字節(jié)跳動再擴招1萬人，太猛了。。。
由于國內(nèi)用戶對電商購物的熱衷，再加上這些年，商家推出的各種優(yōu)惠補貼策略和高效快捷的物流，也讓大家足不出門享受到了真正的實惠。
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但，對于一個java?程序員來講，我更關(guān)注的是系統(tǒng)架構(gòu)層面，從原本的定時秒殺，到現(xiàn)在的各種活動預(yù)熱、拼團、定金膨脹、百億補貼、跨店滿減、以及更復(fù)雜的組合優(yōu)惠，讓用戶一時摸不到頭腦，雖然擾亂了用戶購買的節(jié)奏，但也一直保持著持續(xù)升溫的狀態(tài)。
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那么從技術(shù)層面來分析的話，這次優(yōu)惠的復(fù)雜程度會造成原本就會有的集中式秒殺，變成了持續(xù)式高并發(fā)請求，這讓我們的技術(shù)架構(gòu)更為復(fù)雜，尤其是對后臺系統(tǒng)而言，復(fù)雜的鏈路調(diào)用，更多緩存邏輯和業(yè)務(wù)疊加給程序員們增加了額外的挑戰(zhàn)。
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當(dāng)然像淘寶、京東、拼多多這種體量的用戶群，在雙十一之前早就做好了應(yīng)對方案
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對于在做二三線電商的小伙伴或想要了解淘寶、京東內(nèi)部架構(gòu)的小伙伴，我總結(jié)了以下幾點技術(shù)總結(jié)：
技術(shù)總結(jié)：
抗住淘寶雙十一的三大利器：Sentinel、Nacos、RocketMQ
Sentinel在淘寶雙十一洪峰時限流底層實現(xiàn)原理
Alibaba Sentinel對比 Netflix Hystrix區(qū)別與優(yōu)勢
Nacos在淘寶中如何抗住百萬服務(wù)注冊發(fā)現(xiàn)與配置下發(fā)
RocketMQ在雙十一秒殺時如何抗住億級訂單數(shù)據(jù)
RocketMQ對比其他中間件選型
Alibaba Sentinel、Nacos、RocketMQ常見高薪面試題
實戰(zhàn)微服務(wù)項目基于KVM虛擬化云原生運維
Apache Skywalking微服務(wù)鏈路追蹤實戰(zhàn)
Prometheus整合Grafana實現(xiàn)微服務(wù)監(jiān)控大屏
從“0”開始，10分鐘構(gòu)建SpringCloud Alibaba項目
單機、集群、微服務(wù)全鏈路壓測實戰(zhàn)
Nginx+mysql方案?
SpringBoot + Mysql 方案?
SpringBoot + redis 方案?
Nginx+靜態(tài)緩存方案?
Nginx+Lua+ redis方案?
分布式集群壓測方案
SpringCloud+ Skywalking微服務(wù)全鏈路壓測與監(jiān)控預(yù)警
SpringCloud Alibaba Sentinel在淘寶雙十一洪峰時限流底層實現(xiàn)原理
Prometheus整合Grafana實現(xiàn)微服務(wù)監(jiān)控大屏
配合這些技術(shù)總結(jié)，馬士兵教育特意準備了一場如何應(yīng)對電商模式下的【高并發(fā)微服務(wù)】直播訓(xùn)練營?。?！
內(nèi)容很干，很多內(nèi)容都是第一次分享，抓緊報名參與，名額僅限前100名！?。?/span>
4h時間，帶大家在真實的高并發(fā)系統(tǒng)架構(gòu)下，揭秘SpringCloud Alibaba如何應(yīng)對雙十一！
直播時間：12月23日-12月24日
如何免費參加：
識別下方二維碼，備注【微服務(wù)】
連續(xù)2天學(xué)習(xí)打卡，即可免費領(lǐng)取一本馬士兵老師的實體筆記！
主講老師：
1.高并發(fā)系統(tǒng)架構(gòu) -?理論與技術(shù)介紹 | |
目標 | 對高并發(fā)項目有整體認識。了解分布式系統(tǒng)理論與落地技術(shù)選型依據(jù) |
內(nèi)容 ? | 東寶商城（仿淘寶）項目技術(shù)架構(gòu)圖 |
高并發(fā)電商系統(tǒng)瓶頸分析 | |
秒殺系統(tǒng)多級“讀、寫”分離 | |
神一樣的CAP定理以及BASE理論 | |
2.高并發(fā)系統(tǒng)架構(gòu) -高并發(fā)、高可用、高性能網(wǎng)關(guān)系統(tǒng)核心設(shè)計 | |
目標 | 了解網(wǎng)關(guān)的分類、應(yīng)用場景與落地技術(shù)選型 |
