简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

图书标签:

• 高并发
• 分布式系统
• 微服务
• 架构设计
• 系统设计
• 可用性
• 性能优化
• Java
• 开涛
• 技术栈

店铺： 蓝墨水图书专营店

出版社： 电子工业出版社

ISBN：9787121279195

商品编码：11666206933

亿级流量网站架构核心技术 跟开涛学搭建高可用高并发系统+

分布式服务框架原理与实践

9787121309540 9787121279195

亿级流量网站架构核心技术 跟开涛学搭建高可用高并发系统

亿级流量网站架构核心技术》一书总结并梳理了亿级流量网站高可用和高并发原则，通过实例详细介绍了如何落地这些原则。本书分为四部分：概述、高可用原则、高并发原则、案例实战。从负载均衡、限流、降级、隔离、超时与重试、回滚机制、压测与预案、缓存、池化、异步化、扩容、队列等多方面详细介绍了亿级流量网站的架构核心技术，让读者看后能快速运用到实践项目中。
　　不管是软件开发人员，还是运维人员，通过阅读《亿级流量网站架构核心技术》都能系统地学习实现亿级流量网站的架构核心技术，并收获解决系统问题的思路和方法。

作者简介 

　　张开涛，现就职于京东，“开涛的博客”公众号作者。写过《跟我学Spring》《跟我学Spring MVC》《跟我学Shiro》《跟我学Nginx+Lua开发》等系列教程，博客现有1000多万访问量。

