深入淺出大型網(wǎng)站架構(gòu)設(shè)計(jì)

目錄
第1 章 網(wǎng)站架構(gòu)概述 1
1．1 網(wǎng)站的基本組件 1
1．2 網(wǎng)站業(yè)務(wù)規(guī)模增長(zhǎng)帶來(lái)的問(wèn)題 2
1．3 大型網(wǎng)站架構(gòu)設(shè)計(jì)的目標(biāo)和原則 4
1．3．1 高性能 4
1．3．2 高可用 5
1．3．3 伸縮性 6
1．3．4 擴(kuò)展性 7
第2 章 大型網(wǎng)站架構(gòu)設(shè)計(jì)的流程 9
2．1 需求分析 9
2．1．1 需求驅(qū)動(dòng)的重要性 9
2．1．2 如何根據(jù)需求制定系統(tǒng)目標(biāo) 10
2．2 方案設(shè)計(jì) 11
2．2．1 與架構(gòu)設(shè)計(jì)原則相結(jié)合 11
2．2．2 設(shè)計(jì)多套備選方案 12
2．3 方案評(píng)估 13
第3 章 數(shù)據(jù)庫(kù)的選擇 15
3．1 關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù) 15
3．1．1 什么是關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù) 16
3．1．2 關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)的優(yōu)勢(shì)和應(yīng)用場(chǎng)景 17
3．2 非關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù) 18
3．2．1 什么是非關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù) 18
3．2．2 非關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)的優(yōu)勢(shì)和應(yīng)用場(chǎng)景 19
3．3 常見(jiàn)的關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)產(chǎn)品 20
3．3．1 MySQL 20
3．3．2 MS SQL Server 21
3．3．3 Oracle 22
3．4 常見(jiàn)的非關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)產(chǎn)品 22
3．4．1 MongoDB 23
3．4．2 DynamoDB 23
3．5 云數(shù)據(jù)庫(kù) 23
第4 章 數(shù)據(jù)庫(kù)優(yōu)化：分庫(kù)分表 25
4．1 什么是分庫(kù)分表 25
4．1．1 分庫(kù) 25
4．1．2 分表 26
4．2 為什么要進(jìn)行分庫(kù)分表 27
4．2．1 吞吐量 27
4．2．2 索引 27
4．2．3 備份 28
4．2．4 其他風(fēng)險(xiǎn) 28
4．3 實(shí)現(xiàn)分庫(kù)分表 28
4．3．1 垂直分庫(kù)分表 29
4．3．2 水平分庫(kù)分表 30
4．4 分庫(kù)分表帶來(lái)的問(wèn)題 32
4．4．1 全局唯一ID 32
4．4．2 關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)的部分操作 33
4．4．3 事務(wù)支持 33
第5 章 數(shù)據(jù)庫(kù)優(yōu)化：讀寫(xiě)分離 34
5．1 什么是讀寫(xiě)分離 34
5．2 為什么要使用讀寫(xiě)分離 35
5．2．1 何時(shí)需要使用讀寫(xiě)分離 35
5．2．2 讀寫(xiě)分離的好處 36
5．3 實(shí)現(xiàn)讀寫(xiě)分離 37
5．3．1 中間件實(shí)現(xiàn) 37
5．3．2 應(yīng)用層實(shí)現(xiàn) 38
5．4 讀寫(xiě)分離帶來(lái)的問(wèn)題 39
5．4．1 副本的實(shí)時(shí)性 39
5．4．2 副本實(shí)時(shí)性的解決方案 39
5．4．3 成本問(wèn)題 40
第6 章 緩存 41
6．1 什么是緩存 41
6．2 緩存策略 42
6．2．1 LFU 緩存策略 42
6．2．2 LRU 緩存策略 43
6．2．3 緩存策略的優(yōu)劣 43
6．3 緩存命中率 44
6．4 緩存的類(lèi)型 44
6．4．1 客戶(hù)端緩存 44
6．4．2 CDN 緩存 45
6．4．3 應(yīng)用緩存 45
6．4．4 基于分布式集群的緩存 45
6．5 分布式緩存 46
6．5．1 分布式緩存的應(yīng)用場(chǎng)景 46
