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互聯(lián)網(wǎng)中間件實戰(zhàn)課程

【課程背景】
隨著互聯(lián)網(wǎng)時代的到來，數(shù)據(jù)量急劇增加，并發(fā)量也越來越大，用戶對于系統(tǒng)的體驗和要求也變得越來越高，從而對系統(tǒng)可靠性、性能及可擴(kuò)展性目標(biāo)也提出了更大的挑戰(zhàn)，企業(yè)的架構(gòu)設(shè)計和開發(fā)人員熟悉業(yè)界主流成熟中間件的使用方法和場景就顯得尤為重要。
本課程圍繞業(yè)界主流成熟中間件，以場景化案例方式貫穿整個課程，讓學(xué)員不僅掌握常用成熟中間件的使用方法和場景，同時也能深刻理解如何高效使用和運維中間件，從而最終達(dá)到提高軟件整體的可靠性、性能及可擴(kuò)展性的目標(biāo)，從而滿足公司數(shù)字化轉(zhuǎn)型和中心市場化轉(zhuǎn)型的技術(shù)需要。

【課程收益】
掌握業(yè)界主流中間件應(yīng)用場景
掌握業(yè)界主流中間件技術(shù)選型
掌握業(yè)界主流中間件的底層原理
掌握業(yè)界主流中間件的*實踐

【課程對象】CTO、技術(shù)總監(jiān)、研發(fā)負(fù)責(zé)人、架構(gòu)師、研發(fā)工程師、售前技術(shù)工程師、運維工程師

【課程大綱】
一、中間件概述及應(yīng)用場景
1、中間件相關(guān)概念
中間件的定義
為什么使用中間件
2、中間件分類及應(yīng)用場景
消息中間件及應(yīng)用場景分析
緩存類中間件及應(yīng)用場景分析
分布式協(xié)調(diào)類中間件及應(yīng)用場景分析
檢索類中間件及應(yīng)用場景分析
鏈路跟蹤類中間件及應(yīng)用場景分析
鏈路跟蹤類中間件及應(yīng)用場景分析
日志采集類中間件及應(yīng)用場景分析
主流微服務(wù)中間件及應(yīng)用場景分析
數(shù)據(jù)庫中間件之應(yīng)用場景分析
案例：億級流量分布式架構(gòu)設(shè)計思路

二、緩存類中間件
1、緩存
緩存的定義
緩存能解決什么問題？
緩存架構(gòu)之分布式緩存與集中式緩存
緩存的基本原則
2、分布式緩存
分布式緩存的持久化
分布式緩存的高可用
分布式緩存的橫向擴(kuò)展
分布式緩存常見業(yè)務(wù)場景分析
多級緩存
3、分布式緩存之Redis
分布式緩存的持久化
分布式緩存的高可用
分布式緩存之Redis
Redis常用數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)及其應(yīng)用場景
Redis高級特性：發(fā)布/訂閱、過期設(shè)置、事務(wù)支持
Redis持久化策略之rdb與aof
Redis主從復(fù)制
Redis集群
Redis集群擴(kuò)容
如何避免緩存失效，降低緩存性能？
緩存雪崩原理以及如何應(yīng)對？
熱點緩存key重建，優(yōu)化性能
Key高性能巧妙設(shè)計必須遵循的規(guī)范
Redis降低性能的慎用命令
Redis過期清除策略
案例：基于redis實現(xiàn)的緩存會話共享案例分析
上機(jī)實戰(zhàn)：redis集群搭建與部署
上機(jī)實戰(zhàn)：基于redis實現(xiàn)熱數(shù)據(jù)緩存
上機(jī)實戰(zhàn)：基于redis實現(xiàn)分布式鎖

三、消息類中間件
1、消息類中間件
分布式系統(tǒng)之同步調(diào)用案例分析
分布式系統(tǒng)同步調(diào)用存在問題與優(yōu)化方向
消息隊列之分布式系統(tǒng)異步調(diào)用案例分析
消息隊列之削峰填谷案例分析
消息中間件選型與對比
消息隊列編程模型之點對點
消息隊列編程模型之發(fā)布/訂閱
2、消息中間件之Kafka
分布式系統(tǒng)之同步調(diào)用案例分析
分布式消息系統(tǒng)之Kafka
Kafka數(shù)據(jù)分段
Kafka應(yīng)用模型
Kafka集群部署架構(gòu)
Kafka相關(guān)術(shù)語
Kafka下載和安裝
Kafka topic管理
Kafka消息的收發(fā)
Kafka單播、多播
Kafka消費者分組及偏移量
Kafka的日志
Kafka集群配置與消息的收發(fā)
Kafka調(diào)優(yōu)
如何避免消息重復(fù)消費？
如何避免消息堆積？
延時隊列使用
如何提升消息丟列的消息并發(fā)消費能力？
案例：基于kafka設(shè)計的千萬級賬單推送系統(tǒng)
實戰(zhàn)：微服務(wù)架構(gòu)下基于消息隊列實現(xiàn)微服務(wù)間數(shù)據(jù)最終一致性

