分布式系统案例课 
11809 人已学习
新⼈⾸单¥59
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
登录|注册
当前播放: 41 | 如何设计一个分布式TopK系统实现实时防爬虫？
00:00 / 00:00
高清
- 高清
1.0x
- 2.0x
- 1.5x
- 1.25x
- 1.0x
- 0.75x
- 0.5x
付费课程，可试看
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
登录 后留言
全部留言(4)
- 最新
- 精选
hello zero
老师，分布式架构里的Poller和Agent，有没有现成的组件，还是需要定制开发？
作者回复: 日志采集的Poller/Agent有很多，如Elastic Filebeat，Fluentd等等，也可以按需自己定制开发。
2021-04-12
那只羊
老师可以分享一下，基于长连接（TCP或者UDP）场景下的应用，比如IM社交，客服系统，大规划消息推送服务；这些应用在进行分布式实践中的一些思路吗？
我自己设计了一套基于UDP协议的推送服务（Netty），暂且叫push_server吧！通讯双方，push_server做了：登录（验证）、用户在线列表（查找用户是否在线）、消息透传（核心能力）；
目前已经将服务优化到吞吐可每秒大约4万左右，但是还是处于单机模式，最多就是加了台热备机，因为将后来不可能一直使用这种模式，想现在着手改造成分布式服务的架构，但是在项目实践过程中，感觉没有web应用的好做，苦恼于此，希望老师能指点下，非常感谢！！
作者回复: 大规模通知系统可以考虑基于MQ + Workers模式搭建，MQ可以基于分布式的Kafka，Workers(相当于消费者)可以按需扩容。 另外参考（可能需要翻墙） https://blog.gojekengineering.com/how-we-manage-a-million-push-notifications-an-hour-549a1e3ca2c2 https://speakerdeck.com/cubicdaiya/building-high-performance-push-notification-server-in-go
2020-08-09
满心
老师，有个疑问，爬虫计算任务在归并计算的时候，怎么保证所有聚合服务已经提交结果到DB当中？如果某一个聚合服务由于网络等原因，没有及时将聚合结果更新到db，那最后归并计算出来的结果就会不准确
2022-08-21
战国
这里面有一个疑问，就是日志的消费者只看到一个。
如果是扩展到多个，那就需要用分布式的堆了吧？还是各自找，最后再聚合？不过这里就有准确性的问题；
这里特别提到了分区，也就是可能根据ip进行一定程度消息分区，好像也能解决，最后将ip的访问量聚合的时候再对比一下，找出最高的；
2021-10-09
1
收起评论