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大型互联网架构设计实践
大型互联网架构设计实践
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直播面授
课程图标 课程代码 NX0170

课程实施:

课程通过4种方式实施:实践经验分享、大型实例案例分析、深入探讨、系统性理论知识梳理


课程特色:

本课程方案注重课程的实战过程,去掉了一定量的理论,把实战的比重增大到总课时数的60%。其余40%为理论以及指导性的流程。


教练式培训:

课程采用客户的真实项目作为项目案例,贯穿整个课程学习过程, 结合学员的课堂练习与讲师的案例分析, 使课程具备实践性及落地能力


培训特色:

培训采用实战的方式,整个培训过程学员需要在讲师的指点下动手操作,2天需要掌握10多种实战技巧,课堂中学员将会制定多个系统架构,需要不断思考和参与,深刻掌握架构设计的核心技巧。


课程安排:

一个典型LAMP互联网站点由小到大的成长过程到一个千万PV的互联网系统的架构变化

  • 作为一个架构师如何处理淘宝双十一与12306的类似场景

  • 淘宝双十一的高峰值,互联网架构如何处理

  • 12306的极端应用, 互联网架构如何处理

  • 从传统应用系统架构如何转变到互联网架构设计

  • 初始支撑小型应用的网站架构-AllInOne

  • 用户数量开始增长,应用种类增加, 以竖井架构应对不同应用的需要

  • 用户数量呈几何指数增长,高并发,高性能,高稳定问题显现-架构演变到分布式的互联网架构

  • 单点扩展与水平扩展的问题

  • 达到千万级PV的互联网架构-服务化、云化、大数据、开源、横向扩容,形成大型复杂互联网架构,解决高并发、高性能、高稳定性问题


高并发互联网架构核心设计-案例研讨形式讲解

这个部分主要讲解高并发互联网系统的架构设计,通过多个实例案例解析高并发系统的架构设计

  • 高并发互联网系统的架构场景

  • 架构设计如何解决互联网高并发系统的架构设计

  • 互联网分布式系统架构的高并发核心设计实践

  • 高并发系统的分布式数据库集群的核心设计实践

  • 如何通过分布式缓存的解决方案解决高并发系统的架构设计

  • 高并发的分布式部署系统的架构设计

  • 高并发下的异步消息队列

架构关键问题研讨:高并发实时计算系统研讨

经验分享:.NET及J2EE应用系统的网站解决大量并发访问,目前流行的技术及应用;

典型案例分析:分析大型互联网应用滴滴出行的大型实例案例,分析其高并发请求处理的架构设计的实际运用、整体设计

典型案例分析:分析大型互联网应用微信的大型实例案例,分析其高并发数据处理架构设计的实际运用、整体设计


大型互联网高并发系统的分布式的架构设计-案例研讨形式讲解

这个部分主要讲解如何构建多服务器大型互联网高并发的分布式系统的架构设计,针对大型互联网分布式系统的问题设计分布式系统的架构解决方案。

  • 大型复杂互联网分布式系统的系统场景

  • 大型互联网高并发系统分布式的架构场景

  • 高并发的指标分析

  • 高吞吐的指标分析

  • 高并发的大型互联网分布式解决方案的核心设计思想

  • 从一个亿级用户的高并发大型互联网支付系统的分布式设计谈起

  • 分布式高并发系统要解决的核心问题汇总

  • 动态架构(Dynamic Infrastructure)

  • 如何设计部署,使服务器能进行动态扩展,提高系统分区容忍性,解决高并发问题

  • 微服务在分布式架构设计中的核心设计思想,提高分布式系统的可扩展性,提高系统高效访问机制

  • 大型互联网分布式并发系统的负载设计, 哪个服务器应该承担更多

  • 服务器分区的划分-核心分区以及为何分区

  • 分布式并发系统的交互协议的设计

  • 分布式系统中各个服务器的数据共享问题解决方案

  • 大型互联网分布式系统的可靠性/高可用性设计-如何可靠, 系统的0故障设计

  • 大型互联网分布式系统的健壮性设计-如何健壮,系统的自修复过程如何设计

  • 大型分布式系统的监控管理设计

  • 基于大型分布式系统云计算演变过程- 为什么大型的分布式应用最终将演变到私有云与混合云的应用中

经验分享:如何实现微信支付在大量并发支付高峰期的稳定性问题的相关技术;

典型案例分析:分析大型互联网应用滴滴出行的实例案例进行串讲,将整体串讲到分布式互联网系统设计过程中的几大核心问题, 我们设计过程中遇到的问题及通用的架构设计解决方案


