1、億級流量電商網站的商品詳情頁系統架構
面臨難題：對於每天上億流量，擁有上億頁面的大型電商網站來說，能夠支撐高並發訪問，同時能夠秒級讓最新模板生效的商品詳情頁系統的架構是如何設計的?
解決方案：異步多級緩存架構+nginx本地化緩存+動態模板渲染的架構
2、redis企業級集群架構
面臨難題：如何讓redis集群支撐幾十萬QPS高並發+99.99%高可用+TB級海量數據+企業級數據備份與恢復?
解決方案：redis的企業級備份恢復方案+復制架構+讀寫分離+哨兵架構+redis cluster集群部署
3、多級緩存架構設計
面臨難題：如何將緩存架構設計的能夠支撐高性能以及高並發到極致?同時還要給緩存架構最后的一個安全保護層?
解決方案：nginx抗熱點數據+redis抗大規模離線請求+ehcache抗redis崩潰的三級緩存架構
4、數據庫+緩存雙寫一致性解決方案
面臨難題：高並發場景下，如何解決數據庫與緩存雙寫的時候數據不一致的情況?
解決方案：異步隊列串行化的數據庫+緩存雙寫一致性解決方案
5、緩存維度化拆分解決方案
面臨難題：如何解決大value緩存的全量更新效率低下問題?
解決方案：商品緩存數據的維度化拆分解決方案
6、緩存命中率提升解決方案
面臨難題：如何將緩存命中率提升到極致?
解決方案：雙層nginx部署架構+lua腳本實現一致性hash流量分發策略
7、緩存並發重建沖突解決方案
面臨難題：如何解決高並發場景下，緩存重建時的分布式並發重建的沖突問題?
解決方案：基於zookeeper分布式鎖的緩存並發重建沖突解決方案
8、緩存預熱解決方案
面臨難題：如何解決高並發場景下，緩存冷啟動導致MySQL負載過高，甚至瞬間被打死的問題?
解決方案：基於storm實時統計熱數據的分布式快速緩存預熱解決方案
9、熱點緩存自動降級方案
面臨難題：如何解決熱點緩存導致單機器負載瞬間超高?
解決方案：基於storm的實時熱點發現+毫秒級的實時熱點緩存負載均衡降級
10、高可用分布式系統架構設計
面臨難題：如何解決分布式系統中的服務高可用問題?避免多層服務依賴因為少量故障導致系統崩潰?
解決方案：基於hystrix的高可用緩存服務，資源隔離+限流+降級+熔斷+超時控制
11、復雜的高可用分布式系統架構設計
面臨難題：如何針對復雜的分布式系統將其中的服務設計為高可用架構?
解決方案：基於hystrix的容錯+多級降級+手動降級+生產環境參數優化經驗+可視化運維與監控
12、緩存雪崩解決方案
面臨難題：如何解決恐怖的緩存雪崩問題?避免給公司帶來巨大的經濟損失?
解決方案：全網獨家的事前+事中+事后三層次完美緩存雪崩解決方案
13、緩存穿透解決方案
面臨難題：如何解決高並發場景下的緩存穿透問題?避免給MySQL帶來過大的壓力?
解決方案：緩存穿透解決方案
14、緩存失效解決方案
面臨難題：如何解決高並發場景下的緩存失效問題?避免給redis集群帶來過大的壓力?
解決方案：基於隨機過期時間的緩存失效解決方案
課程大綱：
第01節課程介紹以及高並發高可用復雜系統中的緩存架構有哪些東西?
第02節基於大型電商網站中的商品詳情頁系統貫穿的授課思路介紹
第03節小型電商網站的商品詳情頁的頁面靜態化架構以及其缺陷
第04節大型電商網站的異步多級緩存構建+nginx數據本地化動態渲染的架構
第05節能夠支撐高並發+高可用+海量數據+備份恢復的redis的重要性
第06節從零開始在虛擬機中一步一步搭建一個4個節點的CentOS集群
第07節單機版redis的安裝以及redis生產環境啟動方案
第08節redis持久化機對於生產環境中的災難恢復的意義
第09節圖解分析redis的RDB和AOF兩種持久化機制的工作原理
第10節redis的RDB和AOF兩種持久化機制的優劣勢對比
第11節redis的RDB持久化配置以及數據恢復實驗
第12節redis的AOF持久化深入講解各種操作和相關實驗
第13節在項目中部署redis企業級數據備份方案以及各種踩坑的數據恢復容災演練
第14節redis如何通過讀寫分離來承載讀請求QPS超過10萬+?
