服务端开发 技术方法与实用解决方案

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这是一本从开发流程、技术栈、典型问题解决方案和开发规范等维度全面讲解服务端开发的。它衍生自作者在某互联网科技公司内讲授的高口碑课程，是作者近10年服务端开发经验的总结，同时融合了业界在服务端开发方面的宝贵项目经验和实践智慧。

本书理论与实践结合，摆脱编程语言、框架、中间件及传统编程思想的束缚，全景式、体系化地阐述了服务端开发，核心内容括以下两个分。

第一分：服务端开发的技术和方法

先，介绍了服务端开发的职责、技术栈、核心流程和进路径；然后，从需求分析、抽象建模、系统设计、数据设计和非功能性设计5个方面展开，结合案例深入讲解了服务端开发的实方法和重难点，为读者呈现出服务端开发的全景图，帮助读者快速、体系化地掌握服务端开发的相关知识和方法。

第二分：服务端典型问题的解决方案

针对高并发、高性能、高可用、缓存、数据一性、幂等、等服务端开发实践中的典型问题，给出了对应的解决方案和开发规范，同时还结合案例深入分析了不同方案的缺点。此外，还总结了接口设计、日志打印、异常处理、代码编写、代码注释等落地层面的行业案例和规范。

本书赞誉

前　言

第一分　技术与方法

第1章　走进服务端开发　　2

1.1　服务端开发概述　　2

1.1.1　服务端开发的定义　　2

1.1.2　服务端开发的职责　　4

1.2　服务端开发技术栈　　5

1.2.1　编程语言　　5

1.2.2　开发工具　　6

1.2.3　开发框架　　8

1.2.4　数据库与数据存储　　10

1.2.5　中间件　　14

1.2.6　作系统　　16

1.2.7　应用署　　19

1.2.8　运维监控　　22

1.3　服务端开发核心流程　　24

1.3.1　需求分析　　24

1.3.2　抽象建模　　26

1.3.3　系统设计　　27

1.3.4　数据设计　　30

1.3.5　非功能性设计　　31

1.4　服务端开发进路径　　33

1.4.1　构建模型　　33

1.4.2　业知识体系化　　34

1.4.3　掌握学方法　　35

1.4.4　技术与业务同行　　36

1.4.5　树立正确的观念　　37

第2章　需求分析　　39

2.1　需求分类　　39

2.1.1　产品需求　　40

2.1.2　技术需求　　40

2.2　需求分析的流程　　40

2.2.1　学领域知识　　41

2.2.2　明确业务目标　　42

2.2.3　明确业务用例　　43

2.2.4　梳理用例场景　　44

2.2.5　构建业务模型　　45

2.2.6　确认业务规则　　47

2.2.7　确认需求　　47

2.3　需求分析的常用方法　　48

2.3.1　功能分析法　　48

2.3.2　数据流分析法　　51

2.3.3　面向对象分析法　　55

2.4　需求分析的重点和难点　　56

2.4.1　统一语言　　56

2.4.2　识别问题　　57

2.4.3　数据分析　　58

2.4.4　细节陷阱　　59

第3章　抽象建模　　61

3.1　抽象思维　　61

3.1.1　软件中的抽象　　61

3.1.2　提升抽象思维的方法　　63

3.2　建模方法　　65

3.2.1　问题空间和解决方案空间　　65

3.2.2　什么是领域模型　　66

3.2.3　为什么要建立领域模型　　68

3.2.4　典型的建模方法　　69

3.2.5　建模应遵循的3个原则　　71

3.3　用例建模法知识储备　　73

3.3.1　建模基础　　73

3.3.2　什么是用例　　74

3.3.3　挖掘用例的5个步骤　　75

3.3.4　绘制用例图的6个要素　　78

3.4　用例建模法的4个实施步骤　　80

3.4.1　提取模型　　80

3.4.2　补充属性　　81

3.4.3　关系抽象　　82

3.4.4　模型验证　　84

3.5　建模小结　　85

第4章　系统设计　　87

4.1　大话系统设计　　87

4.1.1　战术编程腐蚀系统　　87

4.1.2　系统复杂化的3个征　　88

4.1.3　系统复杂化的3个诱因　　89

4.1.4　复杂化应对之道　　90

4.2　总体架构　　91

4.2.1　什么是架构　　91

4.2.2　架构推演　　92

4.2.3　设计功能域　　94

4.2.4　设计功能域协作　　95

4.2.5　明确数据边界　　96

4.2.6　架构约束考量　　97

4.2.7　逻辑架构粒度　　98

4.2.8　小结　　98

4.3　内分层　　99

4.3.1　什么是分层　　99

4.3.2　功能域内分层　　101

4.3.3　分层原则　　103

4.3.4　小结　　105

4.4　详细设计　　106

4.4.1　设计内容　　106

4.4.2　设计原则　　107

4.4.3　设计模式　　109

4.4.4　小结　　110

4.5　一图胜千言　　111

4.5.1　绘图工具　　111

4.5.2　“4+1”模型　　112

4.5.3　C4模型　　112

第5章　数据设计　　117

5.1　数据设计概述　　117

5.1.1　数据设计的步骤　　117

5.1.2　概念数据模型　　118

5.1.3　逻辑数据模型　　119

