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
" G6 H' M, z& c7 a& e
作者:王伟杰出版社:机械工业出版社出版时间:2022年03月

  R0 \  h2 p, K0 M: E2 C0 [/ }编号：166-Java吧资源免费-X0256【Java吧 java8.com】


: d+ R6 K0 N0 S* v5 a, L9 p
8 E" I& u- s5 d! a% V2 p! y目录：

第1部分 数据持久化层场景实战

3 `  G& J. n/ J, f, b第1章 冷热分离/
7 T, F* ^) v2 v9 y1.1 业务场景：几千万数据量的工单表如何快速优化/
- B6 o) E9 s8 x1.2 数据库分区，从学习到放弃/
6 P9 k* `; V0 G$ K  N2 C0 ~) T1.3 冷热分离简介/
9 x! F0 [  R6 X% H' e- B1.3.1 什么是冷热分离/
1.3.2 什么情况下使用冷热分离/
! j0 r" T8 V+ n& q/ j! e  }4 `6 K1.4 冷热分离一期实现思路：冷热数据都用MySQL/
& @7 T3 `" f2 H; Q  K- {- u8 H1.4.1 如何判断一个数据到底是冷数据还是热数据/
6 Z2 W: Y! q" C% w" Y9 _7 u$ Q1.4.2 如何触发冷热数据分离/
1.4.3 如何分离冷热数据/
. a! s! n5 ~( c% }" y1.4.4 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/
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/
* o/ J; J3 f  L6 p! y1.5.2 归档工单的使用场景/
# t: R- E. K" g7 n% X/ v. b1.5.3 HBase原理介绍/
& o/ o" Q- {# i1.5.4 HBase的表结构设计/
1.5.5 二期的代码改造/
" p  J, U/ t3 N2 w1.6 小结/
# R6 s1 E3 c9 ]2 h0 r
# s' A$ y, I: m! O: L第2章 查询分离/
0 ^2 ?! G. i9 s2.1 业务场景：千万工单表如何实现快速查询/
. i) Y9 c3 ]4 b2 w6 s# J2.2 查询分离简介/
+ f; G- ]7 L6 U( c2.2.1 何为查询分离/
2.2.2 何种场景下使用查询分离/
2.3 查询分离实现思路/
" I+ S8 w  [- [& B2.3.1 如何触发查询分离/
2.3.2 如何实现查询分离/
$ S4 |% p  w8 x2.3.3 查询数据如何存储/
2.3.4 查询数据如何使用/
  n3 v( [! y4 V3 r* A2 R2.3.5 历史数据迁移/
& P: Z1 b- {! M+ D) ]2 T: U. Y2.3.6 MQ Elasticsearch的整体方案/
; E4 T/ j7 |( V2.4 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/
, j' R- x/ C3 B5 B8 S2.4.3 Elasticsearch如何修改表结构/
2.4.4 陷阱一：Elasticsearch是准实时的吗/
; I  }9 c. H# E8 q/ S. o# u# K  u4 t2.4.5 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/

& M* ]- P8 U* B第3章 分表分库/
" {4 R0 \$ J8 @6 \# B$ ?. Q3.1 业务场景：亿级订单数据如何实现快速读写/
) \4 Y) g" o5 _3.2 拆分存储的技术选型/
3.2.1 MySQL的分区技术/
5 @$ l3 N3 }6 H5 U& v) o- z3.2.2 NoSQL/
2 e$ h# f  W$ R+ d8 R& r3.2.3 NewSQL/
7 k- ]3 [" V( z: p3.2.4 基于MySQL的分表分库/
+ R- Q3 {# O/ j* l( d# G3.3 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/
! E' g: t  w" m1 d' m) z/ u3.3.3 业务代码如何修改/
0 C7 F$ B. T$ L! P: R4 l3.3.4 历史数据如何迁移/
  c) A4 v" e+ ?( Q! |8 C) _3.3.5 未来的扩容方案是什么/
3.4 小结/

" n& t( x. l+ Z5 ^
第2部分 缓存层场景实战

" }# r. h- G& X. n5 G7 @6 n第4章 读缓存/
" p, ?9 T4 _4 a# @5 ?) e. @- f4 F5 y4.1 业务场景：如何将十几秒的查询请求优化成毫秒级/
2 ^4 b: d) Z5 Z4.2 缓存中间件技术选型(Memcached,MongoDB,Redis)/
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/
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/
+ I! Z3 a/ g1 _& X9 y7 K4.4.4 组合4：先更新数据库，再删除缓存/
  T# m5 d# K( A( f! y, j4.4.5 组合5：先删除缓存，更新数据库，再删除缓存/
9 G0 G5 v, E" k4 c4.5 缓存的高可用设计/
& h, N+ {  b* n9 n) j) P& v4.6 缓存的监控/
4.7 小结/