第15節redis replication以及master持久化對主從架構的安全意義
第16節redis主從復制原理、斷點續傳、無磁盤化復制、過期key處理
第17節redis replication的完整流運行程和原理的再次深入剖析
第18節在項目中部署redis的讀寫分離架構(包含節點間認證口令)
第19節對項目的主從redis架構進行QPS壓測以及水平擴容支撐更高QPS
第20節redis主從架構下如何才能做到99.99%的高可用性?
第21節redis哨兵架構的相關基礎知識的講解
第22節redis哨兵主備切換的數據丟失問題：異步復制、集群腦裂
第23節redis哨兵的多個核心底層原理的深入解析(包含slave選舉算法)
第24節在項目中以經典的3節點方式部署哨兵集群
第25節對項目中的哨兵節點進行管理以及高可用redis集群的容災演練
第26節redis如何在保持讀寫分離+高可用的架構下，還能橫向擴容支撐1T+海量數據
第27節數據分布算法：hash+一致性hash+redis cluster的hash slot
第28節在項目中重新搭建一套讀寫分離+高可用+多master的redis cluster集群
第29節對項目的redis cluster實驗多master寫入、讀寫分離、高可用性
第30節redis cluster通過master水平擴容來支撐更高的讀寫吞吐+海量數據
第31節redis cluster的自動化slave遷移實現更強的高可用架構的部署方案
第32節redis cluster的核心原理分析：gossip通信、jedis smart定位、主備切換
第33節redis在實踐中的一些常見問題以及優化思路(包含linux內核參數優化)
第34節redis階段性總結：1T以上海量數據+10萬以上QPS高並發+99.99%高可用
第35節億級流量商品詳情頁的多級緩存架構以及架構中每一層的意義
第36節Cache Aside Pattern緩存+數據庫讀寫模式的分析
第37節高並發場景下的緩存+數據庫雙寫不一致問題分析與解決方案設計
第38節在linux虛擬機中安裝部署MySQL數據庫
第39節庫存服務的開發框架整合與搭建：spring boot+mybatis+jedis
第40節在庫存服務中實現緩存與數據庫雙寫一致性保障方案(一)
第41節在庫存服務中實現緩存與數據庫雙寫一致性保障方案(二)
第42節在庫存服務中實現緩存與數據庫雙寫一致性保障方案(三)
第43節在庫存服務中實現緩存與數據庫雙寫一致性保障方案(四)
第44節庫存服務代碼調試以及打印日志觀察服務的運行流程是否正確
第45節商品詳情頁結構分析、緩存全量更新問題以及緩存維度化解決方案
第46節緩存數據生產服務的工作流程分析以及工程環境搭建
第47節完成spring boot整合ehcache的搭建以支持服務本地堆緩存
第48節redis的LRU緩存清除算法講解以及相關配置使用
第49節zookeeper+kafka集群的安裝部署以及如何簡單使用的介紹
第50節基於kafka+ehcache+redis完成緩存數據生產服務的開發與測試
第51節基於“分發層+應用層”雙層nginx架構提升緩存命中率方案分析
第52節基於OpenResty部署應用層nginx以及nginx+lua開發hello world
第53節部署分發層nginx以及基於lua完成基於商品id的定向流量分發策略
第54節基於nginx+lua+java完成多級緩存架構的核心業務邏輯(一)
第55節基於nginx+lua+java完成多級緩存架構的核心業務邏輯(二)
第56節基於nginx+lua+java完成多級緩存架構的核心業務邏輯(三)
第57節分布式緩存重建並發沖突問題以及zookeeper分布式鎖解決方案
第58節緩存數據生產服務中的zk分布式鎖解決方案的代碼實現(一)
第59節緩存數據生產服務中的zk分布式鎖解決方案的代碼實現(二)
第60節緩存數據生產服務中的zk分布式鎖解決方案的代碼實現(三)
第61節Java程序員、緩存架構以及Storm大數據實時計算之間的關系
第62節講給Java工程師的史上最通俗易懂Storm教程：大白話介紹
第63節講給Java工程師的史上最通俗易懂Storm教程：大白話講集群架構與核心概念
第64節講給Java工程師的史上最通俗易懂Storm教程：大白話講並行度和流分組
第65節講給Java工程師的史上最通俗易懂Storm教程：純手敲WordCount程序
第66節講給Java工程師的史上最通俗易懂Storm教程：純手工集群部署
第67節講給Java工程師的史上最通俗易懂Storm教程：基於集群運行計算拓撲
