億級流量電商詳情頁系統的大型高併發與高可用緩存架構實戰

来源:http://www.cnblogs.com/wyfjk/archive/2017/06/23/7071026.html
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課程基於真實的每日上億流量的大型電商網站中的商品詳情頁系統,作為項目實戰。詳細講解如何實現一個複雜的緩存系統架構,去直接支撐電商背景下的高併發與高性能的訪問,同時基於緩存架構本身所處的複雜分散式系統架構環境下,如何設計與實現一個高可用的分散式系統架構。 ...


對於高併發的場景來說,比如電商類,o2o,門戶,等等互聯網類的項目,緩存技術是Java項目中最常見的一種應用技術。然而,行業里很多朋友對緩存技術的瞭解與掌握,僅僅停留在掌握redis/memcached等緩存技術的基礎使用,最多瞭解一些集群相關的知識,大部分人都可以對緩存技術掌握到這個程度。然而,僅僅對緩存相關的技術掌握到這種程度,無論是對於開發複雜的高併發系統,或者是在往Java高級工程師、Java資深工程師、Java架構師這些高階的職位發展的過程中,都是完全不夠用的。技術成長出現瓶頸,在自己公司的項目中,沒有任何高併發與高可用的挑戰性項目,自己不知道如何成長,自己也不知道如何讓自己的技術更上一層樓。這成為了很多同學的職業發展的困惑。

同樣的,高可用相關的技術以及架構,對於大型複雜的分散式系統,也是非常的重要。高可用架構中,非常重要的一個環節,就是如何將分散式系統中的各個服務打造成高可用的服務,足以應對分散式系統中各種各樣的異常問題,比如服務間調用超時或者失敗。這就涉及到了高可用分散式系統中的很多重要的技術,包括資源隔離,限流與過載保護,熔斷,優雅降級,容錯,超時控制,監控運維,等等。而行業中相當比例的同學,對高可用系統架構以及相關的技術,幾乎沒有太多的瞭解。同時也成為了你設計一個複雜的高可用系統架構,包括面試高階的Java職位時的一個重要的阻礙。

相信很多朋友都會有這種感覺,自己的技術不知道如何成長,在公司里遇到複雜的業務場景時,瞬間又覺得自己的技術儲備完全不夠用。或者是在面試的時候發現自己沒有任何的優勢。雖然瞭解redis/memcached,ActiveMQ,nginx負載均衡等技術,但是瞭解這些技術就能讓你有技術競爭力嗎?掌握這些技術就足夠你解決各種複雜系統中的高併發與高可用挑戰嗎?掌握這些技術在Java高階職位的面試中,就能讓你擁有屬於自己的技術亮點嗎?答案似乎都是否定的。

 

針對複雜的高併發、高可用相關的技術以及緩存架構,還有大型複雜的分散式系統,龍果學院獨家發佈的《億級流量電商詳情頁系統的大型高併發與高可用緩存架構實戰》視頻教程中將會提供詳細完整的方案供大家學習和應用。

 

本課程屬於全網獨家的大型Java高端架構項目實戰課程,課程基於真實的每日上億流量的大型電商網站中的商品詳情頁系統,作為項目實戰。詳細講解如何實現一個複雜的緩存系統架構,去直接支撐電商背景下的高併發與高性能的訪問,同時基於緩存架構本身所處的複雜分散式系統架構環境下,如何設計與實現一個高可用的分散式系統架構。期望通過本套課程能幫助大家學習到一些高階的技術,複雜問題的解決方案,以及應對挑戰性場景的大型架構設計思想。熟練掌握億級流量電商網站的商品詳情頁架構如何設計與實現,能夠應對各種複雜場景與挑戰問題的緩存架構如何設計與實現,高階的緩存架構以及解決方案如何應對各種棘手的高併發場景下的難題,複雜的緩存架構所處的分散式系統本身如何能夠設計為一個高可用的分散式系統架構。

 

下麵是本套課程講解的核心技術要點。同時下麵講解的所有的架構、技術以及解決方案,在課程中,全部會採用大白話,通俗易懂的方式來講解,同時上面的所有內容全部採用的純手工敲代碼的方式來實現,全部基於linux虛擬機搭建模擬環境來設計、開發、部署以及測試。以保證大家可以跟著課程學習以及動手練習,包括落地所有的技術以及解決方案。

1、億級流量電商網站的商品詳情頁系統架構

面臨難題:對於每天上億流量,擁有上億頁面的大型電商網站來說,能夠支撐高併發訪問,同時能夠秒級讓最新模板生效的商品詳情頁系統的架構是如何設計的?

