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人人都是架构师pdf电子在线阅读高清版

  • 授权方式:免费软件
  • 软件类型:国产软件
  • 软件语言:中文
  • 更新时间:2020-12-22 09:06
  • 官方网址:暂无
  • 软件大小:43.8M
  • 推荐星级:
  • 运行环境:WinAll

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软件标签: 人人都是架构师 LINUX C编程一站式学习 Python神经网络编程

编辑点评:

本书不仅会从宏观的角度去阐述大型电商网站系统的架构设计,更重要的是,会结合笔者实际的工作经验,深剖析大型电商系统*容易出现系统瓶颈的细节,并提供可实施方案。其中独特内容有:利用mq的消峰;大秒系统redis cluster的单瓶颈;关系型数据库之sharding改造等。

《人人都是架构师

内容简介

《人人都是架构师:分布式系统架构落地与瓶颈突破》并没有过多渲染系统架构的理论知识,而是切切实实站在开发一线角度,为各位读者诠释了大型网站在架构演变过程中出现一系列技术难题时的解决方案。《人人都是架构师:分布式系统架构落地与瓶颈突破》首先从分布式服务案例开始介绍,重点为大家讲解了大规模服务化场景下企业应该如何实施服务治理;然后在大流量限流/消峰案例中,笔者为大家讲解了应该如何有效地对流量实施管制,避免大流量对系统产生较大冲击,确保核心业务的稳定运行;接着笔者为大家讲解了分布式配置管理服务;之后的几章,笔者不仅为大家讲解了秒杀、限时抢购场景下热点数据的读/写优化案例,还为大家讲解了数据库实施分库分表改造后所带来的一系列影响的解决方案。

《人人都是架构师:分布式系统架构落地与瓶颈突破》适用于任何对分布式系统架构感兴趣的架构师、开发人员以及运维人员。相信阅读《人人都是架构师:分布式系统架构落地与瓶颈突破》你将会有知其然和知其所以然的畅快感。

推荐评价

货真价实的互联网场景下大型网站架构演变过程中核心技术难题的解决方案; 2、全部来源于作者真实经历的生产案例,大型网站应对高并发、大流量的应急宝典; 3、分布式服务案例全面剖析,为大家讲解如何构建一个分布式调用跟踪系统; 4、大流量限流/消峰案例全面剖析,将流量尽可能挡在系统上游,避免对交易系统产生较大冲; 5、分布式配置管理服务案例全面剖析,为大家讲解如何构建集中式资源配置中心; 6、限时抢、秒杀场景下,热数据的读/写优化案例; 7、数据库分库分表案例全面剖析,为大家讲解如何提升关系型数据库的并行处理能力和检索效率。 每一章都是重,每一章都是解决方案 8、理论有,但你更需要的是技术难题的解决方案; 9、本书文字不枯燥、互联网味儿十足; 10、大型网站架构一定是简单和清晰的,而不是炫技般的复杂化,解决问题采用*直的方式直要害才是*见效的; 11、从层到存储系统,本书涉及全面; 12、毫无保留地阐述了作者多年在互联网企业的架构设计经验; 13、一本从实战出发的经典作品; 14、不吹牛、不夸张,脚踏实地为你剖析架构如何落地。

架构师的工作内容有哪些?

架构师的工作内容有:1、负责公司软件系统的技术路线、架构设计、研发工作;2、承担从产品需求向技术实现转换的桥梁作用,根据产品规划更新技术架构的研发方向;3、参与项目计划评审;4、参与需求分析、建模、软件设计评审;5、负责组织技术研究和攻坚工作等。”

作者简介

高翔龙 杭州云集微店架构师,基础架构组负责人,负责基础技术平台的架构设计和中间件研发等工作,技术书籍《Java虚拟机精讲》作者,热衷于源技术,常年游走在Github上。