目录

第1部分 概述 / 1
1 交易型系统设计的一些原则 / 2
1.1 高并发原则 / 3
1.1.1 无状态 / 3
1.1.2 拆分 / 3
1.1.3 服务化 / 4
1.1.4 消息队列 / 4
1.1.5 数据异构 / 6
1.1.6 缓存银弹 / 7
1.1.7 并发化 / 9
1.2 高可用原则 / 10
1.2.1 降级 / 10
1.2.2 限流 / 11
1.2.3 切流量 / 12
1.2.4 可回滚 / 12
1.3 业务设计原则 / 12
1.3.1 防重设计 / 13
1.3.2 幂等设计 / 13
1.3.3 流程可定义 / 13
1.3.4 状态与状态机 / 13
1.3.5 后台系统操作可反馈 / 14
1.3.6 后台系统审批化 / 14
1.3.7 文档和注释 / 14
1.3.8 备份 / 14
1.4 总结 / 14
第2部分 高可用 / 17
2 负载均衡与反向代理 / 18
2.1 upstream配置 / 20
2.2 负载均衡算法 / 21
2.3 失败重试 / 23
2.4 健康检查 / 24
2.4.1 TCP心跳检查 / 24
2.4.2 HTTP心跳检查 / 25
2.5 其他配置 / 25
2.5.1 域名上游服务器 / 25
2.5.2 备份上游服务器 / 26
2.5.3 不可用上游服务器 / 26
2.6 长连接 / 26
2.7 HTTP反向代理示例 / 29
2.8 HTTP动态负载均衡 / 30
2.8.1 Consul+Consul-template / 31
2.8.2 Consul+OpenResty / 35
2.9 Nginx四层负载均衡 / 39
2.9.1 静态负载均衡 / 39
2.9.2 动态负载均衡 / 41
参考资料 / 42
3 隔离术 / 43
3.1 线程隔离 / 43
3.2 进程隔离 / 45
3.3 集群隔离 / 45
3.4 机房隔离 / 46
3.5 读写隔离 / 47
3.6 动静隔离 / 48
3.7 爬虫隔离 / 49
3.8 热点隔离 / 50
3.9 资源隔离 / 50
3.10 使用Hystrix实现隔离 / 51
3.10.1 Hystrix简介 / 51
3.10.2 隔离示例 / 52
3.11 基于Servlet 3实现请求隔离 / 56
3.11.1 请求解析和业务处理线程池分离 / 57
3.11.2 业务线程池隔离 / 58
3.11.3 业务线程池监控/运维/降级 / 58
3.11.4 如何使用Servlet 3异步化 / 59
3.11.5 一些Servlet 3异步化压测数据 / 64
4 限流详解 / 66
4.1 限流算法 / 67
4.1.1 令牌桶算法 / 67
4.1.2 漏桶算法 / 68
4.2 应用级限流 / 69
4.2.1 限流总并发/连接/请求数 / 69
4.2.2 限流总资源数 / 70
4.2.3 限流某个接口的总并发/请求数 / 70
4.2.4 限流某个接口的时间窗请求数 / 70
4.2.5 平滑限流某个接口的请求数 / 71
4.3 分布式限流 / 75
4.3.1 Redis+Lua实现 / 76
4.3.2 Nginx+Lua实现 / 77
4.4 接入层限流 / 78
4.4.1 ngx_http_limit_conn_module / 78
4.4.2 ngx_http_limit_req_module / 80
4.4.3 lua-resty-limit-traffic / 88
4.5 节流 / 90
4.5.1 throttleFirst/throttleLast / 90
4.5.2 throttleWithTimeout / 91
参考资料 / 92
5 降级特技 / 93
5.1 降级预案 / 93
5.2 自动开关降级 / 95
5.2.1 超时降级 / 95
5.2.2 统计失败次数降级 / 95
5.2.3 故障降级 / 95
5.2.4 限流降级 / 95
5.3 人工开关降级 / 96
5.4 读服务降级 / 96
5.5 写服务降级 / 97
5.6 多级降级 / 98
5.7 配置中心 / 100
5.7.1 应用层API封装 / 100
5.7.2 配置文件实现开关配置 / 101
5.7.3 配置中心实现开关配置 / 102
5.8 使用Hystrix实现降级 / 106
5.9 使用Hystrix实现熔断 / 108
5.9.1 熔断机制实现 / 108
5.9.2 配置示例 / 112
5.9.3 采样统计 / 113
6 超时与重试机制 / 117
6.1 简介 / 117
6.2 代理层超时与重试 / 119
6.2.1 Nginx / 119
6.2.2 Twemproxy / 126
6.3 Web容器超时 / 127
6.4 中间件客户端超时与重试 / 127
6.5 数据库客户端超时 / 131
6.6 NoSQL客户端超时 / 134
6.7 业务超时 / 135
6.8 前端Ajax超时 / 135
6.9 总结 / 136
