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大型电商架构亿级流量电商详情页系统实战-缓存架构+高可用服务架构+微服务

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发表于 2022-11-7 10:03:01 | 显示全部楼层 |阅读模式
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|   ├──124大型电商网站的商品详情页的深入分析.mp4  168.54M
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7 Y3 s7 F6 n. X0 T& N0 W3 }|   ├──167商品详情页动态渲染系统:基于Spring Cloud开发数据聚合服务.wmv  63.18M
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4 _: o5 z1 j" A& m; a6 |: m# o|   ├──169商品详情页动态渲染系统:消息队列架构升级之去重队列.wmv  74.61M
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$ r$ b4 a: [* f|   ├──176商品详情页动态渲染系统:完成多级缓存全链路的测试多个bug修复.wmv  160.41M) Z  Z5 h# C) v6 K# u& q
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|   ├──182商品详情页动态渲染系统:在CentOS 6安装maven、git以及推送github.wmv  44.17M/ E* q! T. W: a% J( j, `' E/ _
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3 E8 p0 w- C, v9 X' c3 {9 h0 a|   ├──185商品详情页动态渲染系统:所有服务最终修改以及jenkins+docker部署.wmv  345.11M& }/ A( W8 q" w4 Z0 V9 i# m' C
|   ├──186商品详情页OneService系统:整体架构设计.wmv  27.26M0 y. [- C, E1 a) `1 N) N/ g
|   ├──187商品详情页OneService系统:基于Spring Cloud构建OneService服务.wmv  50.95M' l2 _9 ]; g' m/ k1 _( b) x
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: K  R2 ^% i  N2 P$ n3 z8 `|   ├──189商品详情页OneService系统:请求预处理功能设计介绍.wmv  11.63M9 v. ?' `7 b0 G( d8 H& R: N) o4 Z
|   ├──190商品详情页OneService系统:多服务接口合并设计介绍.wmv  58.78M
1 l9 f8 Z1 A. F, o6 i- W|   ├──191商品详情页OneService系统:基于hystrix进行接口统一降级.wmv  18.63M
$ d% @1 A1 @% F( w9 i* [3 N+ p|   ├──192商品详情页OneService系统:基于hystrix dashboard进行统一监控.wmv  22.83M
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|   ├──194商品详情页OneService系统:基于jenkins+docker部署hystrix terbine服务.wmv  32.51M
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|   ├──亿级流量视频-课件压缩包    u# R4 y, t8 j  X% [1 G
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5 @6 @% u2 L) V4 M. T1 p" v, n|   ├──001课程介绍以及高并发高可用复杂系统中的缓存架构有哪些东西?.mp4  190.03M6 j# ^) N! [! c: G- ?! G- i
|   ├──002基于大型电商网站中的商品详情页系统贯穿的授课思路介绍.mp4  18.53M
, y' X3 o6 M9 Q6 I! P$ G( @|   ├──003小型电商网站的商品详情页的页面静态化架构以及其缺陷.mp4  35.42M5 M" \- l/ w0 H" G# T/ F! @
|   ├──004大型电商网站的异步多级缓存构建+nginx数据本地化动态渲染的架构.mp4  26.59M8 H- H9 O+ I# W. o  N3 x! w5 D
|   ├──005能够支撑高并发+高可用+海量数据+备份恢复的redis的重要性.mp4  12.22M; |4 ?* G( y: X( `- o
|   ├──006从零开始在虚拟机中一步一步搭建一个4个节点的CentOS集群.mp4  255.04M
