分布式系统案例课 
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课程目录
已完结/共 66 讲
第二章 如何设计一个分布式计数服务 - 系统设计面试案例 (7讲)
时长 13:13
时长 14:05
时长 12:23
时长 04:09
时长 02:35
时长 03:02
时长 09:28
第三章 如何设计一个简化版的Kafka消息系统 - 拍拍贷PMQ设计演进案例 (8讲)
时长 16:45
时长 14:21
时长 14:07
时长 10:10
时长 06:26
时长 08:27
时长 01:57
时长 05:32
第四章 如何解决微服务的数据一致性和事务问题 (13讲)
时长 05:39
时长 06:16
时长 25:10
时长 14:34
时长 13:39
时长 13:48
时长 15:16
时长 18:30
时长 18:12
时长 08:10
时长 09:31
时长 09:01
时长 06:02
第五章 如何设计一个高并发无状态的会话缓存服务 - 携程SessionServer案例 (5讲)
时长 18:31
时长 21:31
时长 18:19
时长 10:16
第六章 系统设计综合案例 - SaaS服务healthchecks.io的设计 (6讲)
时长 15:42
时长 11:28
时长 11:58
时长 10:13
时长 19:49
时长 13:31
第七章 如何实现精细化服务治理 - 服务网格技术ServiceMesh解析 (10讲)
时长 03:17
时长 07:20
时长 14:30
时长 08:08
时长 14:32
时长 15:01
时长 13:28
时长 12:05
第八章 大型网站架构演进案例 (8讲)
时长 04:05
时长 14:18
时长 12:25
时长 17:14
时长 05:09
时长 09:36
第九章 架构师成长之道 (6讲)
时长 01:53
时长 10:30
时长 14:32
时长 12:28
时长 08:33
时长 09:52
第十章 课程回顾&结课测试 (1讲)
时长 07:33
分布式系统案例课
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01 | 课程介绍
02 | 内容综述
03 | 需求收集和总体架构设计
04 | 存储设计
05 | 计数服务设计（上）
06 | 计数服务设计（下）
07 | 查询服务设计
08 | 技术栈选型
09 | 进一步考量和总结
10 | PMQ 2.0项目背景
11 | PMQ 2.0的设计解析（上）
12 | PMQ 2.0的设计解析（中）
13 | PMQ 2.0的设计解析（下）
14 | PMQ 3.0的演进
15 | Kafka的动态重平衡是如何工作的？（上）
16 | Kafka的动态重平衡是如何工作的？（下）
17 | 消息队列设计和治理最佳实践
18 | 第四章目录和大纲
19 | 微服务的四大技术难题是什么？
20 | 如何解决微服务的数据一致性分发问题？
21 | 如何解决微服务的数据聚合Join问题？
22 | 如何解决微服务的分布式事务问题？（上）
23 | 如何解决微服务的分布式事务问题？（下）
24 | 阿里分布式事务中间件Seata解析
25 | Uber微服务编排引擎Cadence解析
26 | 如何理解Uber Cadence的架构设计？
27 | 如何实现遗留系统的解耦拆分？
28 | 拍拍贷系统拆分项目案例
29 | CQRS/CDC技术在Netflix的实践
30 | 第四章总结
31 | SessionServer项目背景
32 | 总体架构设计
33 | 如何设计一个高性能基于内存的LRU Cache？
34 | 如何设计一个高性能大容量持久化的ConcurrentHashmap？
35 | 设计评估和总结
36 | SaaS项目healthchecks.io的背景和架构（上）
37 | SaaS项目healthchecks.io的背景和架构（下）
38 | 如何设计一个轻量级的基于DB的延迟任务队列？
39 | 如何设计一把轻量级的锁？
40 | 如何设计一个分布式限流系统？
41 | 如何设计一个分布式TopK系统实现实时防爬虫？
42 | 第七章目标和大纲
43 | 为什么说ServiceMesh是微服务的未来(上)
44 | 为什么说ServiceMesh是微服务的未来(下)
45 | 解析Envoy Proxy(上)
46 | 解析Envoy Proxy(下)
47 | Envoy在Lyft的实践
48 | 解析Istio
