电子书：《人人都是架构师》《人人都是架构师》
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内容简介：
高翔龙杭州云集微店架构师.墓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.热衷于开源技术.常年游走在 github
人人都是架构师分布式系统架构落地与瓶颈突破高翔龙著電子工業出社ublishing house of electronics industry北京 beljing
内容简介本书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。本书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本书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。相信阅读本书你将会有知其然和知其所以然的畅快感。未经许可.不得以任何方式复制或抄袭本书之部分或全部内容版权所有.侵权必究图书在版编目(c|p)数据人人都是架构师:分布式系统架构落地与瓶颈突破/高翔龙著.一北京:电子工业出版社.20175bn978-7-121-312380i.①人…ⅱ.①高…ⅲ①分布式计算机系统一系统设计ⅳ.①tp3388中guo版本图书馆cp数据核字(2017)第066402号检果赵树刚印刷:三河市双峰印刷装订有限公司装订:三河市双峰印刷装订有限公司版发行:电子工业出版社北京市海淀区万寿路173信箱邮编:100036开本:787×9801/16印张:12.5字数:220千字版次:2017年5月第1版印次:2017年5月第1次印刷定价:69.00元凡所购买电子工业出版社图书有缺损问题.请向购买书店调换。若书店售缺.请与本社发行部联系.联系及邮购电话010)88254888.8825888质量投诉请发邮件至[email protected].盗版侵权举报请发邮件至dbqq@ph本书咨询联系方式:[email protected]
前言本书的创作初衷任何一本书.都是一个用于承载知识的载体.读者可以从中探寻自己想要知道的答案。对于我而言.书本就是带我领略奇妙计算机世界最快的一条途径。之所以想创作一本与大型分布式系统架构相关的书籍.是因为我在最近几年的实际工作中经历了太多的技术难题。每当我和我的团队尝试解决这些问题之前.时常想着能否从市面上现有的架构书籍中寻求到解决方案;但事与愿违.目前市面上高歌架构理论的读物居多.而真正讲解大型网站在架构演变过程中出现技术难题时应该如何解决的书籍却寥寥无几。对于这块领域的空白.我想尝试着去创作.尽量把我自己脑海中的内容写出来.让更多人受益.毕竟架构是需要落地的.否则便是一纸空谈本书内容重点章的内容几乎都是独立的.大家完全可以挑选自己感兴趣或者有需要的部分进行阅读。本书一共包含5章.笔者首先从分布式服务案例开始讲起.将大家带进分布式系统的殿堂。在第1章中.笔者讲解了大型网站的架构演变过程.让大家对分布式系统建立一个基本的认识。当然.本章的重点是讲解企业在大规模服务化后应该如何实施服务治理.以及应该如何构建一个分布式调用跟踪系统.以一
ivd前言种可视化的方式来展现跟踪到的每一个请求的完整调用链.并收集调用链上每个服务的执行耗时.整合孤立ri志等。为了避免大促场景下峰值流量过大.对系统造成较大负载导致产生雪崩现象笔者在本书的第2章为大家讲解了大流量限流/消峰案例.让系统的负载压力始终处于一个比较均衡的水位.从而保护系统的稳定运行。笔者首先从限流算法开始讲起然后分享了业务层面和技术层面等两个维度的流量管制方案。当然.本章的重点是为大家演示如何通过mq来实现大流量场景下的流量消峰本书的第3章为大家讲解了分布式配置管理服务案例(配置中心)。尽管目前一些中小型互联网企业仍然将本地配置作为首选.但是当网站发展到一定规模后.继续采用本地配置所暴露的问题将会越来越多。大型网站使用分布式配置管理平台不仅能够实现配置信息的集中式管理、降低维护成本和配置出错率.还能够动态获取/更新配置信息。本章的重点是为大家演示如何基于 zookeeper构建一个分布式配置管理平台.以及使用淘宝 diamond和百度 discont系统来实现分布式配置管理服务.热点数据的读/写操作其实是秒杀、限时抢购场景下最核心的技术难题。在大促场景下.由于峰值流量较大.大量针对同一热卖商品的并发读/写操作一定会导致后端的存储系统产生性能瓶颈.因此第4章为大家讲解了大促场景下热点数据的读/写优化案例。尽管商品信息可以缓存在分布式缓存中.通过集群技术.可以在理论上为其容量是无限的.但是对于大促场景下的热卖商品来说.由于单价比平时更给力、更具吸引力.因而自然会比平时吸引更大的流量进来:这时同一个key必然会落到同一个缓存节点上.而分布式缓存在这种情况下一定会出现单点瓶颈.因此笔者为大家演示了如何实施多级 cache方案来防止分布式缓存系统出现单点瓶颈。由于写操作无法直接在缓存中完成.因此大量的并发更新热点数据(库存扣减)都是针对数据库中同一行的—本书以 mysql为例.而这必然会引起大量的线程来相互争 innodb的行锁:并发越大时.等待的线程就越多.这会严重影响数据库的tps导致rt线性上升.最终可能引发系统出现雪崩。为了避免数据库沦为瓶颈.笔者为人人都是架构师:分布式系统架构落地与瓶颈突破