6.10 参考资料 / 137
7 回滚机制 / 139
7.1 事务回滚 / 139
7.2 代码库回滚 / 140
7.3 部署版本回滚 / 141
7.4 数据版本回滚 / 142
7.5 静态资源版本回滚 / 143
8 压测与预案 / 145
8.1 系统压测 / 145
8.1.1 线下压测 / 146
8.1.2 线上压测 / 146
8.2 系统优化和容灾 / 147
8.3 应急预案 / 148
第3部分 高并发 / 153
9 应用级缓存 / 154
9.1 缓存简介 / 154
9.2 缓存命中率 / 155
9.3 缓存回收策略 / 155
9.3.1 基于空间 / 155
9.3.2 基于容量 / 155
9.3.3 基于时间 / 155
9.3.4 基于Java对象引用 / 156
9.3.5 回收算法 / 156
9.4 Java缓存类型 / 156
9.4.1 堆缓存 / 158
9.4.2 堆外缓存 / 162
9.4.3 磁盘缓存 / 162
9.4.4 分布式缓存 / 164
9.4.5 多级缓存 / 166
9.5 应用级缓存示例 / 167
9.5.1 多级缓存API封装 / 167
9.5.2 NULL Cache / 170
9.5.3 强制获取新数据 / 170
9.5.4 失败统计 / 171
9.5.5 延迟报警 / 171
9.6 缓存使用模式实践 / 172
9.6.1 Cache-Aside / 173
9.6.2 Cache-As-SoR / 174
9.6.3 Read-Through / 174
9.6.4 Write-Through / 176
9.6.5 Write-Behind / 177
9.6.6 Copy Pattern / 181
9.7 性能测试 / 181
9.8 参考资料 / 182
10 HTTP缓存 / 183
10.1 简介 / 183
10.2 HTTP缓存 / 184
10.2.1 Last-Modified / 184
10.2.2 ETag / 190
10.2.3 总结 / 192
10.3 HttpClient客户端缓存 / 192
10.3.1 主流程 / 195
10.3.2 清除无效缓存 / 195
10.3.3 查找缓存 / 196
10.3.4 缓存未命中 / 198
10.3.5 缓存命中 / 198
10.3.6 缓存内容陈旧需重新验证 / 202
10.3.7 缓存内容无效需重新执行请求 / 205
10.3.8 缓存响应 / 206
10.3.9 缓存头总结 / 207
10.4 Nginx HTTP缓存设置 / 208
10.4.1 expires / 208
10.4.2 if-modified-since / 209
10.4.3 nginx proxy_pass / 209
10.5 Nginx代理层缓存 / 212
10.5.1 Nginx代理层缓存配置 / 212
10.5.2 清理缓存 / 215
10.6 一些经验 / 216
参考资料 / 217
11 多级缓存 / 218
11.1 多级缓存介绍 / 218
11.2 如何缓存数据 / 220
11.2.1 过期与不过期 / 220
11.2.2 维度化缓存与增量缓存 / 221
11.2.3 大Value缓存 / 221
11.2.4 热点缓存 / 221
11.3 分布式缓存与应用负载均衡 / 222
11.3.1 缓存分布式 / 222
11.3.2 应用负载均衡 / 222
11.4 热点数据与更新缓存 / 223
11.4.1 单机全量缓存+主从 / 223
11.4.2 分布式缓存+应用本地热点 / 224
11.5 更新缓存与原子性 / 225
11.6 缓存崩溃与快速修复 / 226
11.6.1 取模 / 226
11.6.2 一致性哈希 / 226
11.6.3 快速恢复 / 226
12 连接池线程池详解 / 227
12.1 数据库连接池 / 227
12.1.1 DBCP连接池配置 / 228
12.1.2 DBCP配置建议 / 233
12.1.3 数据库驱动超时实现 / 234
12.1.4 连接池使用的一些建议 / 235
12.2 HttpClient连接池 / 236
12.2.1 HttpClient 4.5.2配置 / 236
12.2.2 HttpClient连接池源码分析 / 240
12.2.3 HttpClient 4.2.3配置 / 241
12.2.4 问题示例 / 243
12.3 线程池 / 244
12.3.1 Java线程池 / 245
12.3.2 Tomcat线程池配置 / 248
13 异步并发实战 / 250
13.1 同步阻塞调用 / 251
13.2 异步Future / 252
13.3 异步Callback / 253
13.4 异步编排CompletableFuture / 254
13.5 异步Web服务实现 / 257
13.6 请求缓存 / 259
13.7 请求合并 / 261
14 如何扩容 / 266

