了得網研究生_億級流量繫統架構設計與實戰李琛軒電子工業出版社978712147698

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億級流量繫統架構設計與實戰李琛軒電子工業出版社978712147698
該商品所屬分類：研究生 -> 研究生
【市場價】	635-920元
【優惠價】	397-575元
【作者】	李琛軒
【所屬類別】	圖書教材研究生/本科/專科教材公共課
【出版社】	電子工業出版社
【ISBN】	9787121476983
【折扣說明】	一次購物滿999元台幣免運費+贈品一次購物滿2000元台幣95折+免運費+贈品一次購物滿3000元台幣92折+免運費+贈品一次購物滿4000元台幣88折+免運費+贈品
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內容介紹

開本：16開

紙張：膠版紙

包裝：平裝-膠訂

是否套裝：否

國際標準書號ISBN：9787121476983

作者：李琛軒

出版社：電子工業出版社

出版時間：2024年05月

內容簡介

本書講解億級流量繫統架構的設計方法及實戰經驗，在內容結構上分為三大篇：架構知識篇（第1～3章），主要講解海量用戶應用後臺的組成結構、高並發處理和服務可用性障，先講解後臺由哪些關鍵組件構成及機房搭建思路，然後講解後臺在應對高並發讀請求和寫請求時的通用處理手段，後講解通用的服務治理手段以障後臺高效運行。基礎服務設計篇（第4～6章），主要講解幾個基礎服務的架構設計，這裡選取的基礎服務幾乎為所有互聯網後臺所需的門繫統，括分布式ID生成器、用戶登錄服務和海量消息推送繫統；核心服務設計篇（第7～13章），主要講解常見社交互動場景中所需的核心服務的架構設計，括內容發布繫統、通用計數繫統、排行榜服務、用戶關繫服務、Timeline Feed服務、服務和IM服務。

架構知識篇
第1章大型互聯網公司的基礎架構 2
1.1 引言：單機房的內架構 2
1.2 客戶端連接機房的技術1：DNS 5
1.2.1 DNS的意義 5
1.2.2 域名結構 6
1.2.3 域名服務器 6
1.2.4 域名解析過程 7
1.3 客戶端連接機房的技術2：HTTP DNS 9
1.3.1 DNS存在的問題 9
1.3.2 HTTP DNS的原理 10
1.3.3 HTTP DNS實踐 11
1.4 接入層的技術演進 12
1.4.1 Nginx 13

