 R) k6 F- g4 r; b. V0 P第4章 读缓存/$ X: n# J e4 p# n, L
4.1 业务场景：如何将十几秒的查询请求优化成毫秒级/
4 M/ @+ u1 k$ P0 `4.2 缓存中间件技术选型(Memcached,MongoDB,Redis)/
8 Q R+ y* f, z, O$ F' O4.3 缓存何时存储数据/" m0 [( ~) x2 J/ W
4.4 如何更新缓存/
* @& L% r* J& r6 K' |8 `4.4.1 组合1：先更新缓存，再更新数据库/
$ ]: T0 z5 d3 q" L) w4.4.2 组合2：先删除缓存，再更新数据库/3 B: b: j$ v+ G% h
4.4.3 组合3：先更新数据库，再更新缓存/
9 T- q% W# K6 u- ]6 G4.4.4 组合4：先更新数据库，再删除缓存/9 u; k# z! E8 _4 t' U
4.4.5 组合5：先删除缓存，更新数据库，再删除缓存/0 M" e4 R1 X; Y' D m0 K
4.5 缓存的高可用设计/5 X. _6 a" [0 G1 S
4.6 缓存的监控/: e) u; K$ S+ E* R) k1 r9 `. j1 L8 h
4.7 小结/3 F+ }4 \ Q, `$ p9 k
' A! G1 |( F: F/ l2 d. }0 \
第5章 写缓存/% g0 R; Z. m n9 L
5.1 业务场景：如何以小代价解决短期高频写请求/- {) J& o9 E, W' S" v
5.2 写缓存/1 {4 R; H5 o ?5 U
5.3 实现思路/' Q# C, U' ^/ H6 O
5.3.1 写请求与批量落库这两个操作同步还是异步/
# X+ \9 w) \$ n$ u% Z+ `$ i# q5.3.2 如何触发批量落库/0 L: {4 m ^3 C; B. e5 h/ g
5.3.3 缓存数据存储在哪里/6 s$ w$ h$ {$ j/ m
5.3.4 缓存层并发操作需要注意什么/$ G$ ]1 g1 r+ E- r6 z8 A+ X% k
5.3.5 批量落库失败了怎么办/
9 p `5 s3 Y& \: x Y0 q5.3.6 Redis的高可用配置/4 b3 b& Q/ T8 L" e: s1 D
5.4 小结/; s6 @; H6 ]: L1 _( {2 k3 C
9 q- g5 _4 a* G% R" N第6章 数据收集/
2 i$ _- y6 u) \% @8 P! F6.1 业务背景：日亿万级请求日志收集如何不影响主业务/
9 P% f; C" J0 H7 C" V- V; J6.2 技术选型思路/
" [7 r+ ~; n+ t5 s7 C& o6.2.1 使用什么技术保存埋点数据的现场/) K! o! B S% L
6.2.2 使用什么技术收集日志数据到持久化层/& b/ w, L1 G3 h% \1 D @
6.2.3 为什么使用Kafka/0 A- m, p5 i8 Z! Q4 e, q& v
6.2.4 使用什么技术把Kafka的数据迁移到持久化层/
. {6 G4 R, S3 E: z6.3 整体方案/; d) }/ {( X% f; ]
6.4 小结/
8 L2 d/ D$ N" d
% {/ R% J: z; b# V- o第7章 秒杀架构/& f* {( r# `2 T! q% x4 e% f
7.1 业务场景：设计秒杀架构必知必会的那些事/
}, |9 l; b0 o/ \ x4 e7.2 整体思路/
1 {0 W, n& p2 K S( Q/ \7.2.1 浏览页面如何将请求拦截在上游/7 U" d0 m' E& ^6 B8 u
7.2.2 下单页面如何将请求拦截在上游/
# v1 w2 h; ]9 Y( M! z% ?( Y7.2.3 付款页面如何将请求拦截在上游/
- ` |/ @: Y$ D* w2 z' P7.2.4 整体服务器架构/
* c0 R9 N) G, K# E' M! Q7.3 小结/0 R/ P% `7 y' F- Q4 P) x9 j
& n; P! b8 p' F* Z( q
! `* X9 f+ m- B$ ^. \' |, x: A* a) d# z第3部分 基于常见组件的微服务场景实战
1 u0 A3 |7 K5 E% ^/ t c) P& p
) @. q8 c2 Q* e7 a( f/ q4 W第8章 注册发现/