分布式服务框架原理与实践

本书作者具有丰富的分布式服务框架、平台中间件的架构设计和实践经验，主导设计的华为分布式服务框架已经在全球数十个国家成功商用。书中依托工作实践，从分布式服务框架的架构设计原理到实践经验总结，涵盖了服务化架构演进、订阅发布、路由策略、集群容错和服务治理等多个专题，全方位剖析服务框架的设计原则和原理，结合大量实践案例与读者分享作者对分布式服务框架设计和运维的体会。同时，对基于Docker部署微服务以及基于微服务架构开发、部署和运维业务系统进行了详细介绍。第1章应用架构演进1
1.1传统垂直应用架构2
1.1.1垂直应用架构介绍2
1.1.2垂直应用架构面临的挑战4
1.2RPC架构6
1.2.1RPC框架原理6
1.2.2简单的RPC框架实现8
1.2.3业界主流RPC框架14
1.2.4RPC框架面临的挑战17
1.3SOA服务化架构18
1.3.1面向服务设计的原则18
1.3.2服务治理19
1.4微服务架构21
1.4.1什么是微服务21
1.4.2微服务架构对比SOA22
1.5总结23
第2章分布式服务框架入门25
2.1分布式服务框架诞生背景26
2.1.1应用从集中式走向分布式.26?
2.1.2亟需服务治理28
2.2业界分布式服务框架介绍29
2.2.1阿里Dubbo30
2.2.2淘宝HSF33
2.2.3亚逊CoralService35
2.3分布式服务框架设计36
2.3.1架构原理36
2.3.2功能特性37
2.3.3性能特性39
2.3.4可靠性39
2.3.5服务治理40
2.4总结41
第3章通信框架42
3.1关键技术点分析43
3.1.1长连接还是短连接43
3.1.2BIO还是NIO43
3.1.3自研还是选择开源NIO框架46
3.2功能设计47
3.2.1服务端设计48
3.2.2客户端设计50
3.3可靠性设计53
3.3.1链路有效性检测54
3.3.2断连重连机制56
3.3.3消息缓存重发57
3.3.4资源优雅释放58
3.4性能设计59
3.4.1性能差的三宗罪59
3.4.2通信性能三原则60
3.4.3高性能之道61
3.5佳实践61
3.6总结64
第4章序列化与反序列化65
4.1几个关键概念澄清66
4.1.1序列化与通信框架的关系66
4.1.2序列化与通信协议的关系66
4.1.3是否需要支持多种序列化方式67
4.2功能设计67
4.2.1功能丰富度67
4.2.2跨语言支持68
4.2.3兼容性69
4.2.4性能70
4.3扩展性设计71
4.3.1内置的序列化/反序列化功能类71
4.3.2反序列化扩展72
4.3.3序列化扩展75
4.4佳实践77
4.4.1接口的前向兼容性规范77
4.4.2高并发下的稳定性78
4.5总结78
第5章协议栈79
5.1关键技术点分析.80
5.1.1是否必须支持多协议80
5.1.2公有协议还是私有协议80
5.1.3集成开源还是自研81
5.2功能设计82
5.2.1功能描述82
5.2.2通信模型82
5.2.3协议消息定义84
5.2.4协议栈消息序列化支持的字段类型85
5.2.5协议消息的序列化和反序列化86
5.2.6链路创建89
5.2.7链路关闭90
5.3可靠性设计90
5.3.1客户端连接超时90
5.3.2客户端重连机制91
5.3.3客户端重复握手保护91
5.3.4消息缓存重发92
5.3.5心跳机制92
5.4安全性设计92
5.5佳实践—协议的前向兼容性94
5.6总结95
第6章服务路由96
6.1透明化路由97
6.1.1基于服务注册中心的订阅发布97
6.1.2消费者缓存服务提供者地址98
6.2负载均衡98
6.2.1随机98
6.2.2轮循99
6.2.3服务调用时延99
6.2.4一致性哈希100
6.2.5粘滞连接101
6.3本地路由优先策略102
6.3.1injvm模式102
6.3.2innative模式102
6.4路由规则103
6.4.1条件路由规则103
6.4.2脚本路由规则104
6.5路由策略定制105
6.6配置化路由106
6.7佳实践—多机房路由107
6.8总结108
第７章集群容错109
7.1集群容错场景110
7.1.1通信链路故障110
7.1.2服务端超时111
7.1.3服务端调用失败111
7.2容错策略112
7.2.1失败自动切换（Failover）112
7.2.2失败通知（Failback）113
7.2.3失败缓存（Failcache）113
7.2.4快速失败（Failfast）114
7.2.5容错策略扩展114
7.3总结115
第8章服务调用116
8.1几个误区117
8.1.1NIO就是异步服务117
8.1.2服务调用天生就是同步的118
8.1.3异步服务调用性能更高120
8.2服务调用方式120
8.2.1同步服务调用120
8.2.2异步服务调用121
8.2.3并行服务调用125