架構知識篇

第1章大型互聯網公司的基礎架構 2

1.1 引言：單機房的內架構 2

1.2 客戶端連接機房的技術1：DNS 5

1.2.1 DNS的意義 5

1.2.2 域名結構 6

1.2.3 域名服務器 6

1.2.4 域名解析過程 7

1.3 客戶端連接機房的技術2：HTTP DNS 9

1.3.1 DNS存在的問題 9

1.3.2 HTTP DNS的原理 10

1.3.3 HTTP DNS實踐 11

1.4 接入層的技術演進 12

1.4.1 Nginx 13

1.4.2 LVS 19

1.4.3 LVS+Nginx接入層的架構 25

1.5 服務發現 28

1.5.1 注冊與發現 29

1.5.2 可用地址管理 30

1.5.3 地址變更推送 31

1.6 RPC服務 32

1.7 存儲層技術：MySQL 35

1.7.1 關繫型數據庫 35

1.7.2 MySQL 37

1.7.3 高可用架構1：主從模式 37

1.7.4 高可用架構2：MHA 40

1.7.5 高可用架構3：MMM 41

1.7.6 高可用架構4：MGR 43

1.8 存儲層技術：Redis 44

1.8.1 高可用架構1：主從模式 44

1.8.2 高可用架構2：哨兵模式 45

1.8.3 高可用架構3：集群模式 46

1.8.4 高可用架構4：中心化集群架構 50

1.9 存儲層技術：LSM Tree 53

1.9.1 LSM Tree的原理 53

1.9.2 讀/寫數據流程 56

1.10 存儲層技術：其他NoSQL數據庫 57

1.11 消息中間件技術 61

1.11.1 通信模式與用途 62

1.11.2 Kafka 64

1.11.3 Kafka的高可用 67

1.12 多機房：主備機房 69

1.13 多機房：同城雙活 71

1.13.1 存儲層改造 71

1.13.2 靈活實施 73

1.13.3 分流與故障切流 74

1.13.4 兩地三中心 77

1.14 多機房：異地多活 78

1.14.1 架構要點 78

1.14.2 MySQL DRC的原理 80

1.14.3 Redis DRC的原理 83

1.14.4 分流策略 84

1.14.5 數據復制鏈路 85

1.15 本章小結 86

第2章通用的高並發架構設計 88

2.1 高並發架構設計的要點 88

2.1.1 形成高並發繫統的要條件 88

2.1.2 高並發繫統的衡量指標 89

2.1.3 高並發場景分類 90

2.2 高並發讀場景方案1：數據庫讀/寫分離 91

2.2.1 讀/寫分離架構 91

2.2.2 讀/寫請求路由方式 91

2.2.3 主從延遲與解決方案 92

2.3 高並發讀場景方案2：本地緩存 93

2.3.1 基本的緩存淘汰策略 93

2.3.2 W-TinyLFU策略 94

2.3.3 緩存擊穿與SingleFlight 95

2.4 高並發讀場景方案3：分布式緩存 100

2.4.1 分布式緩存選型 100

2.4.2 如何使用Redis緩存 101

2.4.3 緩存穿透 102

2.4.4 緩存雪崩 103

2.4.5 緩存更新 103

2.5 高並發讀場景總結：CQRS 105

2.5.1 CQRS的簡要架構與實現 106

2.5.2 更多的使用場景 107

2.5.3 CQRS架構的點 108

2.6 高並發寫場景方案1：數據分片之數據庫分庫分表 108

2.6.1 分庫和分表 109

2.6.2 垂直拆分 109

2.6.3 水平拆分 111

2.6.4 水平拆分規則 113

2.6.5 擴容方案 117

2.6.6 其他數據分片形式 120

2.7 高並發寫場景方案2：異步寫與寫聚合 120

2.7.1 異步寫 121

2.7.2 寫聚合 122

2.8 本章小結 122

第3章通用的服務可用性治理手段 124

3.1 微服務架構與網絡調用 124

3.2 重試 126

3.2.1 冪等接口 126

3.2.2 重試時機 130

3.2.3 重試風險與重試風暴 130

3.2.4 重試控制：不重試的請求 131

3.2.5 重試控制：重試請求比 132

3.3 熔斷與隔離 132

3.3.1 服務雪崩 133

3.3.2 Hystrix熔斷器 134

3.3.3 Resilience4j和Sentinel熔斷器 136

3.3.4 共享資源與艙壁隔離 137

3.3.5 艙壁隔離的實現 138

3.4 限流 139

3.4.1 頻控 140

3.4.2 單機限流1：時間窗口 141

3.4.3 單機限流2：漏桶算法 143

3.4.4 單機限流3：令牌桶算法 144

3.4.5 全局限流 146

3.5 自適應限流 148

3.5.1 服務與等待隊列 149

3.5.2 基於請求排隊時間 150

3.5.3 基於延遲比率 151

3.5.4 其他方案 152

3.6 降級策略 155

