课程简介
本课程通过梳理，帮助学员理清，在大型分布式系统中如何运用各种分布式技术，解决什么问题。并且，本课程站在实战的角度，演练以微服务为中心，合理运用各种分布式技术，是如何搭建高并发高可用的业务系统的。
目标收益
培训对象
课程大纲
| 第一单元 高可用分布式架构演化 |
什么是互联网分布式系统 1. 互联网架构的特点：高并发、大数据、高可用 2. 集中式系统在面对互联网时的弊病 3. 分布式系统的概念及其优势 案例：讲解某互联网系统的架构演进过程 初始状态：All-in-One集中式架构设计 1）多级集中式架构及其弊病 2）CDN内容分发网络及其应用 3）整洁架构的设计实现与架构规划 1000万以内：前后端分离的架构设计 1）前后端分离的应用实战 案例：基于vue+springboot+mybatis的架构实践 2）数据接入的高可用设计实践 案例：Nginx的高可用设计实践 案例：F5+LVS多层负载均衡的设计实践 案例：k8s接入层ingress的设计实践 1000万以上：读写分离的架构设计 案例：生产库和基于生产库微服务设计实践 1. 数据库的横向纵向切分 1）数据库的纵向切分与微服务的设计 2）数据库的横向切分与分布式数据库 2. 分布式缓存的设计 3. 异步化操作与分布式队列 4. NewSQL数据库的原理与应用 案例：查询库和基于查询库微服务设计实践 1. 读写分离后查询库的设计思路 1）查询库“宽表”的设计思路与实践 2）T+1模式与基于消息的实时数据同步 2. NoSQL数据库的原理及其应用 亿级流量的架构设计：通过分层实现逐级限流 1. SOA架构的设计局限 2. 高并发、高可用微服务的架构设计 1）微服务的拆分原则与分布式云部署 2）通过Kubernetes实现微服务的弹性扩容与高可用 3）微服务的高可用措施：故障转移、熔断、降级、限流措施 |
| 第二单元 分布式系统技术专题 |
分布式缓存的设计实践 1. 本地缓存vs.分布式缓存 2. 分布式缓存设计原理与高可用设计 3. Redis分布式缓存的部署演练 4. Redis分布式缓存设计实践 5. Redis分布式缓存设计应注意的问题 实战演练：微服务间解决跨库关联查询的设计 1）分布式缓存Redis的运行原理与设计实践 2）分布式缓存Redis在分布式云端的搭建 3）基于数据补填的跨库关联查询实践 内存数据库的设计实践 1. 内存数据库运行原理 2. 内存数据库设计选型 3. Redis内存数据库设计实践 1）内存数据库+异步化技术方案 2）京东订单系统的优化过程 分布式事务的设计实践 1. 分布式事务的两阶段提交 2. TCC方案 1）TCC方案设计原理 2）阿里的Seata与GTS 3）TCC方案的设计实现 实战演练：运用Seata实现微服务的分布式事务 1）搭建分布式事务组件Seata 2）分布式事务：下单→支付→库存扣减 3）演练事务失败后的事务补偿 3. 基于消息的分布式事务 1）基于消息的最终一致性 2）设计实践及其存在的问题 3）基于半消息的设计实践 4） 基于消息表的设计方案 实战演练：基于消息实现微服务的分布式事务 1）分布式消息队列：RabbitMQ, RocketMQ, Kafka 2）领域事件通知：Spring Cloud Stream 3）案例：电商网站下单服务的设计 分布式消息队列的设计实践 1. 异步化操作与分布式消息队列 2. RabbitMQ, RocketMQ, ActiveMQ与kafka的比较 3. RabbitMQ的部署演练与设计实践 4. RocketMQ的部署演练与设计实践 5. Kafka的部署演练与设计实践 分布式数据库的设计实践 1. RDBMS→NewSQL→NoSQL 2. 分布式存储CAP理论 3. NoSQL数据库及其原理 4. 如何实现高并发大数据查询场景 实战演练：运用NoSQL数据库实现海量订单数据的实时跟踪 1）ElasticSearch的运行原理与设计实践 2）ElasticSearch在分布式云端的搭建 5. NewSQL数据库及其原理 6. 高并发写入的分布式设计方案 实战演练：订单系统的分布式存储 1）微服务的去中心化数据管理的设计演练 2）NewSQL数据库Tidb的运行原理 3）Tidb数据库在订单系统的设计实践 |
| 第三单元 分布式云原生实战演练 |
云原生（Cloud Native）的概念 1. 面向互联网分布式系统运维的难点与痛点 2. 云原生=微服务+DevOps+持续交付+容器化 3. 云原生架构的核心思想与“12因素（12-Factors）” 4. 云原生的设计实现：Kubernetes、微服务、服务网格 构建分布式云原生架构的思路 1.微服务架构的弹性可扩容设计需求 2.分布式架构的有状态应用与无状态应用 3.构建基于DevOps的自动化发布平台 4.构建基于云原生的自动化运维平台 分布式云原生的自动化运维平台 1.基于Jenkins与pipeline构建持续发布平台 2.基于SonarQube与Jacoco构建质量监督平台 3.基于Docker+Kubernetes构建容器化部署平台 4.包含各种分布式缓存、分布式队列、分布式事务的PaaS云平台 5.基于NoSQL/NewSQL分布式数据库的DaaS数据平台 6.基于Skywalking的链路跟踪与系统调优平台 7.基于Prometheus+Grafana的自动化监控告警平台 8.基于EFK的分布式日志监控平台 实战演练：微服务系统的分布式云原生部署演练 1.基于Kubernetes的微服务容器部署 2.基于Ingress的高可用流量入口 3.运用Seata实现微服务的分布式事务 4.运用分布式缓存实现跨库的数据查询 5.基于Springcloud Stream实现消息队列的异步化设计 6.微服务的去中心化数据管理 7.运用NoSQL数据库实现海量订单数据的实时跟踪 |
