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店铺： 蓝墨水图书专营店

出版社： 电子工业出版社

ISBN：9787121315626

商品编码：1637831622

架构解密 从分布式到微服务+人人都是架构师+Spring Cloud与Docker微服务架构实战+亿级流量网站架构核心技术 软件开发技术基础书

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架构解密：从分布式到微服务

历经三年终出版！从你想了解的源码、理论、经验、视野等维度，对从分布式到微服务，进行架构解密！

分布式架构与微服务平台是当今IT界的关键技术，也是资深软件工程师和系统架构师必须掌握的核心技术。《架构解密：从分布式到微服务》以从传统分布式架构迁移到基于容器技术的微服务架构为主线，全面、透彻地介绍了与分布式架构及微服务相关的知识和技术。《架构解密：从分布式到微服务》一开始并没有提及分布式的枯燥理论，而是讲述了一段精彩的IT发展史，其中重点讲述了大型机、UNIX小机器的没落与X86平台的崛起，从而巧妙地引出CPU、内存、网络、存储的分布式演进过程，这恰恰是分布式软件系统赖以运行的“物质基础”。然后简明扼要地介绍了进行系统架构所必需的网络基础，并详细介绍了分布式系统中的**理论、设计套路及RPC通信，对内存、SOA架构、分布式存储、分布式计算等进行了深度解析，·后详细介绍了全文检索与消息队列中间件，以及微服务架构所涉及的重点内容。
　　《架构解密：从分布式到微服务》是Leader-us多年架构经验的倾情分享，主要面向关注分布式架构及微服务，以及有志于成为实力派架构师的IT人士。

Leader-us，本名吴治辉，惠普资深软件架构师，国内知名开源分布式数据库中间件 Mycat的发起人，精通Java编程，拥有超过16年软件研发经验，专注于电信和云计算方面的软件研发，参与过众多分布式与云计算相关的大型项目架构设计和 Coding，是业界少有的具备很强 Coding 能力的 S级资深架构师；曾经选拔和培养了大批**Java工程师，他们中的大多数人进入知名软件公司参与核心研发，也有一些人选择创业。
　　Leader-us 也是《ZeroC Ice 木又威指南》《Kubernetes 木又威指南：从 Docker到 Kubernetes 实践全接触》的作者。

第1章 大话分布式系统 1
1.1 IT争霸战 1
1.1.1 划时代的，台计算机 1
1.1.2 IT界的恐龙时代 4
1.1.3 贵族的没落与平民的胜利 6
1.1.4 ARM新贵的爆发 10
1.1.5 超级计算机的绝地反击 11
1.2 分布式系统的开国元勋 13
1.3 分布式系统的基石：TCP/IP 17
1.4 从无奈到崛起的CDN网 19
1.5 这是一个·好的时代 21
第2章 “知识木桶”中的短板—— 网络基础 23
2.1 即使高手也不大懂的网络 23
2.2 NIO，一本难念的经 30
2.2.1 难懂的ByteBuffer 30
2.2.2 晦涩的“非阻塞” 39
2.2.3 复杂的Reactor模型 41
2.3 AIO，大道至简的设计与苦涩的现实 45
2.4 网络传输中的对象序列化问题 50
第3章 分布式系统的**基础理论 55
3.1 从分布式系统的设计理念说起 55
3.2 分布式系统的一致性原理 58
3.3 分布式系统的基石之ZooKeeper 61
3.3.1 ZooKeeper的原理与功能 61
3.3.2 ZooKeeper的场景案例分析 65
3.4 **的CA理论 69
3.5 BASE准则，一个影响深远的指导思想 72
3.6 重新认识分布式事务 73
3.6.1 数据库单机事务的实现原理 73
3.6.2 **的X/OpenDTP事务模型 75
3.6.3 互联网中的分布式事务解决方案 78
第4章 聊聊RPC 83
4.1 从IPC通信说起 83
4.2 古老又有生命力的RPC 85
4.3 从RPC到服务治理框架 91
4.4 基于ZeroC Ice的微服务架构指南 94
4.4.1 微服务架构概述 95
4.4.2 ZeroC Ice微服务架构指南 100
第5章 深入浅析内存 107
5.1 你所不知道的内存知识 107
5.1.1 复杂的CPU与单纯的内存 107
5.1.2 多核CPU与内存共享的问题 110
5.1.3 著名的Cache伪共享问题 113
5.1.4 深入理解不一致性内存 115
5.2 内存计算技术的前世今生 118
5.3 内存缓存技术分析 123
5.3.1 缓存概述 123

