第 一部分 分布式系統(tǒng)架構(gòu)概述 第　1章 架構(gòu)的基礎(chǔ)概念　3 1.1　架構(gòu)的幾個(gè)概念　3 1.1.1　系統(tǒng)與子系統(tǒng)　4 1.1.2　模塊與組件　4 1.1.3　組件與框架　4 1.2　架構(gòu)設(shè)計(jì)的目標(biāo)　5 1.2.1　高性能　5 1.2.2　高可用性　6 1.2.3　可擴(kuò)展性　7 1.2.4　可維護(hù)性　8 1.3　小結(jié)　9 第　2章 架構(gòu)的演進(jìn)　10 2.1　單體架構(gòu)　10 2.2　分層架構(gòu)　11 2.3　面向服務(wù)架構(gòu)　12 2.4　微服務(wù)架構(gòu)體系　14 2.4.1　微服務(wù)架構(gòu)　14 2.4.2　服務(wù)網(wǎng)格架構(gòu)　16 2.4.3　單元化架構(gòu)　17 2.5　小結(jié)　18 第二部分　核心理論及技術(shù) 第3章　常見的基礎(chǔ)組件　21 3.1　數(shù)據(jù)緩存　21 3.1.1　Redis高可用實(shí)現(xiàn)方案　22 3.1.2　Redis集群實(shí)現(xiàn)方案　24 3.1.3　Redis跨機(jī)房數(shù)據(jù)同步方案　29 3.2　數(shù)據(jù)分發(fā)　34 3.2.1　Kafka的分區(qū)機(jī)制及副本機(jī)制　34 3.2.2　Kafka高吞吐量實(shí)現(xiàn)方案　40 3.2.3　Kafka跨機(jī)房雙活方案　44 3.3　數(shù)據(jù)存儲(chǔ)　47 3.3.1　關(guān)系數(shù)據(jù)庫MySQL　48 3.3.2　列式存儲(chǔ)數(shù)據(jù)庫HBase　49 3.3.3　文檔型存儲(chǔ)數(shù)據(jù)庫MongoDB　51 3.3.4　圖數(shù)據(jù)庫Neo4j　54 3.3.5　內(nèi)容搜索數(shù)據(jù)庫Elasticsearch　57 3.4　服務(wù)遠(yuǎn)程調(diào)用　59 3.4.1　RPC架構(gòu)及原理　59 3.4.2　Dubbo架構(gòu)及原理　60 3.4.3　gRPC架構(gòu)及原理　62 3.5　小結(jié)　63 第4章　高性能架構(gòu)　64 4.1　基礎(chǔ)概念　64 4.1.1　性能指標(biāo)　64 4.1.2　利特爾法則　65 4.1.3　系統(tǒng)優(yōu)化分析　65 4.1.4　系統(tǒng)指標(biāo)選擇　66 4.2　客戶端及網(wǎng)絡(luò)接入　66 4.2.1　瀏覽器訪問優(yōu)化　66 4.2.2　CDN緩存　68 4.2.3　反向代理　69 4.3　數(shù)據(jù)存儲(chǔ)　71 4.3.1　數(shù)據(jù)庫讀寫分離　71 4.3.2　數(shù)據(jù)庫分庫/分表　82 4.3.3　數(shù)據(jù)庫如何實(shí)現(xiàn)平滑擴(kuò)容　86 4.3.4　NoSQL綜合解決方案　90 4.4　數(shù)據(jù)緩存　95 4.4.1　適合做緩存的場(chǎng)景　95 4.4.2　緩存穿透及解決方案　95 4.4.3　緩存雪崩及解決方案　97 4.4.4　緩存擊穿及解決方案　97 4.4.5　如何保障緩存與數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)的一致性　100 4.5　業(yè)務(wù)邏輯　103 4.5.1　異步處理　103 4.5.2　消息隊(duì)列　106 4.6　架構(gòu)模式與負(fù)載均衡　106 4.6.1　多進(jìn)程并發(fā)模式與多線程并發(fā)模式　107 4.6.2　阻塞與非阻塞I/O模式　107 4.6.3　負(fù)載均衡架構(gòu)　109 4.7　小結(jié)　110 第5章　高可用架構(gòu)　111 5.1　分布式系統(tǒng)的幾個(gè)理論　111 5.1.1　CAP理論　111 5.1.2　BASE理論　114 5.2　數(shù)據(jù)存儲(chǔ)層　116 5.2.1　雙機(jī)架構(gòu)　116 5.2.2　數(shù)據(jù)多副本　118 5.3　業(yè)務(wù)邏輯層　122 5.3.1　有狀態(tài)和無狀態(tài)　122 5.3.2　服務(wù)治理　124 5.3.3　服務(wù)降級(jí)　125 