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電商存儲系統實戰(架構設計與海量數據處理)

  • 作者：李玥|責編:楊?國
  • 出版社：機械工業
  • ISBN：9787111697411
  • 出版日期：2022/01/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：224
人民幣：RMB 89 元      售價：元
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內容大鋼
    電商系統覆蓋面廣，在其他業務中遇到的技術問題，大多數在電商系統中也會遇到。本書以電商應用場景為例，講解實戰過程中常會遇到的各種存儲問題。通過這樣的學習方式，用戶既可以快速地解決實際問題，還能提升技術能力。全書共18章，分為設計篇、高速增長篇、海量數據篇和技術展望四篇。
    設計篇
    解決電商系統從0到1構建過程中遇到的存儲問題。比如，如何低成本、高質量地快速構建一個小規模的訂單存儲系統。
    高速增長篇
    關注在快速變化的過程中系統一定會遇到的一些共通問題及其應對方式。比如，如何從單機的存儲系統逐步演進為分散式存儲系統，如何在線平滑地擴容存儲系統。
    海量數據篇
    重點解決在高併發、海量數據的情況下該如何設計存儲系統的問題。比如，如何存儲海量的埋點數據，如何在各種資料庫之間實時地遷移和同步海量數據，等等。
    技術展望篇
    帶讀者了解存儲技術未來的發展趨勢，提前了解未來可能會落地的存儲新技術。
作者介紹
李玥|責編:楊?國
    李玥，美團基礎技術部高級技術專家，極客時間《後端存儲實戰課》《消息隊列高手課》等專欄作者。曾在噹噹網、京東零售等公司任職。從事互聯網電商行業基礎架構領域的架構設計和研發工作多年，曾多次參與「雙十一」和「618」電商大促。專註于分散式存儲、雲原生架構下的服務治理、分散式消息和實時計算等技術領域，致力於推進基礎架構技術的創新與開源。
目錄
前言  換一種方式學習存儲系統
第一篇  設計
  第1章  如何設計電商系統
    1.1  設計電商系統的核心流程
    1.2  根據流程劃分功能模塊
    1.3  小結
    1.4  思考題
  第2章  訂單系統的設計：確保訂單數據的準確性
    2.1  訂單系統的核心功能和數據
    2.2  如何避免重複下單
    2.3  如何解決ABA問題
    2.4  小結
    2.5  思考題
  第3章  商品系統的存儲架構設計
    3.1  商品系統需要保存哪些數據
    3.2  如何存儲商品的基本信息
    3.3  使用MongoDB保存商品參數
    3.4  使用對象存儲保存圖片和視頻
    3.5  將商品介紹靜態化
    3.6  小結
    3.7  思考題
  第4章  購物車系統的存儲架構：前後端混合存儲
    4.1  設計購物車系統的存儲架構時需要把握什麼原則
    4.2  如何設計「暫存購物車」的存儲
    4.3  如何設計「用戶購物車」的存儲
    4.4  小結
    4.5  思考題
  第5章  賬戶系統：用事務解決對賬問題
    5.1  為什麼總是對不上賬
    5.2  使用資料庫事務保證數據的一致性
    5.3  理解事務的隔離級別
    5.4  小結
    5.5  思考題
  第6章  分散式事務：保證多個系統間的數據一致
    6.1  什麼是分散式事務
    6.2  2PC：訂單與優惠券的數據一致性問題
    6.3  本地消息表：訂單與購物車的數據一致性問題
    6.4  小結
    6.5  思考題
  第7章  用Elasticsearch構建商品搜索系統
    7.1  理解倒排索引機制
    7.2  如何在ES中構建商品的索引
    7.3  小結
    7.4  思考題
  第8章  備份與恢復
    8.1  如何更安全地實現數據備份和恢復
    8.2  配置MySQL HA實現高可用性
    8.3  小結
    8.4  思考題
第二篇  高速增長