49 | K8s Ingress、Istio Gateway和API Gateway该如何选择？(上)
50 | K8s Ingress、Istio Gateway和API Gateway该如何选择？(下)
51 | Spring Cloud、K8s和Istio该如何集成？
52 | 第八章目标和大纲
53 | 拍拍贷案例：大型网站架构是如何演进的？
54 | 最小可用架构：Minimum Viable Architecture（上）
55 | 最小可用架构：Minimum Viable Architecture（下）
56 | 如何构建基于OAuth2/JWT的微服务架构？（上）
57 | 如何构建基于OAuth2/JWT的微服务架构？（下）
58 | 拍拍贷案例：如何实现数据中心机房的迁移？
59 | 携程/Netflix案例：如何实现同城双活和异地多活？
60 | 第九章大纲
61 | 学习开源项目的6个层次和8种方法（上）
62 | 学习开源项目的6个层次和8种方法（中）
63 | 学习开源项目的6个层次和8种方法（下）
64 | 百万年薪架构师是如何炼成的？
65 | 解读一份大厂的研发岗职级体系
66 | 结课测试&结束语
本节摘要
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全部留言(11)
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Bill
可以更简单一些，流量直接打到网关上记录日志，然后起个普通的统计聚合服务，面向写的场景写入DB就了。
简化掉中间很多环节，可用性提升。
作者回复: 当然，环节越少越简单，出故障的概率就小，但是还是要看量级，因为体量决定架构。根据具体的体量大小，可以适当简化。 1. 可以通过采集网关(或者反向代理)的访问日志，来实现计数服务。 2. 通常原始访问日志也需要保存起来，中间一般引入kafka消息队列，主要考虑一个是流量消峰，另外一个是前后解耦合。
2020-09-05
3
jhren
感谢杨老师核心名词都提供了英文翻译
作者回复: ⛽️
2020-06-17
3
静水流深
这节课，让我感受到了，知识储备的重要性！！需要不断地去深入学习。
作者回复: ⛽️
2020-06-16
3
杰
波波老师讲的很精彩，可惜报名的人数那么少，可能大部分学员看到标题就没太大兴趣了。
作者回复: 本课程主要面向中高级工程师和架构师，受众有一定限制
2020-10-12
2
G小调
有个疑问，计算服务，怎么计算一个窗口期时间内的请求聚合，再推送到数据库存储
作者回复: 简单用一个ConcurrentHashMap，key是videoId，value是1分钟内的点击数量累加值。 弄个后台线程每分钟，新建一个ConcurrentHashMap，替换那个老的，然后把老的值打包写入本地MQ。
2020-06-24
2
何凌
有没有可能直接写MQ？Kafka会有auth的问题，如果是带auth的MQ呢？
作者回复: 一般不直接写mq，前面放一个代理服务去写mq，这样客户端不耦合具体的mq技术。 kafka的auth，可以根据需要关闭，即使有auth也没有关系，客户端用官方方法做auth就好了。
2020-06-20
2
不忘初心
观看事件的产生，老说讲的是浏览器主动发送，是否可以在api网关里用过滤器来产生观看事件？
作者回复: 可以，甚至还可以通过nginx或者网关的访问日志来收集。课程只是一个演示场景。
2020-06-19
1
tt
看得真过瘾
作者回复: ⛽️
2020-06-18
1
Sky
计数服务如果是一个窗口期时间内的请求聚合，再推送到数据库存储， 在还没推送前，计数服务器crash，那存储与concurren hashmap中的计数就丢失了。如果为了放丢失，写入硬盘又慢，这个有什么好的办法解决？
作者回复: 如果通过内存做聚合并且要保证数据不丢，那么一般必须先写入磁盘文件。相当于在每台counting service的主机上要有磁盘queue(相当于write ahread log)，然后在磁盘queue的一端写入数据，另外一端做消费聚合，同时在磁盘上记录queue的消费指针。后面如果计数服务crash了，重启服务后，从上次的消费指针重新消费即可，这样可以保证可靠性(但是可能重复消费)。
2021-04-25
瞌睡的李先生
作为一个0年经验的实习生，感觉波波老师讲的东西为我打开了一扇新世界的大门
作者回复: 加油💪
2021-04-23
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