超大流量分布式系统架构解决方案 人人都是架构师2.0
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超大流量分布式系统架构解决方案 人人都是架构师2.0
ISBN: 978-7-121-38505-6
推荐指数: ★★★★★ 作者：高翔龙 阅读时间: 2021-05-09 页数: 223
适合架构师阅读的书籍之一，
实战性也是有的，原理性的讲解也有。 先从问题引入，然后带入解决方案，有理有据。
第一章 老生常谈，先从架构入手，从单机到集群再到微服务化。
微服务和服务化两个概念完全一样。
集群和分布式的区别
假设你厨艺高超，声名远播，周末盛情邀请了几个小伙伴来你家聚餐，你一个人负责买菜、切菜、炒菜、上菜，这便是单机架构；而某一天更多朋友来你家做客，你发现似乎力不从心，这时你需要几个人一起帮忙，提高效率，这就是集群架构；假设你家大业大，有上百位朋友都约你家里吃饭，你会需要更多的人来协作帮忙，并且相互之间要明确职责分工，A组负责买菜，B组负责洗菜，C组负责炒菜，D组负责上菜，这就是分布式+集群架构。第二章 全链路压测
压测数据进行打标：URL上打标，或者在HTTP的header中打标
然后进行拦截判断，打标数据进入测试逻辑。
第三章 流控方案
应对高并发、大流量的常规手段：
- 扩容
- 静态化
- 限流
- 缓存
- 队列
Nginx+Lua实现接入层限流 基于时间分片削峰 基于消息队列
第四章 读写优化方案
缓存技术
本地缓存会共享JVM有限内存资源。 off-heap（堆外内存）技术：内存数据库MapDB 高性能分布式缓存Redis 路由算法：Hash算法、Consistent Hash算法、分槽算法。 多级缓存方案：本地缓存+分布式缓存 RedisCluster模式一主多从读/写分离方案。 缓存穿透思考？ Lua脚本库存减扣方案。 基于AliSQL数据库提升并发写性能
第五章 分库分表
读写分离
垂直分库：将原本冗余在单库中的数据表拆分到不同业务库中。 水平分库：把同一个表的数据按一定规则拆到不同的数据库中，每个库可以放在不同的服务器上。 垂直分表：大字段分出来单独成表。 水平分表：MySQL单表超过500万行读操作会成为瓶颈。写操作并不受影响。实现以上的功能需要用到Sharding中间件
常见的有：Cobar，MyCat，TDDL，Shark 分布式事务问题? 数据库HA方案.
线上定位问题
常用工具:
jps async-profiler arthas
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