6 Y8 _3 h6 C% a/ }+ a; m. Q/ i) T8.1 业务场景：如何对几十个后台服务进行高效管理/" a' v! U& @( E8 _
8.2 传统架构会出现的问题/
4 m4 C1 ^- N2 W9 R2 D8.2.1 配置烦琐，上线容易出错/
+ }/ {" l& H/ n: c8.2.2 加机器要重启/
; U. g1 v5 D. Z8.2.3 负载均衡单点/& L% W0 R( J4 w) Q7 L/ R) T
8.2.4 管理困难/
+ J5 I& @( r2 ?) e8.3 新架构要点/
# C) P$ k/ G& a8.3.1 中心存储服务使用什么技术/
( }4 J- A8 X+ \% ~( [8.3.2 使用哪个分布式协调服务/; f+ O( b' N& ^" W$ d8 i" f* o
8.3.3 基于ZooKeeper需要实现哪些功能/: W& ]) }: Q7 A6 F2 G
8.4 ZooKeeper宕机了怎么办/
! \4 t$ U7 S1 G) [* |8.5 小结/
$ b9 S& W+ R7 a. T, ~
7 B# T, U% K" b$ }# K3 B& ~第9章 全链路日志/
* i; O' n% O# T7 d( i' H9.1 业务场景：这个请求到底经历了什么/2 t' i. Q# Z( g' _) h- Z$ P$ S
9.2 技术选型/
8 t/ f4 t$ Q! H& M& S2 O9.2.1 日志数据结构支持OpenTracing/
( {2 ]& Z4 f6 J9.2.2 支持Elasticsearch作为存储系统/. L4 w. t3 h% Y& a& W
9.2.3 保证日志的收集对性能无影响/
+ G- T- ?& w( v$ E- o9.2.4 查询统计功能的丰富程度/
3 j g+ V _+ ?: c$ B: Q) ]9.2.5 使用案例/5 k: s8 {7 t0 t- b* Y
9.2.6 终选择/
1 u# I* n- [; Q0 V9.3 注意事项/( o2 r0 l6 N+ U. n$ A% H, J3 E
9.3.1 SkyWalking的数据收集机制/7 i" s' ? q4 I' m* f0 n
9.3.2 如果SkyWalking服务端宕机了，会出现什么情况/9 O( H' d1 R) R% y" x
9.3.3 流量较大时，如何控制日志的数据量/( b- N/ z' F S, e6 O
9.3.4 日志的保存时间/
$ Q% H6 C# e3 `# _$ I9.3.5 集群配置：如何确保高可用/
8 G* y3 Q9 @# \& e' S9.4 小结/4 E1 @ S7 E$ C8 x4 \/ }2 @9 K
# W5 t% R+ O5 |* Q9 [8 n m+ p$ Q第10章 熔断/" O0 V- p4 ~' }# C3 f
10.1 业务场景：如何预防一个服务故障影响整个系统/
" w' ]7 U$ t- i f; k10.1.1 个问题：请求慢/ java8.com
. J0 D- y( _/ Q; `2 ~+ R: y10.1.2 第二个问题：流量洪峰缓存超时/
$ O$ A1 o x1 @/ d10.2 覆盖场景/
2 V. q4 @3 Q$ g! C1 F% v7 ?# L10.3 Sentinel 和Hystrix/7 w' @1 I5 T" z6 e0 v5 j) g
10.4 Hystrix的设计思路/3 m+ Z" x! e( t" o/ P
10.4.1 线程隔离机制/
$ m& o* N3 ^" d5 }! @3 A! r v10.4.2 熔断机制/" s H, u% [' z5 k4 ~
10.4.3 滚动（滑动）时间窗口// e4 a. ]' |$ q% E8 u; J
10.4.4 Hystrix调用接口的请求处理流程/3 P) q2 Q! e, v8 I" [
10.5 注意事项/
; A+ h- C; [4 w" L( t& M! w10.5.1 数据一致性/
( Q- r4 b- | D) M# b9 h10.5.2 超时降级/
Y# ?& j) ]6 d$ Y% y% f- r$ N. I10.5.3 用户体验
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2024-05-29
