电商存储系统实战:架构设计与海量数据处理
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浙江嘉兴
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作者李玥 著
出版社机械工业出版社
ISBN9787111697411
出版时间2022-01
装帧平装
开本16开
定价89元
货号31335698
上书时间2024-10-15
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商品详情
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作者简介
目录
前言 换一种方式学习存储系统<br/>第一篇 设计<br/>第1章 如何设计电商系统 3<br/>1.1 设计电商系统的核心流程 4<br/>1.2 根据流程划分功能模块 6<br/>1.3 小结 9<br/>1.4 思考题 10<br/>第2章 订单系统的设计：确保订单数据的准确性 11<br/>2.1 订单系统的核心功能和数据 12<br/>2.2 如何避免重复下单 13<br/>2.3 如何解决ABA问题 16<br/>2.4 小结 18<br/>2.5 思考题 19<br/>第3章 商品系统的存储架构设计 20<br/>3.1 商品系统需要保存哪些数据 21<br/>3.2 如何存储商品的基本信息 22<br/>3.3 使用MongoDB保存商品参数 23<br/>3.4 使用对象存储保存图片和视频 24<br/>3.5 将商品介绍静态化 25<br/>3.6 小结 26<br/>3.7 思考题 28<br/>第4章 购物车系统的存储架构：前后端混合存储 29<br/>4.1 设计购物车系统的存储架构时需要把握什么原则 30<br/>4.2 如何设计“暂存购物车”的存储 32<br/>4.3 如何设计“用户购物车”的存储 34<br/>4.4 小结 36<br/>4.5 思考题 37<br/>第5章 账户系统：用事务解决对账问题 38<br/>5.1 为什么总是对不上账 39<br/>5.2 使用数据库事务保证数据的一致性 40<br/>5.3 理解事务的隔离级别 42<br/>5.4 小结 49<br/>5.5 思考题 50<br/>第6章 分布式事务：保证多个系统间的数据一致 51<br/>6.1 什么是分布式事务 52<br/>6.2 2PC：订单与优惠券的数据一致性问题 53<br/>6.3 本地消息表：订单与购物车的数据一致性问题 57<br/>6.4 小结 59<br/>6.5 思考题 59<br/>第7章 用Elasticsearch构建商品搜索系统 60<br/>7.1 理解倒排索引机制 60<br/>7.2 如何在ES中构建商品的索引 63<br/>7.3 小结 67<br/>7.4 思考题 68<br/>第8章 备份与恢复 69<br/>8.1 如何更安全地实现数据备份和恢复 70<br/>8.2 配置MySQL HA实现高可用性 73<br/>8.3 小结 75<br/>8.4 思考题 76<br/>第二篇 高速增长<br/>第9章 优化SQL 79<br/>9.1 每个系统必踩的“坑”：访问数据库超时 79<br/>9.1.1 事故排查过程 79<br/>9.1.2 如何避免悲剧重演 85<br/>9.1.3 小结 87<br/>9.1.4 思考题 88<br/>9.2 如何避免写出“慢SQL” 88<br/>9.2.1 定量认识MySQL 88<br/>9.2.2 使用索引避免全表扫描 90<br/>9.2.3 分析SQL执行计划 92<br/>9.2.4 小结 93<br/>9.2.5 思考题 94<br/>9.3 SQL在数据库中的执行 94<br/>9.3.1 SQL在执行器中是如何执行的 95<br/>9.3.2 SQL在存储引擎中是如何执行的 98<br/>9.3.3 小结 100<br/>9.3.4 思考题 101<br/>第10章 MySQL应对高并发 102<br/>10.1 使用缓存保护MySQL 102<br/>10.1.1 更新缓存的最佳方式 103<br/>10.1.2 注意避免缓存穿透引起雪崩 105<br/>10.1.3 小结 107<br/>10.1.4 思考题 107<br/>10.2 读写分离 107<br/>10.2.1 读写分离是提升MySQL并发能力的首选方案 108<br/>10.2.2 注意读写分离带来的数据不一致问题 111<br/>10.2.3 小结 112<br/>10.2.4 思考题 113<br/>10.3 实现MySQL主从数据库同步 113<br/>10.3.1 如何配置MySQL的主从同步 113<br/>10.3.2 复制状态机：所有分布式存储都是这样复制数据的 116<br/>10.3.3 