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编辑评论：

本书不仅会从宏观角度描述大型电子商务网站系统的架构设计，更重要的是会结合作者的实际工作经验，深入剖析大型电子商务系统的细节容易出现系统瓶颈，并分析系统瓶颈的细节。提供了可实施的解决方案。其中，独具特色的内容包括：使用mq去峰；大秒系统redis集群的单一瓶颈；关系数据库的分片转换等

简介

《人人都是架构师：分布式系统架构实现与瓶颈突破》并没有过多的渲染系统架构的理论知识，但实际上站在了开发的第一线，为读者讲解大型网站是如何在在架构演进过程中出现一系列技术挑战时的解决方案。 《人人都是架构师：分布式系统架构实现与瓶颈突破》首先介绍分布式服务案例，重点讲解企业在大规模服务场景下应该如何实现服务治理；在调峰/调峰的情况下，作者讲解了如何有效控制流量，避免因流量大而对系统造成较大影响，保证核心业务稳定运行；接着笔者为大家讲解了分布式配置管理服务；然后在几章中，作者不仅讲解了秒杀、限时抢购场景下热点数据读写优化的案例，还讲解了针对分库和限时数据库实现影响的一系列解决方案。子表变换。

《人人都是架构师：分布式系统架构落地与瓶颈突破》适合任何对分布式系统架构感兴趣的架构师、开发人员和运维人员。相信读完《人人都是架构师：分布式系统架构落地与瓶颈突破》，你会很高兴知道它是什么，为什么会这样。

推荐评论

真实互联网场景下大型网站架构演进核心技术问题的解决方案； 2、所有生产案例来源于作者真实经验，大型网站应对高并发大流量应急采集； 3.分布式服务案例综合分析，讲解如何搭建分布式呼叫跟踪系统； 4、综合分析大流量限流/调峰案例，尽可能阻断系统上游的流量，避免对交易系统造成较大影响； 5、分布全面解析配置管理服务案例，讲解如何搭建集中式资源配置中心； 6. 限时抓取、秒杀场景下热点数据读写优化案例； 7.数据库分库分表案例综合分析为大家讲解如何提高关系型数据库的并行处理能力和检索效率。每一章都很重，每一章都是一个解决方案 8. 有理论，但更需要的是技术问题的解决方案； 9.本书文字不枯燥，充满网络气息； 10、大型网站结构一定要简洁明了，不要像炫技那样复杂。以最直接的方式解决问题，达到关键点最有效； 11.从层到存储系统，本书涵盖全面； 12、毫无保留的阐述作者拥有多年互联网公司架构设计经验； 13、基于实战的经典作品； 14.不吹牛不夸大，脚踏实地分析架构是如何实现的。

建筑师做什么？

架构师的工作包括： 1、负责公司软件系统的技术路线、架构设计、研发工作； 2、负责从产品需求到技术实现的桥梁作用，根据产品规划更新技术架构的研发方向； 3、参与项目计划评审； 4、参与需求分析、建模、软件设计评审； 5、负责组织技术攻关等工作。”

关于作者

高相龙，杭州云集微店架构师，基础架构团队负责人，负责基础技术平台架构设计和中间件研发，技术书籍《Java虚拟机精要》作者”，热衷于源码技术，常年游子 Go on Github。