解決方案:非同步多級緩存架構+nginx本地化緩存+動態模板渲染的架構

2、redis企業級集群架構

面臨難題:如何讓redis集群支撐幾十萬QPS高併發+99.99%高可用+TB級海量數據+企業級數據備份與恢復?

解決方案:redis的企業級備份恢復方案+複製架構+讀寫分離+哨兵架構+redis cluster集群部署

3、多級緩存架構設計

面臨難題:如何將緩存架構設計的能夠支撐高性能以及高併發到極致?同時還要給緩存架構最後的一個安全保護層?

解決方案:nginx抗熱點數據+redis抗大規模離線請求+ehcache抗redis崩潰的三級緩存架構

4、資料庫+緩存雙寫一致性解決方案

面臨難題:高併發場景下,如何解決資料庫與緩存雙寫的時候數據不一致的情況?

解決方案:非同步隊列串列化的資料庫+緩存雙寫一致性解決方案

5、緩存維度化拆分解決方案

面臨難題:如何解決大value緩存的全量更新效率低下問題?

解決方案:商品緩存數據的維度化拆分解決方案

6、緩存命中率提升解決方案

面臨難題:如何將緩存命中率提升到極致?

解決方案:雙層nginx部署架構+lua腳本實現一致性hash流量分發策略

7、緩存併發重建衝突解決方案

面臨難題:如何解決高併發場景下,緩存重建時的分散式併發重建的衝突問題?

解決方案:基於zookeeper分散式鎖的緩存併發重建衝突解決方案

8、緩存預熱解決方案

面臨難題:如何解決高併發場景下,緩存冷啟動導致MySQL負載過高,甚至瞬間被打死的問題?

解決方案:基於storm實時統計熱數據的分散式快速緩存預熱解決方案

9、熱點緩存自動降級方案

面臨難題:如何解決熱點緩存導致單機器負載瞬間超高?

解決方案:基於storm的實時熱點發現+毫秒級的實時熱點緩存負載均衡降級

10、高可用分散式系統架構設計

面臨難題:如何解決分散式系統中的服務高可用問題?避免多層服務依賴因為少量故障導致系統崩潰?

解決方案:基於hystrix的高可用緩存服務,資源隔離+限流+降級+熔斷+超時控制

11、複雜的高可用分散式系統架構設計

面臨難題:如何針對複雜的分散式系統將其中的服務設計為高可用架構?

解決方案:基於hystrix的容錯+多級降級+手動降級+生產環境參數優化經驗+可視化運維與監控

12、緩存雪崩解決方案

面臨難題:如何解決恐怖的緩存雪崩問題?避免給公司帶來巨大的經濟損失?

解決方案:全網獨家的事前+事中+事後三層次完美緩存雪崩解決方案

13、緩存穿透解決方案

面臨難題:如何解決高併發場景下的緩存穿透問題?避免給MySQL帶來過大的壓力?

解決方案:緩存穿透解決方案

14、緩存失效解決方案

面臨難題:如何解決高併發場景下的緩存失效問題?避免給redis集群帶來過大的壓力?

解決方案:基於隨機過期時間的緩存失效解決方案

 

課程大綱:

 