5.3.4　服務(wù)限流　130 5.4　多機(jī)房架構(gòu)　133 5.4.1　多機(jī)房的幾種架構(gòu)　133 5.4.2　多機(jī)房多活架構(gòu)　138 5.4.3　多機(jī)房流量分發(fā)　141 5.5　小結(jié)　143 第6章　可擴(kuò)展架構(gòu)　144 6.1　可擴(kuò)展的幾個(gè)維度　145 6.1.1　橫向擴(kuò)展　145 6.1.2　垂直擴(kuò)展　146 6.1.3　縱深擴(kuò)展　147 6.2　可擴(kuò)展架構(gòu)的實(shí)現(xiàn)　148 6.2.1　反向代理層　148 6.2.2　接入層　149 6.2.3　業(yè)務(wù)邏輯層　150 6.2.4　數(shù)據(jù)緩存層　152 6.2.5　數(shù)據(jù)存儲(chǔ)層　152 6.3　幾種典型可擴(kuò)展架構(gòu)　153 6.3.1　分層架構(gòu)　153 6.3.2　服務(wù)化架構(gòu)　153 6.3.3　單元化架構(gòu)　154 6.4　小結(jié)　155 第7章　可維護(hù)架構(gòu)　156 7.1　系統(tǒng)監(jiān)控工具　156 7.1.1　Zabbix監(jiān)控系統(tǒng)介紹　156 7.1.2　Prometheus介紹　158 7.1.3　中間件監(jiān)控系統(tǒng)介紹　159 7.2　業(yè)務(wù)日志的監(jiān)控及分析　162 7.2.1　日志采集及清洗　163 7.2.2　日志的傳輸及存儲(chǔ)　165 7.2.3　日志查詢及可視化　166 7.3　業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的安全監(jiān)控及分析　167 7.3.1　數(shù)據(jù)安全防護(hù)方案　167 7.3.2　數(shù)據(jù)授權(quán)及審計(jì)系統(tǒng)　168 7.3.3　數(shù)據(jù)血緣追蹤　169 7.4　小結(jié)　170 第三部分　架構(gòu)實(shí)踐案例 第8章　賬號(hào)系統(tǒng)　173 8.1　系統(tǒng)整體架構(gòu)　173 8.1.1　注冊(cè)服務(wù)　173 8.1.2　認(rèn)證服務(wù)　175 8.1.3　授權(quán)服務(wù)　176 8.2　關(guān)鍵問題及解決方案　177 8.2.1　如何解決會(huì)話粘連問題　177 8.2.2　如何實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)一致性　181 8.2.3　如何實(shí)現(xiàn)安全降級(jí)　183 8.3　小結(jié)　184 第9章　秒殺系統(tǒng)　185 9.1　系統(tǒng)整體架構(gòu)　185 9.1.1　接入網(wǎng)關(guān)　186 9.1.2　訂單及庫存服務(wù)　187 9.1.3　支付服務(wù)　189 9.2　關(guān)鍵問題及解決方案　190 9.2.1　如何優(yōu)化流量金字塔模型　190 9.2.2　如何解決并發(fā)場(chǎng)景下的庫存扣減一致性問題　191 9.2.3　如何提升熱點(diǎn)賬戶的沖扣性能　193 9.3　小結(jié)　197 第　10章 消息推送系統(tǒng)　198 10.1　系統(tǒng)整體架構(gòu)　198 10.1.1　業(yè)務(wù)接入層　199 10.1.2　通道層　200 10.1.3　客戶端層　200 10.2　關(guān)鍵問題及解決方案　200 10.2.1　如何實(shí)現(xiàn)過載保護(hù)　201 10.2.2　如何提升消息分發(fā)性能　202 10.2.3　如何解決海量消息推送明細(xì)的存儲(chǔ)問題　203 10.2.4　如何降低推送的客戶端功耗　203 10.2.5　如何解決消息重復(fù)推送問題　204 10.2.6　如何解決海量長連接問題　205 10.2.7　如何解決客戶端消息偽造問題　206 10.3　小結(jié)　206 第　11章 區(qū)塊鏈系統(tǒng)　207 11.1　系統(tǒng)整體架構(gòu)及優(yōu)化　207 11.1.1　接入層　208 11.1.2　池化層及指令處理層　210 11.1.3　網(wǎng)絡(luò)層　213 11.1.4　存儲(chǔ)層　215 11.2　小結(jié)　216