第一篇 工程实践 1
第1章 让大象跳舞——Office移动版的性能开发周期 2
一、背景介绍 3
二、问题提出 3
三、解决思路 4
四、实践过程 6
五、案例启示 14
第2章 软件设计发展路线和设计能力提升训练营实践 16
一、为什么要做软件设计 17
二、软件设计发展路线 17
三、理论与演练结合提高软件设计能力 22
第3章 代码评审，从武侠式到军团式的转变 23
一、背景 24
二、导言 24
三、反思 25
四、案例 26
五、心理 31
六、启示 32
第4章 猿题库iOS客户端架构设计 33
一、MVC 34
二、MVVM 34
三、在两种架构中权衡而产生的架构 35
四、Show me the code 36
五、总结 44
后记 45
第5章 从铁通App的开发看企业级移动平台的架构选择 46
一、企业移动化平台的选择 47
二、铁通开发App的实践过程 47
三、案例思考 50
第6章 百度外卖物流智能调度 54
一、案例简述 55
二、案例背景 56
三、实践过程 56
四、待解决的问题 60
五、案例启示 61
第7章 1号店用户画像系统实践 63
一、问题提出 64
二、解决思路 64
三、实践过程 65
四、效果评价 72
五、推广建议 73
第8章 当当推荐团队机器学习实践 74
一、案例特点 75
二、背景 75
三、简述小团队 76
四、推荐系统架构 77
五、系统构建 79
六、关键经验教训 83
七、作为软件系统的挑战 86
八、总结 88
第二篇 互联网高可用架构变迁 89
第9章 大型电商网站系统架构优化实践 90
一、引言 91
二、电商行业发展趋势 91
三、架构优化实践 92
四、总结 98
第10章 移动互联网的挑战：敬畏每一分钱 99
一、滴滴每次业务都涉及支付 100
二、出行界的屌丝逆袭 100
第11章 魅族应用商店服务器端架构实践 103
一、应用商店的简介 104
二、第一代架构 104
三、微服务架构 105
四、多机房架构 108
五、未来的展望 109
第12章 当当分布式作业框架elastic-job解密 110
一、为什么需要作业 111
二、当当之前使用的作业系统 112
三、elastic-job的来历 113
四、elastic-job的功能 113
五、elastic-job的具体模块的底层及实现 115
六、elastic-job部署和使用 116
七、对开源产品的开发理念 117
八、未来展望 118
第13章 软硬结合，新旧并举——美团云网络演化进程 119
一、美团网——一家完全云化的电商平台 120
二、作为电商平台的美团为什么要做云 120
三、美团云网络演进过程 120
四、新旧并举，以最小代价解决最大问题 125
第14章 架构演化和业务增长的领悟之道 126
一、什么是架构和业务 127
二、软件架构的起点 127
三、软件架构的演化 127
四、解耦是架构演化的核心问题 128
五、处理架构的瓶颈 129
六、现代软件的架构SOA 130
七、微服务化的趋势 130
八、架构的角色篇 131
九、架构师如何处理复杂问题 131
第15章 Mico的朴素架构之旅 132
一、产品背景 133
二、初起炉灶 134
三、高速发展 139
四、步入正轨 144
五、未来愿景 148
第16章 Hulu全平台视频系统的演进——MPEG-DASH及其他 150
一、Hulu为用户带来无缝体验 151
二、Hulu自主研发的技术发展之路 151
三、视频系统的需求与挑战 152
四、技术选型之路 154
五、视频系统的架构 158
六、总结 160
第17章 基于PerReq技术，精准提升微博图片访问质量 162
一、案例复现 163
二、传统的解决办法 165
三、我们的思考 165
四、案例解决方法 166
五、PerRequest诊断技术带来的变化 169
六、案例启示 170
第三篇 云计算和大数据 171
第18章 “大象”起舞带来的启示——云计算的核心业务系统 172
一、基于云计算的核心业务系统 173
二、让“大象”起舞 173
三、研发的案例和目标 174
四、架构设计思想 176
五、复杂系统建设实践 178
第19章 某大型财务咨询公司云迁移案例分析 181
一、项目背景 182
二、数据迁移 182
三、应用程序迁移 187
四、业务迁移 189
第20章 基于Ceph的云存储设计 194
一、问题的提出 195
二、实践过程 197
三、效果评价 205
四、推广建议 206
第21章 东软SaCa Aclome云管理平台架构演进之路 207
一、案例简述 208
二、案例情景 208
三、成功要点 211
四、案例效果 215
五、案例启示 215
第22章 计算广告大数据核心技术 217
一、大数据技术难点分析 218
二、广告技术平台解密 219
三、Hadoop生态系统在广告大数据应用中选型分析 220
四、真实案例分析 222
五、应用案例分析 223