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• 在大型网站架构的演变过程中，集中式的架构设计出于系统的可扩展性、可维护性以及成本等多方面的因素考虑，逐渐被放弃，转而采用分布式的架构设计。分布式架构的核心思想是采用大量廉价的PC server，构建一个低成本、高可用、高可扩展、高吞吐的集群系统，以支撑海量的用户访问和数据存储，理论上具备无限的扩展能力。分布式系统的设计，是一门复杂的学问，它涉及到包括通信协议、远程调用，服务治理，系统安全、存储、搜索、监控、稳定性保障、性能优化、数据分析、数据挖掘等方方面面，

• 第一节
  大型分布式系统概述
  集中式、垂直式、分布式应用架构的变迁思路
  SOA体系架构，服务化的演变
  SOA的基础--rpc远程调用
  --rpc与通信协议
  --对象序列化方式的选择
  --异构系统还是同构系统
  --远程调用的实现方式，基于http协议的远程调用，基于tcp协议的远程调用
• 第二节
  服务的路由和负载均衡
  --为什么需要服务治理
  --服务的负载均衡，复杂环境下负载均衡所面临的问题(负载不均、多机房)
  --负载均衡算法及其扩展
  --如何动态配置路由规则
  --服务上线下线的动态感知
  --客户端容灾方案的实现
  --如何使用zookeeper实现服务路由和负载均衡
  SOA架构所面临的问题
• 第三节
  构建安全的分布式网站
  常见的web攻击手段，xss、crsf、sql注入攻击、DDos攻击等等
  面对攻击，应该如何防御，具体的防御手段
  如何架构安全的网站，保障通信的安全
  常用的安全算法的使用场景<1>
  --校验数据是否被篡改，数字摘要
  --加密传输内容，对称加密算法
  --校验消息发送和接收方身份，非对称加密算法
• 第四节
  构建安全的分布式网站
  常用的安全算法的使用场景<2>
  数字签名及其使用场景
  数字证书及其使用场景
  为什么需要认证
  --签名认证的原理和实现
  --摘要认证的原理和实现
  为什么需要https协议，https协议能够带来什么
  --https协议的原理解析
  --使用tomcat部署https web
  平台厂商所面临的问题及开放平台的出现
  oauth协议解决了什么问题及oauth协议的适用场景
• 第五节
  分布式系统基础设施之缓存
  --缓存的使用场景
  --数据一致性的保障
  --缓存的负载均衡问题，雪崩效应的产生
  --如何解决缓存的负载均衡问题
  --缓存的强依赖及可靠性的解决
  --memcache的介绍及使用
  分布式系统基础设施之持久化存储
  --IOE太贵，无法扩展，mysql+pc server节约成本
  --pc server的承载有限，业务拆分的实施，mysql复制策略
  --读的压力过大，读写分离
  --单表数据量太大，则分表
  --写入压力太大，则分库
• 第六节
  分布式系统基础设施之持久化存储
  --为提升性能，mysql的取舍
  --海量数据，高并发写入，该hbase上场了
  --hbase的api，row key的设计
  --什么场景不适合使用hbase
  --小而美的redis，多种数据类型，快速存取
  --redis数据类型的介绍，使用案例
  分布式系统基础设施之消息系统
  --消息系统的使用场景，为什么要使用消息系统
  --消息发送的两种模式，p2p和订阅
  --消息发送的一致性和可靠性，最终一致性解决方案
  --消息投递的顺序问题的产生及消息内容的去重
• 第七节
  分布式系统基础设施之垂直化搜索引擎
  垂直化搜索的使用场景
  基于lucene的搜索引擎的基本原理
  --构建索引
  --索引更新与查询
  --结果排序
  --高亮
  --中文分词
  --索引优化
  搜索引擎的扩展性
  使用搜索引擎所面临的问题
• 第八节
  保障分布式系统的稳定性
  在线日志分析及常用命令
  在线日志分析的技巧，sed、awk、shell的及使用
  如何查看服务器当前的状态，服务器的监控指标解析
  --load、cup利用率
  --磁盘剩余空间
  --网络traffic
  --磁盘IO
  --内存使用
  --qps、rt
  jvm gc对稳定性和性能的影响
  如何分析jvm产生的gc日志
• 第九节
  保障分布式系统的稳定性
  集群监控及流量控制
  --服务器的心跳检测实现方法
  --大流量到来前，服务器的容量评估及应用水位的检测
  --如何对流量进行控制
  --服务稳定性的实现方案: 依赖管理&服务分级&优雅降级&开关&应急预案
  高并发系统与普通系统的区别
  --原子操作解决了什么问题
  --jvm原子操作实现的原理(包含jvm源代码解析)
• 第十节
  保障分布式系统的稳定性
  如何设计高并发系统
  --java的多线程同步及锁的机制
  --分布式条件下数据一致性及系统可扩展性的保障
  --高并发条件下减库存的案例
  性能优化--找出系统的性能瓶颈
  --找出前端的性能问题
  --监测网页的响应时间
  --监测java方法的响应时间
• 第十一节
  性能优化--找出系统的性能瓶颈
  --java应用程序gc日志的分析
  --影响mysql数据库性能的因素
  为什么要进行性能测试
  性能测试的方法和工具
  --apache ab
  --apache jmeter
  --load runner
  性能环境和真实环境的差异
  如何进行性能优化
  --前端性能优化的实施
  --java程序性能优化的实施
• 第十二节
  如何进行性能优化
  --数据压缩带来性能的提升，不同算法效率的比较
  --使用缓存提升性能
  --mysql数据库查询优化
  --java应用程序gc优化
  --使用新硬件提升性能
  java应用常用的故障排查工具
  --jps&jmap&jinfo&jstack
  --mat
  --VisualVM
  --java应用典型问题
• 第十三节
  数据分析对于大型分布式网站的意义
  分布式文件系统
  离线数据分析，mapreduce、hive
  实时数据分析，storm
  离线数据同步，Apache sqoop
  实时数据同步，mysql的实现方案
  数据报表能提供什么，报表系统的实现思路