本書將以電商應用場景為例，講解不同規模的存儲繫統應該如何構建。本書的章節是按照繫統的發展過程來設計，分成了設計篇、高速增長篇、海量數據篇和技術進階篇。在設計篇中，重點介紹如何從0到1地設計電商繫統的各個存儲架構。在高速增長篇中，重點關注在高速變化的過程中繫統所遇到的共通性問題，以及應對這些問題的方法。在海量數據篇中，重點解決高並發、海量數據情況下的存儲繫統應該如何設計的問題。在技術進階篇中，重點探討在存儲技術領域，有哪些新技術值得關注，哪些技術可能成為未來的發展趨勢。畢@，不斷創新是技術發展的原動力。

前言換一種方式學習存儲繫統

*一篇設計

*1章如何設計電商繫統  3

1.1設計電商繫統的核心流程  4

1.2根據流程劃分功能模塊  6

1.3小結  9

1.4思考題  10

*2章訂單繫統的設計：確保訂單數據的準確性  11

2.1訂單繫統的核心功能和數據  12

2.2如何避免重復下單  13

2.3如何解決ABA問題  16

2.4小結  18

2.5思考題  19

第3章商品繫統的存儲架構設計  20

3.1商品繫統需要保存哪些數據  21

3.2如何存儲商品的基本信息  22

3.3使用MongoDB保存商品參數  23

3.4使用對像存儲保存圖片和視頻  24

3.5將商品介紹靜態化  25

3.6小結  26

3.7思考題  28

第4章購物車繫統的存儲架構：前後端混合存儲  29

4.1設計購物車繫統的存儲架構時需要把握什麼原則  30

4.2如何設計“暫存購物車”的存儲  32

4.3如何設計“用戶購物車”的存儲  34

4.4小結  36

4.5思考題  37

第5章賬戶繫統：用事務解決對賬問題  38

5.1為什麼總是對不上賬  39

5.2使用數據庫事務保證數據的一致性  40

5.3理解事務的隔離級別  42

5.4小結  49

5.5思考題  50

第6章分布式事務：保證多個繫統間的數據一致  51

6.1什麼是分布式事務  52

6.22PC：訂單與優惠券的數據一致性問題  53

6.3本地消息表：訂單與購物車的數據一致性問題  57

6.4小結  59

6.5思考題  59

第7章用Elasticsearch構建商品搜索繫統  60

7.1理解倒排索引機制  60

7.2如何在ES中構建商品的索引  63

7.3小結  67

7.4思考題  68

第8章備份與恢復  69

8.1如何更安全地實現數據備份和恢復  70

8.2配置MySQL HA實現高可用性  73

8.3小結  75

8.4思考題  76

*二篇高速增長

第9章優化SQL  79

9.1每個繫統必踩的“坑”：訪問數據庫超時  79

9.1.1事故排查過程  79

9.1.2如何避免悲劇重演  85

9.1.3小結  87

9.1.4思考題  88

9.2如何避免寫出“慢SQL”  88

9.2.1定量認識MySQL  88

9.2.2使用索引避免全表掃描  90

9.2.3分析SQL執行計劃  92

9.2.4小結  93

9.2.5思考題  94

9.3SQL在數據庫中的執行  94

9.3.1SQL在執行器中是如何執行的  95

9.3.2SQL在存儲引擎中是如何執行的  98

9.3.3小結  100

9.3.4思考題  101

*10章MySQL應對高並發  102

10.1使用緩存保護MySQL  102

10.1.1更新緩存的*佳方式  103

10.1.2注意避免緩存穿透引起雪崩  105

10.1.3小結  107

10.1.4思考題  107

10.2讀寫分離  107

10.2.1讀寫分離是提升MySQL並發能力的*選方案  108

10.2.2注意讀寫分離帶來的數據不一致問題  111

10.2.3小結  112

10.2.4思考題  113

10.3實現MySQL主從數據庫同步  113

10.3.1如何配置MySQL的主從同步  113

10.3.2復制狀態機：所有分布式存儲都是這樣復制數據的  116

10.3.3小結  117

10.3.4思考題  118

第三篇海量數據

*11章MySQL應對海量數據  121

11.1歸檔歷史數據  121

11.1.1存檔歷史訂單數據提升查詢性能  122

11.1.2如何批量刪除大量數據  124

11.1.3小結  127

11.1.4思考題  128

11.2分庫分表  128

11.2.1如何規劃分庫分表  129

11.2.2如何選擇分片鍵  130

11.2.3如何選擇分片算法  131

11.2.4小結  133

11.2.5思考題  134

*12章緩存海量數據  135

12.1用Redis構建緩存集群的*佳實踐  135

12.1.1Redis Cluster如何應對海量數據、高可用和高並發問題  136

12.1.2為什麼Redis Cluster不適合超大規模集群  138

12.1.3如何用Redis構建超大規模集群  139

12.1.4小結  141

12.1.5思考題  142

12.2大型企業如何實現MySQL到Redis的同步  142

12.2.1緩存穿透：超大規模繫統的不能承受之痛  142

12.2.2使用Binlog實時更新Redis緩存  144

12.2.3小結  149

12.2.4思考題  150

12.3基於Binlog實現跨繫統實時數據同步  150

12.3.1使用Binlog和消息隊列構建實時數據同步繫統  151

12.3.2如何保證數據同步的實時性  152

12.3.3小結  154

12.3.4思考題  154

*13章更換數據庫  155

13.1如何實現不停機更換數據庫  155

13.2如何實現比對和補償程序  158

13.3小結  160

13.4思考題  160

*14章對像存儲：*簡單的分布式存儲繫統  161

14.1對像存儲數據是如何保存大文件的  162

14.2如何拆分和保存大文件對像  163

14.3小結  166

14.4思考題  167

*15章海量數據的存儲與查詢  168

15.1如何存儲前端埋點之類的海量數據  168

15.1.1使用Kafka存儲海量原始數據  169

15.1.2使用HDFS存儲更大規模的數據  171

15.1.3小結  173

15.1.4思考題  173

15.2面對海量數據，如何纔能查得更快  173

15.2.1常用的分析類繫統應該如何選擇存儲  174

15.2.2轉變思想：根據查詢選擇存儲繫統  176

15.2.3小結  178

15.2.4思考題  178

*16章存儲繫統的技術選型  179

16.1技術選型時應該考慮哪些因素  180

16.2在線業務繫統如何選擇存儲產品  182

16.3分析繫統如何選擇存儲產品  183

16.4小結  183

16.5思考題  184

第四篇技術展望

*17章使用NewSQL解決高可用和分片難題  187

17.1什麼是NewSQL  187

17.2CockroachDB如何實現數據分片和彈性擴容  188

17.3CockroachDB能提供金融級的事務隔離性嗎  190

17.4小結  193

17.5思考題  193

*18章RocksDB：不丟數據的高性能KV存儲  194

18.1同樣是KV存儲，RocksDB有哪些不同  195

18.2LSM-Tree如何兼顧讀寫性能  196

18.3小結  199

18.4思考題  199

附錄A測試題及解析  200

附錄B思考題解析  206

後記讓奮鬥成為習慣  219