亿级流量网站架构核心技术 跟开涛学搭建高可用高并发系统

亿级流量网站架构核心技术》一书总结并梳理了亿级流量网站高可用和高并发原则，通过实例详细介绍了如何落地这些原则。本书分为四部分：概述、高可用原则、高并发原则、案例实战。从负载均衡、限流、降级、隔离、超时与重试、回滚机制、压测与预案、缓存、池化、异步化、扩容、队列等多方面详细介绍了亿级流量网站的架构核心技术，让读者看后能快速运用到实践项目中。
　　不管是软件开发人员，还是运维人员，通过阅读《亿级流量网站架构核心技术》都能系统地学习实现亿级流量网站的架构核心技术，并收获解决系统问题的思路和方法。

张开涛，现就职于京东，“开涛的博客”公众号作者。写过《跟我学Spring》《跟我学Spring MVC》《跟我学Shiro》《跟我学Nginx+Lua开发》等系列教程，博客现有1000多万访问量。

第1部分 概述 / 1
1 交易型系统设计的一些原则 / 2
1.1 高并发原则 / 3
1.1.1 无状态 / 3
1.1.2 拆分 / 3
1.1.3 服务化 / 4
1.1.4 消息队列 / 4
1.1.5 数据异构 / 6
1.1.6 缓存银弹 / 7
1.1.7 并发化 / 9
1.2 高可用原则 / 10
1.2.1 降级 / 10
1.2.2 限流 / 11
1.2.3 切流量 / 12
1.2.4 可回滚 / 12
1.3 业务设计原则 / 12
1.3.1 防重设计 / 13
1.3.2 幂等设计 / 13
1.3.3 流程可定义 / 13
1.3.4 状态与状态机 / 13
1.3.5 后台系统操作可反馈 / 14
1.3.6 后台系统审批化 / 14
1.3.7 文档和注释 / 14
1.3.8 备份 / 14
1.4 总结 / 14
第2部分 高可用 / 17
2 负载均衡与反向代理 / 18
2.1 upstream配置 / 20
2.2 负载均衡算法 / 21
2.3 失败重试 / 23
2.4 健康检查 / 24
2.4.1 TCP心跳检查 / 24
2.4.2 HTTP心跳检查 / 25
2.5 其他配置 / 25
2.5.1 域名上游服务器 / 25

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Spring Cloud微服务实战+Spring Cloud与Docker微服务架构实战

Spring Cloud与Docker微服务架构实战

• 作者：   
• 出版社：
• ISBN：9787121312717
• 上架时间：2017-4-6
• 出版日期：2017 年4月
• 开本：16开
• 页码：268
• 版次：1-1
• 所属分类：
   作为一部帮助大家实现微服务架构落地的作品，《Spring Cloud与Docker微服务架构实战》覆盖了微服务理论、微服务开发框架（Spring Cloud）以及运行平台（Docker）三大主题。全书可分为三部分，第1章对微服务架构进行了系统的介绍；第2-11章使用Spring Cloud开发框架编写了一个"电影售票系统"；第12-14章则讲解了如何将微服务应用运行在Docker之上。全书Demo驱动学习，以连贯的场景、具体的代码示例来引导读者学习相关知识，·终使用特定的技术栈实现微服务架构的落地。 
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  热爱技术交流，曾代表公司参加全球微服务架构高峰论坛、QCon等技术沙龙。拥抱开源，在GitHub与Git@OSC上开源多个项目，并获得了开源中国的推荐，例如开源电子书《使用Spring Cloud与Docker实战微服务》等。
  笔者博客：http://itmuch.com，定期分享Spring Cloud相关博客。读者可扫码关注Spring Cloud 中国社区公众号以及作者公众号。
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• 1 微服务架构概述. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1
  1.1 单体应用架构存在的问题1
  1.2 如何解决单体应用架构存在的问题3
  1.3 什么是微服务3
  1.4 微服务架构的优点与挑战5
  1.4.1 微服务架构的优点5
  1.4.2 微服务架构面临的挑战5
  1.5 微服务设计原则6
  1.6 如何实现微服务架构7
  1.6.1 技术选型7
  1.6.2 架构图及常用组件8
  2 微服务开发框架--Spring Cloud . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10
  2.1 Spring Cloud 简介10
  2.2 Spring Cloud 特点10
  2.3 Spring Cloud 版本11
  2.3.1 版本简介11
  2.3.2 子项目一览12
  2.3.3 Spring Cloud/Spring Boot 版本兼容性13
  3 开始使用Spring Cloud 实战微服务. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14
  3.1 Spring Cloud 实战前提143 开始使用Spring Cloud 实战微服务. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14
  3.1 Spring Cloud 实战前提14
  3.1.1 技术储备14
  3.1.2 工具及软件版本15
  3.2 服务提供者与服务消费者16
  3.3 编写服务提供者16

