注冊(cè) | 登錄讀書(shū)好,好讀書(shū),讀好書(shū)!
讀書(shū)網(wǎng)-DuShu.com
當(dāng)前位置: 首頁(yè)出版圖書(shū)科學(xué)技術(shù)計(jì)算機(jī)/網(wǎng)絡(luò)軟件工程及軟件方法學(xué)從程序員到架構(gòu)師:大數(shù)據(jù)量、緩存、高并發(fā)、微服務(wù)、多團(tuán)隊(duì)協(xié)同等核心場(chǎng)景實(shí)戰(zhàn)

從程序員到架構(gòu)師:大數(shù)據(jù)量、緩存、高并發(fā)、微服務(wù)、多團(tuán)隊(duì)協(xié)同等核心場(chǎng)景實(shí)戰(zhàn)

從程序員到架構(gòu)師:大數(shù)據(jù)量、緩存、高并發(fā)、微服務(wù)、多團(tuán)隊(duì)協(xié)同等核心場(chǎng)景實(shí)戰(zhàn)

定 價(jià):¥89.00

作 者: 王偉杰 著
出版社: 機(jī)械工業(yè)出版社
叢編項(xiàng):
標(biāo) 簽: 暫缺

購(gòu)買(mǎi)這本書(shū)可以去


ISBN: 9787111699842 出版時(shí)間: 2022-03-01 包裝:
開(kāi)本: 16開(kāi) 頁(yè)數(shù): 202 字?jǐn)?shù):  

內(nèi)容簡(jiǎn)介

  《從程序員到架構(gòu)師:大數(shù)據(jù)量、緩存、高并發(fā)、微服務(wù)、多團(tuán)隊(duì)協(xié)同等核心場(chǎng)景實(shí)戰(zhàn)》分為數(shù)據(jù)持久化層場(chǎng)景實(shí)戰(zhàn)、緩存層場(chǎng)景實(shí)戰(zhàn)、基于常見(jiàn)組件的微服務(wù)場(chǎng)景實(shí)戰(zhàn)、微服務(wù)進(jìn)階場(chǎng)景實(shí)戰(zhàn)和開(kāi)發(fā)運(yùn)維場(chǎng)景實(shí)戰(zhàn)5個(gè)部分,基于對(duì)十余個(gè)架構(gòu)搭建與改造項(xiàng)目的經(jīng)驗(yàn)總結(jié),介紹了大數(shù)據(jù)量、緩存、高并發(fā)、微服務(wù)、多團(tuán)隊(duì)協(xié)同等核心場(chǎng)景下的架構(gòu)設(shè)計(jì)常見(jiàn)問(wèn)題及其通用技術(shù)方案,包含冷熱分離、查詢分離、分表分庫(kù)、秒殺架構(gòu)、注冊(cè)發(fā)現(xiàn)、熔斷、限流、微服務(wù)等具體需求下的技術(shù)選型、技術(shù)原理、技術(shù)應(yīng)用、技術(shù)要點(diǎn)等內(nèi)容,將技術(shù)講解與實(shí)際場(chǎng)景相結(jié)合,內(nèi)容豐富,實(shí)戰(zhàn)性強(qiáng),易于閱讀。《從程序員到架構(gòu)師:大數(shù)據(jù)量、緩存、高并發(fā)、微服務(wù)、多團(tuán)隊(duì)協(xié)同等核心場(chǎng)景實(shí)戰(zhàn)》適合計(jì)劃轉(zhuǎn)型架構(gòu)師的程序員及希望提升架構(gòu)設(shè)計(jì)能力的IT從業(yè)人員閱讀。

作者簡(jiǎn)介

  曾任硅谷上市公司技術(shù)總監(jiān)、知名重資產(chǎn)型互聯(lián)網(wǎng)上市公司技術(shù)總監(jiān)、創(chuàng)業(yè)公司 CTO。目前是建信金融科技·基礎(chǔ)技術(shù)中心的技術(shù)專家。擁有 15 年互聯(lián)網(wǎng)研發(fā)經(jīng)驗(yàn),保險(xiǎn)、電商、銀行等行業(yè)領(lǐng)域都有所涉獵,落地實(shí)踐過(guò)數(shù)十個(gè)架構(gòu)項(xiàng)目,在微服務(wù)、大數(shù)據(jù)、 AI工程化落地、中臺(tái)化改造、DevOps 、運(yùn)維自動(dòng)化等方面有著豐富的經(jīng)驗(yàn)。拉勾教育架構(gòu)專欄優(yōu)秀講師。

