图书介绍

高可用架构 第1卷2025|PDF|Epub|mobi|kindle电子书版本百度云盘下载

高可用架构 第1卷
  • 高可用架构社区著 著
  • 出版社: 北京:电子工业出版社
  • ISBN:9787121314667
  • 出版时间:2017
  • 标注页数:626页
  • 文件大小:84MB
  • 文件页数:654页
  • 主题词:软件开发-架构

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图书目录

第1章 高可用架构案例精选1

1.1 Twitter高性能分布式日志系统架构解析&郭斯杰1

1.1.1 为什么需要分布式日志1

1.1.2 Twitter如何考虑这个问题4

1.1.3 基于Apache BookKeeper构建DistributeLog5

1.1.4 DistributeLog案例分享13

1.1.5 疑问与解惑13

1.2 腾讯基于用户画像大数据的电商防刷架构&颜国平16

1.2.1 背景介绍16

1.2.2 黑产现状介绍16

1.2.3 腾讯内部防刷架构18

1.2.4 腾讯大数据收集维度20

1.2.5 腾讯大数据处理平台——魔方21

1.2.6 疑问与解惑24

1.3 如何设计类似微信的多终端数据同步协议:Grouk实践分享&王渊命26

1.3.1 移动互联网时代多终端数据同步面临的挑战26

1.3.2 多终端数据同步与传统消息投递协议的差异27

1.3.3 Grouk在多终端数据同步协议上的探索实践28

1.3.4 疑问与解惑32

1.4 如何实现支持数亿用户的长连消息系统:Golang高并发案例&周洋33

1.4.1 关于push系统对比与性能指标的讨论33

1.4.2 消息系统架构介绍35

1.4.3 哪些因素能影响推送系统37

1.4.4 GO语言开发问题与解决方案38

1.4.5 消息系统的运维及测试41

1.4.6 疑问与解惑42

1.5 雪球在股市风暴下的高可用架构改造分享&唐福林46

1.5.1 雪球公司的介绍46

1.5.2 雪球当前总体架构47

1.5.3 雪球架构优化历程48

1.5.4 关于架构优化的总结和感想53

1.5.5 疑问与解惑54

1.6 亿级短视频社交美拍架构实战&麦俊生59

1.6.1 短视频市场的发展59

1.6.2 美拍的发展60

1.6.3 短视频所面临的架构问题61

1.6.4 为支持亿级用户,美拍架构所做的一些改进62

1.6.5 后续发展68

1.7 微博“异地多活”部署经验谈&刘道儒69

1.7.1 微博异地多活建设历程69

1.7.2 微博异地多活面临的挑战70

1.7.3 异地多活的最佳实践73

1.7.4 异地多活的新方向74

1.8 来自Google的高可用架构理念与实践&孙宇聪75

1.8.1 决定可用性的两大因素76

1.8.2 高可用性方案77

1.8.3 可用性7级图表80

1.8.4 疑问与解惑81

1.9 深入理解同步/异步与阻塞/非阻塞区别&那谁84

1.9.1 同步与异步84

1.9.2 阻塞与非阻塞85

1.9.3 与多路复用I/O的联系86

第2章 高可用架构原理与分布式实践88

2.1 Codis作者细说分布式Redis架构设计&黄东旭88

2.1.1 Redis、Redis Cluster和Codis88

2.1.2 我们更爱一致性90

2.1.3 Codis在生产环境中的使用经验和坑91

2.1.4 分布式数据库和分布式架构94

2.1.5 疑问与解惑95

2.2 给你介绍一个不一样的硅谷&霍泰稳98

2.2.1 Uber98

2.2.2 Coursera99

2.2.3 Airbnb102

2.2.4 硅谷行带给我的一些影响106

2.2.5 疑问与解惑106

2.3 解耦的艺术——大型互联网业务系统的插件化改造&金自翔110

2.3.1 插件化110

2.3.2 如何处理用户交互115

2.3.3 如何处理数据115

2.3.4 总结116

2.4 从零开始搭建高可用IM系统&沈剑117

2.4.1 什么是IM117

2.4.2 协议设计118

2.4.3 Web聊天室122

2.4.4 IM典型业务场景126

2.4.5 疑问与解惑126

2.5 360分布式存储系统Bada的架构设计和应用&陈宗志129

2.5.1 主要应用场景129

2.5.2 整体架构130

2.5.3 主要模块131

2.5.4 数据分布策略132

2.5.5 请求流程133

2.5.6 多机房架构134

2.5.7 FAQ138

2.5.8 疑问与解惑139

