Spring Cloud Alibaba 大殺器！！
由于國(guó)內(nèi)用戶對(duì)電商購(gòu)物的熱衷，再加上這些年，商家推出的各種優(yōu)惠補(bǔ)貼策略和高效快捷的物流，也讓大家足不出門(mén)享受到了真正的實(shí)惠。
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但，對(duì)于一個(gè)java?程序員來(lái)講，我更關(guān)注的是系統(tǒng)架構(gòu)層面，從原本的定時(shí)秒殺，到現(xiàn)在的各種活動(dòng)預(yù)熱、拼團(tuán)、定金膨脹、百億補(bǔ)貼、跨店滿減、以及更復(fù)雜的組合優(yōu)惠，讓用戶一時(shí)摸不到頭腦，雖然擾亂了用戶購(gòu)買(mǎi)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(lái)分析的話，這次優(yōu)惠的復(fù)雜程度會(huì)造成原本就會(huì)有的集中式秒殺，變成了持續(xù)式高并發(fā)請(qǐng)求，這讓我們的技術(shù)架構(gòu)更為復(fù)雜，尤其是對(duì)后臺(tái)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?cè)黾恿祟~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(duì)方案
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對(duì)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)了以下筆記和幾點(diǎn)技術(shù)總結(jié)：
并且準(zhǔn)備了為期兩天的【高并發(fā)微服務(wù)】訓(xùn)練營(yíng)！！！
在真實(shí)的高并發(fā)系統(tǒng)架構(gòu)下，揭秘SpringCloud Alibaba如何應(yīng)對(duì)雙十一！
話不多說(shuō)，先看資料筆記
資料和筆記
億級(jí)流量高并發(fā)多級(jí)緩存架構(gòu)理論
好了，到這里！
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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(shí)限流底層實(shí)現(xiàn)原理
Alibaba Sentinel對(duì)比 Netflix Hystrix區(qū)別與優(yōu)勢(shì)
Nacos在淘寶中如何抗住百萬(wàn)服務(wù)注冊(cè)發(fā)現(xiàn)與配置下發(fā)
RocketMQ在雙十一秒殺時(shí)如何抗住億級(jí)訂單數(shù)據(jù)
RocketMQ對(duì)比其他中間件選型
Alibaba Sentinel、Nacos、RocketMQ常見(jiàn)高薪面試題
實(shí)戰(zhàn)微服務(wù)項(xiàng)目基于KVM虛擬化云原生運(yùn)維
Apache Skywalking微服務(wù)鏈路追蹤實(shí)戰(zhàn)
Prometheus整合Grafana實(shí)現(xiàn)微服務(wù)監(jiān)控大屏
電商詳情頁(yè)項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)
從“0”開(kāi)始，10分鐘構(gòu)建SpringCloud Alibaba項(xiàng)目
單機(jī)、集群、微服務(wù)全鏈路壓測(cè)實(shí)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(cè)方案
SpringCloud+ Skywalking微服務(wù)全鏈路壓測(cè)與監(jiān)控預(yù)警
SpringCloud Alibaba Sentinel在淘寶雙十一洪峰時(shí)限流底層實(shí)現(xiàn)原理
Prometheus整合Grafana實(shí)現(xiàn)微服務(wù)監(jiān)控大屏
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直播時(shí)間：12月23日-12月24日
主講老師：
1.高并發(fā)系統(tǒng)架構(gòu) -?理論與技術(shù)介紹 | |
學(xué)習(xí)目標(biāo) | 對(duì)高并發(fā)項(xiàng)目有整體認(rèn)識(shí)。了解分布式系統(tǒng)理論與落地技術(shù)選型依據(jù) |
學(xué)習(xí)內(nèi)容 ? | 東寶商城（仿淘寶）項(xiàng)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(jí)“讀、寫(xiě)”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(jì) | |
學(xué)習(xí)目標(biāo) | 了解網(wǎng)關(guān)的分類(lèi)、應(yīng)用場(chǎng)景與落地技術(shù)選型 |
學(xué)習(xí)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(jì)、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(shí)現(xiàn)安全、驗(yàn)證、路由、過(guò)濾、流控、緩存、服務(wù)路由、業(yè)務(wù)聚合、 | |
