描述
开 本: 128开纸 张: 胶版纸包 装: 平装是否套装: 否国际标准书号ISBN: 9787115636157
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1.1 面试官：使用微服务的痛点有哪些？ 001
1.1.1 微服务的拆分难题 003
1.1.2 如何把握微服务拆分粒度 005
1.1.3 认不清微服务整体架构的全貌 007
1.1.4 重复代码多，冗余度高 008
1.1.5 需要更多服务器，资源耗费量大 010
1.1.6 “地狱般”的分布式事务控制 011
1.1.7 服务间关系复杂，理不清的服务依赖 012
1.1.8 多个服务集成测试，联调痛苦不堪 014
1.1.9 服务部署难度大，每次部署都要“扒层皮” 016
1.2 面试官：如何做好微服务的设计工作以保障高可用性？ 017
1.2.1 如何避免服务“雪崩” 021
1.2.2 如何设计可以避免微服务之间的数据依赖 025
1.2.3 如何处理好微服务间千丝万缕的关系 027
1.2.4 目标微服务还没开发完成，功能设计如何继续 032
1.2.5 如何实现灰度发布 034
1.2.6 如何做好微服务间依赖的治理 038
1.2.7 系统升级，如何实现不停服的数据迁移和用户切量 043
1.3 面试官：如何实现微服务的拆分，有何标准？ 049
1.3.1 微服务的拆分原则 050
1.3.2 微服务的拆分策略 051
1.3.3 如何验证微服务拆分的合理性 054
1.3.4 如何组建与微服务架构匹配的团队 056
1.4 面试官：微服务之间的通信模式有哪些？ 057
1.4.1 通信方式的选择 059
1.4.2 同步通信方案 061
1.4.3 异步通信方案 065
第 2章 高性能架构 069
2.1 面试官：如何利用全量缓存构建高性能读服务？ 069
2.1.1 读服务的技术共性 071
2.1.2 利用全量缓存构建毫秒级的读服务 072
2.1.3 数据同步方案设计 073
2.1.4 架构存在的问题 075
2.1.5 其他提升性能的手段 077
2.2 面试官：如何设计异构数据的同步一致性？ 080
2.2.1 数据同步方案存在的问题 081
2.2.2 Binlog的高效消费方案设计 084
2.2.3 缓存数据结构设计方案 087
2.2.4 数据对比架构方案 089
2.3 面试官：如何应对热点Key查询？ 091
2.3.1 热点Key对架构的冲击 091
2.3.2 热点Key解决方案 093
第3章 高可用架构 101
3.1 面试官：如何使用分库分表支持海量数据的写入？ 101
3.1.1 是否真的有分库分表的必要 102
3.1.2 如何落地分库方案 106
3.2 面试官：如何打造无状态的存储方案？ 112
3.2.1 写服务的目标 114
3.2.2 如何保证任何时候都可以成功写入 115
3.2.3 采用随机写入后的整体架构方案 116
3.2.4 解决数据延迟的架构 120
3.2.5 缓存可降级方案 121
3.2.6 其他功能流程保持复用 122
3.3 面试官：如何利用依赖管控提升写服务的性能和可用性？ 123
3.3.1 外部依赖的常见场景 125
3.3.2 串行改并行的架构方案 125
3.3.3 并行中需串行执行的架构方式 127
3.3.4 依赖后置化架构 128
3.3.5 超时和重试设置 130
3.3.6 降级方案 132
3.4 面试官：如何设计分库分表化后的查询方案？ 133
3.4.1 分库分表化后的查询难点分析 134
3.4.2 借助分库网关实现查询 135
3.4.3 基于ElasticSearch实现查询 138
第4章 高并发架构 149
4.1 面试官：秒杀业务的核心需求是什么？ 149
4.1.1 如何理解秒杀业务 149
4.1.2 扣减类业务的技术关注点 151
4.2 面试官：如何实现常规场景的秒杀业务？ 152
4.2.1 纯数据库实现秒杀 154
4.2.2 扣减实现流程分析 155
4.2.3 实现读写分离的扣减架构 157
4.2.4 读写基于不同存储的扣减架构 158
4.2.5 纯数据库扣减方案的适用场景 159
4.3 面试官：如何实现万级并发秒杀需求？ 160
4.3.1 纯缓存架构实现剖析 161
4.3.2 纯缓存架构升级版 166
4.3.3 纯缓存架构适用场景 167
4.4 面试官：如何利用缓存和数据库构建高可靠的秒杀方案？ 168
4.4.1 顺序写与随机写的性能差异 170
4.4.2 借力顺序写的架构 170
4.4.3 基于任务的扣减流程分析 172
4.4.4 补货或新增商品的数据同步架构设计 174
4.4.5 无状态存储的架构方案 176
4.4.6 数据同步架构方案 177
4.4.7 实现无主架构的任务 178
4.5 面试官：如何设计和实现秒杀业务中的扣减返还？ 181
4.5.1 如何理解扣减返还需求 181
4.5.2 返还实现原则 182
4.6 面试官：热点扣减如何保证命中的存储分片不挂？ 185
4.6.1 热点扣减的典型业务场景 186
4.6.2 技术挑战 187
4.6.3 如何应对秒杀流量 188
4.6.4 水平扩展架构升级方案 195
第5章 分布式原理 199
5.1 面试官：请阐述你如何理解与CAP有关的分布式理论？ 199
5.1.1 问题分析 200
5.1.2 打动面试官的回答方式 201
5.1.3 如何通过BASE理论来指导设计实践 202
5.2 面试官：如何设计支持海量商品存储的高扩展性架构 203
5.2.1 如何设计一个支持海量商品存储的高扩展性架构 204
5.2.2 分库分表时，如何基于Hash取模和Range分片实现 205
5.2.3 在电商大促时期，如何对热点商品数据做存储策略 206
5.2.4 强一致性和最终一致性的数据共识算法是如何实现的 207
5.3 面试官：海量并发场景下，如何实现分布式事务的一致性？ 209
5.3.1 分布式事务产生的原因 210
5.3.2 基于两阶段提交的解决方案 212
5.3.3 基于三阶段提交的解决方案 213
5.3.4 基于MQ的最终一致性方案 214
5.4 面试官：分布式系统中，锁的实现原理是什么？ 216
5.4.1 分布式锁的使用场景有哪些 217
5.4.2 基于ZooKeeper实现分布式锁 218
5.4.3 基于分布式缓存实现分布式锁 220
第6章 分布式缓存 225
6.1 面试官：如何解决业务数据访问性能太低的问题？ 225
6.1.1 缓存的概述 226
6.1.2 缓存的优势 226
6.1.3 缓存的代价 227
6.2 面试官：如何根据业务来选择缓存模式和组件？ 228
6.2.1 缓存读写模式分析 229
6.2.2 缓存分类及常用缓存介绍 231
6.3 面试官：设计缓存架构时需要考量哪些因素？ 233
6.3.1 缓存的引入及架构设计 234
6.3.2 缓存设计架构的常见考量点 238
6.4 面试官：七大缓存经典问题的解决方案是什么？ 240
6.4.1 如何解决缓存失效问题 240
6.4.2 如何解决缓存穿透问题 243
6.4.3 如何解决缓存“雪崩”问题 245
6.4.4 如何解决缓存数据不一致问题 247
6.4.5 如何解决数据并发竞争问题 248
6.4.6 如何解决缓存Hot Key问题 250
6.4.7 如何解决缓存Big Key问题 251
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