从程序员到架构师：大数据量、缓存、高并发、微服务、多团队协同等核心场景实战
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《从程序员到架构师：大数据量、缓存、高并发、微服务、多团队协同等核心场景实战》分为数据持久化层场景实战、缓存层场景实战、基于常见组件的微服务场景实战、微服务进阶场景实战和开发运维场景实战5个部分，基于对十余个架构搭建与改造项目的经验总结，介绍了大数据量、缓存、高并发、微服务、多团队协同等核心场景下的架构设计常见问题及其通用技术方案，包含冷热分离、查询分离、分表分库、秒杀架构、注册发现、熔断、限流、微服务等具体需求下的技术选型、技术原理、技术应用、技术要点等内容，将技术讲解与实际场景相结合，内容丰富，实战性强，易于阅读。《从程序员到架构师：大数据量、缓存、高并发、微服务、多团队协同等核心场景实战》适合计划转型架构师的程序员及希望提升架构设计能力的IT从业人员阅读。
作者简介
曾任硅谷上市公司技术总监、知名重资产型互联网上市公司技术总监、创业公司 CTO。目前是建信金融科技·基础技术中心的技术专家。 拥有 15 年互联网研发经验，保险、电商、银行等行业领域都有所涉猎，落地实践过数十个架构项目，在微服务、大数据、 AI工程化落地、中台化改造、DevOps 、运维自动化等方面有着丰富的经验。拉勾教育架构专栏优秀讲师。
目录
序
前言
第1部分 数据持久化层场景实战
第1章 冷热分离/
1.1 业务场景：几千万数据量的工单表如何快速优化/
1.2 数据库分区，从学习到放弃/
1.3 冷热分离简介/
1.4 冷热分离一期实现思路：冷热数据都用MySQL/
1.5 冷热分离二期实现思路：冷数据存放到HBase/
1.6 小结/
第2章 查询分离/
2.1 业务场景：千万工单表如何实现快速查询/
2.2 查询分离简介/
2.3 查询分离实现思路/
2.4 Elasticsearch注意事项/
2.5 小结/
第3章 分表分库/
3.1 业务场景：亿级订单数据如何实现快速读写/
3.2 拆分存储的技术选型/
3.3 分表分库实现思路/
3.4 小结/
第2部分 缓存层场景实战
第4章 读缓存/
4.1 业务场景：如何将十几秒的查询请求优化成毫秒级/
4.2 缓存中间件技术选型(Memcached,MongoDB,Redis)/
4.3 缓存何时存储数据/
4.4 如何更新缓存/
4.5 缓存的高可用设计/
4.6 缓存的监控/
4.7 小结/
第5章 写缓存/
5.1 业务场景：如何以最小代价解决短期高频写请求/
5.2 写缓存/
5.3 实现思路/
5.4 小结/
第6章 数据收集/
6.1 业务背景：日亿万级请求日志收集如何不影响主业务/
6.2 技术选型思路/
6.3 整体方案/
6.4 小结/
第7章 秒杀架构/
7.1 业务场景：设计秒杀架构必知必会的那些事/
7.2 整体思路/
7.3 小结/
第3部分 基于常见组件的微服务场景实战
第8章 注册发现/
8.1 业务场景：如何对几十个后台服务进行高效管理/
8.2 传统架构会出现的问题/
8.3 新架构要点/
8.4 ZooKeeper宕机了怎么办/
8.5 小结/
第9章 全链路日志/
9.1 业务场景：这个请求到底经历了什么/
9.2 技术选型/
9.3 注意事项/
9.4 小结/
第10章 熔断/
10.1 业务场景：如何预防一个服务故障影响整个系统/
10.2 覆盖场景/
10.3 Sentinel 和Hystrix/
10.4 Hystrix的设计思路/
10.5 注意事项/
10.6 小结/
第11章 限流/
11.1 业务场景：如何保障服务器承受亿级流量/
11.2 限流算法/
11.3 方案实现/
11.4 限流方案的注意事项/
11.5 小结/
第4部分 微服务进阶场景实战
第12章 微服务的痛：用实际经历告诉你它有多少陷阱/
12.1 单体式架构VS微服务架构/
12.2 微服务的好处/
12.3 微服务的痛点/
12.4 小结/
第13章 数据一致性/
13.1 业务场景：下游服务失败后上游服务如何独善其身/
13.2 最终一致性方案/
13.3 实时一致性方案/
13.4 TCC模式/
13.5 Seata中AT模式的自动回滚/
13.6 尝试Seata/
13.7 小结/
第14章 数据同步/
14.1 业务场景：如何解决微服务之间的数据依赖问题/
14.2 数据冗余方案/
14.3 解耦业务逻辑的数据同步方案/
14.4 基于Bifrost的数据同步方案/
14.5 小结/
第15章 BFF/
15.1 业务场景：如何处理好微服务之间千丝万缕的关系/
15.2 API层/
15.3 客户端适配问题/
15.4 BFF（BackendforFront）/
15.5 小结/
第5部分 开发运维场景实战
第16章 接口Mock/
16.1 业务场景：第三方服务还没完成，功能设计如何继续/
16.2 解决思路/
16.3 Mock服务端设计/
16.4 Mock服务客户端调用设计/
16.5 小结/
第17章 一人一套测试环境/
17.1 业务场景：测试环境何时能释放出来使用/
17.2 解决思路/
17.3 使用流程/
17.4 小结/
第18章 结束语：如何成为不可或缺的人/
18.1 无关职责，帮领导解决技术难题/
18.2 理解领导的非技术问题/
18.3 弄清领导对你的期望值/
18.4 小结/
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前言/序言
随着社会节奏的日益加快，碎片化学习逐渐成为人们获取知识的主要方式，虽然能学到很多知识，但这些知识往往零散琐碎、不系统。
刚学习Spring时，每当看到Spring的示例代码，我先是恍然大悟：“哦，原来Spring还有这个功能！”然后赶紧把这段代码复制到自己的代码库里。琢磨一番后发现：“不行，我还是得完整掌握Spring。”于是又在网络上寻找完整的Spring学习文档。但利用碎片化时间看完一半后，还是决定放弃了。
碎片化学习知识时，人们往往追求实用，对用得上的知识学得很快，而那些暂时用不到或没有融合使用场景的知识却不容易记住，每次看完就忘，一直这样循环往复。相信大部分人也都跟我一样，往往是真正遇到问题时才会去想对应的解决方案。
我是什么时候开始能完整看完Spring官方文档的？是在明白了Spring大部分功能的使用场景后。
同样的经历也发生在我的Spark学习之路上，我有过多次Spark从入门到放弃的经历，直到有一天碰到了一个实际业务问题——需要定期分析大量数据并生成分析结果，在解决这个问题的过程中，我才真正理解了Spark的用途。
这就和有些人一直不明白架构师到底是做什么的一样，直到有一天，他们遇到了一个具体的问题，摸索出了一个可行的方案，才明白：原来架构师是这样解决问题的。
