(微信同号)【课程背景】
随着互联网时代的到来，数据量急剧增加，并发量也越来越大，传统的应用访问起来变得越来越缓慢？企业如何快速的找到应用缓慢的根源并进行快速的优化？企业如何重新规划和设计高可用高并发的分布式系统的架构？
本课程围绕实际的项目中遇到的各种瓶颈展开，一方面有针对性的分别从分布式系统中常用中间件、讲解各类中间件的原理、应用场景以及如何构造高性能的大型的分布式的应用系统；另一方面，从数据库层面如何应对分布式系统下的扩容；分别结合实际的技术与案例进行讲解，为技术团队提供优秀的系统架构设计思路和方案，有效提供学员在开发大型系统项目过程中应具备的相关技能。
【课程收益】
Ø 了解分布式系统架构演变过程
Ø 掌握分布式系统原理
Ø 掌握分布式系统技术实现
【课程对象】CTO、技术总监、研发负责人、架构师、研发工程师、售前技术工程师、运维工程师
【课程时间】2天
【课程大纲】
一、分布式系统架构演变
1、分布式系统架构演变历程
Ø Web动静态资源分离
Ø 前端静态资源缓存
Ø 本地数据缓存
Ø 应用负载均衡
Ø CDN
Ø 分布式缓存
Ø 数据库读写分离
Ø 数据库垂直分库
Ø 数据库水平分库
Ø 分布式文件系统
案例：亿级流量分布式架构设计思路
二、分布式系统理论
1、CAP定理
Ø 分布式系统CAP定理的三个指标
Ø CAP定理三个指标如何权衡和选择
2、BASE理论
Ø base理论详解
Ø base理论的定位
3、分布式系统面临挑战
Ø 分布式系统的目标
Ø 分布式系统的基础
Ø 单体垂直架构如何改造为分布式架构
Ø 分布式架构会引入哪些难题？
Ø 分布式系统的挑战
三、分布式系统之缓存
1、缓存
Ø 缓存的定义
Ø 缓存能解决什么问题？
Ø 缓存架构之分布式缓存与集中式缓存
Ø 缓存的基本原则
Ø 分布式缓存的持久化
Ø 分布式缓存的高可用
Ø 分布式缓存的横向扩展
Ø 分布式缓存常见业务场景分析
Ø 多级缓存
2、分布式系统缓存之Redis
Ø 分布式缓存之Redis
Ø Redis常用数据结构及其应用场景
Ø Redis高级特性：发布/订阅、过期设置、事务支持
Ø Redis持久化策略之rdb与aof
Ø Redis主从复制
Ø Redis集群
Ø Redis集群扩容
实战：基于redis实现的缓存会话共享案例分析
实战：redis集群搭建与部署
实战：基于redis实现的热数据缓存
实战：基于redis实现的分布式锁
四、分布式系统之消息队列
1、消息队列
Ø 分布式系统之同步调用案例分析
Ø 分布式系统同步调用存在问题与优化方向
Ø 消息队列之分布式系统异步调用案例分析
Ø 消息队列之削峰填谷案例分析
Ø 消息中间件选型与对比
Ø 消息队列编程模型之点对点
Ø 消息队列编程模型之发布/订阅
案例：基于分布式消息队列设计的千万级账单推送系统
实战：微服务架构下基于消息队列实现微服务间数据最终一致性
五、分布式系统之协调服务
1、分布式协调服务基础
2、分布式协调中间件之ZooKeeper
Ø ZooKeeper诞生的背景和它的作用
Ø ZooKeeper单机版安装、常用命令
Ø ZooKeeper集群版的安装、节点角色
Ø ZooKeeper的接入和使用
Ø ZooKeeper运行机制剖析
Ø ZooKeeper的典型应用场景与实现思路
Ø ZooKeeperWatch机制的运行流程
案例：基于ZooKeeper实现的服务注册与发现
七、分布式系统之日志中心系统
1、日志分析面临问题
Ø 传统日志系统存在问题分析
Ø 如何实现日志统一搜集、统一存储、统一查询？
2、日志中心解决方案ELK
Ø ELK应用案例分析
Ø ELK核心组成
Ø ELK之ElasticSearch
Ø ELK之logstash
Ø ELK之kibana
Ø ELK之工作流程剖析
Ø ELK常见应用架构
Ø ELK典型应用架构
Ø 海量日志的ELK集群架构
案例：基于ELK实现的访问日志分析
八、分布式系统之分布式事务
1、分布式系统下数据库面临问题
Ø 本地事务VS分布式事务
Ø 二阶段提交协议过程与原理分析
Ø 二阶段提交协议的缺点
Ø 三阶段提交
Ø 分布式事务的目标
Ø 分布式事务之强一致性应用场景
Ø 分布式事务之最终一致性应用场景
2、分布式事务框架之Seata
Ø 分布式事务框架之Seata
Ø Seata支持的4种模式
实战：微服务架构下基于Seata的4种模式实现微服务间数据强一致性
九、分布式系统之数据库层架构设计
1、分布式系统下数据库面临问题
Ø 什么是分库分表？
Ø 什么情况下需要分库分表？
Ø 分库分表之垂直分表
Ø 分库分表之垂直分库
Ø 分库分表之水平分表
Ø 分库分表之水平分库分表
Ø 分库分表带来的问题-跨库关联查询
Ø 分库分表带来的问题-分布式事务
Ø 分库分表带来的问题-排序翻页函数计算
Ø 分库分表带来的问题-全局主键避重
Ø 如何选择合适的数据分片键？分片键常用算法有哪些？
Ø 如何自定义分片键的算法？
2、分库分表主流中间件之客户端分库分表ShardingJDBC
Ø 分库分表主流中间件之客户端分库分表ShardingJDBC
Ø ShardingJDBC对于现有应用的SQL或ORM有什么要求或局限性？
Ø 分库分表主流中间件之服务端分库分表MyCat
Ø 分布式数据库NoSQL
实战：基于ShardingJDBC实现的分库分表之广播表、绑定表方案
