目錄
第1篇 概述
1 大型網站架構演化 2
1.1 大型網站軟件系統(tǒng)的特點 3
1.2 大型網站架構演化發(fā)展歷程 4
1.2.1 初始階段的網站架構 4
1.2.2 應用服務和數(shù)據(jù)服務分離 4
1.2.3 使用緩存改善網站性能 5
1.2.4 使用應用服務器集群改善網站的并發(fā)處理能力 6
1.2.5 數(shù)據(jù)庫讀寫分離 7
1.2.6 使用反向代理和CDN加速網站響應 8
1.2.7 使用分布式文件系統(tǒng)和分布式數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)?9
1.2.8 使用NoSQL和搜索引擎 10
1.2.9 業(yè)務拆分 11
1.2.10 分布式服務 11
1.3 大型網站架構演化的價值觀 13
1.3.1 大型網站架構技術的核心價值是隨網站所需靈活應對 13
1.3.2 驅動大型網站技術發(fā)展的主要力量是網站的業(yè)務發(fā)展 13
1.4 網站架構設計誤區(qū) 14
1.4.1 一味追隨大公司的解決方案 14
1.4.2 為了技術而技術 14
1.4.3 企圖用技術解決所有問題 14
1.5 小結 15
2 大型網站架構模式 16
2.1 網站架構模式 16
2.1.1 分層 17
2.1.2 分割 18
2.1.3 分布式 18
2.1.4 集群 19
2.1.5 緩存 20
2.1.6 異步 20
2.1.7 冗余 21
2.1.8 自動化 22
2.1.9 安全 23
2.2 架構模式在新浪微博的應用 23
2.3 小結 25
3 大型網站核心架構要素 26
3.1 性能 27
3.2 可用性 28
3.3 伸縮性 29
3.4 擴展性 30
3.5 安全性 30
3.6 小結 31
第2篇 架構
4 瞬時響應：網站的高性能架構 34
4.1 網站性能測試 35
4.1.1 不同視角下的網站性能 35
4.1.2 性能測試指標 36
4.1.3 性能測試方法 39
4.1.4 性能測試報告 41
4.1.5 性能優(yōu)化策略 41
4.2 Web前端性能優(yōu)化 42
4.2.1 瀏覽器訪問優(yōu)化 42
4.2.2 CDN加速 43
4.2.3?反向代理?44
4.3 應用服務器性能優(yōu)化 45
4.3.1 分布式緩存 45
4.3.2 異步操作 52
4.3.3 使用集群 53
4.3.4?代碼優(yōu)化?54
4.4 存儲性能優(yōu)化 58
4.4.1 機械硬盤vs.?固態(tài)硬盤?58
4.4.2?B+樹vs. LSM樹 59
4.4.3 RAID vs. HDFS 61
4.5 小結 64
5 萬無一失：網站的高可用架構 66
5.1 網站可用性的度量與考核 67
5.1.1 網站可用性度量 67
5.1.2 網站可用性考核 67
5.2 高可用的網站架構 69
5.3 高可用的應用 71
5.3.1 通過負載均衡進行無狀態(tài)服務的失效轉移 72
5.4 高可用的服務 76
5.5 高可用的數(shù)據(jù) 78
5.5.1 CAP原理 79
5.5.2 數(shù)據(jù)備份 82
5.5.3 失效轉移 84
5.6 高可用網站的軟件質量保證?85
5.6.1 網站發(fā)布 85
5.6.2?自動化測試?86
5.6.3 預發(fā)布驗證 87
5.6.4 代碼控制 88
5.6.5 自動化發(fā)布 90
5.6.6?灰度發(fā)布?91
5.7 網站運行監(jiān)控 91
5.7.1 監(jiān)控數(shù)據(jù)采集 92
5.7.2 監(jiān)控管理 93
5.8 小結 94
6 永無止境：網站的伸縮性架構 95
6.1 網站架構的伸縮性設計 97
6.1.1 不同功能進行物理分離實現(xiàn)伸縮 97
6.1.2 單一功能通過集群規(guī)模實現(xiàn)伸縮 98
6.2 應用服務器集群的伸縮性設計 99
6.2.2 DNS域名解析負載均衡 101
6.2.3?反向代理負載均衡?102
6.2.4 IP負載均衡 103
6.2.5?數(shù)據(jù)鏈路層負載均衡 104
6.2.6 負載均衡算法 105
6.3 分布式緩存集群的伸縮性設計 106
6.3.1 Memcached分布式緩存集群的訪問模型 107
6.3.2 Memcached分布式緩存集群的伸縮性挑戰(zhàn) 107
6.3.3 分布式緩存的一致性Hash算法 109
6.4 數(shù)據(jù)存儲服務器集群的伸縮性設計 112
