好強力！在阿里內部瘋傳的這份超大流量「分佈式系統架構解決方案」筆記
這本書的創作初衷：
任何一本書，都是一個用於承載和傳遞知識的載體，讀者可以從中探尋自己想要的答案。對我而言，書本就是帶我領略奇妙計算機世界的最快途徑。之所以想創作一本與大型網站架構相關的書籍，是因爲最近幾年我在實際的開發過程中經歷了太多的技術難題，每當我和我的技術團隊嘗試解決這些問題之前，都會先嚐試從市面上現有的技術書籍中尋求解決方案;但事與願違，目前市面上高歌架構理論的讀物居多，真正講解大型網站架構解決方案的書籍卻寥寥無幾。對於這塊領域的空白，我想嘗試着去創作，把我這些年的經歷和經驗寫出來，讓更多人受益，畢竟架構是需要落地的，否則便是一紙空談。
內容講解
本書共5章，母一草的內容幾乎都是獨立的，大家完全可以有選擇性地閱讀。
第1章大系統小做―—大規模服務化架構
第1章以大規模服務化架構作爲全書的開篇，主要介紹了分佈式系統架構的演變過程，以及在大規模服務調用場景下，如何實施服務治理。
1.1分佈式系統的架構演變過程
互聯網悄然改變了世界，改變了人們對事物的認知，縮短了人與人之間的距離。無論你是否願意承認，互聯網已經完全影響並融入我們的生活中。筆者的母親從來就不是一個喜歡追趕潮流的人，但她早己智能設備從不離身，每天早上起牀的第一件事情就是拿起智能手機，刷刷朋友圈、看看時事政治、做回「吃瓜羣衆」八卦下娛樂新聞，甚至衣食住行也幾乎都是通過互聯網這個載體一鍵搞定的，如圖1-1所示。既然互聯網能夠使我們的生活變得更美好，那就請張開雙臂緊緊擁抱它。
第2章大促備戰核彈——全鏈路壓測
第2章重點介紹了在大促前夕，如何在線上實施全鏈路壓測，以及有指導性地進行容量規劃和性能優化，讓系統堅如磐石。
2.1爲什麼要在線上實施全鏈路壓測
在爲大家介紹本章主題之前，請大家首先冷靜思考下，大促前夕我們需要考慮哪些事情?或者說有哪些事情是必須要做的，儘可能做到心中有數，不打無準備之仗。筆者總結了大促前夕最基本，同時也是最棘手的2項備戰任務:
- 評估機器擴容數量，
- 驗證系統整體容量是否能夠有效支撐所預估的流量峯值。
第3章肖填谷―—流控方案
第3章重點介紹瞭如何有效地對流量實施管制，若採用合理且有效的方式管制住峯值流量，使其井然有序地對系統進行訪問，則在任何情況下，系統就都能穩定運行。
3.1爲什麼需要限流
在討論系統爲什麼需要進行限流之前，我們先來聊一聊生活中那些隨處可見的流控場景。筆者的居住地和工作地都在深圳，由於是一線城市，就以出行時乘坐地鐵爲例。在工作日的上下班高峯期，地鐵站可謂人滿爲患，此期間地鐵站的負載壓力與春運相比簡直是有過之而無不及，原本從站廳到站臺最多隻需花費5分鐘左右的時間，卻在地鐵安保人員的流量管制下被迫花費20～30分鐘才能夠順利進入站臺，足足是平時的5倍多，其中的艱辛，相信擠過公交、地鐵的同學應該都能夠感同身受。
第4章大促搶購核心技術押題——讀/寫優化方案
第4章重點介紹了在大促搶購的場景下，如何解決高併發度和高併發度等核心技術難題。
4.1緩存技術簡介
緩存（Cache）早已不再是一門新鮮的技術，在實際的開發過程中，幾乎所有的開發同學都與之打過交道。簡而言之，緩存指的是將被頻繁訪問的熱點數據存儲在距離計算最近的地方，以方便系統快速做出響應，比如靜態資源數據（包括圖片、音頻、視頻、腳本文件及HTML網頁等），我們可以緩存在CDN(Content Delivery Network，內容分發網絡）上，由於用戶的請求並不是落到企業的數據中心，而是請求到離用戶最近的ISP（ Internet Service Provider，互聯網服務提供商）上，因此可以大幅提升系統整體的響應速度，如圖4-1所示。
第5章星羅棋佈——分庫分表方案
第5章詳細地介紹了關係型數據庫的架構演變過程，還重點介紹了在實際的訂單業務場景下，如何保證數據的最終一致性。
5.1關係數據庫的架構演變
在互聯網場景下，關於數據庫常見的性能瓶頸主要有兩個，如下所示:大量的併發讀/寫操作，導致單庫出現難以承受的負載壓力;單表存儲數據量過大，導致檢索效率低下。
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服務治理需求
隨着業務複雜度的上升，服務化能夠有效幫助企業解決共享業務被重複建設、業務系統水平伸縮，以及大規模業務開發團隊協作等問題，那麼接下來筆者就會重點爲大家講解大規模服務化場景下企業應該如何實施服務治理。
服務治理之調用鏈
如圖1-21所示，在大規模服務調用場景下，服務之間的依賴關係可謂是錯綜複雜，甚至連架構師們都無法在短時間內梳理清楚服務之間的依賴關係和調用順序。
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