第1部分 数据持久化层场景实战
5 e& i q- b$ Q! j
$ a. z% Z" N: @& g1 t/ J% _) ?0 m% @第1章 冷热分离/9 T O4 X: h `2 f) O; o
1.1 业务场景：几千万数据量的工单表如何快速优化/
0 {' v0 E' Q& W7 }! n4 k1.2 数据库分区，从学习到放弃/7 G4 g8 l B4 q3 S+ k. b
1.3 冷热分离简介/
/ Q0 T9 E, Z. S1 o) Q1.3.1 什么是冷热分离/
8 E+ `, I m o2 Q w; Y1.3.2 什么情况下使用冷热分离/0 l- s, P5 e5 N) f
1.4 冷热分离一期实现思路：冷热数据都用MySQL/; W: q0 Z5 X6 Z' H8 D0 l" | e
1.4.1 如何判断一个数据到底是冷数据还是热数据/& E. ]4 `; v* d) g% g
1.4.2 如何触发冷热数据分离/9 n5 D1 [; H6 C% @5 |2 Z
1.4.3 如何分离冷热数据/% h- N8 f3 J& O* Q* a
1.4.4 如何使用冷热数据/0 r3 T5 }2 i3 H- c ~
1.4.5 历史数据如何迁移/
2 I Z1 {+ O+ d$ L& D) Q5 J2 S3 z, |1.4.6 整体方案/
! [8 C5 \; G# h2 M1.5 冷热分离二期实现思路：冷数据存放到HBase/
( V* A: {$ }; Q/ p) t, U1.5.1 冷热分离一期解决方案的不足/
6 q. |) Y% N1 s1.5.2 归档工单的使用场景/
. V5 A/ a$ z6 W8 k7 Y1.5.3 HBase原理介绍/
/ s7 o3 B6 u* |# l8 D1.5.4 HBase的表结构设计/2 R7 A" M/ \- {! F
1.5.5 二期的代码改造/( q1 E* X: B* o( B1 i
1.6 小结/
7 _8 [ s* W8 H( s3 b4 [( g; j5 x
第2章 查询分离/( D2 f1 G* Q e; w2 R+ N3 _
2.1 业务场景：千万工单表如何实现快速查询/$ G0 N, V6 ?9 l& d; x
2.2 查询分离简介/" ?- C3 L! h% J0 L/ L1 h: e- F
2.2.1 何为查询分离/# h0 Y7 X" X6 O1 }8 |4 j2 J
2.2.2 何种场景下使用查询分离/% D- y. Z% D; t8 P
2.3 查询分离实现思路/
+ C, v5 d! Z M: s- P2.3.1 如何触发查询分离/
# `/ F: F$ c& ~3 Q% \/ j4 H7 {2.3.2 如何实现查询分离/; ~* |3 ~. {8 L
2.3.3 查询数据如何存储/4 h) Z2 K- n3 `3 ?( i7 N
2.3.4 查询数据如何使用/
4 m3 n* b; _4 k! h0 {1 b5 D9 G! O2.3.5 历史数据迁移/
1 Y: t* _0 }1 T2.3.6 MQ Elasticsearch的整体方案/
* U, l+ S# i5 P- n0 k; ~: |& y2.4 Elasticsearch注意事项/
% H1 F2 q& |) ?3 C( p2 c& W2 j2.4.1 如何使用Elasticsearch设计表结构/
8 a' `5 [, v$ ]- H4 i2.4.2 Elasticsearch的存储结构/. H- k: x0 m7 ~# x( {
2.4.3 Elasticsearch如何修改表结构/
" ]; `& S/ X) \5 f2.4.4 陷阱一：Elasticsearch是准实时的吗/
( ?3 d: [" G( d0 u$ G' m' ?% |2.4.5 陷阱二：Elasticsearch宕机恢复后，数据丢失/
# l# x9 c; Y- h6 D7 A+ y2.4.6 陷阱三：分页越深，查询效率越低/+ u" @9 K7 b; x3 t7 k8 ^
2.5 小结/3 C, I: r/ \ F4 r* z# e% C
1 h2 p+ A& i# k( h# t
第3章 分表分库/
5 _: E3 k# @7 m5 ^1 U+ y3.1 业务场景：亿级订单数据如何实现快速读写/
4 X6 D2 r% A& k9 V; z. c3.2 拆分存储的技术选型/- V1 w7 A% E% B: O9 k* J* l
3.2.1 MySQL的分区技术/
0 S) M& N* `5 }. R3.2.2 NoSQL/
$ `0 ?% {4 F0 {, ^+ A0 A: q& F3.2.3 NewSQL/
3 N) V7 v4 y# v0 c8 o' V# L3.2.4 基于MySQL的分表分库/
; H- {; m! C, R0 }$ ]- \; C( U3.3 分表分库实现思路/