6.4.1 關系數(shù)據(jù)庫集群的伸縮性設計 113
6.4.2 NoSQL數(shù)據(jù)庫的伸縮性設計 117
6.5 小結 119
7 隨需應變：網站的可擴展架構 121
7.1 構建可擴展的網站架構 122
7.2 利用分布式消息隊列降低系統(tǒng)耦合性 123
7.2.1?事件驅動架構?123
7.2.2 分布式消息隊列 124
7.3 利用分布式服務打造可復用的業(yè)務平臺 126
7.3.1 Web Service與企業(yè)級分布式服務 128
7.3.2 大型網站分布式服務的需求與特點 129
7.3.3 分布式服務框架設計 130
7.4 可擴展的數(shù)據(jù)結構 131
7.5 利用開放平臺建設網站生態(tài)圈 132
7.6 小結 134
8 固若金湯：網站的安全架構 135
8.1 道高一尺魔高一丈的網站應用攻擊與防御 136
8.1.1?XSS攻擊?136
8.1.2 注入攻擊 138
8.1.3 CSRF攻擊 139
8.1.4 其他攻擊和漏洞 140
8.1.5?Web應用防火墻?141
8.1.6 網站安全漏洞掃描 142
8.2?信息加密技術及密鑰安全管理 142
8.2.1 單向散列加密 143
8.2.2?對稱加密?144
8.2.3?非對稱加密?144
8.2.4 密鑰安全管理 145
8.3 信息過濾與反垃圾 146
8.3.1 文本匹配 147
8.3.2 分類算法 148
8.3.3 黑名單 149
8.4 電子商務風險控制 150
8.4.1 風險 151
8.4.2?風控?151
8.5 小結 153
第3篇 案例
9 淘寶網的架構演化案例分析 156
9.1?淘寶網的業(yè)務發(fā)展歷程 157
9.2 淘寶網技術架構演化 158
9.3 小結 162
10?維基百科的高性能架構設計分析 163
10.1 Wikipedia網站整體架構 163
10.2 Wikipedia性能優(yōu)化策略 165
10.2.1 Wikipedia前端性能優(yōu)化 165
10.2.2 Wikipedia服務端性能優(yōu)化 166
10.2.3 Wikipedia后端性能優(yōu)化 167
11 海量分布式存儲系統(tǒng)Doris的高可用架構設計分析 169
11.1 分布式存儲系統(tǒng)的高可用架構 170
11.2 不同故障情況下的高可用解決方案 171
11.2.1 分布式存儲系統(tǒng)的故障分類 172
11.2.2 正常情況下系統(tǒng)訪問結構 172
11.2.3 瞬時故障的高可用解決方案 173
11.2.4 臨時故障的高可用解決方案 174
11.2.5 永久故障的高可用解決方案 175
12 網購秒殺系統(tǒng)架構設計案例分析 176
12.1 秒殺活動的技術挑戰(zhàn) 177
12.2 秒殺系統(tǒng)的應對策略 177
12.3 秒殺系統(tǒng)架構設計 178
12.4 小結 182
13 大型網站典型故障案例分析 183
13.1 寫日志也會引發(fā)故障 184
13.2 高并發(fā)訪問數(shù)據(jù)庫引發(fā)的故障 184
13.3 高并發(fā)情況下鎖引發(fā)的故障 185
13.4 緩存引發(fā)的故障 185
13.5 應用啟動不同步引發(fā)的故障 186
13.6 大文件讀寫獨占磁盤引發(fā)的故障 186
13.7 濫用生產環(huán)境引發(fā)的故障 187
13.8 不規(guī)范的流程引發(fā)的故障 187
13.9 不好的編程習慣引發(fā)的故障 188
13.10 小結 188
第4篇 架構師
14 架構師領導藝術?190
14.1 關注人而不是產品 191
14.2 發(fā)掘人的優(yōu)秀 191
14.3 共享美好藍圖 192
14.4 共同參與架構 193
14.5 學會妥協(xié) 194
14.6 成就他人 194
15?網站架構師職場攻略 196
15.1 發(fā)現(xiàn)問題，尋找突破 197
15.2 提出問題澈蚌，尋求支持 199
15.3 解決問題所意，達成績效 201
16 漫話網站架構師 203
16.1 按作用劃分架構師 203
16.2 按效果劃分架構師 204
16.3 按職責角色劃分架構師 205
16.4 按關注層次劃分架構師 205
16.5 按口碑劃分架構師 206
16.6 非主流方式劃分架構師 207
附錄A 大型網站架構技術一覽 208
附錄B Web開發(fā)技術發(fā)展歷程 215
后記 218