+ \  }; |- A- D/ h) G3 e|   ├──007单机版redis的安装以及redis生产环境启动方案.mp4  154.23M
1 Y- T; d4 c1 I2 Q8 Y1 d" J|   ├──008redis持久化机对于生产环境中的灾难恢复的意义.mp4  34.20M
$ W1 B" J+ ^2 M1 w|   ├──009图解分析redis的RDB和AOF两种持久化机制的工作原理.mp4  91.90M6 a& X! j3 P4 K% v6 c$ P/ z9 W
|   ├──010redis的RDB和AOF两种持久化机制的优劣势对比.mp4  101.19M
$ F! x  ~4 U( P. v9 {+ a9 O|   ├──011redis的RDB持久化配置以及数据恢复实验.mp4  62.62M' |6 i) x: L: ~
|   ├──012redis的AOF持久化深入讲解各种操作和相关实验.mp4  150.33M
  q- U6 r& I+ A6 j' g$ h7 `|   ├──013在项目中部署redis企业级数据备份方案以及各种踩坑的数据恢复容灾演练.mp4  200.47M
! Z, [; D$ f" @: X7 d|   ├──014redis如何通过读写分离来承载读请求QPS超过10万+?.mp4  45.97M. v6 d( _1 i3 `" H% h) [9 z
|   ├──015redis replication以及master持久化对主从架构的安全意义.mp4  32.21M
# z4 A. t/ Y, [|   ├──016redis主从复制原理、断点续传、无磁盘化复制、过期key处理.mp4  41.63M2 ?, `. M) g8 f+ w( Q: f: r
|   ├──017redis replication的完整流运行程和原理的再次深入剖析.mp4  75.73M. y* \- V( v5 I( U/ c( Q# q: @
|   ├──018在项目中部署redis的读写分离架构(包含节点间认证口令).mp4  116.20M
% q' ]4 J! i$ [5 \! @|   ├──019对项目的主从redis架构进行QPS压测以及水平扩容支撑更高QPS.mp4  58.61M
8 W+ `1 W( [( u6 i/ H' l; ||   ├──020redis主从架构下如何才能做到99.99%的高可用性?.mp4  47.98M2 [) q6 y: n/ O# |
|   ├──021redis哨兵架构的相关基础知识的讲解.mp4  33.50M9 S' k9 i5 u, N* c
|   ├──022redis哨兵主备切换的数据丢失问题:异步复制、集群脑裂.mp4  68.23M  ~( y4 i1 i1 C. z3 X
|   ├──023redis哨兵的多个核心底层原理的深入解析(包含slave选举算法).mp4  53.58M
+ y! t( A/ j2 I8 W# g7 x6 y* t# Q, p|   ├──024在项目中以经典的3节点方式部署哨兵集群.mp4  113.10M+ f! {) k( a- i- ]
|   ├──025对项目中的哨兵节点进行管理以及高可用redis集群的容灾演练.mp4  129.79M1 t5 v- X2 h% v6 y/ T
|   ├──026redis如何在保持主从复制+高可用的架构下,还能横向扩容支撑1T+海量数据.mp4  38.99M; L1 M- y. A: p
|   ├──027数据分布算法:hash+一致性hash+redis cluster的hash slot.mp4  77.54M) U7 }, Y- l2 W! K2 E
|   ├──028在项目中重新搭建一套主从复制+高可用+多master的redis cluster集群.mp4  194.86M/ Q* a! d' s2 O
|   ├──029对项目的redis cluster实验多master写入、主从复制、高可用性.mp4  184.92M
: ~- t9 ^/ ^3 F  U- Y9 a|   ├──030redis cluster通过master水平扩容来支撑更高的读写吞吐+海量数据.mp4  134.03M  a& A4 [, Y; H( S; [
|   ├──031redis cluster的自动化slave迁移实现更强的高可用架构的部署方案.mp4  19.93M
5 J1 x7 Q! _' t: k) ^2 e1 l/ ?|   ├──032redis cluster的核心原理分析:gossip通信、jedis smart定位、主备切换.mp4  139.45M  x5 ~3 ~) {) p  [, `
|   ├──033redis在实践中的一些常见问题以及优化思路(包含linux内核参数优化).mp4  110.78M( W& b  K" I( M+ t
|   ├──034redis阶段性总结:1T以上海量数据+10万以上QPS高并发+99.99%高可用.mp4  89.89M
1 B" T; B$ U2 g0 S$ a|   ├──035亿级流量商品详情页的多级缓存架构以及架构中每一层的意义.mp4  133.22M! ]$ R& B0 O0 I* m* H1 ~
|   ├──036Cache Aside Pattern缓存+数据库读写模式的分析.mp4  46.75M
