1、億級流量電商網站的商品詳情頁系統架構

面臨難題：對於每天上億流量，擁有上億頁面的大型電商網站來說，能夠支撐高併發訪問，同時能夠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?

解決方案：非同步多級快取架構+nginx本地化快取+動態模板渲染的架構

2、redis企業級叢集架構

面臨難題：如何讓redis叢集支撐幾十萬QPS高併發+99.99%高可用+TB級海量資料+企業級資料備份與恢復?

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叢集部署

3、多級快取架構設計

面臨難題：如何將快取架構設計的能夠支撐高效能以及高併發到極致?同時還要給快取架構最後的一個安全保護層?

解決方案：nginx抗熱點資料+redis抗大規模離線請求+ehcache抗redis崩潰的三級快取架構

4、資料庫+快取雙寫一致性解決方案

面臨難題：高併發場景下，如何解決資料庫與快取雙寫的時候資料不一致的情況?

解決方案：非同步佇列序列化的資料庫+快取雙寫一致性解決方案

5、快取維度化拆分解決方案

面臨難題：如何解決大value快取的全量更新效率低下問題?

解決方案：商品快取資料的維度化拆分解決方案

6、快取命中率提升解決方案

面臨難題：如何將快取命中率提升到極致?

解決方案：雙層nginx部署架構+lua指令碼實現一致性hash流量分發策略

7、快取併發重建衝突解決方案

面臨難題：如何解決高併發場景下，快取重建時的分散式併發重建的衝突問題?

解決方案：基於zookeeper分散式鎖的快取併發重建衝突解決方案

8、快取預熱解決方案

面臨難題：如何解決高併發場景下，快取冷啟動導致MySQL負載過高，甚至瞬間被打死的問題?

解決方案：基於storm實時統計熱資料的分散式快速快取預熱解決方案

9、熱點快取自動降級方案

面臨難題：如何解決熱點快取導致單機器負載瞬間超高?

解決方案：基於storm的實時熱點發現+毫秒級的實時熱點快取負載均衡降級

10、高可用分散式系統架構設計

面臨難題：如何解決分散式系統中的服務高可用問題?避免多層服務依賴因為少量故障導致系統崩潰?

解決方案：基於hystrix的高可用快取服務，資源隔離+限流+降級+熔斷+超時控制

11、複雜的高可用分散式系統架構設計

面臨難題：如何針對複雜的分散式系統將其中的服務設計為高可用架構?

解決方案：基於hystrix的容錯+多級降級+手動降級+生產環境引數優化經驗+視覺化運維與監控

12、快取雪崩解決方案

面臨難題：如何解決恐怖的快取雪崩問題?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+事後三層次完美快取雪崩解決方案

13、快取穿透解決方案

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

解決方案：快取穿透解決方案

14、快取失效解決方案

面臨難題：如何解決高併發場景下的快取失效問題?避免給redis叢集帶來過大的壓力?

解決方案：基於隨機過期時間的快取失效解決方案

課程大綱：

第01節課程介紹以及高併發高可用複雜系統中的快取架構有哪些東西?

第02節基於大型電商網站中的商品詳情頁系統貫穿的授課思路介紹

第03節小型電商網站的商品詳情頁的頁面靜態化架構以及其缺陷

第04節大型電商網站的非同步多級快取構建+nginx資料本地化動態渲染的架構

第05節能夠支撐高併發+高可用+海量資料+備份恢復的redis的重要性

第06節從零開始在虛擬機器中一步一步搭建一個4個節點的CentOS叢集

第07節單機版redis的安裝以及redis生產環境啟動方案

第08節redis持久化機對於生產環境中的災難恢復的意義

第09節圖解分析redis的RDB和AOF兩種持久化機制的工作原理

第10節redis的RDB和AOF兩種持久化機制的優劣勢對比

第11節redis的RDB持久化配置以及資料恢復實驗

第12節redis的AOF持久化深入講解各種操作和相關實驗

第13節在專案中部署redis企業級資料備份方案以及各種踩坑的資料恢復容災演練

第14節redis如何通過讀寫分離來承載讀請求QPS超過10萬+?

第15節redis replication以及master持久化對主從架構的安全意義

第16節redis主從複製原理、斷點續傳、無磁碟化複製、過期key處理

第17節redis replication的完整流執行程和原理的再次深入剖析

第18節在專案中部署redis的讀寫分離架構(包含節點間認證口令)

第19節對專案的主從redis架構進行QPS壓測以及水平擴容支撐更高QPS

第20節redis主從架構下如何才能做到99.99%的高可用性?