% R, g3 }1 I- {) V% f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/
8 w" N& }5 K) q7 O, t# h/ c3 J& x5.2 写缓存/
# }. ?5 d- h5 g1 F, c$ {+ b5.3 实现思路/
3 ^3 k% }0 b* u3 s& ]/ ^) A# r5.3.1 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/
5.3.3 缓存数据存储在哪里/
9 ]$ b5 [7 N# B  u+ C  `+ A5.3.4 缓存层并发操作需要注意什么/
7 C3 T: u6 U( c2 Q: s5.3.5 批量落库失败了怎么办/
5.3.6 Redis的高可用配置/
5.4 小结/

3 W# v6 U5 c2 B4 Z( @+ ~, {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/
( e- c( F/ x: t; C8 _' x* a( L6.2 技术选型思路/
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/
7 I0 @# y& Q8 C* d0 B& g, [2 w- W6.2.3 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/
7 A3 v6 }% V& ^6.3 整体方案/
% h3 V, `7 N4 J5 A; `6 r4 m4 [6.4 小结/
4 K8 ~0 y0 n4 {: q' b5 f  M0 _
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/
* V( Q8 d# C: r, ^* I" X. A! c7.2.1 浏览页面如何将请求拦截在上游/
% |1 `( w. s: @7.2.2 下单页面如何将请求拦截在上游/
6 A1 G; D! s1 Z. r7 U6 e( `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/
: Z7 T; P( Q! S( h9 m3 p7.3 小结/

! ^  Q: r& Z( {* V2 a6 r8 ]
/ i; f8 d% u7 ]2 \; J+ G第3部分 基于常见组件的微服务场景实战
. z: T7 L( \5 }/ I" X, G8 D& \  I( G
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/
; t4 }/ d, x. p- S; ^( r8.2 传统架构会出现的问题/
0 c9 e9 l+ u3 a! [* N5 F& u  |; B8.2.1 配置烦琐，上线容易出错/
! O' r* X  i6 y9 E2 M8.2.2 加机器要重启/
' Q& b) F2 X2 ^8.2.3 负载均衡单点/
8.2.4 管理困难/
4 T0 N% }: [8 ?. _0 s8 ?$ z8.3 新架构要点/
) [3 x/ A- U7 l7 b; u9 i0 {8 B( i8.3.1 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/
! M0 A0 M0 b9 L8 }- \6 z( R8.3.3 基于ZooKeeper需要实现哪些功能/
8.4 ZooKeeper宕机了怎么办/
8.5 小结/

第9章 全链路日志/
  @- P! @( v) U4 e8 o# v9.1 业务场景：这个请求到底经历了什么/
9.2 技术选型/
* g6 ?; @! x- f5 d; W; v9.2.1 日志数据结构支持OpenTracing/
' y! p& @+ o) o0 ]9.2.2 支持Elasticsearch作为存储系统/
& W% F, ~1 X" m. T( L" F. z. I* H4 G9.2.3 保证日志的收集对性能无影响/
# m7 {' J, g3 f+ Z9.2.4 查询统计功能的丰富程度/
9.2.5 使用案例/
9.2.6 终选择/
9.3 注意事项/
9.3.1 SkyWalking的数据收集机制/
& q# B5 y! a. g) z9.3.2 如果SkyWalking服务端宕机了，会出现什么情况/
6 f3 L9 A6 `2 `4 B/ W1 }9.3.3 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/
2 }+ p! t, q2 J( j" `' K7 i$ J5 }: L9.4 小结/
% `3 A5 H% G. O0 I' R
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/
  i( G( k- K1 J2 X' ]! C( M  D10.1.1 个问题：请求慢/  java8.com
" U. M# w  n3 i0 Q/ q$ t0 i10.1.2 第二个问题：流量洪峰缓存超时/
2 W) J, I8 m/ t, o( N7 k7 `1 v10.2 覆盖场景/
5 ^7 X! n8 c9 `4 U7 p6 q10.3 Sentinel 和Hystrix/
  Q1 P2 \; `2 A10.4 Hystrix的设计思路/
10.4.1 线程隔离机制/
10.4.2 熔断机制/
1 G/ V+ \: y5 K7 B* g10.4.3 滚动（滑动）时间窗口/
9 Y. S/ z! w  d) o/ h5 w" I$ ?) j10.4.4 Hystrix调用接口的请求处理流程/
10.5 注意事项/
0 S' K7 J  x# |. T10.5.1 数据一致性/
10.5.2 超时降级/
10.5.3 用户体验

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