6．5．2 分布式緩存的架構(gòu)設(shè)計(jì) 47
6．6 緩存的問(wèn)題 47
6．6．1 緩存過(guò)熱 47
6．6．2 緩存穿透 48
6．6．3 緩存雪崩 48
6．7 常見(jiàn)的緩存系統(tǒng) 49
6．7．1 MemCached 49
6．7．2 Redis 49
第7 章 動(dòng)靜分離 50
7．1 動(dòng)靜分離 50
7．1．1 動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)和靜態(tài)數(shù)據(jù) 50
7．1．2 動(dòng)靜分離的概念 52
7．1．3 動(dòng)靜分離的作用 53
7．2 拆分動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)和靜態(tài)數(shù)據(jù) 55
7．2．1 識(shí)別動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)和靜態(tài)數(shù)據(jù) 55
7．2．2 改造數(shù)據(jù) 56
7．2．3 改造數(shù)據(jù)要注意的問(wèn)題 60
7．3 動(dòng)靜分離的架構(gòu)改造 62
7．3．1 動(dòng)靜分離的緩存架構(gòu) 62
7．3．2 瀏覽器緩存 63
7．3．3 CDN 緩存 64
7．3．4 Web 服務(wù)器緩存 65
7．3．5 分布式緩存 65
7．3．6 頁(yè)面組裝 66
第8 章 負(fù)載均衡 67
8．1 什么是負(fù)載均衡 67
8．1．1 負(fù)載均衡的概念 67
8．1．2 負(fù)載均衡的類(lèi)型 69
8．1．3 有負(fù)載均衡的網(wǎng)站架構(gòu) 69
8．1．4 反向代理 70
8．2 DNS 負(fù)載均衡 72
8．2．1 DNS 73
8．2．2 A 記錄 73
8．2．3 CName 73
8．2．4 配置DNS 負(fù)載均衡 74
8．2．5 DNS 負(fù)載均衡的優(yōu)缺點(diǎn) 75
8．3 硬件負(fù)載均衡 76
8．4 軟件負(fù)載均衡：LVS 77
8．4．1 LVS 架構(gòu) 77
8．4．2 LVS 的負(fù)載均衡方式 78
8．4．3 LVS 的負(fù)載均衡策略 80
8．4．4 LVS 的調(diào)整升級(jí) 81
8．4．5 LVS 的優(yōu)缺點(diǎn) 81
8．5 軟件負(fù)載均衡：Nginx 82
8．5．1 Nginx 架構(gòu) 82
8．5．2 Nginx 的工作原理 83
8．5．3 Nginx 的負(fù)載均衡策略 84
8．5．4 Nginx 的錯(cuò)誤重試 85
8．5．5 Nginx 的調(diào)整升級(jí) 85
8．5．6 Nginx 的主要特點(diǎn) 86
8．5．7 Nginx 配置實(shí)戰(zhàn) 86
8．6 負(fù)載均衡的實(shí)踐流程 89
8．6．1 回顧流量基本概念 90
8．6．2 實(shí)踐流程 90
第9 章 異步和非阻塞 93
9．1 異步及其相關(guān)概念 93
9．1．1 同步和異步 94
9．1．2 阻塞和非阻塞 94
9．1．3 多線程 96
9．2 異步和非阻塞的作用 97
9．2．1 異步和非阻塞的應(yīng)用場(chǎng)景 97
9．2．2 異步和非阻塞的架構(gòu) 102
9．2．3 異步的優(yōu)勢(shì) 103
9．3 實(shí)戰(zhàn)：以Java 為例 105
9．3．1 Runnable 105
9．3．2 Callable 106
9．3．3 Future 106
9．3．4 Executor 和ExecutorService 108
9．3．5 改造同步且阻塞的Java 代碼 108
9．4 異步和非阻塞帶來(lái)的問(wèn)題 112
9．4．1 API 定義 113
9．4．2 線程池的擴(kuò)容 113
第10 章 隊(duì)列 116
10．1 隊(duì)列及其相關(guān)概念 116
10．1．1 隊(duì)列 116
10．1．2 生產(chǎn)/消費(fèi)、發(fā)布/訂閱與主題 117
10．2 隊(duì)列與網(wǎng)站的整合 119
10．2．1 發(fā)布者 119
10．2．2 訂閱者 120
10．2．3 訂閱者：推送模式 120
10．2．4 訂閱者：拉取/輪詢(xún)模式 122
10．3 隊(duì)列的應(yīng)用 123
10．3．1 流量控制 123
10．3．2 服務(wù)解耦 126
10．4 隊(duì)列存在的問(wèn)題與解決方案 128
10．4．1 消息積壓 128
10．4．2 消息的可靠傳遞 130
10．4．3 消息重復(fù) 133
