56 | 集中异常监控和Sentry

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课程目录

第一章：课程介绍和案例需求 (5讲)

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01 | 课程介绍

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02 | 背景说明

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03 | 课程目标和主要内容

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04 | 课程案例需求

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05 | 课程补充说明

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第二章：系统架构设计和技术栈选型 (8讲)

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06 | 为何采用微服务架构？

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07 | 架构设计和技术栈选型

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08 | 数据和接口模型设计：账户服务

09 | 数据和接口模型设计：业务服务

10 | Dubbo、Spring Cloud和Kubernetes该如何选型（上）

11 | Dubbo、Spring Cloud和Kubernetes该如何选型（中）

12 | Dubbo、Spring Cloud和Kubernetes该如何选型（下）

13 | 技术中台到底讲什么？

第三章：服务开发框架设计和实现 (10讲)

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14 | Staffjoy项目结构组织

15 | 谷歌为何采用单体仓库（Mono-Repo）？

16 | 微服务接口参数校验为何重要？

17 | 如何实现统一异常处理？

18 | DTO和DMO为什么要互转？

19 | 如何实现基于Feign的强类型接口？

20 | 为什么框架层就要考虑分环境配置？

21 | 异步处理为何要复制线程上下文信息？

22 | 为你的接口添加Swagger文档

23 | 主流微服务框架概览

第四章：可编程网关设计和实践 (9讲)

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24 | 网关和BFF是如何演化出来的（上）

25 | 网关和BFF是如何演化出来的（下）

26 | 网关和反向代理是什么关系？

27 | 网关需要分集群部署吗？

28 | 如何设计一个最简网关？

29 | Faraday网关代码解析（上）

30 | Faraday网关代码解析（下）

31 | 生产级网关需要考虑哪些环节？

32 | 主流开源网关概览

第五章：安全框架设计和实践 (10讲)

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33 | 安全认证架构演进：单块阶段（上）

34 | 安全认证架构演进：单块阶段（下）

35 | 安全认证架构演进：微服务阶段

36 | 基于JWT令牌的安全认证架构

37 | JWT的原理是什么？

38 | JWT有哪两种主要流程？

39 | Staffjoy安全认证架构和SSO

40 | 用户认证代码剖析

41 | 服务调用鉴权代码剖析

42 | 如何设计用户角色鉴权？

第六章：服务测试设计和实践 (7讲)

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43 | Spring Boot微服务测试该如何分类？

44 | 什么是契约驱动测试？

45 | 什么是测试金字塔？

46 | 单元测试案例分析

47 | 集成测试案例分析

48 | 组件测试案例分析

49 | Mock vs Spy

第七章：可运维架构设计和实践 (8讲)

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50 | 何谓生产就绪(Production Ready)？

51 | Spring Boot如何实现分环境配置

52 | Apollo vs SpringCloudConfig vs K8s ConfigMap

53 | CAT vs Zipkin vs Skywalking(上)

54 | CAT vs Zipkin vs Skywalking(下)

55 | 结构化日志和业务审计日志

56 | 集中异常监控和Sentry

57 | EFK & Prometheus & Skywalking + Kubernetes 集成架构

第八章：服务容器化和Docker Compose部署 (10讲)

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58 | 本地开发部署架构和软件需求

59 | 手工服务部署和测试(上)

60 | 手工服务部署和测试(中)

61 | 手工服务部署和测试(下)

62 | SkyWalking调用链监控实验

63 | Docker和Docker Compose简介

64 | 容器镜像构建Dockerfile解析

65 | Docker Compose服务部署文件剖析

66 | 将Staffjoy部署到本地Docker Compose环境(上)

67 | 将Staffjoy部署到本地Docker Compose环境(下)

第九章：云原生架构和Kubernetes容器云部署 (17讲)

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68 | 到底什么是云原生架构？

69 | Kubernetes背景和架构

70 | Kubernetes有哪些基本概念(上)

71 | Kubernetes有哪些基本概念(下)

72 | 理解Kubernetes节点网络和Pod网络

73 | 深入理解Service和ServiceDiscovery

74 | NodePort vs LoadBalancer vs Ingress

75 | 本地测试Kubernetes部署文件剖析

76 | 本地测试Kubernetes环境搭建

77 | 将Staffjoy部署到本地Kubernetes环境(上)

78 | 将Staffjoy部署到本地Kubernetes环境(下)

79 | 生产环境Kubernetes部署文件剖析

80 | 阿里云Kubernetes环境创建

81 | 将Staffjoy部署到阿里云Kubernetes环境

82 | Kubernetes应用动态配置实验

83 | Kubernetes应用金丝雀发布实验

84 | 阿里云资源释放

第十章：项⽬复盘、应用和扩展环节 (2讲)

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85 | 课程复盘

86 | 项目扩展和应用

第十一章：附录 Staffjoy 项目源代码解析 (8讲)

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87 | Account服务

88 | Company服务

89 | Mail、SMS和Bot服务

90 | Faraday服务

91 | WhoAmI服务

92 | WWW服务

93 | 前端应用

94 | 结课测试&结束语

56 | 集中异常监控和Sentry

杨波

前携程/拍拍贷技术总监，微服务技术专家

全集6289

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本节摘要

源代码地址：https://github.com/geektime-geekbang/staffjoy
课件地址：https://github.com/geektime-geekbang/staffjoy/tree/master/doc/ppts

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精选留言(3)

John

波波這個logging 怎麼能保證performance呢尤其如果需要實時進行數據分析的話比如每秒transaction特別大我又需要用elk進行實時數據分析謝謝

作者回复: Sentry是异常监控(error tracking)和告警平台，和普通日志比起来，异常日志相对少。Sentry可以独立部署，内部有各种优化(缓存/异步/限流/分组等)，保证高性能处理异常日志。

如果要做普通日志采集或者分析的话，ELK是不错选择，ELK可以分布式部署，根据你的容量可以按需扩容。

2019-08-21

 1

 1
阿斯蒂芬

想起N年前做了一套“日志监控系统”，定时扫描日志，对日志内容进行分析，聚合，根据频次，重要程度等做邮件之类的告警，其实细节还不少，想不到现在都有这么智能化的系统了，是该好好利用，感谢老师分享

作者回复: Sentry是一个很不错的错误监控平台，深入研究可以学到不少技术和设计思想。

2020-05-26




钱

统一异常监控平台——sentry

作者回复: sentry一个好东东，推荐使用。

2020-03-21



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