# V" G/ c) z6 ^8 w% ^! ]+ Q$ {3.3.1 使用什么字段作为分片主键/) R/ F5 v+ c' b B' C1 {
3.3.2 分片的策略是什么/
; d+ w- z/ X, c2 l* N5 u( p8 ^3.3.3 业务代码如何修改/
5 ^; T2 r( q* ?5 s( c1 ^3.3.4 历史数据如何迁移/: f0 u8 {4 L/ F5 ^
3.3.5 未来的扩容方案是什么/
; x3 X; G/ m3 ^% M$ b" T3.4 小结/
- o, S; `* i& D# m# N& ^$ Y( d$ H; d4 \
/ [% [3 d3 m5 ^& E第2部分 缓存层场景实战! c; s* B8 ?9 B0 W- u! V
! Y5 E2 Y! ^0 s; G) Q0 E" e
第4章 读缓存/
2 F" l) J& I" C+ p2 O! D4.1 业务场景：如何将十几秒的查询请求优化成毫秒级/4 X3 X6 h( A, I& p6 ~
4.2 缓存中间件技术选型(Memcached,MongoDB,Redis)/- h i9 x. a# K. A2 l
4.3 缓存何时存储数据/1 Y/ u6 M/ Q" R: ^1 u
4.4 如何更新缓存/2 N0 U: }8 u" k8 ?9 D
4.4.1 组合1：先更新缓存，再更新数据库/
+ E3 Q* T* n1 M; O$ b& q E& P4.4.2 组合2：先删除缓存，再更新数据库/
& R3 v. J8 U, m8 ]9 l Y4.4.3 组合3：先更新数据库，再更新缓存/5 o0 d+ E) W1 B/ C! {, J
4.4.4 组合4：先更新数据库，再删除缓存/) I3 |" U! @5 H5 L* t7 N! s
4.4.5 组合5：先删除缓存，更新数据库，再删除缓存/
" a, R: a! H9 f7 V) y; O' e4.5 缓存的高可用设计/! X) }# u: Y9 Q4 K1 n' C
4.6 缓存的监控/. P$ i" h; X! d4 E
4.7 小结/- Z% W6 V- U2 \ l. c
4 P9 ^3 L$ j1 _! k( P第5章 写缓存/
, E/ b! c! f( O( P1 D4 T5.1 业务场景：如何以小代价解决短期高频写请求/
: `3 B5 j- T1 r2 n/ b5.2 写缓存/
4 \- O! M) H# J |% `5.3 实现思路// W' o6 |* {( G# l& w
5.3.1 写请求与批量落库这两个操作同步还是异步/- {9 b/ L% I2 F- O+ ]+ v$ @
5.3.2 如何触发批量落库/8 u" t3 F# y+ |3 y
5.3.3 缓存数据存储在哪里/
& N+ c s" R: n: m5.3.4 缓存层并发操作需要注意什么/
7 d) b8 R% B* w% }6 p1 }! q5 p: J5.3.5 批量落库失败了怎么办/
, j$ E# s; y/ @! v5 s( Z: ?5.3.6 Redis的高可用配置/" }8 }4 K# w* Y1 C
5.4 小结/
& l+ f$ Q$ E* S/ C+ p2 h" x% @
7 ^# }: d8 D' s: } \: H5 x& S第6章 数据收集/
' E, ?4 N; i6 k! L3 A) ]% W# s6.1 业务背景：日亿万级请求日志收集如何不影响主业务/4 q' T, Q6 L6 R* V* T
6.2 技术选型思路/
$ {; S# d# [" R) P: w" C4 C6.2.1 使用什么技术保存埋点数据的现场/
- A. b4 Y3 `, F$ A5 n6.2.2 使用什么技术收集日志数据到持久化层/% {6 G( C; X2 N1 P
6.2.3 为什么使用Kafka/
E5 @/ c! e6 D5 e6.2.4 使用什么技术把Kafka的数据迁移到持久化层/
8 v0 o' Q7 k) h. V6.3 整体方案/$ z9 S) N' X6 ?+ J2 t( L: L
6.4 小结/
0 Y5 A1 I# x9 g K! ]5 @* }+ N1 g1 Z- E3 n5 X: P
第7章 秒杀架构/
~! s! b' ~. U7.1 业务场景：设计秒杀架构必知必会的那些事/
# b* c' H5 s# r2 A! m/ ]7.2 整体思路// e3 ^3 p* F* F$ n& O t& R
7.2.1 浏览页面如何将请求拦截在上游/& Q& J( O0 u5 `( l9 r# s
7.2.2 下单页面如何将请求拦截在上游/2 R) _/ t. {3 X8 J2 ?6 o' @
7.2.3 付款页面如何将请求拦截在上游/$ C# ~ R- |; s
7.2.4 整体服务器架构/