# t1 u; f6 k9 R' {1 a+ d|   ├──037高并发场景下的缓存+数据库双写不一致问题分析与解决方案设计.mp4  253.84M# P/ S* I0 Z/ t$ z6 y2 @
|   ├──038在linux虚拟机中安装部署MySQL数据库.mp4  13.33M3 H7 `$ m/ h2 g
|   ├──039库存服务的开发框架整合与搭建:spring boot+mybatis+jedis.mp4  260.15M8 x/ Y6 M" c8 a9 u) E5 m0 O
|   ├──040在库存服务中实现缓存与数据库双写一致性保障方案(一).mp4  185.79M
5 f7 f) j. X9 H% ~) [5 n+ ^|   ├──041在库存服务中实现缓存与数据库双写一致性保障方案(二).mp4  165.93M
6 e3 @8 O5 m2 Q6 M( X, a|   ├──042在库存服务中实现缓存与数据库双写一致性保障方案(三).mp4  155.92M; s" I" T: C' m  O2 u# n
|   ├──043在库存服务中实现缓存与数据库双写一致性保障方案(四).mp4  269.07M
+ i  R6 d. y5 E6 K& E0 s|   ├──044库存服务代码调试以及打印日志观察服务的运行流程是否正确.mp4  173.65M
0 b4 P2 q7 N4 K4 P3 L* U|   ├──045商品详情页结构分析、缓存全量更新问题以及缓存维度化解决方案.mp4  112.34M
. z5 i' T. ~2 J|   ├──046缓存数据生产服务的工作流程分析以及工程环境搭建.mp4  67.08M0 Y3 P# u. c) f7 q% B- p  E- p
|   ├──047完成spring boot整合ehcache的搭建以支持服务本地堆缓存.mp4  119.00M2 ^) m) K7 ]0 E& U
|   ├──048redis的LRU缓存清除算法讲解以及相关配置使用.mp4  88.94M4 @5 e1 l7 j2 E
|   ├──049zookeeper+kafka集群的安装部署以及如何简单使用的介绍.mp4  137.27M0 l5 ~' Q# E" l' ]3 P+ ?- N: c" ~
|   ├──050基于kafka+ehcache+redis完成缓存数据生产服务的开发与测试.mp4  256.78M8 Q+ J0 C' `/ F/ o
|   ├──051基于“分发层+应用层”双层nginx架构提升缓存命中率方案分析.mp4  29.67M) \+ m* O- M1 ~% @5 V
|   ├──052基于OpenResty部署应用层nginx以及nginx+lua开发hello world.mp4  165.72M0 Y9 p/ s  l" F* L3 ]! W0 K
|   ├──053部署分发层nginx以及基于lua完成基于商品id的定向流量分发策略.mp4  68.68M
$ \# A# A/ F, d' \4 z; o* Z|   ├──054基于nginx+lua+java完成多级缓存架构的核心业务逻辑(一).mp4  139.64M$ A' [9 i( ]0 P5 r3 b9 V, l, ~
|   ├──055基于nginx+lua+java完成多级缓存架构的核心业务逻辑(二).mp4  51.41M
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1 s( E- \- b7 m8 P8 B|   ├──057分布式缓存重建并发冲突问题以及zookeeper分布式锁解决方案.mp4  83.11M; k) v3 Y* J6 J6 q
|   ├──058缓存数据生产服务中的zk分布式锁解决方案的代码实现(一).mp4  108.25M
& g& Z4 W) l! z# w|   ├──059缓存数据生产服务中的zk分布式锁解决方案的代码实现(二).mp4  117.65M
/ b$ s6 [5 K$ ~- e# \- {|   ├──060缓存数据生产服务中的zk分布式锁解决方案的代码实现(三).mp4  150.12M+ e  W! G3 B, Z, }* X- H  q
|   ├──061Java程序员、缓存架构以及Storm大数据实时计算之间的关系.mp4  82.69M
, k  S2 R- L' G4 e& ]|   ├──062讲给Java工程师的史上最通俗易懂Storm教程:大白话介绍.mp4  121.85M6 t* E5 X3 U$ J$ M/ u" X
|   ├──063讲给Java工程师的史上最通俗易懂Storm教程:大白话讲集群架构与核心概念.mp4  54.57M
6 v& B7 Q" [- C! g|   ├──064讲给Java工程师的史上最通俗易懂Storm教程:大白话讲并行度和流分组.mp4  67.44M, t& c6 H9 {" y8 @; s3 ^
|   ├──065讲给Java工程师的史上最通俗易懂Storm教程:纯手敲WordCount程序.mp4  175.93M
5 {0 S7 Z# n$ D' _; W4 Q|   ├──066讲给Java工程师的史上最通俗易懂Storm教程:纯手工集群部署.mp4  55.17M
3 d8 b, K$ ?8 f/ U# S1 }7 J; H8 S|   ├──067讲给Java工程师的史上最通俗易懂Storm教程:基于集群运行计算拓扑.mp4  78.04M