小结 117<br/>10.3.4 思考题 118<br/>第三篇 海量数据<br/>第11章 MySQL应对海量数据 121<br/>11.1 归档历史数据 121<br/>11.1.1 存档历史订单数据提升查询性能 122<br/>11.1.2 如何批量删除大量数据 124<br/>11.1.3 小结 127<br/>11.1.4 思考题 128<br/>11.2 分库分表 128<br/>11.2.1 如何规划分库分表 129<br/>11.2.2 如何选择分片键 130<br/>11.2.3 如何选择分片算法 131<br/>11.2.4 小结 133<br/>11.2.5 思考题 134<br/>第12章 缓存海量数据 135<br/>12.1 用Redis构建缓存集群的最佳实践 135<br/>12.1.1 Redis Cluster如何应对海量数据、高可用和高并发问题 136<br/>12.1.2 为什么Redis Cluster不适合超大规模集群 138<br/>12.1.3 如何用Redis构建超大规模集群 139<br/>12.1.4 小结 141<br/>12.1.5 思考题 142<br/>12.2 大型企业如何实现MySQL到Redis的同步 142<br/>12.2.1 缓存穿透：超大规模系统的不能承受之痛 142<br/>12.2.2 使用Binlog实时更新Redis缓存 144<br/>12.2.3 小结 149<br/>12.2.4 思考题 150<br/>12.3 基于Binlog实现跨系统实时数据同步 150<br/>12.3.1 使用Binlog和消息队列构建实时数据同步系统 151<br/>12.3.2 如何保证数据同步的实时性 152<br/>12.3.3 小结 154<br/>12.3.4 思考题 154<br/>第13章 更换数据库 155<br/>13.1 如何实现不停机更换数据库 155<br/>13.2 如何实现比对和补偿程序 158<br/>13.3 小结 160<br/>13.4 思考题 160<br/>第14章 对象存储：最简单的分布式存储系统 161<br/>14.1 对象存储数据是如何保存大文件的 162<br/>14.2 如何拆分和保存大文件对象 163<br/>14.3 小结 166<br/>14.4 思考题 167<br/>第15章 海量数据的存储与查询 168<br/>15.1 如何存储前端埋点之类的海量数据 168<br/>15.1.1 使用Kafka存储海量原始数据 169<br/>15.1.2 使用HDFS存储更大规模的数据 171<br/>15.1.3 小结 173<br/>15.1.4 思考题 173<br/>15.2 面对海量数据，如何才能查得更快 173<br/>15.2.1 常用的分析类系统应该如何选择存储 174<br/>15.2.2 转变思想：根据查询选择存储系统 176<br/>15.2.3 小结 178<br/>15.2.4 思考题 178<br/>第16章 存储系统的技术选型 179<br/>16.1 技术选型时应该考虑哪些因素 180<br/>16.2 在线业务系统如何选择存储产品 182<br/>16.3 分析系统如何选择存储产品 183<br/>16.4 小结 183<br/>16.5 思考题 184<br/>第四篇 技术展望<br/>第17章 使用NewSQL解决高可用和分片难题 187<br/>17.1 什么是NewSQL 187<br/>17.2 CockroachDB如何实现数据分片和弹性扩容 188<br/>17.3 CockroachDB能提供金融级的事务隔离性吗 190<br/>17.4 小结 193<br/>17.5 思考题 193<br/>第18章 RocksDB：不丢数据的高性能KV存储 194<br/>18.1 同样是KV存储，RocksDB有哪些不同 195<br/>18.2 LSM-Tree如何兼顾读写性能 196<br/>18.3 小结 199<br/>18.4 思考题 199<br/>附录A 测试题及解析 200<br/>附录B 思考题解析 206<br/>后记 让奋斗成为习惯 219
内容摘要
本书将以电商应用场景为例，讲解不同规模的存储系统应该如何构建。本书的章节是按照系统的发展过程来设计，分成了设计篇、高速增长篇、海量数据篇和技术进阶篇。在设计篇中，重点介绍如何从0到1地设计电商系统的各个存储架构。在高速增长篇中，重点关注在高速变化的过程中系统所遇到的共通性问题，以及应对这些问题的方法。在海量数据篇中，重点解决高并发、海量数据情况下的存储系统应该如何设计的问题。在技术进阶篇中，重点探讨在存储技术领域，有哪些新技术值得关注，哪些技术可能成为未来的发展趋势。毕竟，不断创新是技术发展的原动力。
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