超大流量分布式系统架构解决方案:人人都是架构师20【正版书籍 无忧售后】 2025 pdf kindle mobi epub 下载 百度云盘

本书共5章，每一章的内容几乎都是独立的，大家完全可以有选择性地阅读。第1章以大规模服务化架构作为全书的开篇，主要介绍了分布式系统架构的演变过程，以及在大规模服务调用场景下，如何实施服务治理。第2章重点介绍了在大促前夕，如何在线上实施全链路压测，以及有指导性地进行容量规划和性能优化，让系统坚如磐石。第3章重点介绍了如何有效地对流量实施管制，若采用合理且有效的方式管制住峰值流量，使其井然有序地对系统进行访问，则在任何情况下，系统就都能稳定运行。第4章重点介绍了在大促抢购的场景下，如何解决高并发读和高并发写等核心技术难题。第5章详细地介绍了关系型数据库的架构演变过程，还重点介绍了在实际的订单业务场景下，如何保证数据的最终一致性。

目录第?1?章?大系统小做――大规模服务化架构??1?1．1?分布式系统的架构演变过程??1?1．1．1?单机架构??3?1．1．2?集群架构??4?1．1．3?垂直拆分业务子系统?6?1．1．4?服务化架构演进??8?1．1．5?服务化与微服务架构的区别??9?1．1．6?集群与分布式的区别??10?1．1．7?前后端分离架构演进?11?1．1．8?API?网关服务??14?1．1．9?分布式多活数据中心架构演进??17?1．2?服务治理需求??20?1．2．1?服务化与?RPC?协议??20?1．2．2?基于服务治理框架?Dubbo?实现服务化??22?1．2．3?警惕因超时和重试引起的系统雪崩??26?1．2．4?为什么需要实施服务治理??28?1．2．5?关于服务化后的分布式事务问题??31?1．2．6?注册中心性能瓶颈方案??32?1．2．7?分布式多活架构下的服务就近调用方案??341．3?服务治理之调用链??35?1．3．1?Google?的?Dapper?论文简介?36?1．3．2?调用链的实现方案??38?1．3．3?基于非侵入式运行期?AOP?方案实现数据采集上报??48?1．3．4?调配采样率??57?1．4?本章小结??58?第?2?章?大促备战核弹――全链路压测??59?2．1?为什么要在线上实施全链路压测?60?2．2?业务系统如何区分压测流量??63?2．2．1?压测流量打标方案??63?2．2．2?在链路上下文信息中传递压测标记??65?2．2．3?外部第三方接口走?Mock??67?2．2．4?压测数据的隔离方案??68?2．3?如何发起大规模的压测流量??69?2．3．1?数据构造平台??69?2．3．2?自研全链路压测军演系统的一些经验分享??71?2．4?本章小结??74?第?3?章?削峰填谷――流控方案?75?3．1?为什么需要限流??76?3．2?限流方案??79?3．2．1?常见的限流算法??80?3．2．2?基于?Guava?实现平均速率限流??83?3．2．3?接入层限流方案??86?3．2．4?应用层限流――限时抢购限流方案??89?3．3?基于时间分片的削峰方案??92?3．3．1?活动分时段进行实现削峰?933．3．2?通过答题验证实现削峰??93?3．4?基于消息队列的解耦、削峰、最终一致性方案??94?3．4．1?基于消息队列实现解耦??95?3．4．2?常见消息中间件的使用??96?3．4．3?基于消息队列的一些典型案例?113?3．5?本章小结?116?第?4?章?大促抢购核心技术难题――读/写优化方案??117?4．1?缓存技术简介?118?4．1．1?本地缓存?119?4．1．2?本地缓存的痛点??121?4．1．3?神秘的?off-heap?技术??122?4．2?高性能分布式缓存?Redis??127?4．2．1?基于?Jedis?客户端操作?Redis?128?4．2．2?基于?RedisCluster?模式实现?Sharding?129?4．3?同一热卖商品高并发读难题??133?4．3．1?多级缓存方案?135?4．3．2?缓存穿透思考??139?4．3．3?RedisCluster?模式下的读/写分离方案??140?4．4?同一热卖商品高并发写难题??143?4．4．1?InnoDB?引擎的行锁问题??143?4．4．2?基于?Redis?乐观锁的库存扣减方案??145?4．4．3?嵌入?Lua?脚本的库存扣减方案149?4．4．4?基于?AliSQL?数据库提升并发写性能??155?4．5?本章小结?161第?5?章?星罗棋布――分库分表方案??162?5．1?关系数据库的架构演变??163?5．1．1?数据库读/写分离??163?5．1．2?数据库垂直分库?164?5．1．3?数据库水平分库与水平分表?165?5．1．4?MySQL?Sharding?与?MySQL?Cluster?的区别166?5．2?Sharding?中间件??167?5．2．1?常见的?Sharding?中间件对比?167?5．2．2?Shark?简介??169?5．2．3?Shark?的架构模型??170?5．2．4?使用?Shark?实现分库分表后的数据路由任务??171?5．2．5?分库分表后所带来的影响??178?5．2．6?全局?SequenceID?解决方案?179?5．2．7?基于?Solr?满足多维度的复杂条件查询?182?5．2．8?关于分布式事务??183?5．3?数据库的?HA?方案??184?5．3．1?基于配置中心实现主备切换?185?5．3．2?基于?Keepalived?实现主备切换??186?5．3．3?保障主备切换过程中的数据一致性?188?5．4?订单业务冗余表需求?190?5．4．1?冗余表的实现方案??190?5．4．2?数据最终一致性方案??192?5．5?本章小结??195?附录?196?后记223

云集基础架构负责人，技术委员会委员，经历了云集架构从0到1的蜕变，见证了云集业务的井喷式增长，拥有大量高并发、大流量，以及海量数据处理的实战经验，负责云集基础技术平台的架构设计和中间件研发等工作，热衷于开源技术，常年游走在GitHub上。

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书籍介绍

《超大流量分布式系统架构解决方案：人人都是架构师2.0》共5章，每一章的内容几乎都是独立的，大家完全可以有选择性地阅读。第1章以大规模服务化架构作为全书的开篇，主要介绍了分布式系统架构的演变过程，以及在大规模服务调用场景下，如何实施服务治理。第2章重点介绍了在大促前夕，如何在线上实施全链路压测，以及有指导性地进行容量规划和性能优化，让系统坚如磐石。第3章重点介绍了如何有效地对流量实施管制，若采用合理且有效的方式管制住峰值流量，使其井然有序地对系统进行访问，则在任何情况下，系统就都能稳定运行。第4章重点介绍了在大促抢购的场景下，如何解决高并发读和高并发写等核心技术难题。第5章详细地介绍了关系型数据库的架构演变过程，还重点介绍了在实际的订单业务场景下，如何保证数据的最终一致性。

《超大流量分布式系统架构解决方案：人人都是架构师2.0》尽量通俗易懂、深入浅出地阐述每个知识点，并且结合实际的业务场景引入了大量的真实案例，其中的解决方案可直接应用于实际工作中。本书适合对超大流量分布式系统架构感兴趣的所有架构师、开 发人员，以及运维人员参考阅读。