6 T! K; C/ d2 I8 q|   ├──068缓存冷启动问题:新系统上线、redis彻底崩溃导致数据无法恢复.mp4  21.32M
( t* t/ t& A4 R|   ├──069缓存预热解决方案:基于storm实时热点统计的分布式并行缓存预热.mp4  67.37M
* f5 r1 ~0 }- V1 D2 W5 C|   ├──070基于nginx+lua完成商品详情页访问流量实时上报kafka的开发.mp4  128.39M
6 J) g- f% |7 s8 h|   ├──071基于storm+kafka完成商品访问次数实时统计拓扑的开发.mp4  172.84M) r$ j5 d( N1 W% h& b- P
|   ├──072基于storm完成LRUMap中topn热门商品列表的算法讲解与编写.mp4  102.88M/ v7 e& b; W' S" Y6 c& \! S
|   ├──073基于storm+zookeeper完成热门商品列表的分段存储.mp4  69.40M
& f/ s' k' J$ ]  N* c4 T& x|   ├──074基于双重zookeeper分布式锁完成分布式并行缓存预热的代码开发.mp4  114.70M
0 N; v: f6 R- ?: w|   ├──075将缓存预热解决方案的代码运行后观察效果以及调试和修复所有的bug.mp4  448.50M
/ l: [- u# h  b$ {5 |3 Z3 s|   ├──076热点缓存问题:促销抢购时的超级热门商品可能导致系统全盘崩溃的场景.mp4  24.12M+ G( `+ p5 x% j  _. ~  Q
|   ├──077基于nginx+lua+storm的热点缓存的流量分发策略自动降级解决方案.mp4  59.11M; U6 ?6 ~& d5 @+ `, g0 H2 z7 p
|   ├──078在storm拓扑中加入热点缓存实时自动识别和感知的代码逻辑.mp4  87.90M7 p* c/ r- l! n4 G1 }) P5 S
|   ├──079在storm拓扑中加入nginx反向推送缓存热点与缓存数据的代码逻辑.mp4  49.59M& s+ v, C" |# z7 [5 ?
|   ├──080在流量分发+后端应用双层nginx中加入接收热点缓存数据的接口.mp4  38.99M
& w1 G- q; {! }  y) j1 s|   ├──081在nginx+lua中实现热点缓存自动降级为负载均衡流量分发策略的逻辑.mp4  20.40M3 E0 e' Q0 q: s
|   ├──082在storm拓扑中加入热点缓存消失的实时自动识别和感知的代码逻辑.mp4  33.01M
' X  d) q* N6 t1 m' I% ]9 F* T|   ├──083将热点缓存自动降级解决方案的代码运行后观察效果以及调试和修复bug.mp4  193.80M% N5 t: s: J' u# s* g* |+ L
|   ├──084hystrix与高可用系统架构:资源隔离+限流+熔断+降级+运维监控.mp4  124.11M* K. G. ?6 p- A5 B8 L9 t
|   ├──085hystrix要解决的分布式系统可用性问题以及其设计原则.mp4  186.83M) u+ U2 h# {! q) \
|   ├──086电商网站的商品详情页缓存服务业务背景以及框架结构说明.mp4  126.09M7 `0 f! X6 d% J' }$ u
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- b! B, s, S; u8 K$ Q; D, y|   ├──088快速完成缓存服务接收数据变更消息以及调用商品服务接口的代码编写.mp4  63.26M
- u1 E. Q' d( C|   ├──089商品服务接口故障导致的高并发访问耗尽缓存服务资源的场景分析.mp4  29.83M
9 P8 _& _% ]! o! i. v|   ├──090基于hystrix的线程池隔离技术进行商品服务接口的资源隔离.mp4  207.92M
4 N5 b, r% X& e! n1 ^$ k|   ├──091基于hystrix的信号量技术对地理位置获取逻辑进行资源隔离与限流.mp4  151.67M# f6 B+ E* a' M1 M5 F% O7 R
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, j# S* h, S5 e0 E* i|   ├──097深入理解线程池隔离技术的设计原则以及动手实战接口限流实验.mp4  173.31M, |$ N" s& W- o) B* Q& g4 _% _
|   ├──098基于timeout机制来为商品服务接口的调用超时提供安全保护.mp4  54.56M- E: Y: y9 K, l4 u' ?& k0 \
|   ├──099基于hystrix的高可用分布式系统架构项目实战课程的总结.mp4  38.22M0 k+ q  H' D5 Y7 }6 P; a& f
|   ├──100基于request collapser请求合并技术进一步优化批量查询.mp4  224.00M
& V/ A% e, @/ ~$ H3 H5 T4 z|   ├──101hystirx的fail-fast与fail-silient两种最基础的容错模式.mp4  86.23M4 i) ^: c3 \* ?
