网站是直接面对广大客户的，是公司的门户，必须快速响应，必须持续可用，必须抗得住洪峰。任何一个网站的发展过程中都出现过问题，影响客户体验和商业利益，公司业务规模越大，网站出现问题的损失越大。此时此刻，有这样一本书可以帮到您，那就是《亿级流量网站架构核心技术 跟开涛学搭建高可用高并发系统》
看到这部著作的人这样评价
- √经历618、双11多次大考，是保证大规模电商系统高流量、高频次的葵花宝典。
- √集中火力讲述作者构建京东大流量系统用到的高可用和高并发原则。
- √浓缩作者多年对网站系统升级迭代的创新、技术、实践和积累。
- √高可用和高并发总体原则、关键技术、实战经验的总结，以及曾经踩过的坑。
- √教你如何构建高并发、大流量系统方能经受起亿级线上用户流量的真实考验。
- √从前端到DB底层设计，本书无不精细阐述。
- √站在一个新高度思考网站后台技术，从应用级缓存到前端缓存，从SOA到闭环。
- √京东多年架构升级及大促备战的高质量总结。
- √将系统设计的深奥套路讲得如此清晰，难能可贵。
- √完整呈现如何设计响应亿级请求的京东商品详情页系统。
- √本书作者是将技术应用于业务、理论应用于实践的大师。
- √地表至强，天大福利。
- √流量并发暴增与系统架构变革的十字路口，需要这样一本书。
- √一个亿级流量网站和一个中小型网站的技术架构难度截然不同。
- √这种指导手册式的技术书籍，值得精读和细品。
- √一本互联网高并发架构设计的百科全书。
- √从各角度剖析系统设计的优化要点和注意事项。
- √循序渐进地将一系列复杂问题阐述得清晰、易读。
- √实战出真理，选择这本书，靠谱。
目录
第1部分 概述 / 1
1 交易型系统设计的一些原则 / 2
1.1 高并发原则 / 3
1.2 高可用原则 / 10
1.2.1 降级 / 10
1.2.2 限流 / 11
1.2.3 切流量 / 12
1.2.4 可回滚 / 12
1.3 业务设计原则 / 12
1.3.1 防重设计 / 13
1.3.2 幂等设计 / 13
1.3.3 流程可定义 / 13
1.3.4 状态与状态机 / 13
1.3.5 后台系统操作可反馈 / 14
1.3.6 后台系统审批化 / 14
1.3.7 文档和注释 / 14
1.3.8 备份 / 14
1.4 总结 / 14
第2部分 高可用 / 17
2 负载均衡与反向代理 / 18
2.1 upstream配置 / 20
2.2 负载均衡算法 / 21
2.3 失败重试 / 23
2.4 健康检查 / 24
2.4.1 TCP心跳检查 / 24
2.4.2 HTTP心跳检查 / 25
2.5 其他配置 / 25
2.5.1 域名上游服务器 / 25
2.5.2 备份上游服务器 / 26
2.5.3 不可用上游服务器 / 26
2.6 长连接 / 26
2.7 HTTP反向代理示例 / 29
2.8 HTTP动态负载均衡 / 30
2.8.1 Consul+Consul-template / 31
2.8.2 Consul+OpenResty / 35
2.9 Nginx四层负载均衡 / 39
2.9.1 静态负载均衡 / 39
2.9.2 动态负载均衡 / 41
参考资料 / 42
3 隔离术 / 43
3.1 线程隔离 / 43
3.2 进程隔离 / 45
3.3 集群隔离 / 45
3.4 机房隔离 / 46
3.5 读写隔离 / 47
3.6 动静隔离 / 48
3.7 爬虫隔离 / 49
3.8 热点隔离 / 50
3.9 资源隔离 / 50
3.10 使用Hystrix实现隔离 / 51
3.10.1 Hystrix简介 / 51
3.10.2 隔离示例 / 52
3.11 基于Servlet 3实现请求隔离 / 56
3.11.1 请求解析和业务处理线程池分离 / 57
3.11.2 业务线程池隔离 / 58
3.11.3 业务线程池监控/运维/降级 / 58
3.11.4 如何使用Servlet 3异步化 / 59
3.11.5 一些Servlet 3异步化压测数据 / 64
4 限流详解 / 66
4.1 限流算法 / 67
4.1.1 令牌桶算法 / 67
4.1.2 漏桶算法 / 68
4.2 应用级限流 / 69
4.2.1 限流总并发/连接/请求数 / 69
4.2.2 限流总资源数 / 70
4.2.3 限流某个接口的总并发/请求数 / 70
4.2.4 限流某个接口的时间窗请求数 / 70
4.2.5 平滑限流某个接口的请求数 / 71
4.3 分布式限流 / 75
4.3.1 Redis+Lua实现 / 76
4.3.2 Nginx+Lua实现 / 77
4.4 接入层限流 / 78
4.4.1 ngx_http_limit_conn_module / 78
4.4.2 ngx_http_limit_req_module / 80
4.4.3 lua-resty-limit-traffic / 88
4.5 节流 / 90
4.5.1 throttleFirst/throttleLast / 90
4.5.2 throttleWithTimeout / 91
参考资料 / 92
5 降级特技 / 93
5.1 降级预案 / 93
5.2 自动开关降级 / 95
5.2.1 超时降级 / 95
5.2.2 统计失败次数降级 / 95
5.2.3 故障降级 / 95
5.2.4 限流降级 / 95