高并发互联网系统的负载均衡的架构设计-案例研讨形式讲解

这个部分主要讲解多系统负载均衡的软件架构设计,通过多个实例案例解析负载均衡的架构设计

  • 均衡负载的架构场景

  • 架构设计如何解决高并发系统的均衡负载问题

  • 分布式系统架构的均衡负载核心设计实践

  • CDN的架构设计核心设计实践

  • 均衡负载的主流工具的分析及选型

  • 如何避免均衡负载的单点故障

  • 均衡负载架构中的关键问题及其架构设计陷阱的排除

  • 均衡负载的分布式部署系统的架构设计

架构关键问题研讨:均衡负载系统设计研讨

典型案例分析:结合一个大型互联网应用的实例案例,分析高并发架构均衡负载设计的实际运用

经验分享:如何设计.NET及J2EE应用系统体系下的均衡负载架构方案


面向微服务的高可扩展框架设计

  • 面向服务的松耦合架构的核心设计思想

  • 把需求变化的影响面控制在很小的范围内如何做到,使业务变更所带来的影响最小

  • 服务层

  • 基于服务的业务逻辑层设计

  • 抽象业务服务,以微服务形式提供

  • 微服务的注册

  • 微服务的管理

  • 微服务的访问

  • 微服务的调用

  • 微服务的架构设计

  • 远程服务的实现分析 RPC还是WebService

  • 服务热拔插,热部署的架构核心设计思想

  • 实现可拔插服务的设计目的

典型案例分析:分析一个千万级代码、全球多中心协同开发的大型商业化软件,在架构设计中的微服务架构设计。掌握微服务架构设计的设计技巧,提升业务的可扩展性与灵活性


大型互联网系统的高性能数据库架构设计

这个部分主要讲解大型互联网系统的高性能数据库的架构设计,通过多个实例案例解析高并发/高性能下的数据库体系架构设计

高性能数据库规划设计

  • 评估系统本身的业务设计改善

  • 使用基于数据库的缓存架构解决系统高性能问题的核心设计实践

  • “拆”数据库性能设计的核心思想

  • 使用大型数据库D结构设计解决系统高性能问题的核心设计实践

  • 高性能索引的设计

  • 全表索引的设计

  • 单一业务性能提升的设计

  • 使用大型数据库实施汇总设计解决系统高性能问题的核心设计实践

  • 长事务处理

  • 支持不断增长的性能压力引起的扩展

高性能分布式数据库系统设计

  • 数据库群的水平与竖直切分设计

  • 数据库群依据人群数量的切分设计

  • 大型数据库的横向拆分数据库架构设计-5大实践设计原则

  • 大型数据库的纵向拆分数据库架构设计-3大实践设计原则

  • 使用大型数据库分区设计解决系统高性能问题的核心设计实践

  • 通过横向扩容提升性能

  • 分布式数据库集群的事务处理

  • 数据库群故障处理策略

  • 数据库群依据业务切分策略

  • 分布式环境中数据库文件系统设计

案例分析:一个大型互联网应用的分布式数据库群的策略

  • 典型案例分析:通过大量大型项目的实例文档进行说明,每个环节的业务架构设计粒度

  • 典型案例分析:分析大型互联网应用微信支付的实例案例,分析高并发架构均衡负载设计的实际运用


互联网高并发系统分布式缓存集群设计 ? 分布式缓存集群的可靠性设计

  • 分布式缓存集群的数据容错设计

  • 分布式缓存集群架构搭建方法

  • 分布式缓存集群架构性能管理

  • Master Server的架构设计

  • 分布式缓存的单点问题改进

  • 分布式缓存Node的设计

  • 分布式缓存集群的调优和节点扩展最佳实践

  • 主要调优工具和性能监控工具

  • 分布式缓存集群对于硬件的要求和选型

  • 分布式缓存集群中对硬件、操作系统的调优方法

  • Redis架构分析与实践

典型案例分析:大型互联网应用滴滴出行的实例案例分析及演练分布式缓存集群架构搭建过程


互联网高并发系统异步接口性能设计经验和实战-通过异步实现高并发请求处理

这个部分主要讲解高性能异步处理的架构设计,通过多个实例案例解析异步的设计实战及经验分享以及主流的异步通信的开源应用

  • 同步与异步的真实差别

  • 异步接口设计的主要业务场景

  • 异步消息队列的应用

  • 同步与异步接口在解决不同业务场景时的选型

  • 异步消息队列设计的核心性能调优4大原则

  • 在不同的场景下选用不同调优策略

  • 主流异步消息队列的开源解决方案分析

  • RabbitMQ异步消息队列的架构分析与实践

  • ActiveMQ异步消息队列的架构分析与实践

  • Kafka异步消息队列的架构分析与实践

架构关键问题研讨:同步与异步的现实业务场景及其解决方案

经验分享:同步与异步接口设计的实践经验

典型案例分析:分析大型互联网应用微信支付系统的实例案例进行分析,通过该案例分析同步与异步接口调优设计


大型互联网高并发系统的海量数据处理系统架构设计-案例研讨形式讲解

这个部分主要讲解海量数据处理的架构设计,针对海量数据的问题设计海量数据的架构解决方案。

  • 海量数据处理的系统场景

  • 海量数据处理的架构汇总

  • 主流海量处理的架构解决方案

  • 8种海量数据处理的架构设计比较

  • 分布式系统架构的海量数据处理设计

  • 海量数据处理设计

经验分享:大数据并发方面的解决方案

典型案例分析:分析淘宝大数据平台实例案例进行分析,详细分析海量数据处理的架构设计


项目架构设计咨询建议 针对以下4个方面综合给出架构设计建议:

1、 大数据并发方面的解决方案及其建议;

2、.解决大量并发访问,目前流行的技术及应用;

3、大型互联网分布式系统解决方案及其建议;

4、大型互联网负载均衡软件及其配置和优化方案。