開(kāi)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(huì)話管理方案對(duì)比 | |
學(xué)習(xí)目標(biāo) | 什么是會(huì)話？會(huì)話管理的常見(jiàn)技術(shù)及框架 |
學(xué)習(xí)內(nèi)容 | Session與Cookies&Token 在高并發(fā)系統(tǒng)中存在的問(wèn)題 |
瀏覽器同源策略與跨域引發(fā)的安全問(wèn)題 | |
SpringSession集群化Session共享引發(fā)的服務(wù)雪崩問(wèn)題 | |
有狀態(tài)會(huì)話與無(wú)狀態(tài)會(huì)話Spring Security&Shiro&JWT技術(shù)選型與對(duì)比 | |
移動(dòng)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(jí)緩存-?系統(tǒng)緩存整體設(shè)計(jì)策略 | |
學(xué)習(xí)目標(biāo) | 了解緩存層的意義和常見(jiàn)技術(shù)解決方案。 |
學(xué)習(xí)內(nèi)容 | 電商項(xiàng)目架構(gòu)方案對(duì)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(jī)限流策略 | |
nginx本地API動(dòng)態(tài)網(wǎng)頁(yè)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(diǎn)對(duì)比、高性能優(yōu)化、Linux內(nèi)核優(yōu)化、企業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)恢復(fù)災(zāi)難演練、集群10萬(wàn)請(qǐng)求高壓測(cè)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(jìn)程內(nèi)緩存，究竟怎么玩？ | |
基于布隆過(guò)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(jí)緩存-億級(jí)流量多級(jí)緩存架構(gòu)解決方案 | |
學(xué)習(xí)目標(biāo) | 如何進(jìn)行多級(jí)緩存架構(gòu) |
學(xué)習(xí)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(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)緩存、?Lua-resty-lrucache、?URL定向緩存請(qǐng)求轉(zhuǎn)發(fā)、?Kafka異步日志分析、單點(diǎn)登錄系統(tǒng) | |
應(yīng)用緩存層：memcached、Redis Cluster集群、Redis?一致性哈希存儲(chǔ) | |
JVM：EHcache、SpringCloud | |
數(shù)據(jù)持久層：Hbase、ELK、Mysql集群、shardingsphere、MyCat | |
6.多級(jí)緩存-前端緩存 | |
學(xué)習(xí)目標(biāo) | 學(xué)習(xí)前端相關(guān)知識(shí) |
學(xué)習(xí)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(dòng)端APP緩存：漂亮的加載過(guò)程、提前下發(fā)、兜底數(shù)據(jù)、臨時(shí)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 | |
學(xué)習(xí)目標(biāo) | 了解進(jìn)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(huì)出現(xiàn)滾雪球和雪崩的效應(yīng) |
學(xué)習(xí)內(nèi)容 | 線程隔離 |
進(jìn)程隔離 | |
集群隔離 | |
機(jī)房隔離 | |
讀寫(xiě)隔離 | |
動(dòng)靜隔離 | |
爬蟲(chóng)隔離 | |
離異地多活 | |
Sentinel在淘寶雙十一洪峰時(shí)限流底層實(shí)現(xiàn)原理 | |
Alibaba Sentinel對(duì)比 Netflix Hystrix區(qū)別與優(yōu)勢(shì) | |
8.高并發(fā)系統(tǒng)架構(gòu)-系統(tǒng)擴(kuò)容 | |
學(xué)習(xí)目標(biāo) | 了解服務(wù)資源在利用率比較高的情況下如何進(jìn)行擴(kuò)容 |
業(yè)務(wù)內(nèi)容 | 硬件與云服務(wù)擴(kuò)容 |
服務(wù)水平擴(kuò)容 | |
數(shù)據(jù)庫(kù)擴(kuò)容后引發(fā)的多庫(kù)join問(wèn)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(tái)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(jí) | |
學(xué)習(xí)目標(biāo) | 當(dāng)系統(tǒng)達(dá)到瓶頸的時(shí)候可以犧牲一部分功能依舊提供有損服務(wù) |