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作品目录

前言

第一章分布式服务案例

1.1 分布式系统的架构演进

1.1.1 单机系统

1.1.2 集群架构

1.1.3 业务垂直化拆解系统

1.1.4 为什么我们需要实现面向服务的架构

1.1.5 具有服务拆分粒度的微服务

1.2 系统服务要求

1.2.1 服务和RPC协议

1.2.2 使用阿里分布式服务框架Dubbo实现服务

1.2.3 注意超时重试导致的 Dubbo 系统雪崩

1.2.4 服务治理方案

1.2.5 服务化后的分布式事务问题

1.3 分布式呼叫跟踪系统要求

1.3.1 Google Dapper 论文简介

1.3.2 基于 Dubbo 的分布式呼叫跟踪系统方案的实现

1.3.3 采样率方案

1.4 章节总结

第2章大限流/调峰案例

2.1 为什么分布式系统需要流量控制

2.2 限流的具体解决方案

2.2.1 常用限流算法

2.2.2 使用谷歌的Guava实现平均限速

2.2.3 使用Nginx实现接入层限流

2.2.4 使用计数器算法限制当前购买商品

2.3 基于时间片的峰值抑制方案

2.3.1 活动分时段开展，达到减峰效果

2.3.2 通过答案验证实现峰值消除

2.4 异步调用要求

2.4.1 使用MQ实现系统间解耦

2.4.2 使用Apache开源的ActiveMQ实现异步调用

2.4.3 使用阿里开源RocketMQ实现互联网场景的流量降峰

2.4.4 基于MQ方案的一些典型的流量削峰案例

2.5 章节总结

第三章分布式配置管理服务案例

3.1 本地配置

3.1.1 在业务代码中耦合配置信息

3.1.2 配置配置文件中的配置信息

3.2 集中资源分配要求

3.2.1 ZooKeeper介绍，分布式一致性协调服务

3.2.2 ZooKeeper下载和集群安装

3.2.3 ZooKeeper的基本使用技巧

3.2.4 基于ZooKeeper的分布式配置管理平台方案实现

3.2.5 从配置中心获取Spring的bean定义实现bean动态注册

3.2.6 灾难恢复计划

3.2.7 使用淘宝钻石实现分布式配置管理服务

3.2.8 Diamond 和 ZooKeeper 的区别详解

3.2.9 使用百度Disconf实现分布式配置管理服务

3.3 章节总结

第四章：大促场景下热点数据读写优化案例

4.1 缓存技术介绍

4.1.1 使用Ehcache实现数据缓存

4.1.2 LocalCache 的缺点

4.1.3 神秘的堆外技术

4.2 高性能分布式缓存Redis介绍

4.2.1 使用Jedis客户端操作Redis

4.2.2 使用Redis Cluster实现数据水平存储

4.3 同款热销产品的高并发读取需求

4.3.1 Redis集群多写多读方案

4.3.2 多次写入时保证数据一致性

4.3.3 LocalCache结合Redis集群的多级缓存方案

4.3.4 实时热点自动发现方案

4.4 同款热销产品的高并发写入需求

4.4.1 InnoDB 行锁导致数据库 TPS 下降

4.4.2 Redis中热销商品库存的扣除方案

4.4.3 热销产品去库存优化方案

4.4.4 控制单机并发写入流量方案

4.4.5 使用阿里巴巴开源AliSQL数据库提升秒杀场景性能

4.5 章节总结

第5章数据库分库分表案例

5.1 关系数据库的架构演变

5.1.1 数据库读写分离

5.1.2 数据库垂直分库

5.1.3 数据库横向分库和横向分表

5.1.4 MySQL Sharding 和 MySQL Cluster 的区别

5.2 分片中间件

5.2.1 常用Sharding中间件对比

5.2.2 Shark 简介

5.2.3 Shark 的架构模型

5.2.4 使用Shark实现分库分表后的数据路由任务

5.2.5 分库分表的影响

5.2.6 多机SequenceID解决方案

5.2.7 使用Solr满足复杂的多维查询

5.2.8 关于分布式事务

5.3 数据库的HA方案

5.3.1 基于配置中心的主从切换实现

5.3.2 基于Keepalived实现主从切换

5.3.3 保证主从切换时的数据一致性

5.4 订单业务冗余表要求

