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
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- 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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