某滴技术总监整理的⽹约车项⽬⽩⽪书和配套的分布式系统架 构落地实战
本书并没有过多渲染系统架构的理论知识，⽽是切切实实站在开发-线⾓度, 为各位读者诠释了⼤型⽹站在架构演变过程中出现⼀系列技术难题时的解决⽅案。本书⾸先从分布式服务案例开始介绍，重点为⼤家讲解了⼤规模服务化场景下企业应该如何实施服务治理；然后在⼤流量限流/消峰案例中，笔者为⼤家讲解了应该如何有效地对流量实施管制，避免⼤流量对系统产⽣较⼤冲击，确保核⼼业务的稳定运⾏；接着笔者为⼤家讲解了分布式配置管理服务；之后的⼏章，笔者不仅为⼤家讲解了秒杀、限时抢购场景下热点数据的读/写优化案例，还为⼤家讲解了数据库实施分库分表改造后所带来的⼀系列影响的解决⽅案。 OK ，接下来就请⼤家跟随笔者⼀起来探寻分布式场景下服务化的真谛吧，Let’s GO!
分体式雨衣
⽬录
分布式服务案例
桥架接头
讲解了⼤型⽹站的架构演变过程，让⼤家对分布式系统建⽴⼀个基本的认识。当然，重点是讲解企业在⼤规模服务化后应该如何实施服务治理 ，以及应该如何构建⼀个分布式调⽤眼踪系统，以⼀种可视化的⽅式来展现眼踪到的每 个请求的完整调⽤链，并收集调⽤链上每个服务的执⾏耗时，整合孤⽴⽇志等。
⼤流量限流/消峰案例
家居智能系统
制⽅案。当然，重点是为⼤家演⽰如何通过 MQ 来实现⼤流量场景下的流量消峰。
分布式配置管理服务案例
htc a310为⼤家讲解了分布式配置管理服务案例（配置中⼼）。尽管⽬前⼀些中⼩型互联⽹企业仍然将本地配置作为⾸选，但是当⽹站发展到⼀定规模后，继续采⽤本地配置所暴露的问题将会越来越多。⼤型⽹站使⽤分布式配置管理平台不仅能够实现配置信息的集中式管理、降低维护成本和配置出错率，还能够动态获取／更新配置信息。重点是为⼤家演⽰如何基于 ZooKeeper 构建⼀个分布式配置管理平台，以及使⽤淘宝
Diamond 和百度 Discon 系统来实现分布式配置管理服务。
轨道交通系统⼤促场景下热点数据的读/写优化案例
热点数据的读／写操作其实是秒杀、限时抢购场景下最核⼼的技术难题。在⼤促场景下，由于峰值流量较⼤，⼤量针对同 热卖商品的并发读／写操作 定会导致后端的存储系统产⽣性能瓶颈，因此为⼤家讲解了⼤促场景下热点数据的读／写优化案例。尽管商品信息可以缓存在分布式缓存中，通过集技术，可以在理论上认为其容量是⽆限的，但是对于⼤促场景下的热卖商品来说，由于单价⽐平时更给⼒、更具吸引⼒，因⽽⾃然会⽐平时吸引更⼤的流量进来 这时同 Key 必然会落到同 个缓存节点上，⽽分布式缓存在这种情况下 定会出现单点瓶颈，因此笔者为⼤家演⽰了如何实施多级 Cach ⽅案
来防⽌分布式缓存系统出现单点瓶颈。由于写操作⽆法直接在缓存中完成，因此⼤量的并发更新热点数据（库存扣减）都是针对数据库中同⼀⾏的⼀⼀以 MySQL 为例，⽽这必然会引起⼤量的线程来相互竞争 InnoDB 的⾏锁 并发越⼤时，等待的线程就越多，这会严重影响数据库的 TPS，导致RT线性上升，最终可能引发系统出现雪崩。为了避免数据库沦为瓶颈，笔者为⼤家演⽰了如何通过分布式锁、乐观锁在分布式缓存系统中扣减库存、通过抢购限流控制单机并发写流量，以及如何使⽤阿⾥开源的
AliSQL 数据库提升“秒杀”场景性能。
数据库分库分表案例
0312模型
响的解决⽅案，并重点分享了笔者在实际⼯作中订单业务实施分库分表改造后，应该如何同时满⾜ Buyer Seller 多维度查询需求。
豫公网安备41160202000603
站长QQ:729038198
关于我们
投诉建议