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java视频教程名称:亿级流量电商系统大型高并发与高可用缓存架构实战 java视频教程 高并发视频教程5 m4 |7 B4 b4 E+ H& s
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7 M6 l( b$ u$ M% {$ u/ Njava视频教程详情描述:
2 @( P7 c: T, _& j0 B6 P; |A058《亿级流量电商系统大型高并发与高可用缓存架构实战》
0 f9 }8 L0 i$ k% |7 \. a亿级流量电商系统大型高并发与高可用缓存架构实战 高并发视频教程
( t4 S4 Y/ n; G课程目录:
5 P. h( |: G5 U- }6 E4 @8 D' @1 }4 x: O
1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?32分钟
( r" D2 p4 G: m. e; t# h V+ x: Y& S! h2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7分钟
5 Y9 [" h. z6 S4 ~& @, [; H3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11分钟' x9 k# @- i2 F' Z
+ _+ g8 S& S" K4 E4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9分钟
# f3 G0 D8 p& T% Q5能够支撑高并发+高可用+海量数据+备份恢复的redis的重要性5分钟- s E5 \* A6 H8 E
6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58分钟1 |5 q9 X. U% S S, f8 L1 `7 [( U, B" N
7单机版redis的安装以及redis生产环境启动方案29分钟: b( F) G1 z# O: _" q* o( Z- P/ H% j$ F5 N! E5 W* l- C- E
8redis持久化机对于生产环境中的灾难恢复的意义12分钟2 g# c# s& A* E' J9 p
9 H- G" q; P* `1 h! H9图解分析redis的RDB和AOF两种持久化机制的工作原理25分钟0 G( l. L" l; u4 Y# T3 O, f( U0 I2 Y+ j r/ w% N( V( X
10redis的RDB和AOF两种持久化机制的优劣势对比22分钟. `' W, j' p0 S' n9 F- A6 v6 b
11redis的RDB持久化配置以及数据恢复实验16分钟1 K& K* D8 S' d/ ?* N5 u7 N! U, E' ^6 S
12redis的AOF持久化深入讲解各种操作和相关实验39分钟
6 b) U. o$ ?1 L13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50分钟0 R0 Q2 U& ?5 v& X! j/ q* `0 T, R2 G/ `' @" k1 E5 f1 o/ a
14redis如何通过读写分离来承载读请求QPS超过10万+?15分钟
" m: P2 W& c( R4 {9 g, B* v9 [) X! F15redis replication以及master持久化对主从架构的安全意义9分钟
' R9 V% t0 I7 g( Q$ Z16redis主从复制原理、断点续传、无磁盘化复制、过期key处理11分钟
. A6 o, M F5 F4 l' v+ r c3 @- }% q17redis replication的完整流运行程和原理的再次深入剖析18分钟; @! h6 B3 z; S8 B) e. Y5 h0 ^% P; h9 s/ l9 T6 b
18在项目中部署redis的读写分离架构(包含节点间认证口令)24分钟9 W! q1 M" G- J0 u. h- J
6 w5 V4 Y$ j `% B4 H+ M19对项目的主从redis架构进行QPS压测以及水平扩容支撑更高QPS14分钟( d" q2 j( y! P& q
" o$ ]' G- L6 S" e0 L& \4 j. W20redis主从架构下如何才能做到99.99%的高可用性?17分钟
2 ]) w" ]5 g6 l. Z/ @21redis哨兵架构的相关基础知识的讲解9分钟6 v. a3 x4 A" X& E) n6 G
1 x# ?) ~: S! T22redis哨兵主备切换的数据丢失问题:异步复制、集群脑裂20分钟
9 H$ d- ~" E. a, A4 x23redis哨兵的多个核心底层原理的深入解析(包含slave选举算法)12分钟8 Z% n+ j7 t A2 t& P# q# p2 u4 D
( ?' h9 r+ ^) J+ n" s4 E+ u& j( `24在项目中以经典的3节点方式部署哨兵集群24分钟
" c) X+ Z$ W7 w e9 \- T8 u/ \& @3 i, W P25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28分钟
7 _( r0 _& u' q7 i+ ^% K26redis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13分钟% p1 N, y: v; `! n6 B& }- m i. T- i( i
27数据分布算法:hash+一致性hash+redis cluster的hash slot10分钟
3 E% J4 `! A6 _28在项目中重新搭建一套主从复制+高可用+多master的redis cluster集群36分钟' v, Q/ g8 ^' K. O3 L
29对项目的redis cluster实验多master写入、主从复制、高可用性38分钟# |1 D# k- W: ?1 {3 M3 c0 f' G+ H
