《从程序员到架构师：大数据量、缓存、高并发、微服务、多团队协同等核心场景实战》分为数据持久化层场景实战、缓存层场景实战、基于常见组件的微服务场景实战、微服务进阶场景实战和开发运维场景实战5个部分，基于对十余个架构搭建与改造项目的经验总结，介绍了大数据量、缓存、高并发、微服务、多团队协同等核心场景下的架构设计常见问题及其通用技术方案，包含冷热分离、查询分离、分表分库、秒杀架构、注册发现、熔断、限流、微服务等具体需求下的技术选型、技术原理、技术应用、技术要点等内容，将技术讲解与实际场景相结合，内容丰富，实战性强，易于阅读。
《从程序员到架构师：大数据量、缓存、高并发、微服务、多团队协同等核心场景实战》适合计划转型架构师的程序员及希望提升架构设计能力的IT从业人员阅读。

序
前言
第1部分 数据持久化层场景实战
第1章 冷热分离
1.1 业务场景：几千万数据量的工单表如何快速优化
1.2 数据库分区，从学习到放弃
1.3 冷热分离简介
1.3.1 什么是冷热分离
1.3.2 什么情况下使用冷热分离
1.4 冷热分离一期实现思路：冷热数据都用MySQL
1.4.1 如何判断一个数据到底是冷数据还是热数据
1.4.2 如何触发冷热数据分离
1.4.3 如何分离冷热数据
1.4.4 如何使用冷热数据
1.4.5 历史数据如何迁移
1.4.6 整体方案
1.5 冷热分离二期实现思路：冷数据存放到HBase
1.5.1 冷热分离一期解决方案的不足
1.5.2 归档工单的使用场景
1.5.3 HBase原理介绍
1.5.4 HBase的表结构设计
1.5.5 二期的代码改造
1.6 小结
第2章 查询分离
2.1 业务场景：千万工单表如何实现快速查询
2.2 查询分离简介
2.2.1 何为查询分离
2.2.2 何种场景下使用查询分离
2.3 查询分离实现思路
2.3.1 如何触发查询分离
2.3.2 如何实现查询分离
2.3.3 查询数据如何存储
2.3.4 查询数据如何使用
2.3.5 历史数据迁移
2.3.6 MQ + Elasticsearch的整体方案
2.4 Elasticsearch注意事项
2.4.1 如何使用Elasticsearch设计表结构
2.4.2 Elasticsearch的存储结构
2.4.3 Elasticsearch如何修改表结构
2.4.4 陷阱一：Elasticsearch是准实时的吗
2.4.5 陷阱二：Elasticsearch宕机恢复后，数据丢失
2.4.6 陷阱三：分页越深，查询效率越低
2.5 小结
第3章 分表分库
3.1 业务场景：亿级订单数据如何实现快速读写
3.2 拆分存储的技术选型
3.2.1 MySQL的分区技术
3.2.2 NoSQL
3.2.3 NewSQL
3.2.4 基于MySQL的分表分库
3.3 分表分库实现思路
3.3.1 使用什么字段作为分片主键
3.3.2 分片的策略是什么
3.3.3 业务代码如何修改
3.3.4 历史数据如何迁移
3.3.5 未来的扩容方案是什么
3.4 小结
第2部分 缓存层场景实战
第4章 读缓存
4.1 业务场景：如何将十几秒的查询请求优化成毫秒级
4.2 缓存中间件技术选型(Memcached,MongoDB,Redis)
4.3 缓存何时存储数据
4.4 如何更新缓存
4.4.1 组合1：先更新缓存，再更新数据库
4.4.2 组合2：先删除缓存，再更新数据库
4.4.3 组合3：先更新数据库，再更新缓存
4.4.4 组合4：先更新数据库，再删除缓存
4.4.5 组合5：先删除缓存，更新数据库，再删除缓存
4.5 缓存的高可用设计
4.6 缓存的监控
4.7 小结
第5章 写缓存
5.1 业务场景：如何以最小代价解决短期高频写请求
5.2 写缓存
5.3 实现思路
5.3.1 写请求与批量落库这两个操作同步还是异步
5.3.2 如何触发批量落库
5.3.3 缓存数据存储在哪里
5.3.4 缓存层并发操作需要注意什么
5.3.5 批量落库失败了怎么办
5.3.6 Redis的高可用配置
5.4 小结
第6章 数据收集
6.1 业务背景：日亿万级请求日志收集如何不影响主业务
6.2 技术选型思路
6.2.1 使用什么技术保存埋点数据的第一现场
6.2.2 使用什么技术收集日志数据到持久化层
6.2.3 为什么使用Kafka
6.2.4 使用什么技术把Kafka的数据迁移到持久化层
6.3 整体方案
6.4 小结
第7章 秒杀架构
7.1 业务场景：设计秒杀架构必知必会的那些事
7.2 整体思路
7.2.1 浏览页面如何将请求拦截在上游
7.2.2 下单页面如何将请求拦截在上游
7.2.3 付款页面如何将请求拦截在上游
7.2.4 整体服务器架构
7.3 小结
第3部分 基于常见组件的微服务场景实战
第8章 注册发现
8.1 业务场景：如何对几十个后台服务进行高效管理
8.2 传统架构会出现的问题
8.2.1 配置烦琐，上线容易出错
8.2.2 加机器要重启
8.2.3 负载均衡单点
8.2.4 管理困难
8.3 新架构要点
8.3.1 中心存储服务使用什么技术
8.3.2 使用哪个分布式协调服务
8.3.3 基于ZooKeeper需要实现哪些功能
8.4 ZooKeeper宕机了怎么办
8.5 小结
第9章 全链路日志
9.1 业务场景：这个请求到底经历了什么
9.2 技术选型
9.2.1 日志数据结构支持OpenTracing
9.2.2 支持Elasticsearch作为存储系统
9.2.3 保证日志的收集对性能无影响
9.2.4 查询统计功能的丰富程度
9.2.5 使用案例
9.2.6 最终选择
9.3 注意事项
9.3.1 SkyWalking的数据收集机制
9.3.2 如果SkyWalking服务端宕机了，会出现什么情况
9.3.3 流量较大时，如何控制日志的数据量
9.3.4 日志的保存时间
9.3.5 集群配置：如何确保高可用
9.4 小结
第10章 熔断
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