  第9章  優化SQL
    9.1  每個系統必踩的「坑」：訪問資料庫超時
      9.1.1  事故排查過程
      9.1.2  如何避免悲劇重演
      9.1.3  小結
      9.1.4  思考題
    9.2  如何避免寫出「慢SQL」
      9.2.1  定量認識MySQL
      9.2.2  使用索引避免全表掃描
      9.2.3  分析SQL執行計劃
      9.2.4  小結
      9.2.5  思考題
    9.3  SQL在資料庫中的執行
      9.3.1  SQL在執行器中是如何執行的
      9.3.2  SQL在存儲引擎中是如何執行的
      9.3.3  小結
      9.3.4  思考題
  第10章  MySQL應對高併發
    10.1  使用緩存保護MySQL
      10.1.1  更新緩存的最佳方式
      10.1.2  注意避免緩存穿透引起雪崩
      10.1.3  小結
      10.1.4  思考題
    10.2  讀寫分離
      10.2.1  讀寫分離是提升MySQL併發能力的首選方案
      10.2.2  注意讀寫分離帶來的數據不一致問題
      10.2.3  小結
      10.2.4  思考題
    10.3  實現MySQL主從資料庫同步
      10.3.1  如何配置MySQL的主從同步
      10.3.2  複製狀態機：所有分散式存儲都是這樣複製數據的
      10.3.3  小結
      10.3.4  思考題
第三篇  海量數據
  第11章  MySQL應對海量數據
    11.1  歸檔歷史數據
      11.1.1  存檔歷史訂單數據提升查詢性能
      11.1.2  如何批量刪除大量數據
      11.1.3  小結
      11.1.4  思考題
    11.2  分庫分表
      11.2.1  如何規劃分庫分表
      11.2.2  如何選擇分片鍵
      11.2.3  如何選擇分片演算法
      11.2.4  小結
      11.2.5  思考題
  第12章  緩存海量數據
    12.1  用Redis構建緩存集群的最佳實踐
      12.1.1  Redis Cluster如何應對海量數據、高可用和高併發問題
      12.1.2  為什麼Redis Cluster不適合超大規模集群

      12.1.3  如何用Redis構建超大規模集群
      12.1.4  小結
      12.1.5  思考題
    12.2  大型企業如何實現MySQL到Redis的同步
      12.2.1  緩存穿透：超大規模系統的不能承受之痛
      12.2.2  使用Binlog實時更新Redis緩存
      12.2.3  小結
      12.2.4  思考題
    12.3  基於Binlog實現跨系統實時數據同步
      12.3.1  使用Binlog和消息隊列構建實時數據同步系統
      12.3.2  如何保證數據同步的實時性
      12.3.3  小結
      12.3.4  思考題
  第13章  更換資料庫
    13.1  如何實現不停機更換資料庫
    13.2  如何實現比對和補償程序
    13.3  小結
    13.4  思考題
  第14章  對象存儲：最簡單的分散式存儲系統
    14.1  對象存儲數據是如何保存大文件的
    14.2  如何拆分和保存大文件對象
    14.3  小結
    14.4  思考題
  第15章  海量數據的存儲與查詢
    15.1  如何存儲前端埋點之類的海量數據
      15.1.1  使用Kafka存儲海量原始數據
      15.1.2  使用HDFS存儲更大規模的數據
      15.1.3  小結
      15.1.4  思考題
    15.2  面對海量數據，如何才能查得更快
      15.2.1  常用的分析類系統應該如何選擇存儲
      15.2.2  轉變思想：根據查詢選擇存儲系統
      15.2.3  小結
      15.2.4  思考題
  第16章  存儲系統的技術選型
    16.1  技術選型時應該考慮哪些因素
    16.2  在線業務系統如何選擇存儲產品
    16.3  分析系統如何選擇存儲產品
    16.4  小結
    16.5  思考題
第四篇  技術展望
  第17章  使用NewSQL解決高可用和分片難題
    17.1  什麼是NewSQL
    17.2  CockroachDB如何實現數據分片和彈性擴容
    17.3  CockroachDB能提供金融級的事務隔離性嗎
    17.4  小結
    17.5  思考題
  第18章  RocksDB：不丟數據的高性能KV存儲
    18.1  同樣是KV存儲，RocksDB有哪些不同
    18.2  LSM-Tree如何兼顧讀寫性能

    18.3  小結
    18.4  思考題
附錄A  測試題及解析
附錄B  思考題解析
後記  讓奮鬥成為習慣

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