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第1章 分布式服务案例 1 1.1 分布式系统的架构演变过程 2 1.1.1 单机系统 3 1.1.2 集群架构 4 1.1.3 拆系统之业务垂直化 6 1.1.4 为什么需要实现服务化架构 8 1.1.5 服务拆分粒度之微服务 10 1.2 系统服务化需求 11 1.2.1 服务化与RPC协议 11 1.2.2 使用阿里分布式服务框架Dubbo实现服务化 12 1.2.3 警 惕Dubbo因超时和重试引起的系统雪崩 16 1.2.4 服务治理方案 18 1.2.5 关于服务化后的分布式事务问题 20 1.3 分布式调用跟踪系统需求 21 1.3.1 Google的Dapper论文简介 22 1.3.2 基于Dubbo实现分布式调用跟踪系统方案 25 1.3.3 采样率方案 35 1.4 本章小结 37 第2章 大流量限流/消峰案例 38 2.1 分布式系统为什么需要进行流量管制 39 2.2 限流的具体方案 42 2.2.1 常见的限流算法 43 2.2.2 使用Google的Guava实现平均速率限流 45 2.2.3 使用Nginx实现接入层限流 48 2.2.4 使用计数器算法实现商品抢购限流 49 2.3 基于时间分片的消峰方案 51 2.3.1 活动分时段进行实现消峰 52 2.3.2 通过答题验证实现消峰 52 2.4 异步调用需求 53 2.4.1 使用MQ实现系统之间的解耦 54 2.4.2 使用Apache开源的ActiveMQ实现异步调用 55 2.4.3 使用阿里开源的RocketMQ实现互联网场景下的流量消峰 61 2.4.4 基于MQ方案实现流量消峰的一些典型案例 72 2.5 本章小结 75 第3章 分布式配置管理服务案例 76 3.1 本地配置 77 3.1.1 将配置信息耦合在业务代码中 77 3.1.2 将配置信息配置在配置文件中 79 3.2 集中式资源配置需求 82 3.2.1 分布式一致性协调服务ZooKeeper简介 83 3.2.2 ZooKeeper的下载与集群安装 84 3.2.3 ZooKeeper的基本使用技巧 86 3.2.4 基于ZooKeeper实现分布式配置管理平台方案 87 3.2.5 从配置中心获取Spring的Bean定义实现Bean动态注册 93 3.2.6 容灾方案 95 3.2.7 使用淘宝Diamond实现分布式配置管理服务 96 3.2.8 Diamond与ZooKeeper的细节差异 101 3.2.9 使用百度Disconf实现分布式配置管理服务 102 3.3 本章小结 110 第4章 大促场景下热点数据的读/写优化案例 111 4.1 缓存技术简介 112 4.1.1 使用Ehcache实现数据缓存 114 4.1.2 LocalCache存在的弊端 116 4.1.3 神秘的off-heap技术 117 4.2 高性能分布式缓存Redis简介 120 4.2.1 使用Jedis客户端操作Redis 121 4.2.2 使用Redis集群实现数据水平化存储 122 4.3 同一热卖商品高并发读需求 124 4.3.1 Redis集群多写多读方案 125 4.3.2 保障多写时的数据一致性 126 4.3.3 LocalCache结合Redis集群的多级Cache方案 128 4.3.4 实时热点自动发现方案 130 4.4 同一热卖商品高并发写需求 132 4.4.1 InnoDB行锁引起数据库TPS下降 132 4.4.2 在Redis中扣减热卖商品库存方案 134 4.4.3 热卖商品库存扣减优化方案 138 4.4.4 控制单机并发写流量方案 141 4.4.5 使用阿里开源的AliSQL数据库提升秒杀场景性能 142 4.5 本章小结 148 第5章 数据库分库分表案例 149 5.1 关系型数据库的架构演变 150 5.1.1 数据库读写分离 150 5.1.2 数据库垂直分库 151 5.1.3 数据库水平分库与水平分表 152 5.1.4 MySQL Sharding与MySQL Cluster的区别 153 5.2 Sharding中间件 154 5.2.1 常见的 Sharding中间件对比 155 5.2.2 Shark简介 156 5.2.3 Shark的架构模型 157 5.2.4 使用Shark实现分库分表后的数据路由任务 159 5.2.5 分库分表后所带来的影响 166 5.2.6 多机SequenceID解决方案 167 5.2.7 使用Solr满足多维度的复杂条件查询 170 5.2.8 关于分布式事务 172 5.3 数据库的HA方案 173 5.3.1 基于配置中心实现主从切换 174 5.3.2 基于Keepalived实现主从切换 176 5.3.3 保障主从切换过程中的数据一致性 179 5.4 订单业务冗余表需求 180 5.4.1 冗余表的实现方案 181 5.4.2 保障冗余表的数据一致性 183 5.5 本章小结 186 后记 187