第01節 課程介紹以及高併發高可用複雜系統中的緩存架構有哪些東西?
第02節 基於大型電商網站中的商品詳情頁系統貫穿的授課思路介紹
第03節 小型電商網站的商品詳情頁的頁面靜態化架構以及其缺陷
第04節 大型電商網站的非同步多級緩存構建+nginx數據本地化動態渲染的架構
第05節 能夠支撐高併發+高可用+海量數據+備份恢復的redis的重要性
第06節 從零開始在虛擬機中一步一步搭建一個4個節點的CentOS集群
第07節 單機版redis的安裝以及redis生產環境啟動方案
第08節 redis持久化機對於生產環境中的災難恢復的意義
第09節 圖解分析redis的RDB和AOF兩種持久化機制的工作原理
第10節 redis的RDB和AOF兩種持久化機制的優劣勢對比
第11節 redis的RDB持久化配置以及數據恢復實驗
第12節 redis的AOF持久化深入講解各種操作和相關實驗
第13節 在項目中部署redis企業級數據備份方案以及各種踩坑的數據恢復容災演練
第14節 redis如何通過讀寫分離來承載讀請求QPS超過10萬+?
第15節 redis replication以及master持久化對主從架構的安全意義
第16節 redis主從複製原理、斷點續傳、無磁碟化複製、過期key處理
第17節 redis replication的完整流運行程和原理的再次深入剖析
第18節 在項目中部署redis的讀寫分離架構(包含節點間認證口令)
第19節 對項目的主從redis架構進行QPS壓測以及水平擴容支撐更高QPS
第20節 redis主從架構下如何才能做到99.99%的高可用性?
第21節 redis哨兵架構的相關基礎知識的講解
第22節 redis哨兵主備切換的數據丟失問題:非同步複製、集群腦裂
第23節 redis哨兵的多個核心底層原理的深入解析(包含slave選舉演算法)
第24節 在項目中以經典的3節點方式部署哨兵集群
第25節 對項目中的哨兵節點進行管理以及高可用redis集群的容災演練
第26節 redis如何在保持讀寫分離+高可用的架構下,還能橫向擴容支撐1T+海量數據
第27節 數據分佈演算法:hash+一致性hash+redis cluster的hash slot
第28節 在項目中重新搭建一套讀寫分離+高可用+多master的redis cluster集群
第29節 對項目的redis cluster實驗多master寫入、讀寫分離、高可用性
第30節 redis cluster通過master水平擴容來支撐更高的讀寫吞吐+海量數據
第31節 redis cluster的自動化slave遷移實現更強的高可用架構的部署方案
第32節 redis cluster的核心原理分析:gossip通信、jedis smart定位、主備切換
第33節 redis在實踐中的一些常見問題以及優化思路(包含linux內核參數優化)
第34節 redis階段性總結:1T以上海量數據+10萬以上QPS高併發+99.99%高可用
第35節 億級流量商品詳情頁的多級緩存架構以及架構中每一層的意義
第36節 Cache Aside Pattern緩存+資料庫讀寫模式的分析
第37節 高併發場景下的緩存+資料庫雙寫不一致問題分析與解決方案設計
第38節 在linux虛擬機中安裝部署MySQL資料庫
第39節 庫存服務的開發框架整合與搭建:spring boot+mybatis+jedis
第40節 在庫存服務中實現緩存與資料庫雙寫一致性保障方案(一)
第41節 在庫存服務中實現緩存與資料庫雙寫一致性保障方案(二)
第42節 在庫存服務中實現緩存與資料庫雙寫一致性保障方案(三)
第43節 在庫存服務中實現緩存與資料庫雙寫一致性保障方案(四)
第44節 庫存服務代碼調試以及列印日誌觀察服務的運行流程是否正確
第45節 商品詳情頁結構分析、緩存全量更新問題以及緩存維度化解決方案
第46節 緩存數據生產服務的工作流程分析以及工程環境搭建
第47節 完成spring boot整合ehcache的搭建以支持服務本地堆緩存
第48節 redis的LRU緩存清除演算法講解以及相關配置使用
第49節 zookeeper+kafka集群的安裝部署以及如何簡單使用的介紹
第50節 基於kafka+ehcache+redis完成緩存數據生產服務的開發與測試
第51節 基於“分發層+應用層”雙層nginx架構提升緩存命中率方案分析
第52節 基於OpenResty部署應用層nginx以及nginx+lua開發hello world
第53節 部署分發層nginx以及基於lua完成基於商品id的定向流量分發策略
第54節 基於nginx+lua+java完成多級緩存架構的核心業務邏輯(一)
第55節 基於nginx+lua+java完成多級緩存架構的核心業務邏輯(二)
第56節 基於nginx+lua+java完成多級緩存架構的核心業務邏輯(三)
第57節 分散式緩存重建併發衝突問題以及zookeeper分散式鎖解決方案
第58節 緩存數據生產服務中的zk分散式鎖解決方案的代碼實現(一)
第59節 緩存數據生產服務中的zk分散式鎖解決方案的代碼實現(二)
第60節 緩存數據生產服務中的zk分散式鎖解決方案的代碼實現(三)
第61節 Java程式員、緩存架構以及Storm大數據實時計算之間的關係
第62節 講給Java工程師的史上最通俗易懂Storm教程:大白話介紹