5.1.4　物理数据模型　　120

5.2　数据库的分类　　120

5.2.1　关系型数据库　　121

5.2.2　NoSQL数据库　　122

5.2.3　NewSQL数据库　　123

5.3　常用数据库及其适用场景　　124

5.3.1　常用的关系型数据库　　124

5.3.2　常用的NoSQL数据库　　127

5.3.3　存储选型　　130

5.4　存储架构演进　　131

5.4.1　单机模式　　131

5.4.2　独立主机　　131

5.4.3　读写分离　　132

5.4.4　垂直拆分　　132

5.4.5　水平拆分　　134

5.4.6　复合存储方案　　136

5.5　物理数据表设计　　137

5.5.1　表设计　　137

5.5.2　字段设计　　139

5.5.3　索引设计　　140

5.5.4　语句设计　　142

第6章　非功能性设计　　145

6.1　稳定性设计　　145

6.1.1　什么是稳定性　　145

6.1.2　容量评估　　147

6.1.3　压测摸底　　151

6.1.4　风险识别　　152

6.1.5　限流方案　　152

6.1.6　降级方案　　155

6.1.7　监控告警　　157

6.2　预案设计　　158

6.2.1　为什么要做预案　　158

6.2.2　如何做预案　　159

6.3　可测性设计　　160

6.3.1　可作　　160

6.3.2　可灰度　　161

6.3.3　可压测　　162

6.4　资金设计　　162

6.4.1　资损风险分析　　162

6.4.2　资损控三曲　　163

6.4.3　一性　　164

6.4.4　幂等　　166

6.4.5　数据核对　　167

6.4.6　数据监控　　169

6.4.7　应急止损　　170

6.5　其他非功能性设计　　170

6.5.1　兼容性　　171

6.5.2　异常/补偿　　172

6.5.3　扩展性　　174

第二分　解决方案

第7章　高并发问题及解决方案　　176

7.1　高并发概述　　176

7.1.1　并发　　176

7.1.2　CPU密集型与I/O密

集型　　177

7.1.3　高并发　　178

7.2　资源扩展策略　　179

7.2.1　垂直扩展　　179

7.2.2　水平扩展　　180

7.2.3　负载均衡　　183

7.3　数据缓存策略　　187

7.3.1　本地缓存　　187

7.3.2　分布式缓存　　194

7.3.3　CDN　　197

7.3.4　多级缓存　　199

7.3.5　案例解析　　200

7.4　流量削峰策略　　202

7.4.1　消息队列削峰　　202

7.4.2　客户端削峰　　205

7.5　服务降级策略　　206

7.5.1　降级范围　　207

7.5.2　降级的分类　　207

7.6　限流策略　　208

7.7　基本原则　　208

第8章　缓存的典型问题及解决

方案　　210

8.1　缓存预热　　210

8.1.1　应用启动预热策略　　210

8.1.2　任务调度预热策略　　211

8.1.3　模拟请求预热策略　　215

8.1.4　小结　　215

8.2　缓存淘汰　　216

8.2.1　LRU　　216

8.2.2　LFU　　217

8.2.3　ARC　　217

8.2.4　FIFO　　219

8.3　缓存更新　　219

8.3.1　Cache Aside模式　　220

8.3.2　Read/Write Through模式　　222

8.3.3　Write Behind Caching

模式　　223

8.3.4　小结　　224

8.4　缓存雪崩　　224

8.4.1　缓存常驻策略　　224

8.4.2　多级缓存策略　　224

8.4.3　过期时间化策略　　225

8.4.4　加锁重建策略　　226

8.5　缓存穿透　　227

8.5.1　缓存空值策略　　227

8.5.2　布隆过滤器策略　　227

8.5.3　布谷鸟过滤器策略　　231

8.6　缓存热点　　232

8.6.1　前置缓存策略　　232

8.6.2　热点散列策略　　233

第9章　缓存数据与数据库数据一性

问题及解决方案　　235

9.1　CAP 理论简介　　235

9.1.1　CAP定义解读　　235

9.1.2　三个核心需求不可兼得　　236

9.2　缓存数据与数据库数据不一的

原因　　238

9.2.1　作时序导数据不一　　238

9.2.2　作失败导数据不一　　239

9.2.3　不可实现的对一性　　241

9.3　延时双删　　242

9.3.1　原理及实施步骤　　242

9.3.2　如何确定延时　　243

9.3.3　点与不足　　244

9.4　基于binlog异步删除缓存　　244

9.4.1　MySQL主从同步原理　　244

9.4.2　感知数据库变更　　246

9.4.3　客户端订阅变更　　246

9.4.4　消息队列订阅变更　　247

9.4.5　删除缓存　　249

9.5　自动过期加失败补偿　　250

第10章　分布式系统幂等问题及

解决方案　　251

10.1　幂等概述　　251

10.1.1　幂等场景举例　　251

10.1.2　什么是幂等　　252

10.1.3　为什么需要幂等　　253