人人都是架构师：分布式系统架构落地与瓶颈突破

《人人都是架构师：分布式系统架构落地与瓶颈突破》并没有过多渲染系统架构的理论知识，而是切切实实站在开发一线角度，为各位读者诠释了大型网站在架构演变过程中出现一系列技术难题时的解决方案。《人人都是架构师：分布式系统架构落地与瓶颈突破》首先从分布式服务案例开始介绍，重点为大家讲解了大规模服务化场景下企业应该如何实施服务治理；然后在大流量限流/消峰案例中，笔者为大家讲解了应该如何有效地对流量实施管制，避免大流量对系统产生较大冲击，确保核心业务的稳定运行；接着笔者为大家讲解了分布式配置管理服务；之后的几章，笔者不仅为大家讲解了秒杀、限时抢购场景下热点数据的读/写优化案例，还为大家讲解了数据库实施分库分表改造后所带来的一系列影响的解决方案。
《人人都是架构师：分布式系统架构落地与瓶颈突破》适用于任何对分布式系统架构感兴趣的架构师、开发人员以及运维人员。相信阅读《人人都是架构师：分布式系统架构落地与瓶颈突破》你将会有知其然和知其所以然的畅快感。

目录

第1章 分布式服务案例 1
1.1 分布式系统的架构演变过程 2
1.1.1 单机系统 3
1.1.2 集群架构 4
1.1.3 拆系统之业务垂直化 6
1.1.4 为什么需要实现服务化架构 8
1.1.5 服务拆分粒度之微服务 10
1.2 系统服务化需求 11
1.2.1 服务化与RPC协议 11
1.2.2 使用阿里分布式服务框架Dubbo实现服务化 12
1.2.3 警惕Dubbo因超时和重试引起的系统雪崩 16
1.2.4 服务治理方案 18
1.2.5 关于服务化后的分布式事务问题 201.3 分布式调用跟踪系统需求 21
1.3.1 Google的Dapper论文简介 22
1.3.2 基于Dubbo实现分布式调用跟踪系统方案 25
1.3.3 采样率方案 35
1.4 本章小结 37
第2章 大流量限流/消峰案例 38
2.1 分布式系统为什么需要进行流量管制 39
2.2 限流的具体方案 42
2.2.1 常见的限流算法 43
2.2.2 使用Google的Guava实现平均速率限流 45
2.2.3 使用Nginx实现接入层限流 48
2.2.4 使用计数器算法实现商品抢购限流 49
2.3 基于时间分片的消峰方案 51
2.3.1 活动分时段进行实现消峰 52
2.3.2 通过答题验证实现消峰 52
2.4 异步调用需求 53
2.4.1 使用MQ实现系统之间的解耦 54
2.4.2 使用Apache开源的ActiveMQ实现异步调用 55
2.4.3 使用阿里开源的RocketMQ实现互联网场景下的流量消峰 61
2.4.4 基于MQ方案实现流量消峰的一些典型案例 72
2.5 本章小结 75
第3章 分布式配置管理服务案例 76
3.1 本地配置 77
3.1.1 将配置信息耦合在业务代码中 77
3.1.2 将配置信息配置在配置文件中 79
3.2 集中式资源配置需求 82
3.2.1 分布式一致性协调服务ZooKeeper简介 83
3.2.2 ZooKeeper的下载与集群安装 84
3.2.3 ZooKeeper的基本使用技巧 86
3.2.4 基于ZooKeeper实现分布式配置管理平台方案 87
3.2.5 从配置中心获取Spring的Bean定义实现Bean动态注册 93
3.2.6 容灾方案 95
3.2.7 使用淘宝Diamond实现分布式配置管理服务 96
3.2.8 Diamond与ZooKeeper的细节差异 101
3.2.9 使用百度Disconf实现分布式配置管理服务 102
3.3 本章小结 110
第4章 大促场景下热点数据的读/写优化案例 111
4.1 缓存技术简介 112
4.1.1 使用Ehcache实现数据缓存 114
4.1.2 LocalCache存在的弊端 116
4.1.3 神秘的off-heap技术 117
4.2 高性能分布式缓存Redis简介 120
4.2.1 使用Jedis客户端操作Redis 121
4.2.2 使用Redis集群实现数据水平化存储 122
4.3 同一热卖商品高并发读需求 124
4.3.1 Redis集群多写多读方案 125
4.3.2 保障多写时的数据一致性 126
4.3.3 LocalCache结合Redis集群的多级Cache方案 128
4.3.4 实时热点自动发现方案 130
4.4 同一热卖商品高并发写需求 132
4.4.1 InnoDB行锁引起数据库TPS下降 132
4.4.2 在Redis中扣减热卖商品库存方案 134
4.4.3 热卖商品库存扣减优化方案 138
4.4.4 控制单机并发写流量方案 141
4.4.5 使用阿里开源的AliSQL数据库提升秒杀场景性能 142
4.5 本章小结 148
第5章 数据库分库分表案例 149
5.1 关系型数据库的架构演变 150

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