8.2.4泛化调用129
8.3佳实践130
8.4总结131
第９章服务注册中心132
9.1几个概念133
9.1.1服务提供者133
9.1.2服务消费者133
9.1.3服务注册中心133
9.2关键功能特性设计134
9.2.1支持对等集群135
9.2.2提供CRUD接口136
9.2.3安全加固136
9.2.4订阅发布机制137
9.2.5可靠性138
9.3基于ZooKeeper的服务注册中心设计139
9.3.1服务订阅发布流程设计139
9.3.2服务健康状态检测141
9.3.3对等集群防止单点故障142
9.3.4变更通知机制144
9.4总结144
第10章服务发布和引用145
10.1服务发布设计146
10.1.1服务发布的几种方式146
10.1.2本地实现类封装成代理148
10.1.3服务发布成指定协议148
10.1.4服务提供者信息注册149
10.2服务引用设计150
10.2.1本地接口调用转换成远程服务调用150
10.2.2服务地址本地缓存151
10.2.3远程服务调用151
10.3佳实践152
10.3.1对等设计原则152
10.3.2启动顺序问题153
10.3.3同步还是异步发布服务153
10.3.4警惕网络风暴154
10.3.5配置扩展154
10.4总结156
第11章服务灰度发布157
11.1服务灰度发布流程设计158
11.1.1灰度环境准备158
11.1.2灰度规则设置159
11.1.3灰度规则下发160
11.1.4灰度路由161
11.1.5失败回滚162
11.1.6灰度发布总结163
11.2总结163
第12章参数传递164
12.1内部传参165
12.1.1业务内部参数传递165
12.1.2服务框架内部参数传递168
12.2外部传参169
12.2.1通信协议支持169
12.2.2传参接口定义170
12.3佳实践171
12.3.1防止参数互相覆盖171
12.3.2参数生命周期管理171
12.4总结172
第13章服务多版本173
13.1服务多版本管理设计174
13.1.1服务版本号管理174
13.1.2服务提供者175
13.1.3服务消费者175
13.1.4基于版本号的服务路由176
13.1.5服务热升级177
13.2与OSGi的对比178
13.2.1模块化开发179
13.2.2插件热部署和热升级184
13.2.3不使用OSGi的其他理由185
13.3总结185
第14章流量控制186
14.1静态流控187
14.1.1传统静态流控设计方案187
14.1.2传统方案的缺点188
14.1.3动态配额分配制188
14.1.4动态配额申请制190
14.2动态流控191
14.2.1动态流控因子192
14.2.2分级流控192
14.3并发控制193
14.3.1服务端全局控制193
14.3.2服务消费者流控194
14.4连接控制195
14.4.1服务端连接数流控195
14.4.2服务消费者连接数流控195
14.5并发和连接控制算法195
14.6总结197
第15章服务降级198
15.1屏蔽降级199
15.1.1屏蔽降级的流程199
15.1.2屏蔽降级的设计实现200
15.2容错降级202
15.2.1容错降级的工作原理202
15.2.2运行时容错降级.204
15.3业务层降级205
15.4总结205
第16章服务优先级调度207
16.1设置服务优先级208
16.2线程调度器方案209
16.3Java优先级队列210
16.4加权优先级队列211
16.5服务迁入迁出212
16.6总结213
第17章服务治理214
17.1服务治理技术的历史变迁215
17.1.1SOAGovernance215
17.1.2分布式服务框架服务治理217
17.1.3AWS云端微服务治理217
17.2应用服务化后面临的挑战218
17.2.1跨团队协作问题219
17.2.2服务的上下线管控220
17.2.3服务安全220
17.2.4服务SLA保障.221
17.2.5故障快速定界定位221
17.3服务治理222
17.3.1服务治理架构设计223
17.3.2运行态服务治理功能设计225
17.3.3线下服务治理232
17.3.4安全和权限管理234
17.4总结237
第18章分布式消息跟踪239
18.1业务场景分析240
18.1.1故障的快速定界定位240
18.1.2调用路径分析241
18.1.3调用来源和去向分析242
18.2分布式消息跟踪系统设计242
18.2.1系统架构243
18.2.2埋点日志244
18.2.3采样率247
18.2.4采集和存储埋点日志248
18.2.5计算和展示249
18.2.6调用链扩展251
18.3总结251
第19章可靠性设计253
19.1服务状态检测254
19.1.1基于服务注册中心状态检测254