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第一单元 高可用分布式架构演化 什么是互联网分布式系统 1. 互联网架构的特点：高并发、大数据、高可用 2. 集中式系统在面对互联网时的弊病 3. 分布式系统的概念及其优势 案例：讲解某互联网系统的架构演进过程 初始状态：All-in-One集中式架构设计 1）多级集中式架构及其弊病 2）CDN内容分发网络及其应用 3）整洁架构的设计实现与架构规划 1000万以内：前后端分离的架构设计 1）前后端分离的应用实战 案例：基于vue+springboot+mybatis的架构实践 2）数据接入的高可用设计实践 案例：Nginx的高可用设计实践 案例：F5+LVS多层负载均衡的设计实践 案例：k8s接入层ingress的设计实践 1000万以上：读写分离的架构设计 案例：生产库和基于生产库微服务设计实践 1. 数据库的横向纵向切分 1）数据库的纵向切分与微服务的设计 2）数据库的横向切分与分布式数据库 2. 分布式缓存的设计 3. 异步化操作与分布式队列 4. NewSQL数据库的原理与应用 案例：查询库和基于查询库微服务设计实践 1. 读写分离后查询库的设计思路 1）查询库“宽表”的设计思路与实践 2）T+1模式与基于消息的实时数据同步 2. NoSQL数据库的原理及其应用 亿级流量的架构设计：通过分层实现逐级限流 1. SOA架构的设计局限 2. 高并发、高可用微服务的架构设计 1）微服务的拆分原则与分布式云部署 2）通过Kubernetes实现微服务的弹性扩容与高可用 3）微服务的高可用措施：故障转移、熔断、降级、限流措施 |
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第二单元 分布式系统技术专题 分布式缓存的设计实践 1. 本地缓存vs.分布式缓存 2. 分布式缓存设计原理与高可用设计 3. Redis分布式缓存的部署演练 4. Redis分布式缓存设计实践 5. Redis分布式缓存设计应注意的问题 实战演练：微服务间解决跨库关联查询的设计 1）分布式缓存Redis的运行原理与设计实践 2）分布式缓存Redis在分布式云端的搭建 3）基于数据补填的跨库关联查询实践 内存数据库的设计实践 1. 内存数据库运行原理 2. 内存数据库设计选型 3. Redis内存数据库设计实践 1）内存数据库+异步化技术方案 2）京东订单系统的优化过程 分布式事务的设计实践 1. 分布式事务的两阶段提交 2. TCC方案 1）TCC方案设计原理 2）阿里的Seata与GTS 3）TCC方案的设计实现 实战演练：运用Seata实现微服务的分布式事务 1）搭建分布式事务组件Seata 2）分布式事务：下单→支付→库存扣减 3）演练事务失败后的事务补偿 3. 基于消息的分布式事务 1）基于消息的最终一致性 2）设计实践及其存在的问题 3）基于半消息的设计实践 4） 基于消息表的设计方案 实战演练：基于消息实现微服务的分布式事务 1）分布式消息队列：RabbitMQ, RocketMQ, Kafka 2）领域事件通知：Spring Cloud Stream 3）案例：电商网站下单服务的设计 分布式消息队列的设计实践 1. 异步化操作与分布式消息队列 2. RabbitMQ, RocketMQ, ActiveMQ与kafka的比较 3. RabbitMQ的部署演练与设计实践 4. RocketMQ的部署演练与设计实践 5. Kafka的部署演练与设计实践 分布式数据库的设计实践 1. RDBMS→NewSQL→NoSQL 2. 分布式存储CAP理论 3. NoSQL数据库及其原理 4. 如何实现高并发大数据查询场景 实战演练：运用NoSQL数据库实现海量订单数据的实时跟踪 1）ElasticSearch的运行原理与设计实践 2）ElasticSearch在分布式云端的搭建 5. NewSQL数据库及其原理 6. 高并发写入的分布式设计方案 实战演练：订单系统的分布式存储 1）微服务的去中心化数据管理的设计演练 2）NewSQL数据库Tidb的运行原理 3）Tidb数据库在订单系统的设计实践 |
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第三单元 分布式云原生实战演练 云原生（Cloud Native）的概念 1. 面向互联网分布式系统运维的难点与痛点 2. 云原生=微服务+DevOps+持续交付+容器化 3. 云原生架构的核心思想与“12因素（12-Factors）” 4. 云原生的设计实现：Kubernetes、微服务、服务网格 构建分布式云原生架构的思路 1.微服务架构的弹性可扩容设计需求 2.分布式架构的有状态应用与无状态应用 3.构建基于DevOps的自动化发布平台 4.构建基于云原生的自动化运维平台 分布式云原生的自动化运维平台 1.基于Jenkins与pipeline构建持续发布平台 2.基于SonarQube与Jacoco构建质量监督平台 3.基于Docker+Kubernetes构建容器化部署平台 4.包含各种分布式缓存、分布式队列、分布式事务的PaaS云平台 5.基于NoSQL/NewSQL分布式数据库的DaaS数据平台 6.基于Skywalking的链路跟踪与系统调优平台 7.基于Prometheus+Grafana的自动化监控告警平台 8.基于EFK的分布式日志监控平台 实战演练：微服务系统的分布式云原生部署演练 1.基于Kubernetes的微服务容器部署 2.基于Ingress的高可用流量入口 3.运用Seata实现微服务的分布式事务 4.运用分布式缓存实现跨库的数据查询 5.基于Springcloud Stream实现消息队列的异步化设计 6.微服务的去中心化数据管理 7.运用NoSQL数据库实现海量订单数据的实时跟踪 |
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