課程簡介
課程通過梳理，幫助學員理清，在大型分布式系統(tǒng)中如何運用各種分布式技術，解決什么問題。并且，本課程站在實戰(zhàn)的角度，演練以微服務為中心，合理運用各種分布式技術，是如何搭建高并發(fā)高可用的業(yè)務系統(tǒng)的。
目標收益
培訓對象
課程大綱
| 第一單元 高可用分布式架構演化 |
什么是互聯(lián)網(wǎng)分布式系統(tǒng) 1. 互聯(lián)網(wǎng)架構的特點：高并發(fā)、大數(shù)據(jù)、高可用 2. 集中式系統(tǒng)在面對互聯(lián)網(wǎng)時的弊病 3. 分布式系統(tǒng)的概念及其優(yōu)勢 案例：講解某互聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)的架構演進過程 初始狀態(tài)：All-in-One集中式架構設計 1）多級集中式架構及其弊病 2）CDN內容分發(fā)網(wǎng)絡及其應用 3）整潔架構的設計實現(xiàn)與架構規(guī)劃 1000萬以內：前后端分離的架構設計 1）前后端分離的應用實戰(zhàn) 案例：基于vue+springboot+mybatis的架構實踐 2）數(shù)據(jù)接入的高可用設計實踐 案例：Nginx的高可用設計實踐 案例：F5+LVS多層負載均衡的設計實踐 案例：k8s接入層ingress的設計實踐 1000萬以上：讀寫分離的架構設計 案例：生產庫和基于生產庫微服務設計實踐 1. 數(shù)據(jù)庫的橫向縱向切分 1）數(shù)據(jù)庫的縱向切分與微服務的設計 2）數(shù)據(jù)庫的橫向切分與分布式數(shù)據(jù)庫 2. 分布式緩存的設計 3. 異步化操作與分布式隊列 4. NewSQL數(shù)據(jù)庫的原理與應用 案例：查詢庫和基于查詢庫微服務設計實踐 1. 讀寫分離后查詢庫的設計思路 1）查詢庫“寬表”的設計思路與實踐 2）T+1模式與基于消息的實時數(shù)據(jù)同步 2. NoSQL數(shù)據(jù)庫的原理及其應用 億級流量的架構設計：通過分層實現(xiàn)逐級限流 1. SOA架構的設計局限 2. 高并發(fā)、高可用微服務的架構設計 1）微服務的拆分原則與分布式云部署 2）通過Kubernetes實現(xiàn)微服務的彈性擴容與高可用 3）微服務的高可用措施：故障轉移、熔斷、降級、限流措施 |
| 第二單元 分布式系統(tǒng)技術專題 |
分布式緩存的設計實踐 1. 本地緩存vs.分布式緩存 2. 分布式緩存設計原理與高可用設計 3. Redis分布式緩存的部署演練 4. Redis分布式緩存設計實踐 5. Redis分布式緩存設計應注意的問題 實戰(zhàn)演練：微服務間解決跨庫關聯(lián)查詢的設計 1）分布式緩存Redis的運行原理與設計實踐 2）分布式緩存Redis在分布式云端的搭建 3）基于數(shù)據(jù)補填的跨庫關聯(lián)查詢實踐 內存數(shù)據(jù)庫的設計實踐 1. 內存數(shù)據(jù)庫運行原理 2. 內存數(shù)據(jù)庫設計選型 3. Redis內存數(shù)據(jù)庫設計實踐 1）內存數(shù)據(jù)庫+異步化技術方案 2）京東訂單系統(tǒng)的優(yōu)化過程 分布式事務的設計實踐 1. 分布式事務的兩階段提交 2. TCC方案 1）TCC方案設計原理 2）阿里的Seata與GTS 3）TCC方案的設計實現(xiàn) 實戰(zhàn)演練：運用Seata實現(xiàn)微服務的分布式事務 1）搭建分布式事務組件Seata 2）分布式事務：下單→支付→庫存扣減 3）演練事務失敗后的事務補償 3. 基于消息的分布式事務 1）基于消息的最終一致性 2）設計實踐及其存在的問題 3）基于半消息的設計實踐 4） 基于消息表的設計方案 實戰(zhàn)演練：基于消息實現(xiàn)微服務的分布式事務 1）分布式消息隊列：RabbitMQ, RocketMQ, Kafka 2）領域事件通知：Spring Cloud Stream 3）案例：電商網(wǎng)站下單服務的設計 分布式消息隊列的設計實踐 1. 異步化操作與分布式消息隊列 2. RabbitMQ, RocketMQ, ActiveMQ與kafka的比較 3. RabbitMQ的部署演練與設計實踐 4. RocketMQ的部署演練與設計實踐 5. Kafka的部署演練與設計實踐 分布式數(shù)據(jù)庫的設計實踐 1. RDBMS→NewSQL→NoSQL 2. 分布式存儲CAP理論 3. NoSQL數(shù)據(jù)庫及其原理 4. 如何實現(xiàn)高并發(fā)大數(shù)據(jù)查詢場景 實戰(zhàn)演練：運用NoSQL數(shù)據(jù)庫實現(xiàn)海量訂單數(shù)據(jù)的實時跟蹤 1）ElasticSearch的運行原理與設計實踐 2）ElasticSearch在分布式云端的搭建 5. NewSQL數(shù)據(jù)庫及其原理 6. 高并發(fā)寫入的分布式設計方案 實戰(zhàn)演練：訂單系統(tǒng)的分布式存儲 1）微服務的去中心化數(shù)據(jù)管理的設計演練 2）NewSQL數(shù)據(jù)庫Tidb的運行原理 3）Tidb數(shù)據(jù)庫在訂單系統(tǒng)的設計實踐 |