|   ├──102为商品服务接口调用增加stubbed fallback降级机制.mp4  65.49M
5 Y: {/ E! `1 @5 o; Y|   ├──103基于双层嵌套command开发商品服务接口的多级降级机制.mp4  74.42M" b$ A9 w: u3 w0 v8 u
|   ├──104基于facade command开发商品服务接口的手动降级机制.mp4  73.43M
+ B$ g2 Q- A" i' ?2 O|   ├──105生产环境中的线程池大小以及timeout超时时长优化经验总结.mp4  71.71M
- @7 _& |  M2 M& C" Z% h. t|   ├──106生产环境中的线程池自动扩容与缩容的动态资源分配经验.mp4  43.06M8 `+ B% P4 X& J8 C3 j
|   ├──107hystrix的metric统计相关的各种高阶配置讲解.mp4  53.86M
' u2 P& N7 a. _1 j8 N|   ├──108hystrix dashboard可视化分布式系统监控环境部署.mp4  117.10M
; W8 I. H# E  V4 G! |- h$ ^  V|   ├──109生产环境中的hystrix分布式系统的工程运维经验总结.mp4  30.69M
0 o1 f' _( }* k6 X) W% r1 i% X|   ├──110高并发场景下恐怖的缓存雪崩现象以及导致系统全盘崩溃的后果.mp4  74.63M
8 D( S; @* P8 n|   ├──111缓存雪崩的基于事前+事中+事后三个层次的完美解决方案.mp4  86.34M
5 o4 C" e- r' v* e0 j! ]5 k; n0 h|   ├──112基于hystrix完成对redis访问的资源隔离以避免缓存服务被拖垮.mp4  69.75M) b6 G# |' j- x$ ?5 I5 ]9 r
|   ├──113为redis集群崩溃时的访问失败增加fail silent容错机制.mp4  32.07M4 T8 Y; O5 t. B/ L& H
|   ├──114位redis集群崩溃时的场景部署定制化的熔断策略.mp4  95.43M
* Z7 m8 I' K* I, y|   ├──115基于hystrix限流完成源服务的过载保护以避免流量洪峰打死MySQL.mp4  59.46M9 S* {) S" m5 N$ B6 Q/ h
|   ├──116为源头服务的限流场景增加stubbed fallback降级机制.mp4  70.27M
. c$ B- Q+ m" ~# @, n! O+ A- f|   ├──117高并发场景下的缓存穿透导致MySQL压力倍增问题以及其解决方案.mp4  14.73M2 n2 ~3 Z) P7 i. Z# `
|   ├──118在缓存服务中开发缓存穿透的保护性机制以及代码测试.mp4  24.99M: K% L( L9 C" Q+ D+ z9 `) K& }
|   ├──119高并发场景下的nginx缓存失效导致redis压力倍增问题以及解决方案.mp4  17.99M
6 ~3 Z8 C: }. j# p  x0 c|   ├──120在nginx lua脚本中开发缓存失效的保护性机制以及代码测试.mp4  11.70M0 ~+ {; L+ @7 r- R$ @) L: S2 E4 K
|   ├──121支撑高并发与高可用的大型电商详情页系统的缓存架构课程总结.mp4  77.28M$ n9 E+ T4 S: |/ l! {3 K
|   ├──122如何将课程中的东西学以致用在自己目前的项目中去应用?.mp4  42.78M' U  T& N+ e& n
|   ├──123如何带着课程中讲解的东西化为自己的技术并找一份更好的工作?.mp4  59.04M' J3 Z' s2 f4 Z5 V9 O2 k/ g
|   ├──亿级流量电商缓存课程:第01节-20节课件资料.rar  11.19M" C+ r% ?% I8 }, L. G8 c$ d5 {
|   ├──亿级流量电商缓存课程:第100节-110节课件资料.rar  17.97M
, [3 G( `) f9 p. Z|   ├──亿级流量电商缓存课程:第111节-123节课件资料.rar  1.27M2 X6 T! n" J& L& t
|   ├──亿级流量电商缓存课程:第21节-30节课件资料.rar  17.17M# U# k' U8 r0 f. P0 W
|   ├──亿级流量电商缓存课程:第31节-45节课件资料.rar  1.36M
, L% |9 {" c* t|   ├──亿级流量电商缓存课程:第46节-56节课件资料.rar  790.06kb7 P5 D; M, M0 m# l) z' p
|   ├──亿级流量电商缓存课程:第57节-69节课件资料.rar  1.07M% q9 i( o  c4 [# G9 O
|   ├──亿级流量电商缓存课程:第70节-74节课件资料.rar  431.75kb
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