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《高可用架构(第1卷)》电子书封面

高可用架构(第1卷)

  • 发布时间:2019年10月31日 09:20:29
  • 作者:高可用架构社区
  • 大小:354 MB
  • 类别:架构电子书
  • 格式:PDF
  • 版本:全书超清版
  • 评分:8.9

    高可用架构(第1卷) PDF 全书超清版

      给大家带来的一篇关于架构相关的电子书资源,介绍了关于高可用架构方面的内容,本书是由电子工业出版社出版,格式为PDF,资源大小354 MB,高可用架构社区编写,目前豆瓣、亚马逊、当当、京东等电子书综合评分为:9.8。

      内容介绍

      高可用架构(第1卷) PDF

      这书由数十位一线架构师的实践活动与工作经验凝固而成,选料兼具专业性、创新性与技术专业深度。各技术性重点,均由具有象征性的专家或实践活动先行者撰文深度分析,相互构成“高可用性”的全局视线与领跑高度,內容包含精华实例、分布式系统原理、电子商务构架等最火专题讲座,及云计算技术、器皿、运维管理、互联网大数据、安全性等重中之重方位。不但架构师能够从这当中获益,别的IT、大数据技术就业者一样能够获得提高

      目录

      • 第1 章 高可用架构案例精选 1
      • 郭斯杰/1.1 Twitter 高性能分布式日志系统架构解析 1
      • 1.1.1 为什么需要分布式日志. 1
      • 1.1.2 Twitter 如何考虑这个问题 4
      • 1.1.3 基于Apache BookKeeper 构建DistributeLog 5
      • 1.1.4 DistributeLog 案例分享13
      • 1.1.5 疑问与解惑.13
      • 颜国平/1.2 腾讯基于用户画像大数据的电商防刷架构.16
      • 1.2.1 背景介绍16
      • 1.2.2 黑产现状介绍16
      • 1.2.3 腾讯内部防刷架构18
      • 1.2.4 腾讯大数据收集维度.20
      • 1.2.5 腾讯大数据处理平台——魔方21
      • 1.2.6 疑问与解惑.24
      • 王渊命/1.3 如何设计类似微信的多终端数据同步协议:Grouk 实践分享.26
      • 1.3.1 移动互联网时代多终端数据同步面临的挑战26
      • 1.3.2 多终端数据同步与传统消息投递协议的差异27
      • 1.3.3 Grouk 在多终端数据同步协议上的探索实践.28
      • 1.3.4 疑问与解惑.32
      • 周 洋/1.4 如何实现支持数亿用户的长连消息系统:Golang 高并发案例33
      • 1.4.1 关于push 系统对比与性能指标的讨论.33
      • 1.4.2 消息系统架构介绍35
      • 1.4.3 哪些因素决定推送系统的效果37
      • 1.4.4 GO 语言开发问题与解决方案.38
      • 1.4.5 消息系统的运维及测试41
      • 1.4.6 疑问与解惑.42
      • 唐福林/1.5 雪球在股市风暴下的高可用架构改造分享.46
      • 1.5.1 雪球公司的介绍46
      • 1.5.2 雪球当前总体架构47
      • 1.5.3 雪球架构优化历程48
      • 1.5.4 关于架构优化的总结和感想.53
      • 1.5.5 疑问与解惑.54
      • 麦俊生/1.6 亿级短视频社交美拍架构实战59
      • 1.6.1 短视频市场的发展59
      • 1.6.2 美拍的发展.60
      • 1.6.3 短视频所面临的架构问题61
      • 1.6.4 为支持亿级用户,美拍架构所做的一些改进62
      • 1.6.5 后续发展68
      • 刘道儒/1.7 微博“异地多活”部署经验谈69
      • 1.7.1 微博异地多活建设历程69
      • 1.7.2 微博异地多活面临的挑战70
      • 1.7.3 异地多活的最佳实践.73
      • 1.7.4 异地多活的新方向74
      • 孙宇聪/1.8 来自Google 的高可用架构理念与实践75
      • 1.8.1 决定可用性的两大因素76
      • 1.8.2 高可用性方案77
      • 1.8.3 可用性7 级图表80
      • 1.8.4 疑问与解惑.81
      • 那 谁/1.9 深入理解同步/异步与阻塞/非阻塞区别84
      • 1.9.1 同步与异步.84
      • 1.9.2 阻塞与非阻塞85
      • 1.9.3 与多路复用I/O 的联系86
      • 第2 章 高可用架构原理与分布式实践.88
      • 黄东旭/2.1 Codis 作者细说分布式Redis 架构设计88
      • 2.1.1 Redis、Redis Cluster 和Codis88
      • 2.1.2 我们更爱一致性90
      • 2.1.3 Codis 在生产环境中的使用经验和坑91
      • 2.1.4 分布式数据库和分布式架构.94
      • 2.1.5 疑问与解惑.95
      • 霍泰稳/2.2 给你介绍一个不一样的硅谷.98
      • 2.2.1 Uber .98
      • 2.2.2 Coursera.99
      • 2.2.3 Airbnb102
      • 2.2.4 硅谷行带给我的一些影响106
      • 2.2.5 疑问与解惑106
      • 金自翔/2.3 解耦的艺术——大型互联网业务系统的插件化改造110