人人都是架构师PDF预览

作品目录

前言

第1章 分布式服务案例

1.1 分布式系统的架构演变过程

1.1.1 单机系统

1.1.2 集群架构

1.1.3 拆系统之业务垂直化

1.1.4 为什么需要实现服务化架构

1.1.5 服务拆分粒度之微服务

1.2 系统服务化需求

1.2.1 服务化与RPC协议

1.2.2 使用阿里分布式服务框架Dubbo实现服务化

1.2.3 警惕Dubbo因超时和重试引起的系统雪崩

1.2.4 服务治理方案

1.2.5 关于服务化后的分布式事务问题

1.3 分布式调用跟踪系统需求

1.3.1 Google的Dapper论文简介

1.3.2 基于Dubbo实现分布式调用跟踪系统方案

1.3.3 采样率方案

1.4 本章小结

第2章 大流量限流/消峰案例

2.1 分布式系统为什么需要进行流量管制

2.2 限流的具体方案

2.2.1 常见的限流算法

2.2.2 使用Google的Guava实现平均速率限流

2.2.3 使用Nginx实现接入层限流

2.2.4 使用计数器算法实现商品抢购限流

2.3 基于时间分片的消峰方案

2.3.1 活动分时段进行实现消峰

2.3.2 通过答题验证实现消峰

2.4 异步调用需求

2.4.1 使用MQ实现系统之间的解耦

2.4.2 使用Apache开源的ActiveMQ实现异步调用

2.4.3 使用阿里开源的RocketMQ实现互联网场景下的流量消峰

2.4.4 基于MQ方案实现流量消峰的一些典型案例

2.5 本章小结

第3章 分布式配置管理服务案例

3.1 本地配置

3.1.1 将配置信息耦合在业务代码中

3.1.2 将配置信息配置在配置文件中

3.2 集中式资源配置需求

3.2.1 分布式一致性协调服务ZooKeeper简介

3.2.2 ZooKeeper的下载与集群安装

3.2.3 ZooKeeper的基本使用技巧

3.2.4 基于ZooKeeper实现分布式配置管理平台方案

3.2.5 从配置中心获取Spring的Bean定义实现Bean动态注册

3.2.6 容灾方案

3.2.7 使用淘宝Diamond实现分布式配置管理服务

3.2.8 Diamond与ZooKeeper的细节差异

3.2.9 使用百度Disconf实现分布式配置管理服务

3.3 本章小结

第4章 大促场景下热点数据的读/写优化案例

4.1 缓存技术简介

4.1.1 使用Ehcache实现数据缓存

4.1.2 LocalCache存在的弊端

4.1.3 神秘的off-heap技术

4.2 高性能分布式缓存Redis简介

4.2.1 使用Jedis客户端操作Redis

4.2.2 使用Redis集群实现数据水平化存储

4.3 同一热卖商品高并发读需求

4.3.1 Redis集群多写多读方案

4.3.2 保障多写时的数据一致性

4.3.3 LocalCache结合Redis集群的多级Cache方案

4.3.4 实时热点自动发现方案

4.4 同一热卖商品高并发写需求

4.4.1 InnoDB行锁引起数据库TPS下降

4.4.2 在Redis中扣减热卖商品库存方案

4.4.3 热卖商品库存扣减优化方案

4.4.4 控制单机并发写流量方案

4.4.5 使用阿里开源的AliSQL数据库提升秒杀场景性能

4.5 本章小结

第5章 数据库分库分表案例

5.1 关系型数据库的架构演变

5.1.1 数据库读写分离

5.1.2 数据库垂直分库

5.1.3 数据库水平分库与水平分表

5.1.4 MySQL Sharding与MySQL Cluster的区别

5.2 Sharding中间件

5.2.1 常见的Sharding中间件对比

5.2.2 Shark简介

5.2.3 Shark的架构模型

5.2.4 使用Shark实现分库分表后的数据路由任务

5.2.5 分库分表后所带来的影响

5.2.6 多机SequenceID解决方案

5.2.7 使用Solr满足多维度的复杂条件查询

5.2.8 关于分布式事务

5.3 数据库的HA方案

5.3.1 基于配置中心实现主从切换

5.3.2 基于Keepalived实现主从切换

5.3.3 保障主从切换过程中的数据一致性

5.4 订单业务冗余表需求

5.4.1 冗余表的实现方案

5.4.2 保障冗余表的数据一致性

5.5 本章小结

后记

节选书摘

