第一部分 前序 2
第1章 那些年一起踩的坑 2
1.1 性能问题 2
1.2 可用性问题 3
1.3 异常处理问题 4
1.4 系统间依赖问题 4
1.5 系统雪崩问题 7
第2章 业务系统分解 9
2.1 负载层技术 10
2.2 业务层技术 12
2.3 存储层技术 13
第二部分 负载层技术与设计 16
第3章 Nginx技术 16
3.1 Nginx中的基本技术理论 16
3.1.1 一致性Hash算法 16
3.1.2 轮询与加权轮询 18
3.2 Nginx的安装和使用 20
3.3 Nginx的重要配置讲解 22
3.4 Nginx的重要设置 25
3.4.1 use[kqueue|rtsig|epoll|select|poll] 25
3.4.2 worker_processes和worker_connections 26
3.4.3 max client的计算方式 29
3.5 Nginx的常用模块 30
3.5.1 gzip压缩模块 30
3.5.2 rewrite模块 32
3.5.3 健康检查模块 34
3.5.4 图片动态缩略模块 37
第4章 LVS技术 41
4.1 网络协议基础知识 41
4.1.1 链路层报文 42
4.1.2 网络层IP报文 42
4.1.3 传输层TCP报文 44
4.2 LVS的三种工作方式 45
4.2.1 LVS-NAT工作方式 45
4.2.2 LVS-DR工作方式 47
4.2.3 LVS-TUN工作方式 49
4.2.4 LVS调度方式 52
4.3 LVS设置实战 53
4.3.1 LVS-NAT方式设置 53
4.3.2 LVS-DR模式设置 57
4.3.3 ipvsadm参数汇总 60
第5章 其他负载层技术 63
5.1 DNS和智能DNS 63
5.2 CDN网络 65
5.3 Keepalived 67
5.4 不得不提的Tengine 68
第6章 负载层性能实战 69
6.1 负载层技术实战场景 69
6.1.1 负载场景一 69
6.1.2 负载场景二 70
6.1.3 负载场景三 71
6.1.4 负载场景四 72
6.2 方案一：使用Nginx初步解决性能瓶颈问题 72
6.3 方案二：使用LVS+Keepalived+Nginx增加吞吐量和稳定性 74
6.4 方案三：使用DNS和CDN网络优化整体性能 75
第三部分 系统间通信 78
第7章 系统间通信：网络I/O模型 78
7.1 模型 78
7.1.1 信息格式 79
7.1.2 网络协议 80
7.1.3 通信方式／框架 82
7.2 网络I/O模型：阻塞模式 82
7.2.1 通信模型概要 82
7.2.2 阻塞模式深入分析 87
7.2.3 问题的根源 91
7.3 网络I/O模型：同步非阻塞模式——对阻塞模式的改进 93
7.3.1 首次改进 97
7.3.2 再次改进 99
7.3.3 依然存在问题 101
7.4 网络I/O模型：多路复用（I/O Multiplex） 101
7.4.1 典型的多路复用I/O实现 102
7.4.2 Java对多路复用I/O技术的支持 103
7.4.3 Java NIO框架简要设计分析 112
7.4.4 Java实例改进 114
7.4.5 多路复用I/O的优缺点 118
7.5 网络I/O模型：异步I/O 119
7.5.1 Java对AIO的支持 120
7.5.2 Java提供的AIO支持示例 122
7.5.3 还有改进可能 128
7.6 第三方组件：Netty 128
7.6.1 为什么需要Netty 129
7.6.2 Netty快速上手 130
7.6.3 Netty中的重要概念 135
7.7 再次审视Netty的作用 141
7.7.1 对网络I/O模型的封装 142
7.7.2 对数据信息格式的封装 143
7.7.3 解决了“技术层”框架中的技术问题 146
7.7.4 解决半包问题和粘包问题 148
7.8 不得不提的线程池 152
7.8.1 为什么要使用线程池 152
7.8.2 线程池基本使用 155
7.8.3 ThreadPoolExecutor逻辑结构和工作方式 156
7.8.4 线程池的等待队列 159
7.8.5 拒绝任务 165
7.8.6 ThreadPoolExecutor中常用属性总结 168
第8章 RPC与系统间调用 170
8.1 RPC技术原理 170
8.1.1 什么是RPC 170
8.1.2 RPC要素 171
8.1.3 更泛化的RPC定义 173
8.1.4 典型的RPC框架介绍 174
8.1.5 RPC框架的性能依据 175