      • 2.3.1 插件化.110
      • 2.3.2 如何处理用户交互115
      • 2.3.3 如何处理数据.115
      • 2.3.4 总结116
      • 沈 剑/2.4 从零开始搭建高可用IM 系统117
      • 2.4.1 什么是IM117
      • 2.4.2 协议设计118
      • 2.4.3 WEB 聊天室.122
      • 2.4.4 IM 典型业务场景126
      • 2.4.5 疑问与解惑126
      • 陈宗志/2.5 360 分布式存储系统Bada 的架构设计和应用.129
      • 2.5.1 主要应用场景.129
      • 2.5.2 整体架构130
      • 2.5.3 主要模块131
      • 2.5.4 数据分布策略.132
      • 2.5.5 请求流程133
      • 2.5.6 多机房架构134
      • 2.5.7 FAQ138
      • 2.5.8 疑问与解惑139
      • 张 亮/2.6 新一代分布式任务调度框架:当当Elastic-Job 开源项目
      • 的10 项特性143
      • 2.6.1 为什么需要作业(定时任务).143
      • 2.6.2 当当之前使用的作业系统144
      • 2.6.3 Elastic-Job 的来历.144
      • 2.6.4 Elastic-Job 包含的功能145
      • 2.6.5 Elastic-Job 的部署和使用.146
      • 2.6.6 对开源产品的开发理念.147
      • 2.6.7 未来展望148
      • 2.6.8 疑问与解惑149
      • 付海军/2.7 互联网DSP 广告系统架构及关键技术解析152
      • 2.7.1 优秀DSP 系统的特点152
      • 2.7.2 程序化购买的特点153
      • 2.7.3 在线广告的核心问题156
      • 2.7.4 在线广告的挑战.156
      • 2.7.5 DSP 系统架构.157
      • 2.7.6 RTB 投放引擎的架构.158
      • 2.7.7 DMP160
      • 2.7.8 广告系统DMP 数据处理的架构.160
      • 2.7.9 用户画像的方法.162
      • 2.7.10 广告行业的反作弊.165
      • 2.7.11 P2P 流量互刷166
      • 2.7.12 CPS 引流作弊167
      • 2.7.13 疑问与解惑168
      • 王卫华/2.8 亿级规模的Elasticsearch 优化实战170
      • 2.8.1 索引性能(Index Performance) .170
      • 2.8.2 查询性能(Query Perofrmance) 171
      • 2.8.3 其他173
      • 2.8.4 疑问与解惑174
      • 杨卫华/2.9 微博分布式存储考试题:案例讲解及作业精选179
      • 2.9.1 访问场景179
      • 2.9.2 设计180
      • 2.9.3 sharding 策略180
      • 2.9.4 案例精选181
      • 李 凯/2.10 架构师需要了解的Paxos 原理、历程及实战.184
      • 2.10.1 数据库高可用性难题184
      • 2.10.2 Paxos 协议简单回顾.185
      • 2.10.3 Basic Paxos 同步日志的理论模型186
      • 2.10.4 Multi Paxos 的实际应用.187
      • 2.10.5 依赖时钟误差的变种Paxos 选主协议简单分析190
      • 2.10.6 疑问与解惑191
      • 温 铭/2.11 OpenResty 的现在和未来193
      • 2.11.1 OpenResty 是什么,适合什么场景下使用.193
      • 2.11.2 某安全公司服务端技术选型的标准194
      • 2.11.3 如何在项目中引入新技术.196
      • 2.11.4 如何入门以及学习的正确方法197
      • 2.11.5 OpenResty 中的测试和调试.199
      • 2.11.6 NginScript 是否会替代OpenResty201
      • 2.11.7 未来重点解决的问题和新增特性.202
      • 2.11.8 开源社区建设203
      • 2.11.9 疑问与解惑.203
      • 第3 章 电商架构热点专题.205
      • 张开涛/3.1 亿级商品详情页架构演进技术解密.205
      • 3.1.1 商品详情页205
      • 3.1.2 商品详情页发展史209
      • 3.1.3 遇到的一些问题和解决方案220
      • 3.1.4 总结228
      • 3.1.5 疑问与解惑229
      • 杨 超/3.2 大促系统全流量压测及稳定性保证——京东交易架构.232
      • 3.2.1 交易系统的三个阶段232
      • 3.2.2 交易系统的三层结构233
      • 3.2.3 交易系统的访问特征234
      • 3.2.4 应对大促的第1 步:全链路全流量线上压测.234
      • 3.2.5 应对大促的第2 步:根据压力表现进行调优.237
      • 3.2.6 异步和异构240
      • 3.2.7 应对大促的第3 步:分流与限流242
      • 3.2.8 应对大促的第4 步:容灾降级.244
      • 3.2.9 应对大促的第5 步:完善监控.245