《亿级流量网站架构核心技术：从容应对海量访问的系统设计哲学》 在当今互联网时代，海量用户、瞬间爆发的流量以及对系统稳定性的极致追求，已成为衡量一个网站成功与否的关键指标。从社交媒体的实时互动到电商平台的秒杀抢购，再到直播平台的万人围观，亿级流量的背后，是复杂而精妙的系统架构在默默支撑。本书并非简单罗列技术名词，而是深入剖析支撑亿级流量网站运行的底层逻辑与核心设计理念，旨在为读者构建一个清晰、系统、可落地的技术认知框架。 本书内容概览： 本书将从宏观到微观，层层递进，带领读者一同探索亿级流量下系统所面临的挑战以及应对之道。我们将重点关注以下几个核心领域： 第一部分：高可用性——容错与韧性，铸就稳固基石 在亿级流量的洪流中，任何单点的失效都可能引发雪崩效应。因此，高可用性是构建一切系统的首要前提。本部分将深入探讨： 故障模式与探测机制： 了解系统可能出现的各类故障（硬件故障、网络故障、软件Bug、人为失误等），并学习如何设计有效的故障探测机制，如心跳检测、超时机制、健康检查，以及如何快速定位和隔离故障。 冗余与备份策略： 阐述不同层级的冗余（服务器冗余、数据库冗余、网络冗余）及其实现方式，如主备、主从、多活架构。重点介绍数据备份与恢复的关键技术，确保数据安全与业务连续性。 失效转移与快速恢复： 学习如何设计自动化失效转移（Failover）机制，当主节点失效时，能够平滑地将流量切换到备用节点，最大限度地减少服务中断时间。探讨快速恢复的策略，包括缓存预热、数据同步机制等。 优雅降级与服务降级： 面对突发流量洪峰或系统瓶颈时，如何通过有策略的服务降级来保障核心功能的可用性。例如，在促销活动期间，暂时关闭部分非核心功能，确保交易流程的顺畅。 灰度发布与蓝绿部署： 掌握如何通过灰度发布和蓝绿部署等发布策略，在不影响线上用户的情况下，逐步引入新功能或更新，降低发布风险，并能在出现问题时快速回滚。 容错设计模式： 介绍如熔断器（Circuit Breaker）、舱壁隔离（Bulkhead）、重试（Retry）、超时（Timeout）等经典的容错设计模式，并结合实际案例讲解其在微服务架构中的应用。 第二部分：高并发处理——吞吐量与响应速度的艺术 亿级流量意味着系统需要同时处理海量的请求。本部分将聚焦于如何提升系统的并发处理能力，确保服务的响应速度和吞吐量。 请求处理模型与线程模型： 分析同步阻塞 I/O、异步非阻塞 I/O（NIO）、事件驱动模型等不同请求处理方式的优劣，以及线程池、协程等并发模型如何有效管理资源，避免线程饥饿和上下文切换开销过大。 负载均衡策略与实现： 深入讲解各种负载均衡算法（轮询、加权轮询、最少连接、IP Hash等），以及它们在不同场景下的适用性。介绍 L4、L7 负载均衡的原理与实现，以及如何设计高可用的负载均衡集群。 连接管理与复用： 探讨如何高效管理和复用网络连接，如 HTTP 长连接（Keep-Alive）、连接池技术，以减少连接建立和断开的开销，提升请求处理效率。 数据访问优化： 数据库连接池： 详细讲解数据库连接池的原理、配置与优化，如何有效管理数据库连接，减少创建和销毁连接的开销。 缓存技术： 深度剖析分布式缓存（如 Redis、Memcached）的设计原理、缓存策略（如 Cache-Aside, Write-Through, Write-Back）、淘汰策略（LRU, LFU）以及一致性问题，如何通过缓存层有效降低数据库压力。 读写分离与分库分表： 介绍数据库读写分离的实现方式，以及当单库承载压力过大时，如何通过分库分表（Sharding）策略，将海量数据分散到多个数据库实例中，提升整体读写性能。 