2.6 新一代分布式任务调度框架:当当Elastic-Job开源项目的10项特性&张亮143

2.6.1 为什么需要作业(定时任务)143

2.6.2 当当之前使用的作业系统144

2.6.3 Elastic-Job的来历145

2.6.4 Elastic-Job包含的功能145

2.6.5 Elastic-Job的部署和使用146

2.6.6 对开源产品的开发理念147

2.6.7 未来展望148

2.6.8 疑问与解惑149

2.7 互联网DSP广告系统架构及关键技术解析&付海军152

2.7.1 优秀DSP系统的特点152

2.7.2 程序化购买的特点153

2.7.3 在线广告的核心问题156

2.7.4 在线广告的挑战156

2.7.5 DSP系统架构157

2.7.6 RTB投放引擎的架构158

2.7.7 DMP160

2.7.8 广告系统DMP数据处理的架构160

2.7.9 用户画像的方法162

2.7.10 广告行业的反作弊165

2.7.11 P2P流量互刷166

2.7.12 CPS引流作弊167

2.7.13 疑问与解惑168

2.8 亿级规模的Elasticsearch优化实战&王卫华170

2.8.1 索引性能(Index Performance)170

2.8.2 查询性能(Query Performance)171

2.8.3 其他173

2.8.4 疑问与解惑174

2.9 微博分布式存储考试题:案例讲解及作业精选&杨卫华179

2.9.1 访问场景179

2.9.2 设计180

2.9.3 sharding策略180

2.9.4 案例精选181

2.10 架构师需要了解的Paxos原理、历程及实战&李凯184

2.10.1 数据库高可用性难题184

2.10.2 Paxos协议简单回顾185

2.10.3 Basic Paxos同步日志的理论模型186

2.10.4 Multi Paxos的实际应用187

2.10.5 依赖时钟误差的变种Paxos选主协议简单分析190

2.10.6 疑问与解惑191

2.11 OpenResty的现在和未来&温铭193

2.11.1 OpenResty是什么,适合什么场景下使用193

2.11.2 某安全公司服务端技术选型的标准194

2.11.3 如何在项目中引入新技术196

2.11.4 如何入门以及学习的正确方法197

2.11.5 OpenResty中的测试和调试199

2.11.6 NginScript是否会替代OpenResty201

2.11.7 未来重点解决的问题和新增特性202

2.11.8 开源社区建设203

2.11.9 疑问与解惑203

第3章 电商架构热点专题205

3.1 亿级商品详情页架构演进技术解密&张开涛205

3.1.1 商品详情页205

3.1.2 商品详情页发展史209

3.1.3 遇到的一些问题和解决方案220

3.1.4 总结228

3.1.5 疑问与解惑229

3.2 大促系统全流量压测及稳定性保证——京东交易架构&杨超232

3.2.1 交易系统的三个阶段232

3.2.2 交易系统的三层结构233

3.2.3 交易系统的访问特征234

3.2.4 应对大促的第1步:全链路全流量线上压测234

3.2.5 应对大促的第2步:根据压力表现进行调优237

3.2.6 异步和异构240

3.2.7 应对大促的第3步:分流与限流242

3.2.8 应对大促的第4步:容灾降级244

3.2.9 应对大促的第5步:完善监控245

3.2.10 疑问与解惑246

3.3 秒杀系统架构解密与防刷设计&吕毅248

3.3.1 抢购业务介绍248

3.3.2 具体抢购项目中的设计249

3.3.3 如何解耦前后端压力250

3.3.4 如何保证商品库的库存可靠252

3.3.5 如何与第三方多方对账254

3.3.6 项目总结255

3.3.7 疑问与解惑255

3.4 Lambda架构与推荐在电商网站实践&王富平257

3.4.1 Lambda架构257

3.4.2 1号店推荐系统实践260

3.4.3 Lambda的未来262

3.4.4 思考263

3.4.5 疑问与解惑263

3.5 某公司线上真实流量压测工具构建&杨硕265

3.5.1 为什么要开发一个通用的压测工具265

3.5.2 常见的压测工具266

3.5.3 构建自己的压测工具266

3.5.4 疑问与解惑271

第4章 容器与云计算273

4.1 微博基于Docker容器的混合云迁移实战&陈飞273

4.1.1 为什么要采用混合云的架构273

4.1.2 跨云的资源管理与调度275

4.1.3 容器的编排与服务发现278

