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超大流量系統解決方案: 大型網站架構師的經驗分享 ( 繁體 字) |
| 作者：高翔龍 著 | 類別：1. -> 程式設計 -> 綜合 |
| 譯者：博碩文化 審校 |
| 出版社：博碩文化 |  3dWoo書號： 54869
詢問書籍請說出此書號！【缺書】
NT定價： 690 元
折扣價： 518 元
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| 出版日：7/16/2021 |
| 頁數：272 |
| 光碟數：0 |
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站長推薦：   |
| 印刷：黑白印刷 | 語系： ( 繁體 版 ) |
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| ISBN：9789864347957 |
| 作者序 | 譯者序 | 前言 | 內容簡介 | 目錄 | 序 |
| (簡體書上所述之下載連結耗時費功, 恕不適用在台灣, 若讀者需要請自行嘗試, 恕不保證) |
| 作者序： |
| 譯者序： |
| 前言： |
內容簡介：這是一本難得一見不藏私、經驗分享的書籍，讓你一窺大流量電商網站的秘密。 ? ? ? ?作為一位工程師，你可以捫心自問，對於短時間活動的超熱商品，你有辦法做到不塞車到掛、不超賣嗎？ ? ? ? ?你以為光是靠雲端加硬體就能解決嗎？這樣會不會太浪費？ ? ? ? ?臺灣本土的應用規模有限，你可以想像淘寶在1111活動前及活動當下，工程師們做了什麼準備以及承受多大的壓力嗎？ ? ? ? ?當維運團隊透過各種技術的配合順利完成了1111活動，你能想像這會有多大的成就感嗎？ ? ? ? ?本書作者待過眾多大型電商平臺，並提出過去他們是怎麼克服大流量的挑戰，方法不只一招，是眾多招數串接而成。 ? ? ? ?本書包含了許許多多扎扎實實的程式設計與架構設計的技巧，你就算沒辦法全看懂也沒關係，光是其中一兩招應該就能解決你現在面臨的問題了。作者的話 ? ? ? ?目前市面上歌頌架構理論的讀物居多，真正講解大型網站架構解決方案的書籍卻寥寥無幾。對於這塊領域的空白，我想嘗試著去創作，把我這些年的經歷和經驗寫出來，讓更多人受益-------高翔龍 ? ? ? ?本書共5章，每章的內容幾乎都是獨立的，大家完全可以有選擇性地閱讀。第1章 ? ? ? ?主要介紹分散式系統架構的演變過程，以及在大規模服務呼叫場景下，如何實施服務治理。第2章 ? ? ? ?主要介紹在促銷活動前，如何在線上測試系統的穩定性，以及有規劃的進行容量和效能最佳化，讓系統能穩定的運作。第3章 ? ? ? ?主要介紹如何有效地對流量進行管制，若採用合理且有效的方式控制住巔峰流量，使其井然有序地對系統進行存取，則在任何情況下，系統就都能穩定運行。第4章 ? ? ? ?主要介紹在促銷活動搶購的網路流量下，該如何解決高併發讀取和寫入等核心技術難題。第5章 ? ? ? ?詳細地介紹關聯式資料庫的架構演變過程，還重點介紹在實際的訂單業務場景下，如何確保資料最終的一致性。 ? ? ? ?本書使用大量的真實案例，詮釋如何解決實務中遇到的問題，並且能直接應用在實際工作中。 |
目錄：01 巨體而微——大規模服務化架構
? ?1.1 分散式系統的架構演變過程
? ? ? ?1.1.1 單機架構
? ? ? ?1.1.2 叢集架構
? ? ? ?1.1.3 垂直劃分業務子系統
? ? ? ?1.1.4 服務化架構演進
? ? ? ?1.1.5 服務化與微服務架構的區別
? ? ? ?1.1.6 叢集與分散式的區別
? ? ? ?1.1.7 前後端分離架構演進
? ? ? ?1.1.8 API 閘道服務
? ? ? ?1.1.9 分散式多活資料中心架構演進
? ?1.2 服務治理需求
? ? ? ?1.2.1 服務化與RPC 協定
? ? ? ?1.2.2 基於服務治理框架Dubbo 實現服務化
? ? ? ?1.2.3 避免因逾時和重試引起的系統故障
? ? ? ?1.2.4 為什麼需要實施服務治理
? ? ? ?1.2.5 關於服務化後的分散式交易問題
? ? ? ?1.2.6 註冊中心效能瓶頸方案
? ? ? ?1.2.7 分散式多活架構下的服務就近呼叫方案