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第1篇 概述 1 大型网站架构演化 2 1.1 大型网站软件系统的特点 3 1.2 大型网站架构演化发展历程 4 1.2.1 初始阶段的网站架构 4 1.2.2 应用服务和数据服务分离 4 1.2.3 使用缓存改善网站性能 5 1.2.4 使用应用服务器集群改善网站的并发处理能力 6 1.2.5 数据库读写分离 7 1.2.6 使用反向代理和CDN加速网站响应 8 1.2.7 使用分布式文件系统和 分布式数据库系统 9 1.2.8 使用NoSQL和搜索引擎 10 1.2.9 业务拆分 11 1.2.10 分布式服务 11 1.3 大型网站架构演化的价值观 13 1.3.1 大型网站架构技术的核心价值是随网站所需灵活应对 13 1.3.2 驱动大型网站技术发展的主要力量是网站的业务发展 13 1.4 网站架构设计误区 14 1.4.1 一味追随大公司的解决方案 14 1.4.2 为了技术而技术 14 1.4.3 企图用技术解决所有问题 14 1.5 小结 15 2 大型网站架构模式 16 2.1 网站架构模式 16 2.1.1 分层 17 2.1.2 分割 18 2.1.3 分布式 18 2.1.4 集群 19 2.1.5 缓存 20 2.1.6 异步 20 2.1.7 冗余 21 2.1.8 自动化 22 2.1.9 安全 23 2.2 架构模式在新浪微博的应用 23 2.3 小结 25 3 大型网站核心架构要素 26 3.1 性能 27 3.2 可用性 28 3.3 伸缩性 29 3.4 扩展性 30 3.5 安全性 30 3.6 小结 31 第2篇 架构 4 瞬时响应：网站的高性能架构 34 4.1 网站性能测试 35 4.1.1 不同视角下的网站性能 35 4.1.2 性能测试指标 36 4.1.3 性能测试方法 39 4.1.4 性能测试报告 41 4.1.5 性能优化策略 41 4.2 Web前端性能优化 42 4.2.1 浏览器访问优化 42 4.2.2 CDN加速 43 4.2.3 反向代理 44 4.3 应用服务器性能优化 45 4.3.1 分布式缓存 45 4.3.2 异步操作 52 4.3.3 使用集群 53 4.3.4 代码优化 54 4.4 存储性能优化 58 4.4.1 机械硬盘vs. 固态硬盘 58 4.4.2 B+树vs. LSM树 59 4.4.3 RAID vs. HDFS 61 4.5 小结 64 5 万无一失：网站的高可用架构 66 5.1 网站可用性的度量与考核 67 5.1.1 网站可用性度量 67 5.1.2 网站可用性考核 67 5.2 高可用的网站架构 69 5.3 高可用的应用 71 5.3.1 通过负载均衡进行无状态服务的失效转移 72 5.3.2 应用服务器集群的Session管理 73 5.4 高可用的服务 76 5.5 高可用的数据 78 5.5.1 CAP原理 79 5.5.2 数据备份 82 5.5.3 失效转移 84 5.6 高可用网站的软件质量保证 85 5.6.1 网站发布 85 5.6.2 自动化测试 86 5.6.3 预发布验证 87 5.6.4 代码控制 88 5.6.5 自动化发布 90 5.6.6 灰度发布 91 5.7 网站运行监控 91 5.7.1 监控数据采集 92 5.7.2 监控管理 93 5.8 小结 94 6 永无止境：网站的伸缩性架构 95 6.1 网站架构的伸缩性设计 97 6.1.1 不同功能进行物理分离实现伸缩 97 6.1.2 单一功能通过集群规模实现伸缩 98 6.2 应用服务器集群的伸缩性设计 99 6.2.1 HTTP重定向负载均衡 100 6.2.2 DNS域名解析负载均衡 101 6.2.3 反向代理负载均衡 102 6.2.4 IP负载均衡 103 6.2.5 数据链路层负载均衡 104 6.2.6 负载均衡算法 105 6.3 