3.6.1 服務依賴度降級 155

3.6.2 讀請求降級 158

3.6.3 寫請求降級 159

3.7 本章小結 160

基礎服務設計篇

第4章 ID生成器 164

4.1 分布式ID 164

4.1.1 全局與UUID 164

4.1.2 ID生成器的點 165

4.1.3 單調遞增與趨勢遞增 167

4.2 單調遞增的ID 168

4.2.1 Redis INCRBY命令 168

4.2.2 基於數據庫的自增主鍵 171

4.2.3 高可用架構 172

4.3 趨勢遞增的ID：基於時間戳 174

4.3.1 正確使用時間戳 174

4.3.2 Snowflake算法 175

4.3.3 Snowflake算法的靈活應用 175

4.3.4 分配服務實例ID 177

4.3.5 時鐘回撥問題與解決方案 179

4.3.6 架構 179

4.4 趨勢遞增的ID：基於數據庫的自增主鍵 180

4.4.1 分庫分表架構 181

4.4.2 批量緩存架構 182

4.5 美團點評開源方案：Leaf 183

4.5.1 Leaf-segment方案 183

4.5.2 Leaf-snowflake方案 185

4.6 本章小結 187

第5章用戶登錄服務 189

5.1 用戶賬號 189

5.2 用戶登錄服務的功能要點 190

5.3 密碼護 192

5.3.1 使用HTTPS通信 192

5.3.2 非對稱加密 193

5.3.3 密碼加密存儲 194

5.4 手機號登錄和郵箱登錄 194

5.4.1 數據表設計 195

5.4.2 用戶注冊 195

5.4.3 用戶登錄 196

5.4.4 手機號一鍵登錄 197

5.5 第三方登錄 199

5.5.1 OAuth 2標準 200

5.5.2 客戶端接入第三方登錄 201

5.5.3 服務端接入第三方登錄 202

5.5.4 第三方登錄的完整流程總結 203

5.6 登錄態管理 204

5.6.1 存儲型方案：Session 205

5.6.2 計算型方案：令牌 207

5.6.3 長短令牌方案 208

5.7 掃碼登錄 210

5.7.1 二維碼 210

5.7.2 掃碼登錄的場景介紹 211

5.7.3 掃碼登錄的技術實現 211

5.8 本章小結 213

第6章海量推送繫統 215

6.1 分布式長連接服務的技術要素分析 216

6.1.1 WebSocket協議簡介 216

6.1.2 長連接服務器 217

6.1.3 分布式推送服務器 218

6.1.4 路由算法 219

6.2 海量推送繫統設計 220

6.2.1 整體架構設計 220

6.2.2 長連接的建立過程 221

6.2.3 消息格式設計 222

6.2.4 消息推送接口 223

6.2.5 單點消息推送的細節 224

6.2.6 全局消息推送的細節 225

6.2.7 多點消息推送的細節 226

6.2.8 pusher平滑升級的問題 227

6.2.9 pusher擴容的問題 236

6.3 本章小結 237

核心服務設計篇

第7章內容發布繫統 240

7.1 內容發布繫統的設計背景 240

7.2 內容存儲設計 241

7.2.1 內容數據的存儲 241

7.2.2信息的存儲 243

7.2.3 內容主體的存儲選型 244

7.2.4 音視頻轉碼 245

7.3 內容審核設計 246

7.3.1 內容審核的要性 246

7.3.2 內容的審核時機策略 246

7.3.3 如何審核內容 247

7.3.4 審核中心的對外交互 249

7.4 內容的全生命周期管理設計 250

7.4.1 內容的創建設計 250

7.4.2 內容的修改設計 252

7.4.3 內容審核結果處理與版本控制設計 254

7.4.4 內容的刪除與下架設計 256

7.5 內容分發設計 256

7.5.1 內容分發渠道 256

7.5.2 何時通知分發渠道 257

7.5.3 將內容投遞到分發渠道 257

7.6 內容展示設計 258

7.6.1 內容數據的點 259

7.6.2 使用CDN加速靜態資源訪問 259

7.6.3 使用緩存和多副本支撐高並發讀取 260

7.6.4 內容展示流程設計 263

7.7 完整架構總覽 265

7.8 本章小結 267

第8章通用計數繫統 268

8.1 計數的常見用途 268

8.2 如何存儲計數數據 269

8.2.1 計數數據的點 269

8.2.2 關繫型數據庫的困境 270

8.2.3 是否要使用關繫型數據庫 270

8.2.4 使用Redis存儲計數數據 271

8.3 海量計數服務設計 272

8.3.1 Redis數據類型 272

8.3.2 計數累計與讀取的示例 274

8.3.3 化內存的調研 274

8.3.4 化內存：定制化Redis 276

8.3.5 冷熱數據分離 279

8.3.6 應對過熱數據 280