30redis cluster通过master水平扩容来支撑更高的读写吞吐+海量数据26分钟$ x9 v( i, K, \' b+ n) X( g$ O+ F! [* w1 d T4 d& a7 }
31redis cluster的自动化slave迁移实现更强的高可用架构的部署方案5分钟$ R8 z3 ]5 p8 c. p3 R) h8 T& E8 [- T9 r: m; w. w& p1 D
32redis cluster的核心原理分析:gossip通信、jedis smart定位、主备切换26分钟; @6 `. @0 o& R1 V& W* i1 C w
4 R' t( N- [- \. I33redis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)20分钟
. h. [" \$ u( u. B* m C34redis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21分钟0 ? U+ M$ X( Y3 _, c5 L1 H+ F1 j, q
35亿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30分钟/ h e, d# u( Q( I
36Cache Aside Pattern缓存+数据库读写模式的分析11分钟5 @" g4 X( v* G% `9 R3 [
! B' W- ~$ c4 N! c37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51分钟5 u3 @ t3 Y. g* F
. f2 r" v% X$ K1 m. N3 e" |. D38在linux虚拟机中安装部署MySQL数据库3分钟+ h& i( b) b. }) {# H" b7 w! l% w3 E6 H, E
39库存服务的开发框架整合与搭建:spring boot+mybatis+jedis50分钟: x& \7 L$ m1 P3 E: t7 L* F
0 z3 s! s+ e4 B5 R) B; L40在库存服务中实现缓存与数据库双写一致性保障方案(一)36分钟
/ z3 I. P( y( j6 D9 {41在库存服务中实现缓存与数据库双写一致性保障方案(二)32分钟( o1 _' S$ a% p# O
3 G( a- t- s- T2 A42在库存服务中实现缓存与数据库双写一致性保障方案(三)32分钟
6 H- u8 d; }- t/ \. f- c L" _0 G+ C43在库存服务中实现缓存与数据库双写一致性保障方案(四)52分钟) G$ `) `8 m( R; Q# j3 z+ x' D6 l9 X6 ^ p F( P$ _
44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34分钟7 {8 c* f8 p" o3 F7 s
- f/ L `" c$ y- }$ k45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21分钟
8 o9 p- q e* a- _, e46缓存数据生产服务的工作流程分析以及工程环境搭建14分钟0 j) t6 k% B; N$ j, u7 h$ l2 y
2 J5 m9 z4 Q2 Z47完成spring boot整合ehcache的搭建以支持服务本地堆缓存26分钟; V% K+ G: O- ^# S8 k+ s/ D, O
48redis的LRU缓存清除算法讲解以及相关配置使用15分钟" o% m4 y9 s0 W1 n. `2 n3 U7 s
49zookeeper+kafka集群的安装部署以及如何简单使用的介绍28分钟
, h& c( d9 B6 p: D( S9 P50基于kafka+ehcache+redis完成缓存数据生产服务的开发与测试49分钟# f4 R9 }1 y& `& G4 o* R+ I3 j% U9 N \, ]: o5 j% ~
51基于“分发层+应用层”双层nginx架构提升缓存命中率方案分析10分钟
5 N4 `2 h* g+ M7 g52基于OpenResty部署应用层nginx以及nginx+lua开发hello world33分钟; Z7 h) A9 y6 L
53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19分钟/ X4 E2 e. ~" Q$ z, T0 ~5 A* |1 v& g8 y+ X6 V& a
54基于nginx+lua+java完成多级缓存架构的核心业务逻辑(一)31分钟
! {6 m# W- J! c, M; E; |55基于nginx+lua+java完成多级缓存架构的核心业务逻辑(二)12分钟
+ \' V3 a9 `4 l56基于nginx+lua+java完成多级缓存架构的核心业务逻辑(三)14分钟# A; d1 g! R: t' y7 {/ D# i k( e( E% Y, y F
57分布式缓存重建并发冲突问题以及zookeeper分布式锁解决方案21分钟3 P$ F/ K$ d: Z
58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)21分钟; O. v- q$ k. ?0 N* E% a s/ Y3 r
59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)23分钟
6 t' [2 M& g2 T+ t4 d5 N: x; b% n60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)22分钟
3 k/ f; B* A2 d7 y$ [+ @( t" ]61Java程序员、缓存架构以及Storm大数据实时计算之间的关系18分钟+ K3 ^# |- I0 c+ G% u
9 Q5 l7 S& T" x& B62讲给Java工程师的史上最通俗易懂Storm教程:大白话介绍27分钟9 M8 o% x( z" _. \