第63節 講給Java工程師的史上最通俗易懂Storm教程:大白話講集群架構與核心概念
第64節 講給Java工程師的史上最通俗易懂Storm教程:大白話講並行度和流分組
第65節 講給Java工程師的史上最通俗易懂Storm教程:純手敲WordCount程式
第66節 講給Java工程師的史上最通俗易懂Storm教程:純手工集群部署
第67節 講給Java工程師的史上最通俗易懂Storm教程:基於集群運行計算拓撲
第68節 緩存冷啟動問題:新系統上線、redis徹底崩潰導致數據無法恢復
第69節 緩存預熱解決方案:基於storm實時熱點統計的分散式並行緩存預熱
第70節 基於nginx+lua完成商品詳情頁訪問流量實時上報kafka的開發
第71節 基於storm+kafka完成商品訪問次數實時統計拓撲的開發
第72節 基於storm完成LRUMap中topn熱門商品列表的演算法講解與編寫
第73節 基於storm+zookeeper完成熱門商品列表的分段存儲
第74節 基於雙重zookeeper分散式鎖完成分散式並行緩存預熱的代碼開發
第75節 將緩存預熱解決方案的代碼運行後觀察效果以及調試和修複所有的bug
第76節 熱點緩存問題:促銷搶購時的超級熱門商品可能導致系統全盤崩潰的場景
第77節 基於nginx+lua+storm的熱點緩存的流量分發策略自動降級解決方案
第78節 在storm拓撲中加入熱點緩存實時自動識別和感知的代碼邏輯
第79節 在storm拓撲中加入nginx反向推送緩存熱點與緩存數據的代碼邏輯
第80節 在流量分發+後端應用雙層nginx中加入接收熱點緩存數據的介面
第81節 在nginx+lua中實現熱點緩存自動降級為負載均衡流量分發策略的邏輯
第82節 在storm拓撲中加入熱點緩存消失的實時自動識別和感知的代碼邏輯
第83節 將熱點緩存自動降級解決方案的代碼運行後觀察效果以及調試和修複bug
第84節 hystrix與高可用系統架構:資源隔離+限流+熔斷+降級+運維監控
第85節 hystrix要解決的分散式系統可用性問題以及其設計原則
第86節 電商網站的商品詳情頁緩存服務業務背景以及框架結構說明
第87節 基於spring boot快速構建緩存服務以及商品服務
第88節 快速完成緩存服務接收數據變更消息以及調用商品服務介面的代碼編寫
第89節 商品服務介面故障導致的高併發訪問耗盡緩存服務資源的場景分析
第90節 基於hystrix的線程池隔離技術進行商品服務介面的資源隔離
第91節 基於hystrix的信號量技術對地理位置獲取邏輯進行資源隔離與限流
第92節 hystrix的線程池+服務+介面劃分以及資源池的容量大小控制
第93節 深入分析hystrix執行時的8大流程步驟以及內部原理
第94節 基於request cache請求緩存技術優化批量商品數據查詢介面
第95節 開發品牌名稱獲取介面的基於本地緩存的fallback降級機制
第96節 深入理解hystrix的短路器執行原理以及模擬介面異常時的短路實驗
第97節 深入理解線程池隔離技術的設計原則以及動手實戰介面限流實驗
第98節 基於timeout機制來為商品服務介面的調用超時提供安全保護
第99節 基於hystrix的高可用分散式系統架構項目實戰課程的總結
第100節 基於request collapser請求合併技術進一步優化批量查詢
第101節 hystirx的fail-fast與fail-silient兩種最基礎的容錯模式
第102節 為商品服務介面調用增加stubbed fallback降級機制
第103節 基於雙層嵌套command開發商品服務介面的多級降級機制
第104節 基於facade command開發商品服務介面的手動降級機制
第105節 生產環境中的線程池大小以及timeout超時時長優化經驗總結
第106節 生產環境中的線程池自動擴容與縮容的動態資源分配經驗
第107節 hystrix的metric統計相關的各種高階配置講解
第108節 hystrix dashboard可視化分散式系統監控環境部署
第109節 生產環境中的hystrix分散式系統的工程運維經驗總結
第110節 高併發場景下恐怖的緩存雪崩現象以及導致系統全盤崩潰的後果
第111節 緩存雪崩的基於事前+事中+事後三個層次的完美解決方案
第112節 基於hystrix完成對redis訪問的資源隔離以避免緩存服務被拖垮
第113節 為redis集群崩潰時的訪問失敗增加fail silent容錯機制
第114節 位redis集群崩潰時的場景部署定製化的熔斷策略
第115節 基於hystrix限流完成源服務的過載保護以避免流量洪峰打死MySQL
第116節 為源頭服務的限流場景增加stubbed fallback降級機制
第117節 高併發場景下的緩存穿透導致MySQL壓力倍增問題以及其解決方案
第118節 在緩存服務中開發緩存穿透的保護性機制以及代碼測試
第119節 高併發場景下的nginx緩存失效導致redis壓力倍增問題以及解決方案
第120節 在nginx lua腳本中開發緩存失效的保護性機制以及代碼測試
第121節 支撐高併發與高可用的大型電商詳情頁系統的緩存架構課程總結
第122節 如何將課程中的東西學以致用在自己目前的項目中去應用?
第123節 如何帶著課程中講解的東西化為自己的技術並找一份更好的工作?

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