5.3 人工开关降级 / 96
5.4 读服务降级 / 96
5.5 写服务降级 / 97
5.6 多级降级 / 98
5.7 配置中心 / 100
5.7.1 应用层API封装 / 100
5.7.2 配置文件实现开关配置 / 101
5.7.3 配置中心实现开关配置 / 102
5.8 使用Hystrix实现降级 / 106
5.9 使用Hystrix实现熔断 / 108
5.9.1 熔断机制实现 / 108
5.9.2 配置示例 / 112
5.9.3 采样统计 / 113
6 超时与重试机制 / 117
6.1 简介 / 117
6.2 代理层超时与重试 / 119
6.2.1 Nginx / 119
6.2.2 Twemproxy / 126
6.3 Web容器超时 / 127
6.4 中间件客户端超时与重试 / 127
6.5 数据库客户端超时 / 131
6.6 NoSQL客户端超时 / 134
6.7 业务超时 / 135
6.8 前端Ajax超时 / 135
6.9 总结 / 136
6.10 参考资料 / 137
7 回滚机制 / 139
7.1 事务回滚 / 139
7.2 代码库回滚 / 140
7.3 部署版本回滚 / 141
7.4 数据版本回滚 / 142
7.5 静态资源版本回滚 / 143
8 压测与预案 / 145
8.1 系统压测 / 145
8.1.1 线下压测 / 146
8.1.2 线上压测 / 146
8.2 系统优化和容灾 / 147
8.3 应急预案 / 148
第3部分 高并发 / 153
9 应用级缓存 / 154
9.1 缓存简介 / 154
9.2 缓存命中率 / 155
9.3 缓存回收策略 / 155
9.3.1 基于空间 / 155
9.3.2 基于容量 / 155
9.3.3 基于时间 / 155
9.3.4 基于Java对象引用 / 156
9.3.5 回收算法 / 156
9.4 Java缓存类型 / 156
9.4.1 堆缓存 / 158
9.4.2 堆外缓存 / 162
9.4.3 磁盘缓存 / 162
9.4.4 分布式缓存 / 164
9.4.5 多级缓存 / 166
9.5 应用级缓存示例 / 167
9.5.1 多级缓存API封装 / 167
9.5.2 NULL Cache / 170
9.5.3 强制获取最新数据 / 170
9.5.4 失败统计 / 171
9.5.5 延迟报警 / 171
9.6 缓存使用模式实践 / 172
9.6.1 Cache-Aside / 173
9.6.2 Cache-As-SoR / 174
9.6.3 Read-Through / 174
9.6.4 Write-Through / 176
9.6.5 Write-Behind / 177
9.6.6 Copy Pattern / 181
9.7 性能测试 / 181
9.8 参考资料 / 182
10 HTTP缓存 / 183
10.1 简介 / 183
10.2 HTTP缓存 / 184
10.2.1 Last-Modified / 184
10.2.2 ETag / 190
10.2.3 总结 / 192
10.3 HttpClient客户端缓存 / 192
10.3.1 主流程 / 195
10.3.2 清除无效缓存 / 195
10.3.3 查找缓存 / 196
10.3.4 缓存未命中 / 198
10.3.5 缓存命中 / 198
10.3.6 缓存内容陈旧需重新验证 / 202
10.3.7 缓存内容无效需重新执行请求 / 205
10.3.8 缓存响应 / 206
10.3.9 缓存头总结 / 207
10.4 Nginx HTTP缓存设置 / 208
10.4.1 expires / 208
10.4.2 if-modified-since / 209
10.4.3 nginx proxy_pass / 209
10.5 Nginx代理层缓存 / 212
10.5.1 Nginx代理层缓存配置 / 212
10.5.2 清理缓存 / 215
10.6 一些经验 / 216
参考资料 / 217
11 多级缓存 / 218
11.1 多级缓存介绍 / 218
11.2 如何缓存数据 / 220
11.2.1 过期与不过期 / 220
11.2.2 维度化缓存与增量缓存 / 221
11.2.3 大Value缓存 / 221
11.2.4 热点缓存 / 221
11.3 分布式缓存与应用负载均衡 / 222
11.3.1 缓存分布式 / 222
11.3.2 应用负载均衡 / 222
11.4 热点数据与更新缓存 / 223
11.4.1 单机全量缓存+主从 / 223
11.4.2 分布式缓存+应用本地热点 / 224
11.5 更新缓存与原子性 / 225
11.6 缓存崩溃与快速修复 / 226
11.6.1 取模 / 226
11.6.2 一致性哈希 / 226
11.6.3 快速恢复 / 226
12 连接池线程池详解 / 227
12.1 数据库连接池 / 227
12.1.1 DBCP连接池配置 / 228
12.1.2 DBCP配置建议 / 233
12.1.3 数据库驱动超时实现 / 234
12.1.4 连接池使用的一些建议 / 235
12.2 HttpClient连接池 / 236
12.2.1 HttpClient 4.5.2配置 / 236