5.4.1 冗余表的实现方案

5.4.2 确保冗余表的数据一致性

5.5 章节总结

后记

摘录

21 为什么分布式系统需要流量控制 在讨论系统为什么需要流量控制之前，我们先来说说生活中随处可见的流量控制场景。作者在深圳生活和工作。既然是一线城市，我就以地铁为例。平日的高峰时段，地铁站可以说是人满为患。这段时间，地铁站的负荷压力比春节还要严重。原来从车站大厅到站台只需要5分钟左右。然而，在地铁安检人员的交通管制下，我被迫花了20-30分钟才顺利进入站台，是平时的5倍多。相信挤过公交地铁的同学们应该也能有同感。所以为什么？交通管制后，坐地铁要花这么长时间才能顺利吗？其实就是排队。从站厅出发，工作人员会慢慢排掉人流，这样站台层的压力就会减轻很多，不会造成大量人流没有车流。有序的乘客都挤在站台层面，导致想上的人上不上，想下的人上不下，门关不上，地铁上不去。运行不顺畅（经常看到一些乘客在关上地铁门的瞬间不顾生命的冲上去抢车门，造成背包、外套、头发被安全门夹住等悲剧），还有导致后续列车临时停站，影响到站时间，因此牺牲一点个人时间来换取整体秩序是值得的。如图 2-1 所示。试想一下，如果地铁在早晚高峰不实施交通管制，肯定会导致站厅层和站台拥挤。挤一挤肯定会被挤进著名的陕西美食“肉夹馍”，而在人多的公共场所，最怕的就是人潮拥挤，因为一旦人满为患，很容易引发安全事故，所以限流可以不仅能保证最后每一位乘客都能顺利上车，还能保证地铁的有序行驶。在2016年的“双11”大促中，在采摘各方的齐心协力下，天猫商城再次刷新历史，52秒破10亿，不到7分钟破百亿，终于达到1207亿元。总交易记录无与伦比，堪称行业奇迹。大家想一想，面对骄人的成绩，阿里的技术团队到底是靠什么“高科技”技术让系统有效应对如此庞大的用户流量？简单来说，大型网站的成长往往伴随着大流量和海量数据的洗礼，那么在“双十一”这样的大促场景中，笔者总结了以下五种分布式系统应对高并发和海量数据的常规方法大流量：由于单台服务器的处理能力有限，因此，当一台服务器的处理能力接近或超过其容量上限时，使用集群技术扩展服务器的容量可以大大提高系统的整体并行处理能力。并行处理能力和容错能力越大。

动静分离其实是一个共同话题。总之，系统需要分治动态数据和静态数据。用户对静态数据的访问应避免请求直接落入企业数据中心，而应在CDN中。以加快系统的响应速度。大促场景下热点数据的读写操作一直是核心技术问题。通过缓存技术，系统在处理高并发、大流量时可以更加强大，因为缓存的读写效率远胜于任何关系型数据库。合理使用缓存技术，系统的吞吐量会得到质的提升。在 1.24 节中，作者介绍了服务治理在大规模面向服务的场景中的重要性，其中服务的升级和升级尤为重要。当支撑核心业务的系统能力捉襟见肘时，就会牺牲一些功能来换取系统的核心。服务不受影响是非常有必要的，毕竟服务的丢失和系统无法对外提供服务是两件不同的事情。类似于现实生活中的流量控制场景，当网站举办大促时，那些单价比平时更强大、更有吸引力的热销产品会吸引大量用户购买，所以有必要采取合理有效的限制措施。流媒体意味着保护系统。毕竟，不是任何场景都可以仅通过缓存、服务降级等技术，实现在系统中写入服务（用户订单、库存扣减、商品评论等）这样的巨额利润。任何分布式系统，天猫的容量都会有一个上限，即使是天猫级别的网站也不例外。一旦用户流量超载，系统的吞吐量就会开始下降，RT会线性增加，最终导致系统容量爆炸，造成雪崩效应。因此，架构师在设计系统架构时，必须考虑到系统整个链路中的所有链路，就像作者展示的处理高并发大流量的五种常规方法一样。 “没有什么新鲜事”技术结合起来可以爆发出惊人的力量。这里需要注意的是，对于大型网站来说，它的架构一定要简洁明了，不能复杂到眼花缭乱。毕竟，它解决了问题。用最直接的方法直接击中关键点是最有效的，否则事情只会越来越糟。降级和限流的五种常规方法可以像漏斗模型一样逐层减少用户流量，使流量始终保持在系统可以处理的容量范围内。 2.2 限流的具体解决方案 限流的手段多种多样。不同的互联网公司会因业务的不同而选择不同的限流技术和限流算法。因此，就限流本身的选择而言，业界并没有统一的标准，只要系统能够通过某种限流手段合理控制流量，保证系统能够有序运行，那么采用哪种限流技术就不是特别重要了。值得一提的是，大家不要盲目地用大公司的所谓方案给自己套上枷锁。这并不意味着互联网巨头使用的技术或解决方案应该盲目复制。做生意是最合适的，否则你会被带进沟里，根本不知道。