63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20分钟( D8 g% f. ]2 T; v4 e3 t t& V; z4 s/ m& ]- H# N& Z
64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17分钟8 A% J1 `1 M6 ?% L% o6 l% P3 l- V
65讲给Java工程师的史上最通俗易懂Storm教程:纯手敲WordCount程序39分钟7 H9 a7 ]5 p9 T3 T6 \. {7 D$ l0 i4 j$ z8 P( l d2 G
66讲给Java工程师的史上最通俗易懂Storm教程:纯手工集群部署12分钟: {7 w$ ]- a+ [; _# {$ |3 I# H0 e* l9 j
67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13分钟- ?9 j( P# M1 L) g' K7 n, Y
! y6 F$ z8 J, T0 m5 l% |9 g68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8分钟' V& h1 J- \+ p. m
0 T! R ?8 ?# f# P& l2 V$ j9 ^69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16分钟, ~9 ^& C5 S* l7 \: M
. A9 t, x, p% }. d70基于nginx+lua完成商品详情页访问流量实时上报kafka的开发26分钟+ M2 g; z" U% d) J
71基于storm+kafka完成商品访问次数实时统计拓扑的开发31分钟 j+ j8 \' \. t1 f7 Y
72基于storm完成LRUMap中topn热门商品列表的算法讲解与编写24分钟. R* d. |5 @* w9 C
73基于storm+zookeeper完成热门商品列表的分段存储14分钟
$ v6 }3 s6 o2 [7 U: d74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22分钟9 y% L% E4 n# N! U% D- u: j, s
75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bug59分钟! R5 q# K1 K# G; ~/ G1 [2 R5 J( o5 j& e( Z9 z
76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8分钟/ t: K0 I9 y0 U) w! L# d& |) w2 N' u/ q" \+ ]9 y5 |" J! ~" _
77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15分钟8 A, N: p% u! ~$ O# m7 h @/ q2 v) H6 e5 Q( i$ O, A1 V% X
78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18分钟
5 Y% U, J0 @, T! b9 E79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10分钟
6 O c" K. V6 z$ b3 K80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11分钟- U" i8 x- N5 i5 z; [* k
( V& @1 N* p' s; s81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7分钟6 p- Z. O' p! [: y+ q6 H7 Z" [5 j' B z
82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7分钟
, V/ Q: Q$ l+ n83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bug25分钟
7 w8 w% ^+ k' T- P/ h R84hystrix与高可用系统架构:资源隔离+限流+熔断+降级+运维监控29分钟
, [& W8 ~" k, Z& |; b6 h* L0 p85[免费观看]hystrix要解决的分布式系统可用性问题以及其设计原则40分钟
z* U d2 d) r86[免费观看]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33分钟
* s. D6 R0 N! Y5 F7 k j( u4 D87[免费观看]基于spring boot快速构建缓存服务以及商品服务28分钟
2 j0 G8 }, p. h' o4 a8 D% b88[免费观看]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12分钟, Y w* V* {: w g' F1 g% ~+ G8 _8 [: @! i, I9 G
89[免费观看]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9分钟
" Z- a& ? b L90[免费观看]基于hystrix的线程池隔离技术进行商品服务接口的资源隔离38分钟& C: K& c% c. a0 w1 L6 Y9 P# r
$ ~2 c2 ~, I6 ]! K2 e91[免费观看]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34分钟/ C' B; f$ H8 j& s n, l0 r6 \
92[免费观看]hystrix的线程池+服务+接口划分以及资源池的容量大小控制25分钟& g# J( @; F1 i5 w& h6 ~% }; i# b- X) N7 H' V
93[免费观看]深入分析hystrix执行时的8大流程步骤以及内部原理23分钟" K2 ~2 {- m) q$ k' m ] \* n' g7 H) i( `, \/ q+ r