內(nèi)容 | 什么是網(wǎng)關(guān)，網(wǎng)關(guān)的功能及在分布式系統(tǒng)中的角色 |
流量網(wǎng)關(guān)：全局性流控、日志統(tǒng)計、防止 SQL 注入、防止 Web 攻擊、屏蔽工具掃描、黑白名單控制 | |
業(yè)務(wù)網(wǎng)關(guān)：實現(xiàn)安全、驗證、路由、過濾、流控、緩存、服務(wù)路由、業(yè)務(wù)聚合 | |
開源網(wǎng)關(guān)技術(shù)選型：Open Resty、Kong、Zuul/Zuul2、Spring Cloud Gateway | |
利用java響應(yīng)式Web提升網(wǎng)關(guān)的并發(fā)性能 | |
3.高并發(fā)系統(tǒng)架構(gòu)-高并發(fā)下的會話管理方案對比 | |
目標 | 什么是會話？會話管理的常見技術(shù)及框架 |
內(nèi)容 | Session與Cookies&Token 在高并發(fā)系統(tǒng)中存在的問題 |
瀏覽器同源策略與跨域引發(fā)的安全問題 | |
SpringSession集群化Session共享引發(fā)的服務(wù)雪崩問題 | |
有狀態(tài)會話與無狀態(tài)會話Spring Security&Shiro&JWT技術(shù)選型與對比 | |
移動端和桌面端應(yīng)用的OAuth2.0接入流程 | |
OpenID與OAuth2.0區(qū)別 | |
JWT中的header、playload、signature | |
4.多級緩存-?系統(tǒng)緩存整體設(shè)計策略 | |
目標 | 了解緩存層的意義和常見技術(shù)解決方案。 |
內(nèi)容 | 電商項目架構(gòu)方案對比與高并發(fā)瓶頸分析 |
多源異構(gòu)數(shù)據(jù)、服務(wù)數(shù)據(jù)閉環(huán) | |
CDN、WAF流量清洗 | |
集群、單機限流策略 | |
nginx本地API動態(tài)網(wǎng)頁內(nèi)存數(shù)據(jù)緩存渲染直接輸出方案 | |
redis多種集群模式優(yōu)缺點對比、高性能優(yōu)化、Linux內(nèi)核優(yōu)化、企業(yè)級數(shù)據(jù)恢復(fù)災(zāi)難演練、集群10萬請求高壓測試 | |
LFU、LRU、ARC、FIFO、MRU緩存清除算法 | |
Nginx proxy_cache lua_shared_dict ngx.shared lua-resty-lrucache ehcached進程內(nèi)緩存，究竟怎么玩？ | |
基于布隆過濾器、分層架構(gòu)緩存提高緩存命中率，緩存穿透終極解決方案 | |
5.多級緩存-億級流量多級緩存架構(gòu)解決方案 | |
目標 | 如何進行多級緩存架構(gòu) |
內(nèi)容 | 流量接入緩存層：HTTPDNS、Waf、全網(wǎng)CDN、硬防火墻、高性能網(wǎng)關(guān)、 流量清洗、分發(fā) |
應(yīng)用接入緩存層 ：Nginx靜態(tài)文件緩存、 Nginx動態(tài)數(shù)據(jù)緩存、 Lua-resty-lrucache、 URL定向緩存請求轉(zhuǎn)發(fā)、 Kafka異步日志分析、單點登錄系統(tǒng) | |
應(yīng)用緩存層：memcached、Redis Cluster集群、Redis 一致性哈希存儲 | |
JVM：EHcache、SpringCloud | |
數(shù)據(jù)持久層：Hbase、ELK、Mysql集群、shardingsphere、MyCat | |
6.多級緩存-前端緩存 | |
目標 | 學(xué)習(xí)前端相關(guān)知識 |
內(nèi)容 | 瀏覽器緩存：ETag、Cache-Control、 Last-Modified 、Expires、from disk cache & from memory cache |
瀏覽器緩存原則 | |
移動端APP緩存：漂亮的加載過程、提前下發(fā)、兜底數(shù)據(jù)、臨時緩存、固定緩存、父子連接、預(yù)加載、異步加載 | |
7.高并發(fā)系統(tǒng)架構(gòu)-資源隔離 | |
目標 | 了解進服務(wù)中的資源管理方案，避免互相影響、隔離故障，阻止傳播，不會出現(xiàn)滾雪球和雪崩的效應(yīng) |
內(nèi)容 | 線程隔離 |
進程隔離 | |
集群隔離 | |
機房隔離 | |
讀寫隔離 | |
動靜隔離 | |
爬蟲隔離 | |
離異地多活 | |
Sentinel在淘寶雙十一洪峰時限流底層實現(xiàn)原理 | |