      • 3.2.10 疑问与解惑246
      • 吕 毅/3.3 秒杀系统架构解密与防刷设计.248
      • 3.3.1 抢购业务介绍.248
      • 3.3.2 具体抢购项目中的设计.249
      • 3.3.3 如何解耦前后端压力250
      • 3.3.4 如何保证商品库的库存可靠252
      • 3.3.5 如何与第三方多方对账.254
      • 3.3.6 项目总结255
      • 3.3.7 疑问与解惑255
      • 王富平/3.4 Lambda 架构与推荐在电商网站实践.257
      • 3.4.1 Lambda 架构257
      • 3.4.2 1 号店推荐系统实践260
      • 3.4.3 Lambda 的未来262
      • 3.4.4 思考263
      • 3.4.5 疑问与解惑263
      • 杨 硕/3.5 某公司线上真实流量压测工具构建.265
      • 3.5.1 为什么要开发一个通用的压测工具265
      • 3.5.2 常见的压测工具.266
      • 3.5.3 构建自己的压测工具266
      • 3.5.4 疑问与解惑271
      • 第4 章 容器与云计算.273
      • 陈 飞/4.1 微博基于Docker 容器的混合云迁移实战.273
      • 4.1.1 为什么要采用混合云的架构273
      • 4.1.2 跨云的资源管理与调度.275
      • 4.1.3 容器的编排与服务发现.278
      • 4.1.4 混合云监控体系.284
      • 4.1.5 前进路上遇到的那些坑.286
      • 4.1.6 疑问与解惑286
      • 高 磊/4.2 互联网金融创业公司Docker 实践287
      • 4.2.1 背景介绍287
      • 4.2.2 容器选型287
      • 4.2.3 应用迁移288
      • 4.2.4 弹性扩容291
      • 4.2.5 未来规划295
      • 4.2.6 疑问与解惑295
      • 高永超/4.3 使用开源Calico 构建Docker 多租户网络.297
      • 4.3.1 PaaS 平台的网络需求.297
      • 4.3.2 使用Calico 实现Docker 的跨服务器通讯.298
      • 4.3.3 利用Profile 实现ACL301
      • 4.3.4 性能测试306
      • 4.3.5 Calico 的发展308
      • 4.3.6 疑问与解惑309
      • 彭哲夫/4.4 解析Docker 在芒果TV 的实践之路310
      • 4.4.1 豆瓣时期310
      • 4.4.2 芒果TV 的Nebulium Engine .311
      • 4.4.3 Project Eru .312
      • 4.4.4 细节313
      • 4.4.5 网络314
      • 4.4.6 存储315
      • 4.4.7 Scale316
      • 4.4.8 资源分配和集群调度316
      • 4.4.9 服务发现和安全.317
      • 4.4.10 实例317
      • 4.4.11 总结318
      • 4.4.12 疑问与解惑318
      • 王关胜/4.5 微博基于Docker 的混合云平台设计与实践323
      • 4.5.1 微博的业务场景及混合云背景.323
      • 4.5.2 三大基础设施助力微博混合云.326
      • 4.5.3 微博混合云DCP 系统设计核心:自动化、弹性调度328
      • 4.5.4 引入阿里云作为第3 机房,实现弹性调度架构330
      • 4.5.5 大规模集群操作自动化.331
      • 4.5.6 不怕峰值事件.332
      • 第5 章 运维保障333
      • 王 康/5.1 360 如何用QConf 搞定两万以上服务器的配置管理.333
      • 5.1.1 设计初衷333
      • 5.1.2 整体认识334
      • 5.1.3 架构介绍335
      • 5.1.4 QConf 服务端336
      • 5.1.5 QConf 客户端336
      • 5.1.6 QConf 管理端340
      • 5.1.7 其他341
      • 5.1.8 疑问与解惑343
      • 尤 勇/5.2 深度剖析开源分布式监控CAT347
      • 5.2.1 背景介绍347
      • 5.2.2 整体设计348
      • 5.2.3 客户端设计349
      • 5.2.4 服务端设计352
      • 5.2.5 总结感悟357
      • 杨尚刚/5.3 单表60 亿记录等大数据场景的MySQL 优化和运维之道359
      • 5.3.1 前言359
      • 5.3.2 数据库开发规范.360
      • 5.3.3 数据库运维规范.363
      • 5.3.4 性能优化368
      • 5.3.5 疑问与解惑375
      • 秦 迪/5.4 微博在大规模、高负载系统问题排查方法379
      • 5.4.1 背景379
      • 5.4.2 排查方法及线索.379
      • 5.4.3 总结384
      • 5.4.4 疑问与解惑385
      • 秦 迪/5.5 系统运维之为什么每个团队存在大量烂代码387
      • 5.5.1 写烂代码很容易.387
      • 5.5.2 烂代码终究是烂代码388
      • 5.5.3 重构