消息队列在削峰填谷中的作用： 阐述消息队列（如 Kafka, RabbitMQ, RocketMQ）在应对突发流量、削峰填谷方面的关键作用，如何通过异步处理、解耦服务，提高系统的吞吐量和弹性。 第三部分：分布式系统设计——解耦、扩展与协同 当单体应用已无法满足需求时，分布式系统的设计便成为必然。本部分将深入探讨分布式系统的核心挑战与解决方案。 服务化与微服务架构： 服务拆分原则： 讲解如何根据业务领域、数据边界等原则，将大型单体应用拆分成更小、更独立的服务。 服务治理： 介绍服务注册与发现（如 ZooKeeper, Nacos, Eureka），如何实现服务的动态查找与管理。 远程调用： 探讨 RPC（如 gRPC, Dubbo）和 RESTful API 等服务间通信机制的原理、优劣及选型。 API 网关： 讲解 API 网关的作用（如请求路由、认证鉴权、限流熔断、协议转换），以及如何设计一个高可用的 API 网关。 分布式事务： 复杂业务场景下，如何保证分布式事务的一致性。重点介绍常见的解决方案，如两阶段提交（2PC）、三阶段提交（3PC）、TCC（Try-Confirm-Cancel）、本地消息表、以及 Saga 模式，并分析它们的适用场景和局限性。 分布式一致性协议： 简要介绍 Paxos 和 Raft 等分布式一致性算法，以及它们在分布式协调服务（如 ZooKeeper, etcd）中的应用，如何保证分布式环境下数据的一致性。 分布式锁： 探讨在分布式环境中如何实现高效、可靠的分布式锁，如基于 Redis 的分布式锁（SETNX + EXPIRE）、ZooKeeper 分布式锁，以及它们在并发控制中的应用。 分布式配置中心： 介绍分布式配置中心（如 Apollo, Nacos）的作用，如何实现配置的动态更新、版本管理和下发，方便系统维护和快速迭代。 第四部分：系统性能优化与监控——洞察与迭代 性能优化是一个持续的过程，而有效的监控是优化的前提。本部分将关注如何衡量、分析和提升系统性能。 性能指标体系： 定义和衡量关键性能指标（KPI），如响应时间、吞吐量、并发用户数、错误率、资源利用率等。 性能瓶颈分析： 学习如何利用各种工具（如 APM 工具、日志分析工具、性能剖析工具）来定位系统的性能瓶颈，是 CPU 限制、内存限制、I/O 限制还是网络限制。 系统监控与告警： 介绍日志收集、集中式日志系统（如 ELK Stack）、指标采集与可视化（如 Prometheus + Grafana）、以及告警系统的设计与实现，构建完善的监控体系。 压测与容量规划： 讲解如何进行压力测试（Load Testing）和稳定性测试（Stress Testing），评估系统在不同负载下的表现，并进行科学的容量规划，为未来的业务增长预留空间。 代码级性能优化： 结合具体的编程语言和技术栈，分享一些常见的代码级性能优化技巧，如算法优化、数据结构选择、内存管理、并发编程实践等。 本书的价值： 系统性认知： 打破零散的技术点，构建一个关于亿级流量网站架构的完整知识体系，理解技术背后的设计哲学。 实战导向： 结合丰富的实际案例和技术细节，帮助读者理解如何在真实场景中应用这些技术。 能力提升： 培养读者分析和解决复杂系统问题的能力，从容应对高可用、高并发的挑战。 职业发展： 为有志于在架构、系统开发、性能优化等领域发展的技术人员提供坚实的基础和深入的指导。 无论是初涉分布式系统的新手，还是经验丰富的架构师，本书都将为您提供宝贵的洞察与实用的方法。让我们一同踏上探索亿级流量网站架构核心技术的旅程，构建更加稳健、高效、可扩展的下一代互联网系统。