第21節redis哨兵架構的相關基礎知識的講解

第22節redis哨兵主備切換的資料丟失問題：非同步複製、叢集腦裂

第23節redis哨兵的多個核心底層原理的深入解析(包含slave選舉演算法)

第24節在專案中以經典的3節點方式部署哨兵叢集

第25節對專案中的哨兵節點進行管理以及高可用redis叢集的容災演練

第26節redis如何在保持讀寫分離+高可用的架構下，還能橫向擴容支撐1T+海量資料

第27節資料分佈演算法：hash+一致性hash+redis cluster的hash slot

第28節在專案中重新搭建一套讀寫分離+高可用+多master的redis cluster叢集

第29節對專案的redis cluster實驗多master寫入、讀寫分離、高可用性

第30節redis cluster通過master水平擴容來支撐更高的讀寫吞吐+海量資料

第31節redis cluster的自動化slave遷移實現更強的高可用架構的部署方案

第32節redis cluster的核心原理分析：gossip通訊、jedis smart定位、主備切換

第33節redis在實踐中的一些常見問題以及優化思路(包含linux核心引數優化)

第34節redis階段性總結：1T以上海量資料+10萬以上QPS高併發+99.99%高可用

第35節億級流量商品詳情頁的多級快取架構以及架構中每一層的意義

第36節Cache Aside Pattern快取+資料庫讀寫模式的分析

第37節高併發場景下的快取+資料庫雙寫不一致問題分析與解決方案設計

第38節在linux虛擬機器中安裝部署MySQL資料庫

第39節庫存服務的開發框架整合與搭建：spring boot+mybatis+jedis

第40節在庫存服務中實現快取與資料庫雙寫一致性保障方案(一)

第41節在庫存服務中實現快取與資料庫雙寫一致性保障方案(二)

第42節在庫存服務中實現快取與資料庫雙寫一致性保障方案(三)

第43節在庫存服務中實現快取與資料庫雙寫一致性保障方案(四)

第44節庫存服務程式碼除錯以及列印日誌觀察服務的執行流程是否正確

第45節商品詳情頁結構分析、快取全量更新問題以及快取維度化解決方案

第46節快取資料生產服務的工作流程分析以及工程環境搭建

第47節完成spring boot整合ehcache的搭建以支援服務本地堆快取

第48節redis的LRU快取清除演算法講解以及相關配置使用

第49節zookeeper+kafka叢集的安裝部署以及如何簡單使用的介紹

第50節基於kafka+ehcache+redis完成快取資料生產服務的開發與測試

第51節基於“分發層+應用層”雙層nginx架構提升快取命中率方案分析

第52節基於OpenResty部署應用層nginx以及nginx+lua開發hello world

第53節部署分發層nginx以及基於lua完成基於商品id的定向流量分發策略

第54節基於nginx+lua+java完成多級快取架構的核心業務邏輯(一)

第55節基於nginx+lua+java完成多級快取架構的核心業務邏輯(二)

第56節基於nginx+lua+java完成多級快取架構的核心業務邏輯(三)

第57節分散式快取重建併發衝突問題以及zookeeper分散式鎖解決方案

第58節快取資料生產服務中的zk分散式鎖解決方案的程式碼實現(一)

第59節快取資料生產服務中的zk分散式鎖解決方案的程式碼實現(二)

第60節快取資料生產服務中的zk分散式鎖解決方案的程式碼實現(三)