Alibaba Sentinel對比 Netflix Hystrix區(qū)別與優(yōu)勢 | |
8.高并發(fā)系統(tǒng)架構(gòu)-系統(tǒng)擴容 | |
學(xué)習(xí)目標 | 了解服務(wù)資源在利用率比較高的情況下如何進行擴容 |
學(xué)務(wù)內(nèi)容 | 硬件與云服務(wù)擴容 |
服務(wù)水平擴容 | |
數(shù)據(jù)庫擴容后引發(fā)的多庫join問題與解決方案 | |
服務(wù)云原生：kvm技術(shù)架構(gòu)的云服務(wù)平臺和k8s的容器化服務(wù)架構(gòu) | |
9.高并發(fā)系統(tǒng)架構(gòu)-服務(wù)降級 | |
目標 | 當(dāng)系統(tǒng)達到瓶頸的時候可以犧牲一部分功能依舊提供有損服務(wù) |
內(nèi)容 | SLA?6個9的服務(wù)質(zhì)量等級 |
兜底數(shù)據(jù) | |
限流降級 | |
超時降級 | |
降級開關(guān) | |
數(shù)據(jù)組裝降級 | |
讀寫降級 | |
前端降級、JS降級 | |
接入層、應(yīng)用層降級 | |
片段降級 | |
靜態(tài)化處理 | |
提前預(yù)埋 | |
10.應(yīng)用層技術(shù)架構(gòu)-SpringCloud全棧 | |
目標 | 了解微服務(wù)SpringCloud?Netflix/Alibaba、Dubbo技術(shù)棧 |
內(nèi)容 | Eureka 微服務(wù)注冊與發(fā)現(xiàn) |
Actuator 微服務(wù)監(jiān)控 | |
RestTemplate 服務(wù)器遠程調(diào)用 | |
Ribbon 客戶端的負載均衡 | |
OpenFeign 聲明式服務(wù)調(diào)用 | |
Hystrix 微服務(wù)熔斷、降級、資源隔離 | |
HystrixDashboard | |
Zuul 微服務(wù)網(wǎng)關(guān) | |
Config 微服務(wù)配置中心 | |
Sleuth zipkin 微服務(wù)鏈路追蹤 | |
SpringCloud Alibaba Sentinel | |
SpringCloud Alibaba Nacos | |
SpringCloud Alibaba RocketMQ | |
SpringCloud Alibaba Seata | |
SpringCloud?Netflix/Alibaba?全棧平面架構(gòu)圖 | |
Nacos在淘寶中如何抗住百萬服務(wù)注冊發(fā)現(xiàn)與配置下發(fā) | |
SpringCloud?Netflix/Alibaba新舊兩代微服務(wù)架構(gòu)技術(shù)該如何選型 | |
11.應(yīng)用層技術(shù)架構(gòu)-常用中間件服務(wù)核心解密與技術(shù)選型 | |
目標 | 了解常用中間件在服務(wù)中的作用與選型 |
內(nèi)容 | 分布式文件存儲中間件 |
分布式消息中間件 | |
分布式搜索中間件 | |
分布式緩存中間件 | |
高并發(fā)高性能接入層中間件 | |
大數(shù)據(jù)技術(shù)在微服務(wù)中的應(yīng)用 | |
12.應(yīng)用層技術(shù)架構(gòu)-Spring Cloud Alibaba/Netflix微服務(wù)治理 改造 | |
目標 | 了解微服務(wù)帶來的新問題以及解決方案 |
內(nèi)容 | 將 Netflix 技術(shù)棧 改造成 Alibaba技術(shù)棧 |
什么是分布式事 | |
剛性事物和柔性事物 | |
XA兩階段提交方案TCC、LCN解決方案 | |
Alibaba?Seata解決方案 | |
分布式鎖的場景與解決方案 | |
多種方案生成分布式ID效率與安全對比 | |
Sentinel在淘寶雙十一洪峰時限流底層實現(xiàn)原理 Alibaba Sentinel對比 Netflix Hystrix區(qū)別與優(yōu)勢 | |
Nacos在淘寶中如何抗住百萬服務(wù)注冊發(fā)現(xiàn)與配置下發(fā) | |
RocketMQ在雙十一秒殺時如何抗住億級訂單數(shù)據(jù) | |
RocketMQ對比其他中間件選型 | |
Alibaba Sentinel、Nacos、RocketMQ常見高薪面試題 | |
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預(yù)習(xí)資料：
資料和筆記
億級流量高并發(fā)多級緩存架構(gòu)理論
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