      学习笔记

      浅析JavaWeb项目架构之Redis分布式日志队列

      摘要: 架构、分布式、日志队列,标题自己都看着唬人,其实就是一个日志收集的功能,只不过中间加了一个Redis做消息队列罢了。 为什么需要消息队列? 当系统中出现“生产“和“消费“的速度或稳定性等因素不一致的时候,就需要消息队列,作为抽象层,弥合双方的差异。 架构、分布式、日志队列,标题自己都看着唬人,其实就是一个日志收集的功能,只不过中间加了一个Redis做消息队列罢了。 为什么需要消息队列? 当系统中出现“生产“和“消费“的速度或稳定性等因素不一致的时候,就需要消息队列,作为抽象层,弥合双方的差异。 比如我们系统中常见的邮件、短信发送,把这些不需要及……

      jquery的总体架构分析及实现示例详解

      jQuery整体框架甚是复杂,也不易读懂,这几日一直在研究这个笨重而强大的框架。jQuery的总体架构可以分为:入口模块、底层模块和功能模块。这里,我们以jquery-1.7.1为例进行分析。 jquery的总体架构 16 (function( window, undefined ) { // 构造 jQuery 对象 22 var jQuery = (function() { 25 var jQuery = function( selector, context ) { 27 return new jQuery.fn.init( selector, context, rootjQuery ); 28 }, // 一堆局部变量声明 97 jQuery.fn = jQuery.prototype = { 98 constructor: jQuery, 99 init: function( selector, context, rootjQuery ) { ... }, // 一堆原型属性和方法 319 }; 322 jQuery.fn.init.prototype = jQuery.fn; 324 jQuery.extend = jQuery.fn.extend = function() { ... }; 388 jQuery.extend({ // 一堆静态属性和方……

      100行代码理解和分析vue2.0响应式架构

      分享前啰嗦 我之前介绍过vue1.0如何实现 observer 和 watcher 。本想继续写下去,可是vue2.0横空出世..所以直接看vue2.0吧。这篇文章在公司分享过,终于写出来了。我们采用用最精简的代码,还原vue2.0响应式架构实现。 以前写的那篇 vue 源码分析之如何实现 observer 和 watcher可以作为本次分享的参考。 不过不看也没关系,但是最好了解下Object.defineProperty 本文分享什么 理解vue2.0的响应式架构,就是下面这张图 顺带介绍他比react快的其中一个原因 本分实现什么 const demo = new Vue({ data: { text: "before", }, //对应的template 为 divspan{{text}}/span/div render(h){ return h('div', {}, [ h('span', {}, [this.__toString__(this.text)]) ]) }}) setTimeout(func……

      InnoDb 体系架构和特性详解 (Innodb存储引擎读书笔记总结)

      后台线程 •Master Thread 核心后台线程,主要负责将缓冲池的数据异步刷新到磁盘。例如脏页的刷新,插入缓冲的合并,undo 页的回收等。 每秒一次的操作: 1.日志缓冲刷新到磁盘,即使该事务还没有提交。该操作总是会发生,这个就是为了再大的事务,提交时间都很短。 2.当IO压力很小时(1s内发生的IO次数小于5% innodb_io_capacity)合并5% innodb_io_capacity 的插入缓冲。 3.当脏页比例大于 innodb_max_dirty_pages_cnt, 刷新 innodb_io_capacity 个缓冲池中的脏页到磁盘。否则如果 innodb_adaptive_flush 开启,则根据buf_flush_get_desired_flush_rate 来选择合适刷新脏页数量进行刷新。 每10秒一次的操作: 1.如果过去10S 内IO操作小于 innodb……

      以上就是本次介绍的架构电子书的全部相关内容,希望我们整理的资源能够帮助到大家,感谢大家对码农之家的支持。

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