圖書(shū)目錄


前言

第1部分 數(shù)據(jù)持久化層場(chǎng)景實(shí)戰(zhàn)
第1章 冷熱分離/
1.1 業(yè)務(wù)場(chǎng)景:幾千萬(wàn)數(shù)據(jù)量的工單表如何快速優(yōu)化/
1.2 數(shù)據(jù)庫(kù)分區(qū),從學(xué)習(xí)到放棄/
1.3 冷熱分離簡(jiǎn)介/
1.3.1 什么是冷熱分離/
1.3.2 什么情況下使用冷熱分離/
1.4 冷熱分離一期實(shí)現(xiàn)思路:冷熱數(shù)據(jù)都用MySQL/
1.4.1 如何判斷一個(gè)數(shù)據(jù)到底是冷數(shù)據(jù)還是熱數(shù)據(jù)/
1.4.2 如何觸發(fā)冷熱數(shù)據(jù)分離/
1.4.3 如何分離冷熱數(shù)據(jù)/
1.4.4 如何使用冷熱數(shù)據(jù)/
1.4.5 歷史數(shù)據(jù)如何遷移/
1.4.6 整體方案/
1.5 冷熱分離二期實(shí)現(xiàn)思路:冷數(shù)據(jù)存放到HBase/
1.5.1 冷熱分離一期解決方案的不足/
1.5.2 歸檔工單的使用場(chǎng)景/
1.5.3 HBase原理介紹/
1.5.4 HBase的表結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)/
1.5.5 二期的代碼改造/
1.6 小結(jié)/
第2章 查詢分離/
2.1 業(yè)務(wù)場(chǎng)景:千萬(wàn)工單表如何實(shí)現(xiàn)快速查詢/
2.2 查詢分離簡(jiǎn)介/
2.2.1 何為查詢分離/
2.2.2 何種場(chǎng)景下使用查詢分離/
2.3 查詢分離實(shí)現(xiàn)思路/
2.3.1 如何觸發(fā)查詢分離/
2.3.2 如何實(shí)現(xiàn)查詢分離/
2.3.3 查詢數(shù)據(jù)如何存儲(chǔ)/
2.3.4 查詢數(shù)據(jù)如何使用/
2.3.5 歷史數(shù)據(jù)遷移/
2.3.6 MQ Elasticsearch的整體方案/
2.4 Elasticsearch注意事項(xiàng)/
2.4.1 如何使用Elasticsearch設(shè)計(jì)表結(jié)構(gòu)/
2.4.2 Elasticsearch的存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)/
2.4.3 Elasticsearch如何修改表結(jié)構(gòu)/
2.4.4 陷阱一:Elasticsearch是準(zhǔn)實(shí)時(shí)的嗎/
2.4.5 陷阱二:Elasticsearch宕機(jī)恢復(fù)后,數(shù)據(jù)丟失/
2.4.6 陷阱三:分頁(yè)越深,查詢效率越低/
2.5 小結(jié)/
第3章 分表分庫(kù)/
3.1 業(yè)務(wù)場(chǎng)景:億級(jí)訂單數(shù)據(jù)如何實(shí)現(xiàn)快速讀寫(xiě)/
3.2 拆分存儲(chǔ)的技術(shù)選型/
3.2.1 MySQL的分區(qū)技術(shù)/
3.2.2 NoSQL/
3.2.3 NewSQL/
3.2.4 基于MySQL的分表分庫(kù)/
3.3 分表分庫(kù)實(shí)現(xiàn)思路/
3.3.1 使用什么字段作為分片主鍵/
3.3.2 分片的策略是什么/
3.3.3 業(yè)務(wù)代碼如何修改/
3.3.4 歷史數(shù)據(jù)如何遷移/
3.3.5 未來(lái)的擴(kuò)容方案是什么/
3.4 小結(jié)/