8.3.7 計數服務架構圖 281

8.3.8 計數服務的適用範圍 282

8.4 本章小結 283

第9章排行榜服務 284

9.1 排行榜的應用場景 284

9.2 排行榜技術的點 285

9.3 使用Redis實現排行榜 285

9.3.1 使用Redis ZSET 286

9.3.2 冪等更新 287

9.3.3 同積分排名處理 289

9.3.4 服務設計 291

9.3.5 關於大Key的問題 295

9.4 粗估排行榜的實現 296

9.4.1 線段樹 296

9.4.2 粗估排名的實現 299

9.5 確排名與粗估排名結合 306

9.6 本章小結 309

第10章用戶關繫服務 310

10.1 用戶關繫服務的職責 310

10.2 基於Redis ZSET的設計 311

10.3 基於數據庫的設計 312

10.3.1 初的想法 312

10.3.2 應對分庫分表 313

10.3.3 Following表的索引設計 314

10.3.4 Follower表的索引設計 316

10.3.5 進：回表問題與化 316

10.3.6 關注數和數 317

10.4 緩存查詢 318

10.4.1 緩存什麼數據 318

10.4.2 緩存的創建與更新策略 319

10.4.3 本地緩存 321

10.4.4 緩存與數據庫結合的方案 321

10.5 基於圖數據庫的設計 323

10.5.1 實現用戶關繫 323

10.5.2 應用權衡 327

10.6 本章小結 328

第11章 Timeline Feed服務 330

11.1 Feed流的分類 330

11.2 Timeline Feed流的功能性 331

11.3 拉模式與用戶發件箱 331

11.4 推模式與用戶收件箱 333

11.5 推拉結合模式 334

11.5.1 結合思路 334

11.5.2 區分活躍用戶 335

11.6 實現Timeline Feed服務的關鍵技術細節 336

11.6.1 內容與用戶收件箱的交互 336

11.6.2 推送子任務 338

11.6.3 收件箱存什麼數據 339

11.6.4 讀請求參數 340

11.6.5 使用數據庫實現收件箱 340

11.6.6 使用Redis ZSET實現收件箱 343

11.6.7 通過推拉結合模式構建Timeline Feed數據 348

11.6.8 收尾工作 355

11.7 本章小結 356

第12章服務 357

12.1 功能 357

12.2 列表模式 358

12.3 服務設計的初步想法 361

12.4 單級模式服務設計 361

12.4.1 數據表的初步設計 361

12.4.2 讀/寫接口與索引 362

12.4.3 數據庫的設計 363

12.4.4 高並發問題 364

12.5 蓋樓模式服務設計 366

12.5.1 數據庫方案：遞歸查詢 366

12.5.2 數據庫方案：存完整樓層 368

12.5.3 圖數據庫方案 369

12.6 二級模式服務設計 370

12.6.1 數據點 371

12.6.2 時間順序：數據庫方案 371

12.6.3 時間順序：圖數據庫方案 373

12.6.4 審核與狀態 376

12.6.5 按照熱度排序 377

12.6.6 高並發處理 381

12.6.7 架構總覽 385

12.7 本章小結 386

第13章 IM服務 388

13.1 IM的意義與核心 388

13.2 IM相關概念 389

13.3 消息投遞 390

13.3.1 存儲消息：讀擴散與寫擴散 390

13.3.2 接收消息：拉模式與推模式 393

13.4 存儲初探 395

13.5 消息的有序性證 396

13.5.1 消息亂序 396

13.5.2 客戶端發送消息 396

13.5.3 服務端存儲消息 397

13.5.4 服務端推送消息與客戶端補償 398

13.6 會話管理與命令消息 401

13.6.1 創建單聊會話 402

13.6.2 創建群聊會話 402

13.6.3 命令消息 403

13.7 消息回執 404

13.7.1 上報已讀消息 404

13.7.2 記錄已讀消息 404

13.8 段性彙總：存儲設計 405

13.9 高並發架構 408

13.9.1 發送消息 409

13.9.2 數據緩存 409

13.9.3 消息分級 410

13.9.4 直播間彈幕模式 411

13.10 本章小結：架構 413

商品詳情

億級流量繫統架構設計與實戰
	定	128.00
	出版社	電子工業出版社
	版次	第1版
	出版時間	2024年05月
	開本	16開
	作者	李琛軒
	裝幀	平塑勒
	頁數	432
	字數	610000
	ISBN編碼	9787121476983

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