億級流量電商詳情頁系統的大型高併發與高可用緩存架構實戰

對於高併發的場景來講,好比電商類,o2o,門戶,等等互聯網類的項目,緩存技術是Java項目中最多見的一種應用技術。然而,行業裏不少朋友對緩存技術的瞭解與掌握,僅僅停留在掌握redis/memcached等緩存技術的基礎使用,最多瞭解一些集羣相關的知識,大部分人均可以對緩存技術掌握到這個程度。然而,僅僅對緩存相關的技術掌握到這種程度,不管是對於開發複雜的高併發系統,或者是在往Java高級工程師、Java資深工程師、Java架構師這些高階的職位發展的過程當中,都是徹底不夠用的。技術成長出現瓶頸,在本身公司的項目中,沒有任何高併發與高可用的挑戰性項目,本身不知道如何成長,本身也不知道如何讓本身的技術更上一層樓。這成爲了不少同窗的職業發展的困惑。linux

一樣的,高可用相關的技術以及架構,對於大型複雜的分佈式系統,也是很是的重要。高可用架構中,很是重要的一個環節,就是如何將分佈式系統中的各個服務打形成高可用的服務,足以應對分佈式系統中各類各樣的異常問題,好比服務間調用超時或者失敗。這就涉及到了高可用分佈式系統中的不少重要的技術,包括資源隔離,限流與過載保護,熔斷,優雅降級,容錯,超時控制,監控運維,等等。而行業中至關比例的同窗,對高可用系統架構以及相關的技術,幾乎沒有太多的瞭解。同時也成爲了你設計一個複雜的高可用系統架構,包括面試高階的Java職位時的一個重要的阻礙。nginx

相信不少朋友都會有這種感受,本身的技術不知道如何成長,在公司裏遇到複雜的業務場景時,瞬間又以爲本身的技術儲備徹底不夠用。或者是在面試的時候發現本身沒有任何的優點。雖然瞭解redis/memcached,ActiveMQ,nginx負載均衡等技術,可是瞭解這些技術就能讓你有技術競爭力嗎?掌握這些技術就足夠你解決各類複雜系統中的高併發與高可用挑戰嗎?掌握這些技術在Java高階職位的面試中,就能讓你擁有屬於本身的技術亮點嗎?答案彷佛都是否認的。面試

 

針對複雜的高併發、高可用相關的技術以及緩存架構,還有大型複雜的分佈式系統,《億級流量電商詳情頁系統的大型高併發與高可用緩存架構實戰》視頻教程中將會提供詳細完整的方案供你們學習和應用。redis

 

本課程屬於全網獨家的大型Java高端架構項目實戰課程,課程基於真實的每日上億流量的大型電商網站中的商品詳情頁系統,做爲項目實戰。詳細講解如何實現一個複雜的緩存系統架構,去直接支撐電商背景下的高併發與高性能的訪問,同時基於緩存架構自己所處的複雜分佈式系統架構環境下,如何設計與實現一個高可用的分佈式系統架構。指望經過本套課程能幫助你們學習到一些高階的技術,複雜問題的解決方案,以及應對挑戰性場景的大型架構設計思想。熟練掌握億級流量電商網站的商品詳情頁架構如何設計與實現,可以應對各類複雜場景與挑戰問題的緩存架構如何設計與實現,高階的緩存架構以及解決方案如何應對各類棘手的高併發場景下的難題,複雜的緩存架構所處的分佈式系統自己如何可以設計爲一個高可用的分佈式系統架構。數據庫

 

下面是本套課程講解的核心技術要點。同時下面講解的全部的架構、技術以及解決方案,在課程中,所有會採用大白話,通俗易懂的方式來說解,同時上面的全部內容所有采用的純手工敲代碼的方式來實現,所有基於linux虛擬機搭建仿真環境來設計、開發、部署以及測試。以保證你們能夠跟着課程學習以及動手練習,包括落地全部的技術以及解決方案。緩存

一、億級流量電商網站的商品詳情頁系統架構安全

面臨難題:對於天天上億流量,擁有上億頁面的大型電商網站來講,可以支撐高併發訪問,同時可以秒級讓最新模板生效的商品詳情頁系統的架構是如何設計的?架構

解決方案:異步多級緩存架構+nginx本地化緩存+動態模板渲染的架構併發

二、redis企業級集羣架構負載均衡

面臨難題:如何讓redis集羣支撐幾十萬QPS高併發+99.99%高可用+TB級海量數據+企業級數據備份與恢復?

解決方案:redis的企業級備份恢復方案+複製架構+讀寫分離+哨兵架構+redis cluster集羣部署

三、多級緩存架構設計

面臨難題:如何將緩存架構設計的可以支撐高性能以及高併發到極致?同時還要給緩存架構最後的一個安全保護層?

解決方案:nginx抗熱點數據+redis抗大規模離線請求+ehcache抗redis崩潰的三級緩存架構

四、數據庫+緩存雙寫一致性解決方案

面臨難題:高併發場景下,如何解決數據庫與緩存雙寫的時候數據不一致的狀況?

解決方案:異步隊列串行化的數據庫+緩存雙寫一致性解決方案

五、緩存維度化拆分解決方案

面臨難題:如何解決大value緩存的全量更新效率低下問題?

解決方案:商品緩存數據的維度化拆分解決方案

六、緩存命中率提高解決方案

面臨難題:如何將緩存命中率提高到極致?

解決方案:雙層nginx部署架構+lua腳本實現一致性hash流量分發策略

七、緩存併發重建衝突解決方案

面臨難題:如何解決高併發場景下,緩存重建時的分佈式併發重建的衝突問題?

解決方案:基於zookeeper分佈式鎖的緩存併發重建衝突解決方案

八、緩存預熱解決方案

面臨難題:如何解決高併發場景下,緩存冷啓動致使MySQL負載太高,甚至瞬間被打死的問題?

解決方案:基於storm實時統計熱數據的分佈式快速緩存預熱解決方案

九、熱點緩存自動降級方案

面臨難題:如何解決熱點緩存致使單機器負載瞬間超高?

解決方案:基於storm的實時熱點發現+毫秒級的實時熱點緩存負載均衡降級

十、高可用分佈式系統架構設計

面臨難題:如何解決分佈式系統中的服務高可用問題?避免多層服務依賴由於少許故障致使系統崩潰?

解決方案:基於hystrix的高可用緩存服務,資源隔離+限流+降級+熔斷+超時控制

十一、複雜的高可用分佈式系統架構設計

面臨難題:如何針對複雜的分佈式系統將其中的服務設計爲高可用架構?

解決方案:基於hystrix的容錯+多級降級+手動降級+生產環境參數優化經驗+可視化運維與監控

十二、緩存雪崩解決方案

面臨難題:如何解決恐怖的緩存雪崩問題?避免給公司帶來巨大的經濟損失?

解決方案:全網獨家的事前+事中+過後三層次完美緩存雪崩解決方案

1三、緩存穿透解決方案

面臨難題:如何解決高併發場景下的緩存穿透問題?避免給MySQL帶來過大的壓力?

解決方案:緩存穿透解決方案

1四、緩存失效解決方案

面臨難題:如何解決高併發場景下的緩存失效問題?避免給redis集羣帶來過大的壓力?

解決方案:基於隨機過時時間的緩存失效解決方案

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