序

前言

第1部分 數據持久化層場景實戰

第1章 冷熱分離/

1.1 業務場景：幾千萬數據量的工單表如何快速優化/

1.2 數據庫分區，從學習到放棄/

1.3 冷熱分離簡介/

1.4 冷熱分離一期實現思路：冷熱數據都用MySQL/

1.5 冷熱分離二期實現思路：冷數據存放到HBase/

1.6 小結/

第2章 查詢分離/

2.1 業務場景：千萬工單表如何實現快速查詢/

2.2 查詢分離簡介/

2.3 查詢分離實現思路/

2.4 Elasticsearch注意事項/

2.5 小結/

第3章 分表分庫/

3.1 業務場景：億級訂單數據如何實現快速讀寫/

3.2 拆分存儲的技術選型/

3.3 分表分庫實現思路/

3.4 小結/

第2部分 緩存層場景實戰

第4章 讀緩存/

4.1 業務場景：如何將十幾秒的查詢請求優化成毫秒級/

4.2 緩存中間件技術選型(Memcached,MongoDB,Redis)/

4.3 緩存何時存儲數據/

4.4 如何更新緩存/

4.5 緩存的高可用設計/

4.6 緩存的監控/

4.7 小結/

第5章 寫緩存/

5.1 業務場景：如何以*小代價解決短期高頻寫請求/

5.2 寫緩存/

5.3 實現思路/

5.4 小結/

第6章 數據收集/

6.1 業務背景：日億萬級請求日志收集如何不影響主業務/

6.2 技術選型思路/

6.3 整體方案/

6.4 小結/

第7章 秒殺架構/

7.1 業務場景：設計秒殺架構必知必會的那些事/

7.2 整體思路/

7.3 小結/

第3部分 基于常見組件的微服務場景實戰

第8章 注冊發現/

8.1 業務場景：如何對幾十個后臺服務進行高效管理/

8.2 傳統架構會出現的問題/

8.3 新架構要點/

8.4 ZooKeeper宕機了怎么辦/

8.5 小結/

第9章 全鏈路日志/

9.1 業務場景：這個請求到底經歷了什么/

9.2 技術選型/

9.3 注意事項/

9.4 小結/

第10章 熔斷/

10.1 業務場景：如何預防一個服務故障影響整個系統/

10.2 覆蓋場景/

10.3 Sentinel 和Hystrix/

10.4 Hystrix的設計思路/

10.5 注意事項/

10.6 小結/

第11章 限流/

11.1 業務場景：如何保障服務器承受億級流量/

11.2 限流算法/

11.3 方案實現/

11.4 限流方案的注意事項/

11.5 小結/

第4部分 微服務進階場景實戰

第12章 微服務的痛：用實際經歷告訴你它有多少陷阱/

12.1 單體式架構VS微服務架構/

12.2 微服務的好處/

12.3 微服務的痛點/

12.4 小結/

第13章 數據一致性/

13.1 業務場景：下游服務失敗后上游服務如何獨善其身/

13.2 *終一致性方案/

13.3 實時一致性方案/

13.4 TCC模式/

13.5 Seata中AT模式的自動回滾/

13.6 嘗試Seata/

13.7 小結/

第14章 數據同步/

14.1 業務場景：如何解決微服務之間的數據依賴問題/

14.2 數據冗余方案/

14.3 解耦業務邏輯的數據同步方案/

14.4 基于Bifrost的數據同步方案/

14.5 小結/

第15章 BFF/

15.1 業務場景：如何處理好微服務之間千絲萬縷的關系/

15.2 API層/

15.3 客戶端適配問題/

15.4 BFF（BackendforFront）/

15.5 小結/

第5部分 開發運維場景實戰

第16章 接口Mock/

16.1 業務場景：第三方服務還沒完成，功能設計如何繼續/

16.2 解決思路/

16.3 Mock服務端設計/

16.4 Mock服務客戶端調用設計/

16.5 小結/

第17章 一人一套測試環境/

17.1 業務場景：測試環境何時能釋放出來使用/

17.2 解決思路/

17.3 使用流程/

17.4 小結/

第18章 結束語：如何成為不可或缺的人/

18.1 無關職責，幫領導解決技術難題/

18.2 理解領導的非技術問題/

18.3 弄清領導對你的期望值/

18.4 小結/