第2部分 緩存層場(chǎng)景實(shí)戰(zhàn)
第4章 讀緩存/
4.1 業(yè)務(wù)場(chǎng)景:如何將十幾秒的查詢請(qǐng)求優(yōu)化成毫秒級(jí)/
4.2 緩存中間件技術(shù)選型(Memcached,MongoDB,Redis)/
4.3 緩存何時(shí)存儲(chǔ)數(shù)據(jù)/
4.4 如何更新緩存/
4.4.1 組合1:先更新緩存,再更新數(shù)據(jù)庫(kù)/
4.4.2 組合2:先刪除緩存,再更新數(shù)據(jù)庫(kù)/
4.4.3 組合3:先更新數(shù)據(jù)庫(kù),再更新緩存/
4.4.4 組合4:先更新數(shù)據(jù)庫(kù),再刪除緩存/
4.4.5 組合5:先刪除緩存,更新數(shù)據(jù)庫(kù),再刪除緩存/
4.5 緩存的高可用設(shè)計(jì)/
4.6 緩存的監(jiān)控/
4.7 小結(jié)/
第5章 寫(xiě)緩存/
5.1 業(yè)務(wù)場(chǎng)景:如何以小代價(jià)解決短期高頻寫(xiě)請(qǐng)求/
5.2 寫(xiě)緩存/
5.3 實(shí)現(xiàn)思路/
5.3.1 寫(xiě)請(qǐng)求與批量落庫(kù)這兩個(gè)操作同步還是異步/
5.3.2 如何觸發(fā)批量落庫(kù)/
5.3.3 緩存數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在哪里/
5.3.4 緩存層并發(fā)操作需要注意什么/
5.3.5 批量落庫(kù)失敗了怎么辦/
5.3.6 Redis的高可用配置/
5.4 小結(jié)/
第6章 數(shù)據(jù)收集/
6.1 業(yè)務(wù)背景:日億萬(wàn)級(jí)請(qǐng)求日志收集如何不影響主業(yè)務(wù)/
6.2 技術(shù)選型思路/
6.2.1 使用什么技術(shù)保存埋點(diǎn)數(shù)據(jù)的現(xiàn)場(chǎng)/
6.2.2 使用什么技術(shù)收集日志數(shù)據(jù)到持久化層/
6.2.3 為什么使用Kafka/
6.2.4 使用什么技術(shù)把Kafka的數(shù)據(jù)遷移到持久化層/
6.3 整體方案/
6.4 小結(jié)/
第7章 秒殺架構(gòu)/
7.1 業(yè)務(wù)場(chǎng)景:設(shè)計(jì)秒殺架構(gòu)必知必會(huì)的那些事/
7.2 整體思路/
7.2.1 瀏覽頁(yè)面如何將請(qǐng)求攔截在上游/
7.2.2 下單頁(yè)面如何將請(qǐng)求攔截在上游/
7.2.3 付款頁(yè)面如何將請(qǐng)求攔截在上游/
7.2.4 整體服務(wù)器架構(gòu)/
7.3 小結(jié)/

第3部分 基于常見(jiàn)組件的微服務(wù)場(chǎng)景實(shí)戰(zhàn)
第8章 注冊(cè)發(fā)現(xiàn)/
8.1 業(yè)務(wù)場(chǎng)景:如何對(duì)幾十個(gè)后臺(tái)服務(wù)進(jìn)行高效管理/
8.2 傳統(tǒng)架構(gòu)會(huì)出現(xiàn)的問(wèn)題/
8.2.1 配置煩瑣,上線容易出錯(cuò)/
8.2.2 加機(jī)器要重啟/
8.2.3 負(fù)載均衡單點(diǎn)/
8.2.4 管理困難/
8.3 新架構(gòu)要點(diǎn)/
8.3.1 中心存儲(chǔ)服務(wù)使用什么技術(shù)/
8.3.2 使用哪個(gè)分布式協(xié)調(diào)服務(wù)/
8.3.3 基于ZooKeeper需要實(shí)現(xiàn)哪些功能/
8.4 ZooKeeper宕機(jī)了怎么辦/
8.5 小結(jié)/
第9章 全鏈路日志/
9.1 業(yè)務(wù)場(chǎng)景:這個(gè)請(qǐng)求到底經(jīng)歷了什么/
9.2 技術(shù)選型/
9.2.1 日志數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)支持OpenTracing/
9.2.2 支持Elasticsearch作為存儲(chǔ)系統(tǒng)/
9.2.3 保證日志的收集對(duì)性能無(wú)影響/
9.2.4 查詢統(tǒng)計(jì)功能的豐富程度/
9.2.5 使用案例/
9.2.6 終選擇/
9.3 注意事項(xiàng)/
9.3.1 SkyWalking的數(shù)據(jù)收集機(jī)制/
9.3.2 如果SkyWalking服務(wù)端宕機(jī)了,會(huì)出現(xiàn)什么情況/
9.3.3 流量較大時(shí),如何控制日志的數(shù)據(jù)量/
9.3.4 日志的保存時(shí)間/
9.3.5 集群配置:如何確保高可用/
9.4 小結(jié)/
第10章 熔斷/
10.1 業(yè)務(wù)場(chǎng)景:如何預(yù)防一個(gè)服務(wù)故障影響整個(gè)系統(tǒng)/
10.1.1 個(gè)問(wèn)題:請(qǐng)求慢/
10.1.2 第二個(gè)問(wèn)題:流量洪峰緩存超時(shí)/
10.2 覆蓋場(chǎng)景/
10.3 Sentinel 和Hystrix/
10.4 Hystrix的設(shè)計(jì)思路/
10.4.1 線程隔離機(jī)制/
10.4.2 熔斷機(jī)制/
10.4.3 滾動(dòng)(滑動(dòng))時(shí)間窗口/
10.4.4 Hystrix調(diào)用接口的請(qǐng)求處理流程/
10.5 注意事項(xiàng)/
10.5.1 數(shù)據(jù)一致性/
10.5.2 超時(shí)降級(jí)/
10.5.3 用戶體驗(yàn)

本目錄推薦

掃描二維碼
Copyright ? 讀書(shū)網(wǎng) ranfinancial.com 2005-2020, All Rights Reserved.
鄂ICP備15019699號(hào) 鄂公網(wǎng)安備 42010302001612號(hào)