8.2 RPC实践：Apache Thrift基本使用 176
8.2.1 IDL格式概要 177
8.2.2 简单的Apache Thrift代码 181
8.3 RPC实践：Apache Thrift深入分析 185
8.3.1 Apache Thrift与消息格式 185
8.3.2 Apache Thrift与通信模型 190
8.3.3 Apache Thrift与线程池 193
8.4 RPC实践：解决异常问题 193
8.4.1 分布式业务的异常解决思路 195
8.4.2 事务补偿的简单实现 201
8.5 SOA和服务治理 224
8.5.1 SOA概述 225
8.5.2 ESB概述 227
8.5.3 常见的ESB产品 229
8.5.4 服务治理框架 231
第9章 系统间通信：消息队列技术 237
9.1 消息队列原理 237
9.1.1 消息 237
9.1.2 服务结构 238
9.2 消息协议 238
9.2.1 XMPP协议 239
9.2.2 Stomp协议 241
9.2.3 MQTT协议 244
9.2.4 AMQP协议 248
9.2.5 不得不提的JMS规范 251
9.3 MQ实践：ActiveMQ基本概念和使用 253
9.3.1 ActiveMQ的简易安装过程 253
9.3.2 ActiveMQ的其他命令参数 255
9.3.3 在ActiveMQ中传递Stomp消息 256
9.3.4 ActiveMQ中的Queue和Topics 258
9.3.5 JMS和协议间转换 260
9.3.6 持久化消息和非持久化消息 266
9.3.7 持续订阅和非持续订阅 267
9.4 MQ实践：ActiveMQ性能优化 267
9.4.1 ActiveMQ性能优化思路 267
9.4.2 ActiveMQ中的网络配置 268
9.4.3 ActiveMQ处理规则和优化 273
9.4.4 ActiveMQ的持久消息存储方案 285
9.5 MQ实践：ActiveMQ集群方案 299
9.5.1 ActiveMQ高性能方案 300
9.5.2 ActiveMQ高可用方案 311
9.6 其他MQ技术：Apache Kafka 321
9.6.1 Kafka设计概要 321
9.6.2 Kafka集群安装：配置过程 333
9.6.3 Kafka常用命令 336
第四部分 场景实战 340
第10章 场景实战：其他储备知识 340
10.1 数据存储 340
10.1.1 块存储 341
10.1.2 共享存储／共享文件存储 343
10.1.3 对象存储系统 344
10.2 磁盘阵列系统 345
10.2.1 RAID 0 346
10.2.2 RAID 1 347
10.2.3 RAID 10和RAID 01 348
10.2.4 RAID 5 349
10.3 NoSQL技术 351
第11章 场景实战：Kafka与日志采集 355
11.1 Kafka应用场景：场景说明 355
11.2 Kafka应用场景一：侵入式方案 357
11.2.1 设计重点 358
11.2.2 编码过程：生产者和业务系统集成 361
11.2.3 是否使用Spring Integration-Kafka 366
11.2.4 编码过程：消费者端 367
11.3 Kafka应用场景二：调整侵入式方案 371
11.3.1 方案一的问题所在 371
11.3.2 方案二的解决思路 371
11.3.3 方案二的主要代码示例 377
11.3.4 其他设计思考 380
11.3.5 百度站长统计工具 382
11.4 Kafka应用场景三：非侵入式方案 383
11.4.1 Apache Flume介绍 383
11.4.2 设计方案 384
11.4.3 配置过程概要 386
11.4.4 方案三细节说明 388
第12章 场景实战：图片服务 392
12.1 需求场景 392
12.2 概要设计阶段 393
12.2.1 分布式文件系统选型 394
12.2.2 缓存系统选型 395
12.2.3 路由层选型 397
12.2.4 架构设计细化 400
12.2.5 其他技术选型 401
12.3 关键技术点考量 403
12.3.1 责任链模式 403
12.3.2 Redis中的数据结构选择 404
12.3.3 使用Spring Boot 406
12.3.4 其他技术特性 408
12.4 详细设计阶段 412
12.4.1 位图基本知识 412
12.4.2 Nginx中的Proxy Cache配置 418
12.4.3 责任链进行图片处理 420
12.4.4 Redis缓存操作 423