亿级流量电商详情页系统的大型高并发与高可用缓存架构实战
亿级流量电商详情页系统的大型高并发与高可用缓存架构实战
liwei2000 发表于5个月前
亿级流量电商详情页系统的大型高并发与高可用缓存架构实战
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对于高并发的场景来说,比如电商类,o2o,门户,等等互联网类的项目,缓存技术是Java项目中最常见的一种应用技术。然而,行业里很多朋友对缓存技术的了解与掌握,仅仅停留在掌握redis/memcached等缓存技术的基础使用,最多了解一些集群相关的知识,大部分人都可以对缓存技术掌握到这个程度。然而,仅仅对缓存相关的技术掌握到这种程度,无论是对于开发复杂的高并发系统,或者是在往Java高级工程师、Java资深工程师、Java架构师这些高阶的职位发展的过程中,都是完全不够用的。技术成长出现瓶颈,在自己公司的项目中,没有任何高并发与高可用的挑战性项目,自己不知道如何成长,自己也不知道如何让自己的技术更上一层楼。这成为了很多同学的职业发展的困惑。

同样的,高可用相关的技术以及架构,对于大型复杂的分布式系统,也是非常的重要。高可用架构中,非常重要的一个环节,就是如何将分布式系统中的各个服务打造成高可用的服务,足以应对分布式系统中各种各样的异常问题,比如服务间调用超时或者失败。这就涉及到了高可用分布式系统中的很多重要的技术,包括资源隔离,限流与过载保护,熔断,优雅降级,容错,超时控制,监控运维,等等。而行业中相当比例的同学,对高可用系统架构以及相关的技术,几乎没有太多的了解。同时也成为了你设计一个复杂的高可用系统架构,包括面试高阶的Java职位时的一个重要的阻碍。

相信很多朋友都会有这种感觉,自己的技术不知道如何成长,在公司里遇到复杂的业务场景时,瞬间又觉得自己的技术储备完全不够用。或者是在面试的时候发现自己没有任何的优势。虽然了解redis/memcached,ActiveMQ,nginx负载均衡等技术,但是了解这些技术就能让你有技术竞争力吗?掌握这些技术就足够你解决各种复杂系统中的高并发与高可用挑战吗?掌握这些技术在Java高阶职位的面试中,就能让你拥有属于自己的技术亮点吗?答案似乎都是否定的。

 

针对复杂的高并发、高可用相关的技术以及缓存架构,还有大型复杂的分布式系统,《亿级流量电商详情页系统的大型高并发与高可用缓存架构实战》视频教程中将会提供详细完整的方案供大家学习和应用。

 

本课程属于全网独家的大型Java高端架构项目实战课程,课程基于真实的每日上亿流量的大型电商网站中的商品详情页系统,作为项目实战。详细讲解如何实现一个复杂的缓存系统架构,去直接支撑电商背景下的高并发与高性能的访问,同时基于缓存架构本身所处的复杂分布式系统架构环境下,如何设计与实现一个高可用的分布式系统架构。期望通过本套课程能帮助大家学习到一些高阶的技术,复杂问题的解决方案,以及应对挑战性场景的大型架构设计思想。熟练掌握亿级流量电商网站的商品详情页架构如何设计与实现,能够应对各种复杂场景与挑战问题的缓存架构如何设计与实现,高阶的缓存架构以及解决方案如何应对各种棘手的高并发场景下的难题,复杂的缓存架构所处的分布式系统本身如何能够设计为一个高可用的分布式系统架构。

 

下面是本套课程讲解的核心技术要点。同时下面讲解的所有的架构、技术以及解决方案,在课程中,全部会采用大白话,通俗易懂的方式来讲解,同时上面的所有内容全部采用的纯手工敲代码的方式来实现,全部基于linux虚拟机搭建仿真环境来设计、开发、部署以及测试。以保证大家可以跟着课程学习以及动手练习,包括落地所有的技术以及解决方案。

1、亿级流量电商网站的商品详情页系统架构

面临难题:对于每天上亿流量,拥有上亿页面的大型电商网站来说,能够支撑高并发访问,同时能够秒级让最新模板生效的商品详情页系统的架构是如何设计的?

解决方案:异步多级缓存架构+nginx本地化缓存+动态模板渲染的架构

2、redis企业级集群架构

面临难题:如何让redis集群支撑几十万QPS高并发+99.99%高可用+TB级海量数据+企业级数据备份与恢复?

解决方案:redis的企业级备份恢复方案+复制架构+读写分离+哨兵架构+redis cluster集群部署

3、多级缓存架构设计

面临难题:如何将缓存架构设计的能够支撑高性能以及高并发到极致?同时还要给缓存架构最后的一个安全保护层?

解决方案:nginx抗热点数据+redis抗大规模离线请求+ehcache抗redis崩溃的三级缓存架构

4、数据库+缓存双写一致性解决方案

面临难题:高并发场景下,如何解决数据库与缓存双写的时候数据不一致的情况?

解决方案:异步队列串行化的数据库+缓存双写一致性解决方案

5、缓存维度化拆分解决方案

面临难题:如何解决大value缓存的全量更新效率低下问题?

解决方案:商品缓存数据的维度化拆分解决方案

6、缓存命中率提升解决方案

面临难题:如何将缓存命中率提升到极致?

解决方案:双层nginx部署架构+lua脚本实现一致性hash流量分发策略

7、缓存并发重建冲突解决方案

面临难题:如何解决高并发场景下,缓存重建时的分布式并发重建的冲突问题?

解决方案:基于zookeeper分布式锁的缓存并发重建冲突解决方案

8、缓存预热解决方案

面临难题:如何解决高并发场景下,缓存冷启动导致MySQL负载过高,甚至瞬间被打死的问题?

解决方案:基于storm实时统计热数据的分布式快速缓存预热解决方案

9、热点缓存自动降级方案

面临难题:如何解决热点缓存导致单机器负载瞬间超高?

解决方案:基于storm的实时热点发现+毫秒级的实时热点缓存负载均衡降级

10、高可用分布式系统架构设计

面临难题:如何解决分布式系统中的服务高可用问题?避免多层服务依赖因为少量故障导致系统崩溃?

解决方案:基于hystrix的高可用缓存服务,资源隔离+限流+降级+熔断+超时控制

11、复杂的高可用分布式系统架构设计

面临难题:如何针对复杂的分布式系统将其中的服务设计为高可用架构?

解决方案:基于hystrix的容错+多级降级+手动降级+生产环境参数优化经验+可视化运维与监控

12、缓存雪崩解决方案

面临难题:如何解决恐怖的缓存雪崩问题?避免给公司带来巨大的经济损失?

解决方案:全网独家的事前+事中+事后三层次完美缓存雪崩解决方案

13、缓存穿透解决方案

面临难题:如何解决高并发场景下的缓存穿透问题?避免给MySQL带来过大的压力?

解决方案:缓存穿透解决方案

14、缓存失效解决方案

面临难题:如何解决高并发场景下的缓存失效问题?避免给redis集群带来过大的压力?

解决方案:基于随机过期时间的缓存失效解决方案

标签: Java Dubbo Redis
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评论 (2)
就是个精虫上脑的地方
liwei2000

引用来自“AFKer”的评论

回复@AFKer : :smile:
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liwei2000
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