94[免费观看]基于request cache请求缓存技术优化批量商品数据查询接口28分钟1 s( ~8 B- O' X3 ~% ^# l1 x+ N
1 U, J& L4 J2 a1 G5 q y9 w7 ?7 t95[免费观看]开发品牌名称获取接口的基于本地缓存的fallback降级机制21分钟7 a1 }- ]) h% M% a9 N: [' q8 d8 ]0 Y1 t
" K0 d9 f8 G; t* w96[免费观看]深入理解hystrix的短路器执行原理以及模拟接口异常时的短路实验29分钟4 @: z+ b; p' V2 A; u$ ~
( y0 i9 g( _) V8 h* b0 b97[免费观看]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32分钟
0 P' ]1 _ `% @2 B98[免费观看]基于timeout机制来为商品服务接口的调用超时提供安全保护10分钟
" [; B4 I; _ ^+ z0 e( [- T99[免费观看]基于hystrix的高可用分布式系统架构项目实战课程的总结10分钟 [; u w" i2 n" c+ _
3 k3 r9 }/ T. g2 W- u# e6 M100基于request collapser请求合并技术进一步优化批量查询40分钟2 ?3 ~2 ~$ J" F& Q$ q4 k
' g- p4 m0 A V; [% G' W101hystirx的fail-fast与fail-silient两种最基础的容错模式11分钟* U; p0 f( h! r& H# b4 y. u
102为商品服务接口调用增加stubbed fallback降级机制15分钟4 [ f: x2 T; C# i1 y+ O8 P/ Q# S2 w0 k0 T
103基于双层嵌套command开发商品服务接口的多级降级机制15分钟
; Y, D0 ]" r& S4 K104基于facade command开发商品服务接口的手动降级机制15分钟
$ A; o' J0 C: n3 H4 L( L0 \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16分钟* K H: U" q2 ^2 J% V
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8分钟; }4 q& D/ @5 E3 _3 V
107hystrix的metric统计相关的各种高阶配置讲解8分钟; C! e) u. j `2 e2 ^$ c: f5 {
( w# ]2 E# P n+ |' B S6 M L) w108hystrix dashboard可视化分布式系统监控环境部署22分钟( `: b; D1 @$ ^; X/ z' a7 a, ?
109生产环境中的hystrix分布式系统的工程运维经验总结7分钟
9 Q% Y3 U: a% ?/ K: \3 [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20分钟 P1 u7 B$ D# u7 x+ p$ T0 j* b4 W& }+ h* M) E0 L
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00:21:44分钟$ v( @% E* n$ h3 a5 A& v3 _) u
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00:13:28分钟
' h G' c0 J) z; O5 b+ x6 ^113为redis集群崩溃时的访问失败增加fail silent容错机制00:08:13分钟& n; a: `! `" _+ a
' N1 B0 K/ t+ R" ]6 ^114位redis集群崩溃时的场景部署定制化的熔断策略00:16:27分钟( M1 {# x) | G. ^8 J4 T: |
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MySQL00:15:20分钟) b* ? B) |- O1 _3 ?% A/ p7 Q6 K; [: Q6 z$ _; F! q6 w0 s
116为源头服务的限流场景增加stubbed fallback降级机制00:15:39分钟4 Q6 v) N% m$ t9 r! Y
6 {" F2 [9 J8 H, y117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00:04:22分钟* w+ \/ W3 |+ \
/ V9 A9 a( \3 s! J4 d8 l' g118在缓存服务中开发缓存穿透的保护性机制以及代码测试00:06:05分钟7 i( Q& Q5 |) h4 G" c
: P0 [% @6 N0 K6 K119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00:05:04分钟+ h' ^' L! u/ F3 h2 @" H! z$ t& I" J; `. G o5 ?; W; P
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00:02:42分钟0 G; ~* ]; c) F* M
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00:10:53分钟7 E3 l4 ^, s* O
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?00:08:14分钟8 y9 T! e8 X$ b4 L- q7 ?9 |& J& N2 X: B- S/ c# ~
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?00:12:06分钟; A
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