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第3 章 电商架构热点专题.205
张开涛／3.1 亿级商品详情页架构演进技术解密.205
3.1.1 商品详情页205
3.1.2 商品详情页发展史209
3.1.3 遇到的一些问题和解决方案220
3.1.4 总结228
3.1.5 疑问与解惑229
杨 超／3.2 大促系统全流量压测及稳定性保证——京东交易架构.232
3.2.1 交易系统的三个阶段232
3.2.2 交易系统的三层结构233
3.2.3 交易系统的访问特征234
3.2.4 应对大促的第1 步：全链路全流量线上压测.234
3.2.5 应对大促的第2 步：根据压力表现进行调优.237
3.2.6 异步和异构240
3.2.7 应对大促的第3 步：分流与限流242
3.2.8 应对大促的第4 步：容灾降级.244
3.2.9 应对大促的第5 步：完善监控.245
3.2.10 疑问与解惑246
吕 毅／3.3 秒杀系统架构解密与防刷设计.248
3.3.1 抢购业务介绍.248
3.3.2 具体抢购项目中的设计.249
3.3.3 如何解耦前后端压力250
3.3.4 如何保证商品库的库存可靠252
3.3.5 如何与第三方多方对账.254
3.3.6 项目总结255
3.3.7 疑问与解惑255
王富平／3.4 Lambda 架构与推荐在电商网站实践.257
3.4.1 Lambda 架构257
3.4.2 1 号店推荐系统实践260
3.4.3 Lambda 的未来262
3.4.4 思考263
3.4.5 疑问与解惑263
杨 硕／3.5 某公司线上真实流量压测工具构建.265
3.5.1 为什么要开发一个通用的压测工具265
3.5.2 常见的压测工具.266
3.5.3 构建自己的压测工具266
3.5.4 疑问与解惑271
第4 章 容器与云计算.273
陈 飞／4.1 微博基于Docker 容器的混合云迁移实战.273
4.1.1 为什么要采用混合云的架构273
4.1.2 跨云的资源管理与调度.275
4.1.3 容器的编排与服务发现.278
4.1.4 混合云监控体系.284
4.1.5 前进路上遇到的那些坑.286
4.1.6 疑问与解惑286
高 磊／4.2 互联网金融创业公司Docker 实践287
4.2.1 背景介绍287
4.2.2 容器选型287
4.2.3 应用迁移288
4.2.4 弹性扩容291
4.2.5 未来规划295
4.2.6 疑问与解惑295
高永超／4.3 使用开源Calico 构建Docker 多租户网络.297
4.3.1 PaaS 平台的网络需求.297
4.3.2 使用Calico 实现Docker 的跨服务器通讯.298
4.3.3 利用Profile 实现ACL301
4.3.4 性能测试306
4.3.5 Calico 的发展308
4.3.6 疑问与解惑309
彭哲夫／4.4 解析Docker 在芒果TV 的实践之路310
4.4.1 豆瓣时期310
4.4.2 芒果TV 的Nebulium Engine .311
4.4.3 Project Eru .312
4.4.4 细节313
4.4.5 网络314
4.4.6 存储315
4.4.7 Scale316
4.4.8 资源分配和集群调度316
4.4.9 服务发现和安全.317
4.4.10 实例317
4.4.11 总结318
4.4.12 疑问与解惑318
王关胜／4.5 微博基于Docker 的混合云平台设计与实践323
4.5.1 微博的业务场景及混合云背景.323
4.5.2 三大基础设施助力微博混合云.326
4.5.3 微博混合云DCP 系统设计核心：自动化、弹性调度328
4.5.4 引入阿里云作为第3 机房，实现弹性调度架构330
4.5.5 大规模集群操作自动化.331
4.5.6 不怕峰值事件.332
第5 章 运维保障333
王 康／5.1 360 如何用QConf 搞定两万以上服务器的配置管理.333
5.1.1 设计初衷333
5.1.2 整体认识334
5.1.3 架构介绍335
5.1.4 QConf 服务端336
5.1.5 QConf 客户端336
5.1.6 QConf 管理端340
5.1.7 其他341
5.1.8 疑问与解惑343
尤 勇／5.2 深度剖析开源分布式监控CAT347
5.2.1 背景介绍347
5.2.2 整体设计348
5.2.3 客户端设计349
5.2.4 服务端设计352
5.2.5 总结感悟357
杨尚刚／5.3 单表60 亿记录等大数据场景的MySQL 优化和运维之道359
5.3.1 前言359
5.3.2 数据库开发规范.360
5.3.3 数据库运维规范.363
5.3.4 性能优化368
5.3.5 疑问与解惑375
秦 迪／5.4 微博在大规模、高负载系统问题排查方法379
5.4.1 背景379
5.4.2 排查方法及线索.379
5.4.3 总结384
5.4.4 疑问与解惑385
秦 迪／5.5 系统运维之为什么每个团队存在大量烂代码387
5.5.1 写烂代码很容易.387
5.5.2 烂代码终究是烂代码388
5.5.3 重构不是万能药.392
5.5.4 写好代码很难.393
5.5.5 悲观的结语394
秦 迪／5.6 系统运维之评价代码优劣的方法395
5.6.1 什么是好代码.395
5.6.2 结语403
5.6.3 参考阅读403
秦 迪／5.7 系统运维之如何应对烂代码404
5.7.1 改善可维护性.404
5.7.2 改善性能与健壮性409
5.7.3 改善生存环境.412
5.7.4 个人感想414
第6 章 大数据与数据库415
王 劲／6.1 某音乐公司的大数据实践.415
6.1.1 什么是大数据.415
