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音像电商存储系统实战 架构设计与海量数据处理李玥
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前言 换一种方式学习存储系统篇 设计章 如何设计电商系统 31.1 设计电商系统的核心流程 41.2 根据流程划分功能模块 61.3 小结 91.4 思考题 10第2章 订单系统的设计:确保订单数据的准确 112.1 订单系统的核心功能和数据 122.2 如何避免重复 13. 如何解决ABA问题 162.4 小结 182.5 思考题 19第3章 商品系统的存储架构设计 203.1 商品系统需要保存哪些数据 213.2 如何存储商品的基本信息 223.3 使用MongoDB保存商品参数 3.4 使用对象存储保存图片和视频 243.5 将商品介绍静态化 253.6 小结 263.7 思考题 28第4章 购物车系统的存储架构:前后端混合存储 294.1 设计购物车系统的存储架构时需要把握什么原则 304.2 如何设计“暂存购物车”的存储 324.3 如何设计“用户购物车”的存储 344.4 小结 364.5 思考题 37第5章 账户系统:用事务解决对账问题 385.1 为什么总是对不上账 395.2 使用数据库事务保数据的一致 405.3 理解事务的隔离级别 425.4 小结 495.5 思考题 50第6章 分布式事务:保多个系统间的数据一致 516.1 什么是分布式事务 526.2 2PC:订单与优惠券的数据一致问题 536.3 本地消息表:订单与购物车的数据一致问题 576.4 小结 596.5 思考题 59第7章 用Elasticsearch构建商品搜索系统 607.1 理解倒排索引机制 607.2 如何在ES中构建商品的索引 637.3 小结 677.4 思考题 68第8章 备份与恢复 698.1 如何更安全地实现数据备份和恢复 708.2 配置MySL HA实现高可用 738.3 小结 758.4 思考题 76第二篇 高速增长第9章 优化SL 799.1 每个系统必踩的“坑”:访问数据库超时 799.1.1 事故排查过程 799.1.2 如何避免悲剧重演 859.1.3 小结 879.1.4 思考题 889.2 如何避免写出“慢SL” 889.2.1 定量认识MySL 889.2.2 使用索引避免全表扫描 909.. 分析SL执行计划 929.2.4 小结 939.2.5 思考题 949.3 SL在数据库中的执行 949.3.1 SL在执行器中是如何执行的 959.3.2 SL在存储擎是如何执行的 989.3.3 小结 1009.3.4 思考题 1010章 MySL应对高并发 10210.1 使用缓存保护MySL 210.1.1 更新缓存的方式 10310.1.2 注意避免缓存穿透引起雪崩 10510.1.3 小结 10710.1.4 思考题 10710.2 读写分离 10710.2.1 读写分离是提升MySL并发能力的方案 10810.2.2 注意读写分离带来的数据不一致问题 11110.. 小结 11210.2.4 思考题 11310.3 实现MySL主从数据库同步 11310.3.1 如何配置MySL的主从同步 11310.3.2 复制状态机:所有分布式存储都是这样复制数据的 11610.3.3 小结 11710.3.4 思考题 118第三篇 海量数据1章 MySL应对海量数据 12111.1 归档历史数据 12111.1.1 存档历史订单数据提升查询能 12211.1.2 如何批量删除大量数据 12411.1.3 小结 12711.1.4 思考题 12811.2 分库分表 12811.2.1 如何规划分库分表 12911.2.2 如何选择分片键 13011.. 如何选择分片算法 13111.2.4 小结 13311.2.5 思考题 1342章 缓存海量数据 13512.1 用Redis构建缓存集群的实践 13512.1.1 Redis Cluster如何应对海量数据、高可用和高并发问题 13612.1.2 为什么Redis Cluster不适合超大规模集群 13812.1.3 如何用Redis构建超大规模集群 13912.1.4 小结 14112.1.5 思考题 14212.2 大型企业如何实现MySL到Redis的同步 14212.2.1 缓存穿透:超大规模系统的不能承受之痛 14212.2.2 使用Binlog实时更新Redis缓存 14412.. 小结 14912.2.4 思考题 1501. 基于Binlog实现跨系统实时数据同步 1501..1 使用Binlog和消息队列构建实时数据同步系统 1511..2 如何保数据同步的实时 1521.. 小结 1541..4 思考题 1543章 更换数据库 15513.1 如何实现不停机更换数据库 15513.2 如何实现比对和补偿程序 15813.3 小结 16013.4 思考题 1604章 对象存储:简单的分布式存储系统 16114.1 对象存储数据是如何保存大文件的 16214.2 如何拆分和保存大文件对象 16314.3 小结 16614.4 思考题 1675章 海量数据的存储与查询 16815.1 如何存储前端埋点之类的海量数据 16815.1.1 使用Kafka存储海量原始数据 16915.1.2 使用HDFS存储更大规模的数据 17115.1.3 小结 17315.1.4 思考题 17315.2 面对海量数据,如何才能查得更快 17315.2.1 常用的分析类系统应该如何选择存储 17415.2.2 转变思想:根据查询选择存储系统 17615.. 小结 17815.2.4 思考题 1786章 存储系统的技术选型 17916.1 技术选型时应该考虑哪些因素 18016.2 在线业务系统如何选择存储产品 18216.3 分析系统如何选择存储产品 18316.4 小结 18316.5 思考题 184第四篇 技术展望7章 使用NewSL解决高可用和分片难题 18717.1 什么是NewSL 8717.2 CockroachDB如何实现数据分片和弹扩容 18817.3 CockroachDB能提供金融级的事务隔离吗 19017.4 小结 19317.5 思考题 1938章 RocksDB:不丢数据的高能KV存储 19418.1 同样是KV存储,RocksDB有哪些不同 19518.2 LSM-Tree如何兼顾读写能 19618.3 小结 19918.4 思考题 199附录A 测试题及解析 200附录B 思考题解析 206后记 让奋斗成为习惯 219
李玥,美团基础技术部不错技术专家,极客时间《后端存储实战课》《消息队列高手课》等专栏作者。曾在、等公司任职。从事互联网电商行业基础架构领域的架构设计和研发工作多年,曾多次参与“”和“618”电商。专注于分布式存储、云原生架构下的服务治理、分布式消息和实时计算等技术领域,致力于推进基础架构技术的创新与开源。
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