學(xué)習(xí)內(nèi)容 | SLA?6個(gè)9的服務(wù)質(zhì)量等級(jí) |
兜底數(shù)據(jù) | |
限流降級(jí) | |
超時(shí)降級(jí) | |
降級(jí)開(kāi)關(guān) | |
數(shù)據(jù)組裝降級(jí) | |
讀寫(xiě)降級(jí) | |
前端降級(jí)、JS降級(jí) | |
接入層、應(yīng)用層降級(jí) | |
片段降級(jí) | |
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 | |
學(xué)習(xí)目標(biāo) | 了解微服務(wù)SpringCloud?Netflix/Alibaba、Dubbo技術(shù)棧 |
學(xué)習(xí)內(nèi)容 | Eureka 微服務(wù)注冊(cè)與發(fā)現(xiàn) |
Actuator 微服務(wù)監(jiān)控 | |
RestTemplate 服務(wù)器遠(yuǎn)程調(diào)用 | |
Ribbon 客戶端的負(fù)載均衡 | |
OpenFeign 聲明式服務(wù)調(diào)用 | |
Hystrix 微服務(wù)熔斷、降級(jí)、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(wàn)服務(wù)注冊(cè)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 | |
學(xué)習(xí)目標(biāo) | 了解常用中間件在服務(wù)中的作用與選型 |
學(xué)習(xí)內(nèi)容 | 分布式文件存儲(chǔ)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 | |
學(xué)習(xí)目標(biāo) | 了解微服務(wù)帶來(lái)的新問(wèn)題以及解決方案 |
學(xué)習(xí)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(chǎng)景與解決方案 | |
多種方案生成分布式ID效率與安全對(duì)比 | |
Sentinel在淘寶雙十一洪峰時(shí)限流底層實(shí)現(xiàn)原理 Alibaba Sentinel對(duì)比 Netflix Hystrix區(qū)別與優(yōu)勢(shì) | |
Nacos在淘寶中如何抗住百萬(wàn)服務(wù)注冊(cè)發(fā)現(xiàn)與配置下發(fā) | |
RocketMQ在雙十一秒殺時(shí)如何抗住億級(jí)訂單數(shù)據(jù) | |
RocketMQ對(duì)比其他中間件選型 | |
Alibaba Sentinel、Nacos、RocketMQ常見(jiàn)高薪面試題 | |
13.網(wǎng)約車(chē)項(xiàng)目-傳統(tǒng)單體服務(wù)向微服務(wù)改造 | |
學(xué)習(xí)目標(biāo) | 如何從傳統(tǒng)服務(wù)改造成微服務(wù) |
學(xué)習(xí)內(nèi)容 | 傳統(tǒng)服務(wù)向微服務(wù)改造的切入點(diǎn) |
傳統(tǒng)項(xiàng)目向微服務(wù)改造中的坑，及解決思路分析 | |
實(shí)戰(zhàn)落地填坑（原敏感信息如何安全無(wú)縫遷移，兼容老app接口等） | |
14.網(wǎng)約車(chē)項(xiàng)目-日常服務(wù)升級(jí)的思路 | |
學(xué)習(xí)目標(biāo) | 新舊服務(wù)升級(jí)的常用方式 |
學(xué)習(xí)內(nèi)容 | 介紹常用的發(fā)布方式：藍(lán)綠發(fā)布、滾動(dòng)發(fā)布、灰度發(fā)布 |
灰度發(fā)布的幾種設(shè)計(jì)思路 | |
手敲代碼，帶學(xué)生進(jìn)行服務(wù)升級(jí)落地。 | |
15.網(wǎng)約車(chē)項(xiàng)目-第二代微服務(wù)Service Mesh | |
學(xué)習(xí)目標(biāo) | 學(xué)習(xí)使用服務(wù)網(wǎng)格 |
學(xué)習(xí)內(nèi)容 | 服務(wù)網(wǎng)格 Service Mesh 學(xué)習(xí) |
服務(wù)網(wǎng)格 Service Mesh 和第一代微服務(wù)的異同 | |
如何將傳統(tǒng)微服務(wù)向 服務(wù)網(wǎng)格遷移 | |
實(shí)戰(zhàn)落地 服務(wù)網(wǎng)格 | |
16.性能壓測(cè)-單機(jī)、集群、微服務(wù)全鏈路壓測(cè)實(shí)戰(zhàn) | |
學(xué)習(xí)目標(biāo) | 通過(guò)實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)展示多種架構(gòu)方案的性能差異 |
學(xué)習(xí)內(nèi)容 | SpringBoot + Mysql 方案 |
SpringBoot +Ehcached?+ Mysql 方案 | |
SpringBoot + redis+ Mysql 方案 | |
Nginx直連mysql方案 | |
Nginx+Lua+ redis+ Mysql方案 | |
Nginx+靜態(tài)緩存方案 | |
識(shí)別下方二維碼，備注【微服務(wù)】