分布式缓存集群的伸缩性设计 106 6.3.1 Memcached分布式缓存集群的访问模型 107 6.3.2 Memcached分布式缓存集群的伸缩性挑战 107 6.3.3 分布式缓存的一致性Hash算法 109 6.4 数据存储服务器集群的伸缩性设计 112 6.4.1 关系数据库集群的伸缩性设计 113 6.4.2 NoSQL数据库的伸缩性设计 117 6.5 小结 119 7 随需应变：网站的可扩展架构 121 7.1 构建可扩展的网站架构 122 7.2 利用分布式消息队列降低系统耦合性 123 7.2.1 事件驱动架构 123 7.2.2 分布式消息队列 124 7.3 利用分布式服务打造可复用的业务平台 126 7.3.1 Web Service与企业级分布式服务 128 7.3.2 大型网站分布式服务的需求与特点 129 7.3.3 分布式服务框架设计 130 7.4 可扩展的数据结构 131 7.5 利用开放平台建设网站生态圈 132 7.6 小结 134 8 固若金汤：网站的安全架构 135 8.1 道高一尺魔高一丈的网站应用攻击与防御 136 8.1.1 XSS攻击 136 8.1.2 注入攻击 138 8.1.3 CSRF攻击 139 8.1.4 其他攻击和漏洞 140 8.1.5 Web应用防火墙 141 8.1.6 网站安全漏洞扫描 142 8.2 信息加密技术及密钥安全管理 142 8.2.1 单向散列加密 143 8.2.2 对称加密 144 8.2.3 非对称加密 144 8.2.4 密钥安全管理 145 8.3 信息过滤与反垃圾 146 8.3.1 文本匹配 147 8.3.2 分类算法 148 8.3.3 黑名单 149 8.4 电子商务风险控制 150 8.4.1 风险 151 8.4.2 风控 151 8.5 小结 153 第3篇 案例 9 淘宝网的架构演化案例分析 156 9.1 淘宝网的业务发展历程 157 9.2 淘宝网技术架构演化 158 9.3 小结 162 10 维基百科的高性能架构设计分析 163 10.1 Wikipedia网站整体架构 163 10.2 Wikipedia性能优化策略 165 10.2.1 Wikipedia前端性能优化 165 10.2.2 Wikipedia服务端性能优化 166 10.2.3 Wikipedia后端性能优化 167 11 海量分布式存储系统Doris的高可用架构设计分析 169 11.1 分布式存储系统的高可用架构 170 11.2 不同故障情况下的高可用解决方案 171 11.2.1 分布式存储系统的故障分类 172 11.2.2 正常情况下系统访问结构 172 11.2.3 瞬时故障的高可用解决方案 173 11.2.4 临时故障的高可用解决方案 174 11.2.5 永久故障的高可用解决方案 175 12 网购秒杀系统架构设计案例分析 176 12.1 秒杀活动的技术挑战 177 12.2 秒杀系统的应对策略 177 12.3 秒杀系统架构设计 178 12.4 小结 182 13 大型网站典型故障案例分析 183 13.1 写日志也会引发故障 184 13.2 高并发访问数据库引发的故障 184 13.3 高并发情况下锁引发的故障 185 13.4 缓存引发的故障 185 13.5 应用启动不同步引发的故障 186 13.6 大文件读写独占磁盘引发的故障 186 13.7 滥用生产环境引发的故障 187 13.8 不规范的流程引发的故障 187 13.9 不好的编程习惯引发的故障 188 13.10 小结 188 第4篇 架构师 14 架构师领导艺术 190 14.1 关注人而不是产品 191 14.2 发掘人的优秀 191 14.3 共享美好蓝图 192 14.4 共同参与架构 193 14.5 学会妥协 194 14.6 成就他人 194 15 网站架构师职场攻略 196 15.1 发现问题，寻找突破 197 15.2 提出问题，寻求支持 199 15.3 解决问题，达成绩效 201 16 漫话网站架构师 203 16.1 按作用划分架构师 203 16.2 按效果划分架构师 204 16.3 按职责角色划分架构师 205 16.4 按关注层次划分架构师 205 16.5 按口碑划分架构师 206 16.6 非主流方式划分架构师 207 附录A 大型网站架构技术一览 208 附录B Web开发技术发展历程 215

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