第61節Java程式設計師、快取架構以及Storm大資料實時計算之間的關係

第62節講給Java工程師的史上最通俗易懂Storm教程：大白話介紹

第63節講給Java工程師的史上最通俗易懂Storm教程：大白話講叢集架構與核心概念

第64節講給Java工程師的史上最通俗易懂Storm教程：大白話講並行度和流分組

第65節講給Java工程師的史上最通俗易懂Storm教程：純手敲WordCount程式

第66節講給Java工程師的史上最通俗易懂Storm教程：純手工叢集部署

第67節講給Java工程師的史上最通俗易懂Storm教程：基於叢集執行計算拓撲

第68節快取冷啟動問題：新系統上線、redis徹底崩潰導致資料無法恢復

第69節快取預熱解決方案：基於storm實時熱點統計的分散式並行快取預熱

第70節基於nginx+lua完成商品詳情頁訪問流量實時上報kafka的開發

第71節基於storm+kafka完成商品訪問次數實時統計拓撲的開發

第72節基於storm完成LRUMap中topn熱門商品列表的演算法講解與編寫

第73節基於storm+zookeeper完成熱門商品列表的分段儲存

第74節基於雙重zookeeper分散式鎖完成分散式並行快取預熱的程式碼開發

第75節將快取預熱解決方案的程式碼執行後觀察效果以及除錯和修復所有的bug

第76節熱點快取問題：促銷搶購時的超級熱門商品可能導致系統全盤崩潰的場景

第77節基於nginx+lua+storm的熱點快取的流量分發策略自動降級解決方案

第78節在storm拓撲中加入熱點快取實時自動識別和感知的程式碼邏輯

第79節在storm拓撲中加入nginx反向推送快取熱點與快取資料的程式碼邏輯

第80節在流量分發+後端應用雙層nginx中加入接收熱點快取資料的介面

第81節在nginx+lua中實現熱點快取自動降級為負載均衡流量分發策略的邏輯

第82節在storm拓撲中加入熱點快取消失的實時自動識別和感知的程式碼邏輯

第83節將熱點快取自動降級解決方案的程式碼執行後觀察效果以及除錯和修復bug

第84節hystrix與高可用系統架構：資源隔離+限流+熔斷+降級+運維監控

第85節hystrix要解決的分散式系統可用性問題以及其設計原則

第86節電商網站的商品詳情頁快取服務業務背景以及框架結構說明

第87節基於spring boot快速構建快取服務以及商品服務

第88節快速完成快取服務接收資料變更訊息以及呼叫商品服務介面的程式碼編寫

第89節商品服務介面故障導致的高併發訪問耗盡快取服務資源的場景分析

第90節基於hystrix的執行緒池隔離技術進行商品服務介面的資源隔離

第91節基於hystrix的訊號量技術對地理位置獲取邏輯進行資源隔離與限流

第92節hystrix的執行緒池+服務+介面劃分以及資源池的容量大小控制

第93節深入分析hystrix執行時的8大流程步驟以及內部原理

第94節基於request cache請求快取技術優化批量商品資料查詢介面

第95節開發品牌名稱獲取介面的基於本地快取的fallback降級機制

第96節深入理解hystrix的短路器執行原理以及模擬介面異常時的短路實驗

第97節深入理解執行緒池隔離技術的設計原則以及動手實戰介面限流實驗

第98節基於timeout機制來為商品服務介面的呼叫超時提供安全保護

第99節基於hystrix的高可用分散式系統架構專案實戰課程的總結

第100節基於request collapser請求合併技術進一步優化批量查詢

第101節hystirx的fail-fast與fail-silient兩種最基礎的容錯模式

第102節為商品服務介面呼叫增加stubbed fallback降級機制

第103節基於雙層巢狀command開發商品服務介面的多級降級機制

第104節基於facade command開發商品服務介面的手動降級機制

第105節生產環境中的執行緒池大小以及timeout超時時長優化經驗總結

第106節生產環境中的執行緒池自動擴容與縮容的動態資源分配經驗

第107節hystrix的metric統計相關的各種高階配置講解

第108節hystrix dashboard視覺化分散式系統監控環境部署

第109節生產環境中的hystrix分散式系統的工程運維經驗總結

第110節高併發場景下恐怖的快取雪崩現象以及導致系統全盤崩潰的後果

第111節快取雪崩的基於事前+事中+事後三個層次的完美解決方案

第112節基於hystrix完成對redis訪問的資源隔離以避免快取服務被拖垮

第113節為redis叢集崩潰時的訪問失敗增加fail silent容錯機制

第114節位redis叢集崩潰時的場景部署定製化的熔斷策略

第115節基於hystrix限流完成源服務的過載保護以避免流量洪峰打死MySQL

第116節為源頭服務的限流場景增加stubbed fallback降級機制

第117節高併發場景下的快取穿透導致MySQL壓力倍增問題以及其解決方案

第118節在快取服務中開發快取穿透的保護性機制以及程式碼測試

第119節高併發場景下的nginx快取失效導致redis壓力倍增問題以及解決方案

第120節在nginx lua指令碼中開發快取失效的保護性機制以及程式碼測試

第121節支撐高併發與高可用的大型電商詳情頁系統的快取架構課程總結

第122節如何將課程中的東西學以致用在自己目前的專案中去應用?

第123節如何帶著課程中講解的東西化為自己的技術並找一份更好的工作?