6.1.2 某音乐公司大数据技术架构418
6.1.3 在大数据平台重构过程中踩过的坑425
6.1.4 后续的持续改进.430
王新春／6.2 实时计算在点评.431
6.2.1 实时计算在点评的使用场景431
6.2.2 实时计算在业界的使用场景432
6.2.3 点评如何构建实时计算平台433
6.2.4 Storm 基础知识简单介绍.434
6.2.5 如何保证业务运行的可靠性436
6.2.6 Storm 使用经验分享438
6.2.7 关于计算框架的后续想法442
6.2.8 疑问与解惑442
王卫华／6.3 百姓网Elasticsearch 2.x 升级之路.446
6.3.1 Elasticsearch 2.x 变化446
6.3.2 升级之路448
6.3.3 优化或建议451
6.3.4 百姓之道452
6.3.5 后话：Elasticsearch 5.0453
6.3.6 升级2.x 版本成功，5.x 版本还会远吗454
董西成 张虔熙／6.4 Hadoop、HBase 年度回顾457
6.4.1 Hadoop 2015 技术发展457
6.4.2 HBase 2015 年技术发展460
6.4.3 疑问与解惑466
常 雷／6.5 解密Apache HAWQ——功能强大的SQL-on-Hadoop 引擎.469
6.5.1 HAWQ 基本介绍469
6.5.2 Apache HAWQ 系统架构.472
6.5.3 HAWQ 中短期规划.479
6.5.4 贡献到Apache HAWQ 社区479
6.5.5 疑问与解惑480
萧少聪／6.6 PostgresSQL HA 高可用架构实战.482
6.6.1 PostgreSQL 背景介绍.482
6.6.2 在PostgreSQL 下如何实现数据复制技术的HA 高可用集群483
6.6.3 Corosync+Pacemaker MS 模式介绍484
6.6.4 Corosync+Pacemaker M/S 环境配置485
6.6.5 Corosync+Pacemaker HA 基础配置488
6.6.5 PostgreSQL Sync 模式当前的问题492
6.6.6 疑问与解惑492
王晶昱／6.7 从NoSQL 历史看未来.495
6.7.1 前言495
6.7.2 1970 年：We have no SQL496
6.7.3 1980 年：Know SQL 497
6.7.4 2000 年：No SQL .502
6.7.5 2005 年：不仅仅是SQL 504
6.7.6 2013 年：No，SQL .505
6.7.7 阿里的技术选择.505
6.7.8 疑问与解惑506
杨尚刚／6.8 MySQL 5.7 新特性大全和未来展望.508
6.8.1 提高运维效率的特性508
6.8.2 优化器Server 层改进.511
6.8.3 InnoDB 层优化513
6.8.4 未来发展517
6.8.5 运维经验总结.518
6.8.6 疑问与解惑519
谭 政／6.9 大数据盘点之Spark 篇521
6.9.1 Spark 的特性以及功能521
6.9.2 Spark 在Hulu 的实践.525
6.9.3 Spark 未来的发展趋势528
6.9.4 参考文章530
6.9.5 疑问与解惑530
萧少聪／6.10 从Postgres 95 到PostgreSQL 9.5：新版亮眼特性532
6.10.1 Postgres 95 介绍532
6.10.2 PostgresSQL 版本发展历史533
6.10.3 PostgresSQL 9.5 的亮眼特性534
6.10.4 PostgresSQL 还可以做什么544
6.10.5 疑问与解惑547
毕洪宇／6.11 MongoDB 2015 回顾：全新里程碑式的WiredTiger 存储引擎551
6.11.1 存储引擎的发展551
6.11.2 复制集改进.555
6.11.3 自动分片机制556
6.11.4 其他新特性介绍556
6.11.5 疑问与解惑.558
王晓伟／6.12 基于Xapian 的垂直搜索引擎的构建分析561
6.12.1 垂直搜索的应用场景561
6.12.2 技术选型.563
6.12.3 垂直搜索的引擎架构564
6.12.4 垂直搜索技术和业务细节.566
6.12.5 疑问与解惑568
第7 章 安全与网络572
郭 伟／7.1 揭秘DDoS 防护——腾讯云大禹系统572
7.1.1 有关DDoS 简介的问答.574
7.1.2 有关大禹系统简介的问答575
7.1.3 有关大禹系统硬件防护能力的问答576
7.1.4 有关算法设计的问答577
7.1.5 大禹和其他产品、技术的区别.578
冯 磊 赵星宇／7.2 App 域名劫持之DNS 高可用——开源版
HttpDNS 方案详解580
7.2.1 HttpDNSLib 库组成.581
7.2.2 HttpDNS 交互流程582
7.2.3 代码结构583
7.2.4 开发过程中的一些问题及应对.586
7.2.5 疑问与解惑593
马 涛／7.3 CDN 对流媒体和应用分发的支持及优化595
7.3.1 CDN 系统工作原理.595
7.3.2 网络分发过程中ISP 的影响602
7.3.3 防盗链.603
7.3.4 内容分发系统的问题和应对思路604
7.3.5 P2P 穿墙打洞607
7.3.6 疑问与解惑609
马 涛／7.4 HTTPS 环境使用第三方CDN 的证书难题与最佳实践611
蒋海滔／7.5 互联网主要安全威胁分析及应对方案613
7.5.1 互联网Web 应用面临的主要威胁613
7.5.2 威胁应对方案.616
7.5.3 疑问与解惑624
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