12.2.2 HttpClient连接池源码分析 / 240
12.2.3 HttpClient 4.2.3配置 / 241
12.2.4 问题示例 / 243
12.3 线程池 / 244
12.3.1 Java线程池 / 245
12.3.2 Tomcat线程池配置 / 248
13 异步并发实战 / 250
13.1 同步阻塞调用 / 251
13.2 异步Future / 252
13.3 异步Callback / 253
13.4 异步编排CompletableFuture / 254
13.5 异步Web服务实现 / 257
13.6 请求缓存 / 259
13.7 请求合并 / 261
14 如何扩容 / 266
14.1 单体应用垂直扩容 / 267
14.2 单体应用水平扩容 / 267
14.3 应用拆分 / 268
14.4 数据库拆分 / 271
14.5 数据库分库分表示例 / 275
14.5.1 应用层还是中间件层 / 275
14.5.2 分库分表策略 / 277
14.5.3 使用sharding-jdbc分库分表 / 279
14.5.4 sharding-jdbc分库分表配置 / 279
14.5.5 使用sharding-jdbc读写分离 / 283
14.6 数据异构 / 284
14.6.1 查询维度异构 / 284
14.6.2 聚合数据异构 / 285
14.7 任务系统扩容 / 285
14.7.1 简单任务 / 285
14.7.2 分布式任务 / 287
14.7.3 Elastic-Job简介 / 287
14.7.4 Elastic-Job-Lite功能与架构 / 287
14.7.5 Elastic-Job-Lite示例 / 288
15 队列术 / 295
15.1 应用场景 / 295
15.2 缓冲队列 / 296
15.3 任务队列 / 297
15.4 消息队列 / 297
15.5 请求队列 / 299
15.6 数据总线队列 / 300
15.7 混合队列 / 301
15.8 其他队列 / 302
15.9 Disruptor+Redis队列 / 303
15.10 下单系统水平可扩展架构 / 311
第4部分 案例 / 323
16 构建需求响应式亿级商品详情页 / 324
16.1 商品详情页是什么 / 324
16.2 商品详情页前端结构 / 325
16.3 我们的性能数据 / 327
16.4 单品页流量特点 / 327
16.5 单品页技术架构发展 / 327
16.5.1 架构1.0 / 328
16.5.2 架构2.0 / 328
16.5.3 架构3.0 / 330
16.6 详情页架构设计原则 / 332
16.7 遇到的一些坑和问题 / 339
16.8 其他 / 347
17 京东商品详情页服务闭环实践 / 348
17.1 为什么需要统一服务 / 348
17.2 整体架构 / 349
17.3 一些架构思路和总结 / 350
17.4 引入Nginx接入层 / 354
17.5 前端业务逻辑后置 / 356
17.6 前端接口服务端聚合 / 357
17.7 服务隔离 / 359
18 使用OpenResty开发高性能Web应用 / 360
18.1 OpenResty简介 / 361
18.1.1 Nginx优点 / 361
18.1.2 Lua的优点 / 361
18.1.3 什么是ngx_lua / 361
18.1.4 开发环境 / 362
18.1.5 OpenResty生态 / 362
18.1.6 场景 / 362
18.2 基于OpenResty的常用架构模式 / 363
18.3 如何使用OpenResty开发Web应用 / 371
18.4 基于OpenResty的常用功能总结 / 375
18.5 一些问题 / 376
19 应用数据静态化架构高性能单页Web应用 / 377
19.1 整体架构 / 378
19.2 数据和模板动态化 / 381
19.3 多版本机制 / 381
19.4 异常问题 / 382
20 使用OpenResty开发Web服务 / 383
20.1 架构 / 383
20.2 单DB架构 / 384
20.3 实现 / 387
21 使用OpenResty开发商品详情页 / 405
21.1 技术选型 / 407
21.2 核心流程 / 408
21.3 项目搭建 / 408
21.4 数据存储实现 / 410
21.5 动态服务实现 / 422
21.6 前端展示实现 / 430
内容简介
《亿级流量网站架构核心技术》一书总结并梳理了亿级流量网站高可用和高并发原则，通过实例详细介绍了如何落地这些原则。本书分为四部分：概述、高可用原则、高并发原则、案例实战。从负载均衡、限流、降级、隔离、超时与重试、回滚机制、压测与预案、缓存、池化、异步化、扩容、队列等多方面详细介绍了亿级流量网站的架构核心技术，让读者看后能快速运用到实践项目中。
不管是软件开发人员，还是运维人员，通过阅读《亿级流量网站架构核心技术》都能系统地学习实现亿级流量网站的架构核心技术，并收获解决系统问题的思路和方法。
关于作者
张开涛，现就职于京东，“开涛的博客”公众号作者。写过《跟我学Spring》《跟我学Spring MVC》《跟我学Shiro》《跟我学Nginx+Lua开发》等系列教程，博客现有1000多万访问量。