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第一單元 高可用分布式架構演化 什么是互聯(lián)網(wǎng)分布式系統(tǒng) 1. 互聯(lián)網(wǎng)架構的特點：高并發(fā)、大數(shù)據(jù)、高可用 2. 集中式系統(tǒng)在面對互聯(lián)網(wǎng)時的弊病 3. 分布式系統(tǒng)的概念及其優(yōu)勢 案例：講解某互聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)的架構演進過程 初始狀態(tài)：All-in-One集中式架構設計 1）多級集中式架構及其弊病 2）CDN內容分發(fā)網(wǎng)絡及其應用 3）整潔架構的設計實現(xiàn)與架構規(guī)劃 1000萬以內：前后端分離的架構設計 1）前后端分離的應用實戰(zhàn) 案例：基于vue+springboot+mybatis的架構實踐 2）數(shù)據(jù)接入的高可用設計實踐 案例：Nginx的高可用設計實踐 案例：F5+LVS多層負載均衡的設計實踐 案例：k8s接入層ingress的設計實踐 1000萬以上：讀寫分離的架構設計 案例：生產庫和基于生產庫微服務設計實踐 1. 數(shù)據(jù)庫的橫向縱向切分 1）數(shù)據(jù)庫的縱向切分與微服務的設計 2）數(shù)據(jù)庫的橫向切分與分布式數(shù)據(jù)庫 2. 分布式緩存的設計 3. 異步化操作與分布式隊列 4. NewSQL數(shù)據(jù)庫的原理與應用 案例：查詢庫和基于查詢庫微服務設計實踐 1. 讀寫分離后查詢庫的設計思路 1）查詢庫“寬表”的設計思路與實踐 2）T+1模式與基于消息的實時數(shù)據(jù)同步 2. NoSQL數(shù)據(jù)庫的原理及其應用 億級流量的架構設計：通過分層實現(xiàn)逐級限流 1. SOA架構的設計局限 2. 高并發(fā)、高可用微服務的架構設計 1）微服務的拆分原則與分布式云部署 2）通過Kubernetes實現(xiàn)微服務的彈性擴容與高可用 3）微服務的高可用措施：故障轉移、熔斷、降級、限流措施 |
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第二單元 分布式系統(tǒng)技術專題 分布式緩存的設計實踐 1. 本地緩存vs.分布式緩存 2. 分布式緩存設計原理與高可用設計 3. Redis分布式緩存的部署演練 4. Redis分布式緩存設計實踐 5. Redis分布式緩存設計應注意的問題 實戰(zhàn)演練：微服務間解決跨庫關聯(lián)查詢的設計 1）分布式緩存Redis的運行原理與設計實踐 2）分布式緩存Redis在分布式云端的搭建 3）基于數(shù)據(jù)補填的跨庫關聯(lián)查詢實踐 內存數(shù)據(jù)庫的設計實踐 1. 內存數(shù)據(jù)庫運行原理 2. 內存數(shù)據(jù)庫設計選型 3. Redis內存數(shù)據(jù)庫設計實踐 1）內存數(shù)據(jù)庫+異步化技術方案 2）京東訂單系統(tǒng)的優(yōu)化過程 分布式事務的設計實踐 1. 分布式事務的兩階段提交 2. TCC方案 1）TCC方案設計原理 2）阿里的Seata與GTS 3）TCC方案的設計實現(xiàn) 實戰(zhàn)演練：運用Seata實現(xiàn)微服務的分布式事務 1）搭建分布式事務組件Seata 2）分布式事務：下單→支付→庫存扣減 3）演練事務失敗后的事務補償 3. 基于消息的分布式事務 1）基于消息的最終一致性 2）設計實踐及其存在的問題 3）基于半消息的設計實踐 4） 基于消息表的設計方案 實戰(zhàn)演練：基于消息實現(xiàn)微服務的分布式事務 1）分布式消息隊列：RabbitMQ, RocketMQ, Kafka 2）領域事件通知：Spring Cloud Stream 3）案例：電商網(wǎng)站下單服務的設計 分布式消息隊列的設計實踐 1. 異步化操作與分布式消息隊列 2. RabbitMQ, RocketMQ, ActiveMQ與kafka的比較 3. RabbitMQ的部署演練與設計實踐 4. RocketMQ的部署演練與設計實踐 5. Kafka的部署演練與設計實踐 分布式數(shù)據(jù)庫的設計實踐 1. RDBMS→NewSQL→NoSQL 2. 分布式存儲CAP理論 3. NoSQL數(shù)據(jù)庫及其原理 4. 如何實現(xiàn)高并發(fā)大數(shù)據(jù)查詢場景 實戰(zhàn)演練：運用NoSQL數(shù)據(jù)庫實現(xiàn)海量訂單數(shù)據(jù)的實時跟蹤 1）ElasticSearch的運行原理與設計實踐 2）ElasticSearch在分布式云端的搭建 5. NewSQL數(shù)據(jù)庫及其原理 6. 高并發(fā)寫入的分布式設計方案 實戰(zhàn)演練：訂單系統(tǒng)的分布式存儲 1）微服務的去中心化數(shù)據(jù)管理的設計演練 2）NewSQL數(shù)據(jù)庫Tidb的運行原理 3）Tidb數(shù)據(jù)庫在訂單系統(tǒng)的設計實踐 |
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