大型網站技術架構 -- 核心原理與案例分析

李智慧，曾在阿里巴巴擔任技術專家，參與阿里巴巴基礎技術平台開發與架構設計。目前就職英特爾亞​​太研發中心從事雲端運算與大數據的研發工作。

第1篇 概述
1 大型網站架構演化
1.1 大型網站軟體系統的特點
1.2 大型網站架構演化發展歷程
1.2.1 初始階段的網站架構
1.2.2 應用服務和資料服務分離
1.2.3 使用快取改善網站效能
1.2.4 使用應用程式伺服器叢集改善網站的同時處理能力
1.2.5 資料庫讀寫分離
1.2.6 使用反向代理和CDN 加速網站回應
1.2.7 使用分散式檔案系統和分散式資料庫系統
1.2.8 使用NoSQL和搜尋引擎
1.2.9 業務拆分
1.2.10 分散式服務
1.3 大型網站架構演化的價值觀
1.3.1 大型網站架構技術的核心價值是隨網站所需靈活應對
1.3.2 驅動大型網站技術發展的主要力量是網站的業務發展
1.4 網站架構設計誤區
1.4.1 一味追隨大公司的解決方案
1.4.2 為了技術而技術
1.4.3 企圖用技術解決所有問題
1.5 小結
2 大型網站架構模式
2.1 網站架構模式
2.1.1 分層
2.1.2 分割
2.1.3 分佈式
2.1.4 集群
2.1.5 緩存
2.1.6 異步
2.1.7 冗餘
2.1.8 自動化
2.1.9 安全
2.2 架構模式在新浪微博的應用
2.3 小結
3 大型網站核心架構要素
3.1 性能
3.2 可用性
3.3 伸縮性
3.4 擴展性
3.5 安全性
3.6 小結

第2篇 架構
4 瞬時回應：網站的高效能架構
4.1 網站效能測試
4.1.1 不同視角下的網站效能
4.1.2 性能測試指標
4.1.3 性能測試方法
4.1.4 性能測試報告
4.1.5 效能優化策略
4.2 Web 前端效能優化
4.2.1 瀏覽器存取優化
4.2.2 CDN 加速
4.2.3 反向代理
4.3 應用程式伺服器效能優化
4.3.1 分散式快取
4.3.2 非同步操作
4.3.3 使用集群
4.3.4 程式碼優化
4.4 儲存效能優化
4.4.1 機械硬碟vs. 固態硬碟
4.4.2 B+樹vs.LSM 樹
4.4.3 RAIDvs.HDFS
4.5 小結
5 萬無一失：網站的高可用架構
5.1 網站可用性的度量與考核
5.1.1 網站可用性度量
5.1.2 網站可用性考核
5.2 高可用的網站架構
5.3 高可用的應用
5.3.1 透過負載平衡進行無狀態服務的失效轉移
5.3.2 應用伺服器叢集的Session 管理
5.4 高可用的服務
5.5 高可用的數據
5.5.1 CAP 原理
5.5.2 資料備份
5.5.3 失效轉移
5.6 高可用網站的軟體品質保證
5.6.1 網站發布
5.6.2 自動化測試
5.6.3 預發布驗證
5.6.4 代碼控制
5.6.5 自動化發布
5.6.6 灰階發布
5.7 網站運作監控
5.7.1 監控數據採集
5.7.2 監控管理
5.8 小結
6 永無止境：網站的伸縮性架構
6.1 網站架構的擴展性設計
6.1.1 不同功能進行物理分離實現伸縮
6.1.2 單一功能透過集群規模實現伸縮
6.2 應用伺服器叢集的伸縮性設計
6.2.1 HTTP 重定向負載平衡
6.2.2 DNS 網域解析負載平衡
6.2.3 反向代理負載平衡
6.2.4 IP 負載平衡
6.2.5 資料鏈結層負載平衡
6.2.6 負載平衡演算法
6.3 分散式快取叢集的伸縮性設計
6.3.1 Memcached 分散式快取叢集的存取模型
6.3.2 Memcached 分散式快取叢集的伸縮性挑戰
6.3.3 分散式快取的一致性Hash 演算法
6.4 資料儲存伺服器叢集的擴展性設計
6.4.1 關係型資料庫叢集的伸縮性設計
6.4.2 NoSQL 資料庫的擴充性設計
6.5 小結
7 隨需應變：網站的可擴充架構
7.1 建立可擴展的網站架構
7.2 利用分散式訊息佇列降低系統耦合性
7.2.1 事件驅動架構
7.2.2 分散式訊息佇列
7.3 利用分散式服務打造可重複使用的業務平台
7.3.1 Web Service 與企業級分散式服務
7.3.2 大型網