10．5 常見(jiàn)的隊(duì)列產(chǎn)品和系統(tǒng) 134
10．5．1 RabbitMQ 134
10．5．2 ActiveMQ 135
10．5．3 RocketMQ 135
10．5．4 Kafka 136
10．5．5 AWS SQS 和SNS 136
第11 章 高可用 137
11．1 CAP 原理 137
11．1．1 什么是CAP 原理 137
11．1．2 CAP 原理與網(wǎng)站服務(wù) 138
11．2 服務(wù)可用性的標(biāo)準(zhǔn) 141
11．3 冗余和隔離 142
11．3．1 擴(kuò)容中的冗余 142
11．3．2 廣義的冗余 142
11．3．3 隔離 142
第12 章 異地多活 144
12．1 異地多活的基本概念 144
12．1．1 基本概念 144
12．1．2 作用 145
12．1．3 應(yīng)用場(chǎng)景 145
12．1．4 異地多活和負(fù)載均衡 147
12．2 異地多活的類(lèi)型 147
12．2．1 同城異地多活 147
12．2．2 跨城市異地多活 148
12．2．3 跨地區(qū)異地多活 149
12．3 如何進(jìn)行異地多活改造 149
12．3．1 業(yè)務(wù)分類(lèi) 149
12．3．2 數(shù)據(jù)分類(lèi) 150
12．3．3 數(shù)據(jù)同步 151
12．3．4 異地多活的數(shù)據(jù)同步提升方案 153
第13 章 服務(wù)降級(jí) 156
13．1 服務(wù)降級(jí)的基本概念 156
13．1．1 什么是服務(wù)降級(jí) 156
13．1．2 單點(diǎn)故障 158
13．2 微服務(wù)與服務(wù)拆分 160
13．2．1 什么是微服務(wù) 160
13．2．2 流量模式 161
13．2．3 如何拆分服務(wù) 162
13．3 系統(tǒng)分級(jí) 165
13．3．1 分析系統(tǒng)流程圖 165
13．3．2 一級(jí)系統(tǒng) 166
第14 章 限流 168
14．1 限流的基本概念 168
14．1．1 什么是限流 168
14．1．2 為什么需要限流 169
14．1．3 限流的幾種標(biāo)準(zhǔn) 171
14．1．4 限流的幾種思路 172
14．2 限流算法 176
14．2．1 令牌桶算法與漏桶算法 176
14．2．2 時(shí)間窗口算法 179
14．2．3 隊(duì)列法 182
14．3 服務(wù)限流需要考慮的問(wèn)題 183
14．3．1 性能和準(zhǔn)確性 183
14．3．2 如何進(jìn)一步提升 184
14．4 實(shí)戰(zhàn)：使用Nginx 限流 186
第15 章 下游錯(cuò)誤處理 191
15．1 超時(shí)機(jī)制 191
15．2 錯(cuò)誤分類(lèi) 192
15．2．1 如何分類(lèi)錯(cuò)誤 192
15．2．2 早期失敗 194
15．2．3 默認(rèn)值的作用 194
15．3 錯(cuò)誤重試 195
15．3．1 錯(cuò)誤重試的條件 196
15．3．2 錯(cuò)誤重試帶來(lái)的問(wèn)題 196
第16 章 測(cè)試 198
16．1 測(cè)試的類(lèi)型 198
16．1．1 一般功能測(cè)試 198
16．1．2 黑盒和白盒測(cè)試 200
16．1．3 不同程度的功能測(cè)試 202
16．1．4 非功能的測(cè)試 204
16．2 測(cè)試用例的設(shè)計(jì) 206
16．2．1 模擬實(shí)際環(huán)境 206
16．2．2 包含錯(cuò)誤情況 207
16．2．3 保證用例多樣性 209
16．2．4 驗(yàn)證系統(tǒng)間的連接性 212
16．3 功能測(cè)試詳解 213
16．3．1 單元測(cè)試 213
16．3．2 集成測(cè)試 217
16．3．3 端到端測(cè)試 219
第17 章 上線準(zhǔn)備 222
17．1 發(fā)布流程 222
17．1．1 規(guī)范化流程 222
17．1．2 結(jié)合測(cè)試的流程 224
17．1．3 自動(dòng)化的流程 225
17．2 監(jiān)控 226
17．2．1 生產(chǎn)環(huán)境度量 226
17．2．2 監(jiān)控與警報(bào) 231
17．3 壓力測(cè)試 232
17．3．1 壓力測(cè)試的目的 233
17．3．2 如何進(jìn)行壓力測(cè)試 233
17．4 灰度發(fā)布 237
17．4．1 什么是灰度發(fā)布 237
17．4．2 灰度發(fā)布的條件 239
17．5 維護(hù)人員 241
17．5．1 應(yīng)急預(yù)案 241
17．5．2 人工監(jiān)控 242