• 如何从零开始设计一个亿级系统架构?总结万字的完整思路


    众所周知,搭建一个亿级架构是一个非常难的技术活,不仅是身体上的消耗,同时对于精神上的消耗也很大,为了让大家有一个事半功倍的效果,小编今天为大家总结了一份万字的笔记,为大家从零设计一个亿级系统架构提供一个思路。

    下面我们将会从以下七个篇章进行讲述,每个篇章都会有一个具体的操作步骤!

    1. 基础篇

    2. 数据库篇

    3. 缓存篇

    4. 消息队列

    5. 分布式服务篇

    6. 维护篇

    7. 实战篇

    基础篇

    01.高并发系统:它的通用设计方法是什么

    1. Scale-up VS Scale-out

    2. 使用缓存提升性能

    3. 异步处理

    02.架构分层:我们为什么一定要这么做?

    1. 什么是分层架构

    2. 分层有什么好处

    3. 如何来做系统分层

    4. 分层架构的不足

    03.系统设计目标(一) :如何提升系统性能?

    1. 高并发系统设计的三大目标:高性能、高可用、可扩展

    2. 性能优化原则

    3. 性能的度量指标

    4. 高并发下的性能优化

    04.系统设计目标(二) :系统怎样做到高可用?

    1. 可用性的度量

    2. 高可用系统设计的思路

    05.系统设计目标(三) :如何让系统易于扩展?

    1. 为什么提升扩展性会很复杂?

    2. 高可扩展性的设计思路

    数据库篇

    07.池化技术:如何减少频繁创建数据库连接的性能损耗?

    1. 用连接池预先建立数据库连接

    2. 用线程池预先创建线程

    08.数据库优化方案(一) :查询请求增加时,如何做主从分离?

    1. 主从读写分离

    2. 主从读写的两个技术关键点

    09.数据库优化方案(二) :写入数据量增加时,如何实现分库分表?

    1. 如何对数据库做垂直拆分

    2. 如何对数据库做水平拆分

    3. 解决分库分表引入的问题

    10.发号器:如何保证分库分表后ID的全局唯-性?

    1. 数据库的主键要如何选择?

    2. 基于Snowflake算法搭建发号器

    11. NoSQL: 在高并发场景下,数据库和NoSQL如何做到互补?

    1. NoSQL,No SQL?

    2. 使用NoSQL提升写入性能

    3. 场景补充

    4. 提升扩展性

    缓存篇

    12.缓存:数据库成为瓶颈后,动态数据的查询要如何加速?

    1. 什么是缓存

    2. 缓存分类

    3. 缓存的不足

    13.缓存的使用姿势(一) :如何选择缓存的读写策略?

    1. Cache Aside (旁路缓存)策略

    2. Read/Write Through (读穿/写穿)策略

    3. Write Back (写回)策略

    14.缓存的使用姿势(二) : 缓存如何做到高可用?

    1. 客户端方案

    2. 中间代理层方案

    3. 服务端方案

    15.缓存的使用姿势(三) :缓存穿透了怎么办?

    1. 什么是缓存穿透

    2. 缓存穿透的解决方案

    3. 回种空值

    4. 使用布隆过滤器

    16. CDN:静态资源如何加速?

    1. 静态资源加速的考虑点

    2. CDN的关键技术

    消息队列篇

    17.消息队列:秒杀时如何处理每秒上万次的下单请求?

    1. 我所理解的消息队列

    2. 削去秒杀场景下的峰值写流量

    3. 通过异步处理简化秒杀请求中的业务流程

    4. 解耦实现秒杀系统模块之间松耦合

    18.消息投递:如何保证消息仅仅被消费一次?

    1. 消息为什么会丢失

    2. 如何保证消息只被消费一次

    19.消息队列:如何降低消息队列系统中消息的延迟?

    1. 如何监控消息延迟

    2. 减少消息延迟的正确姿势

    20.面试现场第二期:当问到项目的经历时,面试官究竟想要了解什么?

    分布式服务篇

    21.系统架构:每秒1万次请求的系统要做服务化拆分吗?

    1. 一体化架构的痛点

    2. 如何使用微服务化解决这些痛点

    22.微服务架构:微服务化后,系统架构要如何改造?

    1. 微服务拆分的原则

    2. 微服务化带来的问题和解决思路

    23. RPC框架: 10万QPS下如何实现毫秒级的服务调用?

    1. 你所知道的RPC

    2. 如何提升网络传输性能

    3. 选择合适的序列化方式

    24.注册中心:分布式系统如何寻址?

    1. 你所知道的服务发现

    2. 服务状态管理如何来做

    25.分布式Trace:横跨几十个分布式组件的慢请求要如何排查?

    1. 一体化架构中的慢请求排查如何做

    2. 如何来做分布式Trace

    26.负载均衡:怎样提升系统的横向扩展能力?

    1. 负载均衡服务器的种类

    2. 常见的负载均衡策略有哪些

    3. 如何检测节点是否故障

    27. API网关:系统的i面要如何做呢?

    1. API网关起到的作用(904)

    2. API网关要如何实现

    3. 如何在你的系统中引入API网关呢?

    28.多机房部署:跨地域的分布式系统如何做?

    1. 多机房部署的难点是什么

    2. 逐步迭代多机房部署方案

    29. Serice Mesh:如何屏蔽服务化系统的服务治理细节?

    1. 跨语言体系带来的挑战

    2. Service Mesh是如何工作的

    需要领取这份从零开始设计一个亿级系统架构总结万字的完整思路笔记的朋友前往文末即可!

    维护篇

    30.给系统加上眼睛:服务端监控要怎么做?

    1. 监控指标如何选择

    2. 如何采集数据指标

    3. 监控数据的处理和存储

    31.应用性能管理:用户的使用体验应该如何监控?

    1. 如何搭建APM系统

    2. 需要监控用户的哪些信息

    32.压力测试:怎样设计全链路压力测试平台?

    1. 什么是压力测试

    2. 如何搭建全链路压测平台

    33.配置管理:成千上万的配置项要如何管理?

    1. 如何对配置进行管理呢?

    2. 配置中心是如何实现的?

    34.降级熔断:如何屏蔽非核心系统故障的影响?

    1. 雪崩是如何发生的

    2. 熔断机制是如何做的

    3. 降级机制要如何做

    35.流量控制:高并发系统中我们如何操纵流量?

    1. 究竟什么是限流

    2. 你应该知道的限流算法

    36.面试现场第三期:你要如何准备一场技术面试呢?

    实战篇

    37.计数系统设计(一) :面对海量数据的计数器要如何做?

    1. 计数在业务上的特点

    2. 支撑高并发的计数系统要如何设计

    3. 如何降低计数系统的存储成本

    38.计数系统设计(二) : 50万QPS下如何设计未读数系统?

    1. 系统通知的未读数要如何设计

    2. 如何为信息流的未读数设计方案

    39.信息流设计(一) :通用信息流系统的推模式要如何做?

    1. 设计信息流系统的关注点有哪些

    2. 如何基于推模式实现信息流系统

    3. 推模式存在的问题和解决思路

    40.信息流设计(二) :通用信息流系统的拉模式要如何做?

    1. 如何使用拉模式设计信息流系统

    2. 推拉结合的方案是怎样的

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  • 原文地址:https://blog.csdn.net/m0_71777195/article/details/126849320