10.1.4　并发与幂等　　254

10.2　幂等实现四曲　　255

10.2.1　副作用分析　　255

10.2.2　幂等号设计　　255

10.2.3　幂等数据持久化设计　　258

10.2.4　幂等处理流程设计　　259

10.3　典型幂等策略　　261

10.3.1　索引策略　　261

10.3.2　悲观锁策略　　263

10.3.3　分布式锁策略　　264

10.3.4　其他策略　　266

10.4　幂等号生成　　266

10.4.1　客户端与服务端幂等　　266

10.4.2　服务端系统间幂等　　268

10.5　幂等注意事项　　268

第11章　系统关键问题及解决

方案　　271

11.1　主要技术难点　　271

11.1.1　高并发　　271

11.1.2　高可用　　273

11.1.3　一性　　273

11.1.4　反作弊　　274

11.2　电商平台的运作全景图　　275

11.2.1　模型　　275

11.2.2　扣减模式　　276

11.2.3　扣减执行流程　　276

11.2.4　查询　　277

11.2.5　核心链路　　277

11.3　架构演进　　279

11.3.1　独立主机　　279

11.3.2　分库分表　　280

11.3.3　热点处理　　280

11.4　单元化　　282

11.4.1　中心化乌云　　282

11.4.2　化困境　　285

11.4.3　单元封闭　　285

11.4.4　全局与局　　287

11.4.5　回收难点　　290

11.4.6　全局可见性　　292

第12章　常见性能瓶颈及解决

方案　　294

12.1　软件性能概述　　294

12.1.1　如何理解软件性能　　294

12.1.2　软件性能评指标　　295

12.1.3　性能瓶颈与分析要素　　296

12.2　CPU　　296

12.2.1　线程与进程　　297

12.2.2　CPU使用率　　300

12.2.3　平均负载　　302

12.2.4　CPU使用率与平均负载的

差异　　304

12.2.5　瓶颈表征及解决方案　　305

12.3　内存　　307

12.3.1　内存使用率　　308

12.3.2　殊内存　　309

12.3.3　内存回收　　310

12.3.4　瓶颈表征及解决方案　　311

12.4　磁盘　　312

12.4.1　Linux I/O栈　　313

12.4.2　磁盘交互　　315

12.4.3　主要性能指标　　318

12.4.4　瓶颈表征及解决方案　　319

第13章　高可用问题及解决方案　　321

13.1　高可用概述　　321

13.1.1　什么是高可用　　321

13.1.2　为什么需要高可用　　322

13.1.3　稳定性与高可用　　323

13.2　高可用设计原则　　324

13.2.1　减少潜在风险的数量　　324

13.2.2　减小故障的影响范围　　324

13.2.3　缩短故障的影响时间　　325

13.3　接入层高可用　　326

13.3.1　负载均衡　　326

13.3.2　Keepalived　　327

13.3.3　ECMP　　328

13.4　业务层高可用　　329

13.4.1　无状态服务　　329

13.4.2　集群署　　331

13.4.3　依赖处理　　332

13.4.4　重试机制　　333

13.4.5　幂等设计　　334

13.4.6　服务降级　　334

13.4.7　服务限流　　335

13.4.8　监控预警　　335

13.5　数据层高可用　　336

13.5.1　副本机制　　337

13.5.2　数据复制模式　　337

13.5.3　利用Raft算法实现数据

复制　　338

13.5.4　利用Raft算法实现故障

转移　　345

13.5.5　数据分片　　347

13.5.6　缓存高可用　　348

第14章　服务端开发实用规范　　349

14.1　实用API设计规范　　349

14.1.1　明确边界　　349

14.1.2　“命令，不要去询问”

原则　　351

14.1.3　单一职责原则　　353

14.1.4　不要基于实现设计API　　355

14.1.5　异常模式或错误码模式　　355

14.1.6　避使用带有标识的

参数　　357

14.1.7　API如其名　　358

14.1.8　建立文档　　358

14.1.9　统一风格　　359

14.2　实用日志规范　　359

14.2.1　基本规范　　359

14.2.2　级别规范　　360

14.2.3　格式规范　　360

14.2.4　其他规范　　361

14.3　实用异常处理规范　　362

14.3.1　异常处理机制　　362

14.3.2　常用处理规范　　363

14.4　实用代码编写规范　　364

14.4.1　大道简　　364

14.4.2　重复有度　　365

14.4.3　快速失败原则　　367

14.5　实用注释规范　　369

14.5.1　复杂的逻辑　　370

14.5.2　晦涩的算法　　370

14.5.3　殊的常量　　371

14.5.4　非常规写法　　371

14.5.5　对外API　　372

14.5.6　法律文件　　373