四、分布式協(xié)調(diào)類中間件
1、分布式協(xié)調(diào)中間件
2、分布式協(xié)調(diào)中間件之ZooKeeper
ZooKeeper誕生的背景和它的作用
ZooKeeper單機(jī)版安裝、常用命令
ZooKeeper集群版的安裝、節(jié)點角色
ZooKeeper的接入和使用
ZooKeeper運行機(jī)制剖析
ZooKeeper的典型應(yīng)用場景與實現(xiàn)思路
ZooKeeperWatch機(jī)制的運行流程
案例：基于ZooKeeper實現(xiàn)的服務(wù)注冊與發(fā)現(xiàn)

五、檢索類中間件
1、全文檢索
全文檢索的定義
全文檢索解決了什么問題？
搜索引擎的應(yīng)用場景
2、分布式檢索與分析之ElasticSearch
搜索引擎的應(yīng)用場景
分布式檢索與分析之ElasticSearch
ElasticSearch VS Lucence
ElasticSearch VS Solr
分詞技術(shù)與原理
分詞之倒排索引
基于倒排索引實現(xiàn)的案例演示
ElasticSearch的核心概念
ElasticSearch副本集定義與原理
ElasticSearch分片定義與原理
ElasticSearch安裝與配置注意事項
ElasticSearch可視化之Kibana
IK分詞器的應(yīng)用
ElasticSearch數(shù)據(jù)管理與基本操作
ElasticSearch的查詢
ElasticSearch批量文檔處理
ElasticSearch文檔映射
ElasticSearch集群環(huán)境與原理深入剖析
案例：基于ElasticSearch實現(xiàn)的熱搜評論

六、鏈路跟蹤類中間件
1、微服務(wù)架構(gòu)面臨問題
如何快速發(fā)現(xiàn)問題？
如何判斷故障影響范圍？
如何梳理服務(wù)依賴及依賴的合理性？
如何分析鏈路性能問題及實時容量規(guī)劃
2、微服務(wù)分布式鏈路追蹤技術(shù)實現(xiàn)
分布式鏈路追蹤的定義與應(yīng)用
分布式鏈路追蹤之Spring Cloud Sleuth
Spring Cloud Sleuth相關(guān)概念
Spring Cloud Sleuth鏈路跟蹤數(shù)據(jù)實現(xiàn)
Zipkin實現(xiàn)鏈路跟蹤數(shù)據(jù)的收集、存儲、查找和展現(xiàn)
基于Zipkin＋Sleuth整合
如何提升鏈路跟蹤數(shù)據(jù)的存儲性能？
如何確保鏈路跟蹤數(shù)據(jù)不被丟失？
如何確保鏈路跟蹤服務(wù)端離線期間數(shù)據(jù)的留存？
與Skywalking對比

七、日志采集類中間件
1、日志分析面臨問題
傳統(tǒng)日志系統(tǒng)存在問題分析
如何實現(xiàn)日志統(tǒng)一搜集、統(tǒng)一存儲、統(tǒng)一查詢？
2、日志中心解決方案ELK
ELK應(yīng)用案例分析
ELK核心組成
ELK之ElasticSearch
ELK之logstash
ELK之kibana
ELK之工作流程剖析
ELK常見應(yīng)用架構(gòu)
ELK典型應(yīng)用架構(gòu)
海量日志的ELK集群架構(gòu)
案例：基于ELK實現(xiàn)的訪問日志分析

八、主流微服務(wù)中間件
1、分布式系統(tǒng)下數(shù)據(jù)庫面臨問題
本地事務(wù)VS分布式事務(wù)
二階段提交協(xié)議過程與原理分析
二階段提交協(xié)議的缺點
三階段提交
分布式事務(wù)的目標(biāo)
分布式事務(wù)之強(qiáng)一致性應(yīng)用場景
分布式事務(wù)之最終一致性應(yīng)用場景
2、分布式事務(wù)框架之Seata
分布式事務(wù)框架之Seata
Seata支持的4種模式
實戰(zhàn)：微服務(wù)架構(gòu)下基于Seata的4種模式實現(xiàn)微服務(wù)間數(shù)據(jù)強(qiáng)一致性

九、數(shù)據(jù)庫中間件
1、分布式系統(tǒng)下數(shù)據(jù)庫面臨問題
什么是分庫分表？
什么情況下需要分庫分表？
分庫分表之垂直分表
分庫分表之垂直分庫
分庫分表之水平分表
分庫分表之水平分庫分表
分庫分表帶來的問題-跨庫關(guān)聯(lián)查詢
分庫分表帶來的問題-分布式事務(wù)
分庫分表帶來的問題-排序翻頁函數(shù)計算
分庫分表帶來的問題-全局主鍵避重
如何選擇合適的數(shù)據(jù)分片鍵？分片鍵常用算法有哪些？
如何自定義分片鍵的算法？
2、分庫分表主流中間件之客戶端分庫分表ShardingJDBC
分庫分表主流中間件之客戶端分庫分表ShardingJDBC
ShardingJDBC對于現(xiàn)有應(yīng)用的SQL或ORM有什么要求或局限性？
分庫分表主流中間件之服務(wù)端分庫分表MyCat
分布式數(shù)據(jù)庫NoSQL
實戰(zhàn)：基于ShardingJDBC實現(xiàn)的分庫分表之廣播表、綁定表方案

互聯(lián)網(wǎng)中間件實戰(zhàn)課程