? ?1.3 服務治理之呼叫鏈
? ? ? ?1.3.1 Google 的Dapper 論文簡介
? ? ? ?1.3.2 呼叫鏈的實作方案
? ? ? ?1.3.3 基於非修改式運行期AOP 方案實作資料蒐集回傳
? ? ? ?1.3.4 調配取樣速率
? ?1.4 本章小結
02 大型促銷備戰核彈——全鏈路壓測
? ?2.1 為什麼要在線上實施全鏈路壓測
? ?2.2 業務系統如何區分壓測流量
? ? ? ?2.2.1 壓測流量標記方案
? ? ? ?2.2.2 在鏈路上下文資訊中傳遞壓測標記
? ? ? ?2.2.3 外部協力廠商介面經由Mock
? ? ? ?2.2.4 壓測數據的隔離方案
? ?2.3 如何發起大規模的壓測流量
? ? ? ?2.3.1 數據建構平臺
? ? ? ?2.3.2 自行研發全鏈路壓測軍演系統的一些經驗分享
? ?2.4 本章小結
03 尖峰負載移轉——流量控制方案
? ?3.1 為什麼需要限流
? ?3.2 限流方案
? ? ? ?3.2.1 常見的限流演算法
? ? ? ?3.2.2 基於Guava 實作平均速率限流
? ? ? ?3.2.3 存取層限流方案
? ? ? ?3.2.4 應用層限流——限時搶購限流方案
? ?3.3 基於時間分片的削峰方案
? ? ? ?3.3.1 活動分時段進行實現削
? ? ? ?3.3.2 透過答題驗證實現削峰
? ?3.4 基於訊息佇列的解耦、削峰、最終一致性方案
? ? ? ?3.4.1 基於訊息佇列實現解耦
? ? ? ?3.4.2 常見訊息中介軟體的使用
? ? ? ?3.4.3 訊息佇列的一些典型案例
? ?3.5 本章小結
04 促銷搶購核心技術難題——讀/ 寫最佳化方案
? ?4.1 快取技術簡介
? ? ? ?4.1.1 本機快取
? ? ? ?4.1.2 本機快取的問題
? ? ? ?4.1.3 神秘的off-heap 技術
? ?4.2 高效能分散式快取Redis
? ? ? ?4.2.1 基於Jedis 使用者端操作Redis
? ? ? ?4.2.2 根據RedisCluster 模式實作Sharding
? ?4.3 同一熱賣商品高併發讀取的難題
? ? ? ?4.3.1 多級快取方案
? ? ? ?4.3.2 快取穿透思考
? ? ? ?4.3.3 RedisCluster 模式下的讀/ 寫分離方案
? ?4.4 同一熱賣商品高併發寫入難題
? ? ? ?4.4.1 InnoDB 引擎的列鎖問題
? ? ? ?4.4.2 根據Redis 樂觀鎖定的扣減庫存方案
? ? ? ?4.4.3 嵌入Lua 腳本的扣庫存方案
? ? ? ?4.4.4 AliSQL 資料庫提升併發寫入效能
? ?4.5 本章小結
05 星羅棋佈——分庫分表方案
? ?5.1 關聯式資料庫的架構演變
? ? ? ?5.1.1 資料庫讀/ 寫分離
? ? ? ?5.1.2 資料庫垂直分庫
? ? ? ?5.1.3 資料庫水平分庫與水平分表
? ? ? ?5.1.4 MySQL Sharding 與MySQL Cluster 的區別
? ?5.2 Sharding 中介軟體
? ? ? ?5.2.1 常見的 Sharding 中介軟體對比
? ? ? ?5.2.2 Shark 簡介
? ? ? ?5.2.3 Shark 的架構模型
? ? ? ?5.2.4 使用Shark 實作分庫分表後的資料路由任務
? ? ? ?5.2.5 分庫分表後所帶來的影響
? ? ? ?5.2.6 全域唯一SequenceID 解決方案
? ? ? ?5.2.7 基於Solr 滿足多維度的複雜條件查詢
? ? ? ?5.2.8 關於分散式事務
? ?5.3 資料庫的HA 方案
? ? ? ?5.3.1 根據配置中心實現主從切換
? ? ? ?5.3.2 根據Keepalived 實現主從切換
? ? ? ?5.3.3 保障主從切換過程中的資料一致性
? ?5.4 訂單業務冗餘表需求
? ? ? ?5.4.1 冗餘表的實作方案
? ? ? ?5.4.2 資料最終一致性方案
? ?5.5 本章小結
A 附錄
? ?大型促銷備戰事項分享
? ?定位線上問題的一些手段分享
? ?JVM-Sandbox 核心源碼剖析
B 後記 |
| 序： |
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