4.1.4 混合云监控体系284

4.1.5 前进路上遇到的那些坑286

4.1.6 疑问与解惑286

4.2 互联网金融创业公司Docker实践&高磊287

4.2.1 背景介绍287

4.2.2 容器选型287

4.2.3 应用迁移288

4.2.4 弹性扩容291

4.2.5 未来规划295

4.2.6 疑问与解惑295

4.3 使用开源Calico构建Docker多租户网络&高永超297

4.3.1 PaaS平台的网络需求297

4.3.2 使用Calico实现Docker的跨服务器通信298

4.3.3 利用Profile实现ACL301

4.3.4 性能测试306

4.3.5 Calico的发展308

4.3.6 疑问与解惑309

4.4 解析Docker在芒果TV的实践之路&彭哲夫310

4.4.1 豆瓣时期310

4.4.2 芒果TV的Nebulium Engine311

4.4.3 Project Eru312

4.4.4 细节313

4.4.5 网络314

4.4.6 存储315

4.4.7 Scale316

4.4.8 资源分配和集群调度316

4.4.9 服务发现和安全317

4.4.10 实例317

4.4.11 总结318

4.4.12 疑问与解惑318

4.5 微博基于Docker的混合云平台设计与实践&王关胜323

4.5.1 微博的业务场景及混合云背景323

4.5.2 三大基础设施助力微博混合云326

4.5.3 微博混合云DCP系统设计核心:自动化、弹性调度328

4.5.4 引入阿里云作为第3机房,实现弹性调度架构330

4.5.5 大规模集群操作自动化331

4.5.6 不怕峰值事件332

第5章 运维保障333

5.1 360如何用QConf搞定两万台以上服务器的配置管理&王康333

5.1.1 设计初衷333

5.1.2 整体认识334

5.1.3 架构介绍335

5.1.4 QConf服务端336

5.1.5 QConf客户端336

5.1.6 QConf管理端340

5.1.7 其他341

5.1.8 疑问与解惑343

5.2 深度剖析开源分布式监控CAT&尤勇347

5.2.1 背景介绍347

5.2.2 整体设计348

5.2.3 客户端设计349

5.2.4 服务端设计352

5.2.5 总结感悟357

5.3 单表60亿记录等大数据场景的MySQL优化和运维之道&杨尚刚359

5.3.1 前言359

5.3.2 数据库开发规范360

5.3.3 数据库运维规范363

5.3.4 性能优化368

5.3.5 疑问与解惑375

5.4 微博在大规模、高负载系统问题排查方法&秦迪379

5.4.1 背景379

5.4.2 排查方法及线索379

5.4.3 总结384

5.4.4 疑问与解惑385

5.5 系统运维之为什么每个团队存在大量烂代码&秦迪387

5.5.1 写烂代码很容易387

5.5.2 烂代码终究是烂代码388

5.5.3 重构不是万能药392

5.5.4 写好代码很难393

5.5.5 悲观的结语394

5.6 系统运维之评价代码优劣的方法&秦迪395

5.6.1 什么是好代码395

5.6.2 结语403

5.6.3 参考阅读403

5.7 系统运维之如何应对烂代码&秦迪404

5.7.1 改善可维护性404

5.7.2 改善性能与健壮性409

5.7.3 改善生存环境412

5.7.4 个人感想414

第6章 大数据与数据库415

6.1 某音乐公司的大数据实践&王劲415

6.1.1 什么是大数据415

6.1.2 某音乐公司大数据技术架构418

6.1.3 在大数据平台重构过程中踩过的坑425

6.1.4 后续的持续改进430

6.2 实时计算在点评&王新春431

6.2.1 实时计算在点评的使用场景431

6.2.2 实时计算在业界的使用场景432

6.2.3 点评如何构建实时计算平台432

6.2.4 Storm基础知识简单介绍433

6.2.5 如何保证业务运行的可靠性436

6.2.6 Storm使用经验分享437

6.2.7 关于计算框架的后续想法441

6.2.8 疑问与解惑442

6.3 百姓网Elasticsearch 2.x升级之路&王卫华445

6.3.1 Elasticsearch 2.x变化445

6.3.2 升级之路447

6.3.3 优化或建议450

6.3.4 百姓之道451

6.3.5 后话:Elasticsearch 5.0452

6.3.6 升级2.x版本成功,5.x版本还会远吗453

6.3.7 疑问与解惑453