& H7 e* p/ B, E) m( }5 W7.3 小结// g( x1 \' s# L* |! ]2 m
, `9 v/ u9 o- M0 s4 h$ {) l, y' C2 v, W# q! D
第3部分 基于常见组件的微服务场景实战4 o9 V: v( m, f t2 |
: ?# B- ?; V# x, k
第8章 注册发现/
; q, q, e6 t' D4 k1 F6 J" N8.1 业务场景：如何对几十个后台服务进行高效管理/" V/ |2 m9 A9 L( o1 k
8.2 传统架构会出现的问题/% P$ j+ k+ M8 U* a! h
8.2.1 配置烦琐，上线容易出错/1 _3 E" }6 V* R8 X4 m/ g* o* W; f
8.2.2 加机器要重启/+ ?4 a3 ]- F. T) d' K, z1 Y
8.2.3 负载均衡单点/0 i$ [9 J3 M& A& T4 l8 T1 Y+ f1 B
8.2.4 管理困难/
8 e+ S8 k7 h# ]5 a8.3 新架构要点/
, M, ~! ]3 B2 V9 R2 d+ X( u8.3.1 中心存储服务使用什么技术/
5 F! H1 Q! Z) b4 w7 G! L8 ~8.3.2 使用哪个分布式协调服务/" l% q5 {$ m d
8.3.3 基于ZooKeeper需要实现哪些功能/; y8 z, k) W9 H L: J& u
8.4 ZooKeeper宕机了怎么办/$ b0 @- A. d1 `: k
8.5 小结/
- X4 c" _+ b5 D, k$ w
8 I2 X. f! B: O6 b% D" K第9章 全链路日志// [7 D, t$ h6 B' _% X
9.1 业务场景：这个请求到底经历了什么/
) [, u) d( Q8 [" w, B6 \* e) ~( n9.2 技术选型/) u! _1 ?) G" ~( J7 v3 C# k
9.2.1 日志数据结构支持OpenTracing/
! M: b7 N8 R& m1 @0 Y! o5 a9.2.2 支持Elasticsearch作为存储系统/
; L E! {* T# [0 C- {, ]9.2.3 保证日志的收集对性能无影响/
5 t# b* x" w. z1 ]1 Q$ n2 G9.2.4 查询统计功能的丰富程度/7 i) P8 R* z$ b5 Z6 g7 [
9.2.5 使用案例/' z+ e' I2 r1 N! [: |
9.2.6 终选择/8 O; ^ J' F0 K, V
9.3 注意事项/& B H1 G7 N3 s% m2 i
9.3.1 SkyWalking的数据收集机制/4 d, J& |- x, N" Q8 F' H' M0 c+ W
9.3.2 如果SkyWalking服务端宕机了，会出现什么情况/9 F, \, U1 h# {9 `% ?. f
9.3.3 流量较大时，如何控制日志的数据量/$ P- Z: e' J$ L( O3 }, \
9.3.4 日志的保存时间/
( u; \6 x: X, ^% f9.3.5 集群配置：如何确保高可用/ h5 f! O0 _' u, P+ v+ J" u
9.4 小结/
4 |1 T% `6 }" J/ Z2 ?8 k* g& g0 [' Z1 y D* C, G; {3 o
第10章 熔断/
" q4 |8 {7 x* z# E8 P: f* C10.1 业务场景：如何预防一个服务故障影响整个系统/
5 T0 B5 G. [7 ?+ o2 P P3 G; Q10.1.1 个问题：请求慢/ java8.com
1 e8 H+ [7 L" ~1 Y10.1.2 第二个问题：流量洪峰缓存超时/
. I) h, ^0 z( Y$ |7 m1 m10.2 覆盖场景/+ D' _- c! b$ \1 S
10.3 Sentinel 和Hystrix/
( n7 d7 s% f! W; I$ M0 d10.4 Hystrix的设计思路/' j4 o4 F; m% ^
10.4.1 线程隔离机制/- H# ]/ t& Y9 t5 S; ]
10.4.2 熔断机制/
' a( `) r6 j7 z, \/ t10.4.3 滚动（滑动）时间窗口/( t7 Y' ?6 |2 W
10.4.4 Hystrix调用接口的请求处理流程/
$ O( Y/ \* @% B( {2 o9 U10.5 注意事项/; E6 N- u# d6 J# |* R, g
10.5.1 数据一致性/) [/ a3 `- j9 z5 v
10.5.2 超时降级/
% T( m; V3 f; g& A, D0 G10.5.3 用户体验
% p0 f, Y+ d8 T2 F& o( _1 z
8 k4 C# b; `- u5 n& H$ n& G
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2024-05-29