第68節緩存冷啟動問題：新系統上線、redis徹底崩潰導致數據無法恢復
第69節緩存預熱解決方案：基於storm實時熱點統計的分布式並行緩存預熱
第70節基於nginx+lua完成商品詳情頁訪問流量實時上報kafka的開發
第71節基於storm+kafka完成商品訪問次數實時統計拓撲的開發
第72節基於storm完成LRUMap中topn熱門商品列表的算法講解與編寫
第73節基於storm+zookeeper完成熱門商品列表的分段存儲
第74節基於雙重zookeeper分布式鎖完成分布式並行緩存預熱的代碼開發
第75節將緩存預熱解決方案的代碼運行后觀察效果以及調試和修復所有的bug
第76節熱點緩存問題：促銷搶購時的超級熱門商品可能導致系統全盤崩潰的場景
第77節基於nginx+lua+storm的熱點緩存的流量分發策略自動降級解決方案
第78節在storm拓撲中加入熱點緩存實時自動識別和感知的代碼邏輯
第79節在storm拓撲中加入nginx反向推送緩存熱點與緩存數據的代碼邏輯
第80節在流量分發+后端應用雙層nginx中加入接收熱點緩存數據的接口
第81節在nginx+lua中實現熱點緩存自動降級為負載均衡流量分發策略的邏輯
第82節在storm拓撲中加入熱點緩存消失的實時自動識別和感知的代碼邏輯
第83節將熱點緩存自動降級解決方案的代碼運行后觀察效果以及調試和修復bug
第84節hystrix與高可用系統架構：資源隔離+限流+熔斷+降級+運維監控
第85節hystrix要解決的分布式系統可用性問題以及其設計原則
第86節電商網站的商品詳情頁緩存服務業務背景以及框架結構說明
第87節基於spring boot快速構建緩存服務以及商品服務
第88節快速完成緩存服務接收數據變更消息以及調用商品服務接口的代碼編寫
第89節商品服務接口故障導致的高並發訪問耗盡緩存服務資源的場景分析
第90節基於hystrix的線程池隔離技術進行商品服務接口的資源隔離
第91節基於hystrix的信號量技術對地理位置獲取邏輯進行資源隔離與限流
第92節hystrix的線程池+服務+接口划分以及資源池的容量大小控制
第93節深入分析hystrix執行時的8大流程步驟以及內部原理
第94節基於request cache請求緩存技術優化批量商品數據查詢接口
第95節開發品牌名稱獲取接口的基於本地緩存的fallback降級機制
第96節深入理解hystrix的短路器執行原理以及模擬接口異常時的短路實驗
第97節深入理解線程池隔離技術的設計原則以及動手實戰接口限流實驗
第98節基於timeout機制來為商品服務接口的調用超時提供安全保護
第99節基於hystrix的高可用分布式系統架構項目實戰課程的總結
第100節基於request collapser請求合並技術進一步優化批量查詢
第101節hystirx的fail-fast與fail-silient兩種最基礎的容錯模式
第102節為商品服務接口調用增加stubbed fallback降級機制
第103節基於雙層嵌套command開發商品服務接口的多級降級機制
第104節基於facade command開發商品服務接口的手動降級機制
第105節生產環境中的線程池大小以及timeout超時時長優化經驗總結
第106節生產環境中的線程池自動擴容與縮容的動態資源分配經驗
第107節hystrix的metric統計相關的各種高階配置講解
第108節hystrix dashboard可視化分布式系統監控環境部署
第109節生產環境中的hystrix分布式系統的工程運維經驗總結
第110節高並發場景下恐怖的緩存雪崩現象以及導致系統全盤崩潰的后果
第111節緩存雪崩的基於事前+事中+事后三個層次的完美解決方案
第112節基於hystrix完成對redis訪問的資源隔離以避免緩存服務被拖垮
第113節為redis集群崩潰時的訪問失敗增加fail silent容錯機制
第114節位redis集群崩潰時的場景部署定制化的熔斷策略
第115節基於hystrix限流完成源服務的過載保護以避免流量洪峰打死MySQL
第116節為源頭服務的限流場景增加stubbed fallback降級機制
第117節高並發場景下的緩存穿透導致MySQL壓力倍增問題以及其解決方案
第118節在緩存服務中開發緩存穿透的保護性機制以及代碼測試
第119節高並發場景下的nginx緩存失效導致redis壓力倍增問題以及解決方案
第120節在nginx lua腳本中開發緩存失效的保護性機制以及代碼測試
第121節支撐高並發與高可用的大型電商詳情頁系統的緩存架構課程總結
第122節如何將課程中的東西學以致用在自己目前的項目中去應用?
第123節如何帶着課程中講解的東西化為自己的技術並找一份更好的工作?