6.4 Hadoop、HBase年度回顾&董西成 张虔熙456

6.4.1 Hadoop 2015技术发展456

6.4.2 HBase 2015年技术发展459

6.4.3 疑问与解惑465

6.5 解密Apache HAWQ——功能强大的SQL-on-Hadoop引擎&常雷468

6.5.1 HAWQ基本介绍468

6.5.2 Apache HAWQ系统架构471

6.5.3 HAWQ中短期规划478

6.5.4 贡献到Apache HAWQ社区478

6.5.5 疑问与解惑479

6.6 PostgresSQL HA高可用架构实战&萧少聪481

6.6.1 PostgreSQL背景介绍481

6.6.2 在PostgreSQL下如何实现数据复制技术的HA高可用集群482

6.6.3 Corosync+Pacemaker MS模式介绍483

6.6.4 Corosync+Pacemaker M/S环境配置484

6.6.5 Corosync+Pacemaker HA基础配置487

6.6.6 PostgreSQL Sync模式当前的问题491

6.6.7 疑问与解惑491

6.7 从NoSQL历史看未来&王晶昱494

6.7.1 前言494

6.7.2 1970年:We have no SQL495

6.7.3 1980年:Know SQL496

6.7.4 2000年:No SQL501

6.7.5 2005年:不仅仅是SQL503

6.7.6 2013年:No,SQL504

6.7.7 阿里的技术选择504

6.7.8 疑问与解惑505

6.8 MySQL 5.7新特性大全和未来展望&杨尚刚507

6.8.1 提高运维效率的特性507

6.8.2 优化器Server层改进510

6.8.3 InnoDB层优化512

6.8.4 未来发展515

6.8.5 运维经验总结516

6.8.6 疑问与解惑517

6.9 大数据盘点之Spark篇&谭政520

6.9.1 Spark的特性以及功能520

6.9.2 Spark在Hulu的实践524

6.9.3 Spark未来的发展趋势527

6.9.4 参考文章529

6.9.5 疑问与解惑529

6.10 从Postgres 95到PostgreSQL 9.5:新版亮眼特性&萧少聪531

6.10.1 Postgres 95介绍531

6.10.2 PostgresSQL版本发展历史532

6.10.3 PostgresSQL 9.5 的亮眼特性533

6.10.4 PostgresSQL还可以做什么543

6.10.5 疑问与解惑546

6.11 MongoDB 2015回顾:全新里程碑式的WiredTiger存储引擎&毕洪宇550

6.11.1 存储引擎的发展550

6.11.2 复制集改进554

6.11.3 自动分片机制555

6.11.4 其他新特性介绍555

6.11.5 疑问与解惑557

6.12 基于Xapian的垂直搜索引擎的构建分析&王晓伟560

6.12.1 垂直搜索的应用场景560

6.12.2 技术选型562

6.12.3 垂直搜索的引擎架构563

6.12.4 垂直搜索技术和业务细节565

6.12.5 疑问与解惑567

第7章 安全与网络571

7.1 揭秘DDoS防护——腾讯云大禹系统&郭伟571

7.1.1 有关DDoS简介的问答573

7.1.2 有关大禹系统简介的问答574

7.1.3 有关大禹系统硬件防护能力的问答575

7.1.4 有关算法设计的问答575

7.1.5 大禹和其他产品、技术的区别577

7.2 App域名劫持之DNS高可用——开源版HttpDNS方案详解&冯磊 赵星宇579

7.2.1 HttpDNSLib库组成580

7.2.2 HttpDNS交互流程581

7.2.3 代码结构582

7.2.4 开发过程中的一些问题及应对585

7.2.5 疑问与解惑592

7.3 CDN对流媒体和应用分发的支持及优化&马涛594

7.3.1 CDN系统工作原理594

7.3.2 网络分发过程中ISP的影响601

7.3.3 防盗链602

7.3.4 内容分发系统的问题和应对思路603

7.3.5 P2P穿墙打洞606

7.3.6 疑问与解惑608

7.4 HTTPS环境使用第三方CDN的证书难题与最佳实践&马涛610

7.5 互联网主要安全威胁分析及应对方案&蒋海滔612

7.5.1 互联网Web应用面临的主要威胁612

7.5.2 威胁应对方案616

7.5.3 疑问与解惑623

7.5.4 进一步阅读625

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