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

序

前言

第1部分 数据持久化层场景实战

第1章 冷热分离/

1.1 业务场景：几千万数据量的工单表如何快速优化/

1.2 数据库分区，从学习到放弃/

1.3 冷热分离简介/

1.4 冷热分离一期实现思路：冷热数据都用MySQL/

1.5 冷热分离二期实现思路：冷数据存放到HBase/

1.6 小结/

第2章 查询分离/

2.1 业务场景：千万工单表如何实现快速查询/

2.2 查询分离简介/

2.3 查询分离实现思路/

2.4 Elasticsearch注意事项/

2.5 小结/

第3章 分表分库/

3.1 业务场景：亿级订单数据如何实现快速读写/

3.2 拆分存储的技术选型/

3.3 分表分库实现思路/

3.4 小结/

第2部分 缓存层场景实战

第4章 读缓存/

4.1 业务场景：如何将十几秒的查询请求优化成毫秒级/

4.2 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/

4.5 缓存的高可用设计/

4.6 缓存的监控/

4.7 小结/

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/

5.2 写缓存/

5.3 实现思路/

5.4 小结/

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/

6.2 技术选型思路/

6.3 整体方案/

6.4 小结/

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/

7.3 小结/

第3部分 基于常见组件的微服务场景实战

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/

8.2 传统架构会出现的问题/

8.3 新架构要点/

8.4 ZooKeeper宕机了怎么办/

8.5 小结/

第9章 全链路日志/

9.1 业务场景：这个请求到底经历了什么/

9.2 技术选型/

9.3 注意事项/

9.4 小结/

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/

10.2 覆盖场景/

10.3 Sentinel 和Hystrix/

10.4 Hystrix的设计思路/

10.5 注意事项/

10.6 小结/

第11章 限流/

11.1 业务场景：如何保障服务器承受亿级流量/

11.2 限流算法/

11.3 方案实现/

11.4 限流方案的注意事项/

11.5 小结/

第4部分 微服务进阶场景实战

第12章 微服务的痛：用实际经历告诉你它有多少陷阱/

12.1 单体式架构VS微服务架构/

12.2 微服务的好处/

12.3 微服务的痛点/

12.4 小结/

第13章 数据一致性/

13.1 业务场景：下游服务失败后上游服务如何独善其身/

13.2 *终一致性方案/

13.3 实时一致性方案/

13.4 TCC模式/

13.5 Seata中AT模式的自动回滚/

13.6 尝试Seata/

13.7 小结/

第14章 数据同步/

14.1 业务场景：如何解决微服务之间的数据依赖问题/

14.2 数据冗余方案/

14.3 解耦业务逻辑的数据同步方案/

14.4 基于Bifrost的数据同步方案/

14.5 小结/

第15章 BFF/

15.1 业务场景：如何处理好微服务之间千丝万缕的关系/

15.2 API层/

15.3 客户端适配问题/

15.4 BFF（BackendforFront）/

15.5 小结/

第5部分 开发运维场景实战

第16章 接口Mock/

16.1 业务场景：第三方服务还没完成，功能设计如何继续/

16.2 解决思路/

16.3 Mock服务端设计/

16.4 Mock服务客户端调用设计/

16.5 小结/

第17章 一人一套测试环境/

17.1 业务场景：测试环境何时能释放出来使用/

17.2 解决思路/

17.3 使用流程/

17.4 小结/

第18章 结束语：如何成为不可或缺的人/

18.1 无关职责，帮领导解决技术难题/

18.2 理解领导的非技术问题/

18.3 弄清领导对你的期望值/

18.4 小结/