21分布式系统为什么需要进行流暈管制在讨论系统为什么需要进行限流之前,我们先来聊一聊生活中那些随处可见的流量管制场景。笔者的居住地和工作地都在深圳,由于是一线城市,就以出行时乘坐地铁为例。在工作日的上下班高峰期,地铁站可谓人满为患,此期间地铁站的负载压力与春运相比简直是有过之而无不及,原本从站厅到站台最多只需花费5分钟左右的时间,却在地铁安保人员的流量管制下被迫花费20-30分钟才能够顺利进入站台,足足是平时的5倍多,其中的艰辛,相信挤过公交、地铁的同学应该都能够感同身受那么,为什么在流量管制后需要花费这么长的时间才可以顺利搭乘地铁呢?其实就是排队,从站厅层开始,工作人员会慢慢引流,这样站台层的压力就会减小很多,不会使大量无秩序的乘客全部拥堵在站台层,导致想上的人上不去,想下的人下不来,车门关不上,地铁也无法顺利行驶(笔者经常看见一些乘客不顾生命危险在地铁门关上的一刹那冲抢车门,导致背包、外套,以及头发被安全门夹住等悲剧发生),还会导致后续列车因为临时停车而影响到站时间,因此牺牲一点个人时间换来整体的井然有序是非常值得的,如图2-1所示。试想一下,如果早晚高峰期地铁不实施流量管制,那么一定会导致站厅层和站台层都被挤得水泄不通,就算你使出洪荒之力,也不一定就能够挤得上车,就算你侥幸挤上去了,也一定会被挤压成陕西名吃“肉夹馍”,并且在人满为患的公共场所,最怕的就是拥挤,因为一旦拥挤就非常容易发生安全事故,所以限流,既能够保证每一位乘客最终都能够顺利上车,又能够确保地铁行驶有条不紊地进行。2016年的“双11”大促活动,在剁手党们的齐心协力下,天猫商城又一次刷新了历史,52秒10亿元、不到7分钟破百亿元,最终以1207亿元的总成交记录傲视群雄,简直堪称行业奇迹。大家思考一下,在傲人的成绩面前,阿里的技术团队是依靠哪些“高精尖”的技术才让系统有效扛住如此庞大的用户流量呢?简单来说,大型网站的成长往往都伴随着大流量和海量数据的洗礼,那么在类似“双11”这种大促场景下,笔者总结了以下五种分布式系统应对高并发、大流量的常规手段:    由于单台服务器的处理能力有限,因此当一台服务器的处理能力接近或已超出其容量上限时,采用集群技术对服务器进行扩容,可以很好地提升系统整体的并行处理能力,在集群环境中,节点的数量越多,系统的并行处理能力和容错性就越强。

动静分离其实是一个老生常谈的话题,简而言之,系统需要将动态数据和静态数据分而治之,用户对静态数据的访问,应该避免请求直接落到企业的数据中心,而是应该在CDN中获取,以加速系统的响应速度。大促场景下热点数据的读写操作一直就是最核心的技术难题,通过缓存技术,系统在应对高并发、大流量时可谓如虎添翼,因为缓存的读/写效率要远胜于任何关系型数据库,合理地使用缓存技术,系统的吞吐量将会得到质的提升。在1.24节中,笔者为大家介绍了大规模服务化场景下服务治理的重要性,其中服务的升降级处理尤为重要,当系统容量支撑核心业务都捉襟见肘时,牺牲掉部分功能换来系统的核心服务不受影响是非常有必要的,毕竟有损服务和系统宕机完全不能对外提供服务是两码事。和现实生活中流量管制的场景类似,当网站举行大促活动时,那些单价比平时更给力、更具吸引力的热卖商品定会吸引大量的用户前来购买,因此需要采用合理且有效的限流手段对系统做好保护,毕竟不是任何场景都可以仅通过缓存和服务降级等技术就能够实现一本万利如系统中的写服务(用户下单、库存扣减、商品评论等)任何一个分布式系统的容量都会存在上限,哪怕天猫这种级别的网站也不例外旦用户流量过载,系统的吞吐量便会开始下降,RT线性上升,最终导致系统容量被撑爆而出现雪崩效应。因此,架构师在对系统架构进行设计时,一定要考虑到系统整个链路中的各个环节,就像笔者所示应对高并发、大流量的五种常规手段一样这些看似平淡无奇甚至“毫无新意”的技术,组合在一起时却能爆发出惊人的力量在此需要注意,对于大型网站而言,其架构一定是简单和清晰的,而不是炫技般的复杂化,毕竟解决问题采用最直接的方式直击要害才是最见效的,否则事情只会变得越来越糟如图2-2所示,在高并发、大流量场景下合理地运用扩容、动静分离、缓存、服务降级及限流五种常规手段,可以使用户流量像漏斗模型一样逐层减少,让流量始终保持在系统可处理的容量范围之内。2.2限流的具体方案限流的手段是非常多样化的,不同的互联网企业会因为业务的不同而选择不同的限流技术、限流算法,所以就限流本身的选型而言,业界并没有统一的标准,只要系统能够通过某种限流手段合理地对流量实施管制,保证系统能够有条不紊地运行,那么使用哪一种限流技术就不是特别重要。值得一提的是,大家千万不要盲目地用所谓的大公司的解决方案给自己套上枷锁,并不是说互联网巨头用什么技术或者解决方案大家就要一味地照搬不误,只有适用于自身业务的才是最合适的,否则被带沟里去了还全然不知。

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