评分☆☆☆☆☆

说实话，在看这本书之前，我对“亿级流量”这个概念，更多的是一种敬畏，觉得那是一个遥不可及的数字。但读完这本书，我发现，所谓的“亿级流量”并非魔法，而是无数技术细节和巧妙设计的堆砌。作者在书中将那些支撑起巨大流量的关键技术，如缓存策略、消息队列、数据库分片、CDN加速等，都进行了深入浅出的剖析。让我印象深刻的是，他不仅仅是罗列这些技术，而是会分析它们在整个架构中所扮演的角色，以及它们之间是如何协同工作的。例如，在讲述消息队列时，它不仅仅是讲了MQ的发布订阅模式，还深入探讨了如何利用MQ实现异步处理，削峰填谷，以及如何处理消息的丢失和重复消费等棘手问题。这些内容对我而言，都是极具启发性的。它让我认识到，构建一个能够承载巨大流量的系统，需要的是一种全局的视角和对每一个环节的精细打磨。

评分☆☆☆☆☆

刚拿到这本《亿级流量网站架构核心技术 跟开涛学搭建高可用高并发系统+分布式服务框架原理与实践》，迫不及待地翻开，感觉就像打开了一扇通往互联网高并发世界的大门。虽然我之前也有接触过一些关于架构的书籍，但这本书的视角和深度都让我眼前一亮。它不像有些书那样浮于表面，只讲概念，而是真正地从“怎么做”的角度出发，将复杂的架构设计拆解成一个个可以理解和实践的模块。特别是关于高可用和高并发的部分，作者似乎有着多年的实战经验，将那些在实际项目中遇到的坑和解决方案都坦诚地分享了出来。阅读过程中，我常常会联想到自己曾经参与过的项目，那些曾经困扰我的问题，在这本书中竟然找到了清晰的脉络和可行的思路。比如，在讲述负载均衡策略时，它不仅仅列举了常见的算法，还深入分析了不同场景下选择何种策略的考量因素，以及如何通过灰度发布、熔断降级等机制来保证系统的稳定运行。这些内容对我来说，不仅仅是知识的获取，更是思维模式的重塑。我仿佛看到了一个经验丰富的架构师，在耳边娓娓道来，一点点地引导我，如何构建一个能够承受亿级流量的钢铁长城。

评分☆☆☆☆☆

我特别喜欢书中将理论与实践相结合的方式。很多时候，我们在学习技术时，容易陷入“纸上谈兵”的误区，仅仅停留在概念层面，而缺乏实际操作的经验。这本书恰恰弥补了这一点，它通过大量的案例分析和代码示例，将复杂的架构设计和技术原理具象化。比如，在介绍如何构建高可用系统时，它不仅仅是告诉你“需要冗余”，而是会详细讲解如何通过主备模式、负载均衡、数据同步等多种方式来实现，并且会分析每种方案的适用场景和潜在风险。我能够清晰地看到，作者是如何将这些理论知识转化为实际可行的工程实践。在读到关于CAP理论和BASE理论的内容时，我感觉自己对分布式系统的一致性、可用性和分区容错性有了更深刻的理解，不再是模糊的认知，而是有了明确的判断依据。对于我这种希望将所学知识快速应用到实际工作中的读者来说，这种“学以致用”的指导意义尤为宝贵。

评分☆☆☆☆☆

这本书的另一个让我印象深刻的地方，在于它对分布式服务框架的讲解。在如今微服务盛行的时代，理解并掌握分布式服务的设计和实现原理至关重要。作者在这方面的内容，简直就是一份宝贵的“武林秘籍”。他从分布式系统的基本概念入手，逐步深入到服务注册与发现、远程调用、服务治理等方面，并且结合了实际的框架实现，让抽象的概念变得具体可感。读到关于RPC（远程过程调用）的部分，我才真正理解了不同RPC框架的优劣势，以及在实际应用中需要注意的各种细节，比如序列化协议的选择、连接管理、心跳检测等等。更重要的是，这本书并没有止步于单点的技术讲解，而是着眼于整个分布式系统的构建和维护。如何保证分布式事务的一致性，如何进行分布式链路追踪，如何实现高效的分布式缓存，这些都是我在工作中经常会遇到的难题。而这本书，就像一个经验丰富的向导，带我一一穿越这些迷雾，指明了方向，并提供了行之有效的解决方案。我感觉自己不仅仅是在阅读一本书，更像是在与一位导师进行一场深入的交流，受益匪浅。

评分☆☆☆☆☆

这本书的写作风格也相当吸引人。作者并没有采用枯燥乏味的说教式语言，而是用一种非常亲切、如同朋友交流的方式，娓娓道来。他会用一些形象的比喻来解释复杂的概念，让原本晦涩难懂的技术变得生动有趣。例如，在讲解服务治理时，他会用“交通管制”来类比，形象地说明服务注册、发现、路由等过程的重要性。这种接地气的表达方式，极大地降低了阅读门槛，让我能够更轻松地吸收其中的知识。而且，作者在分享经验时，也非常坦诚，毫不避讳地指出在实际工作中可能遇到的挑战和错误，并给出自己的思考和解决方案。这种真诚的态度，让我觉得与作者之间产生了一种连接，仿佛在与一位经验丰富的同行进行一场坦诚的对话，而不是在被动地接收信息。这种阅读体验，对于我这样渴望在技术道路上不断成长的读者来说，是极其宝贵的。