架构师_百万年薪架构师&P7架构师知识体系
2022-08-10 13:46:23 65 举报
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架构师一般指系统架构师。 系统架构师是一个最终确认和评估系统需求,给出开发规范,搭建系统实现的核心构架,并澄清技术细节、扫清主要难点的技术人员。主要着眼于系统的“技术实现”。因此他/她应该是特定的开发平台、语言、工具的大师,对常见应用场...
作者其他创作
大纲/内容
1.互联网未来架构之两平台一中心的趋势;
2.互联网未来架构之弹性容器云平台;
3.互联网未来架构之服务网格平台;
4.互联网未来架构之服务治理中心;
5.互联网未来架构之人工智能趋势;
第11章:智能互联网之未来架构演进篇;
第12章:智能互联网之新技术探索与实践篇;
篇章六:《新技术探索与实践之道篇》
1.1容器定义;
1.2Docker定义;
1.3Docker应用标准化;
1.4Docker架构详解;
1.Docker容器技术揭秘;
2.1Kubernetes为何而生;
2.2Kubernetes系统架构详细剖析;
2.3Kubernetes逻辑架构深度剖析;
2.4Kubernetes支撑业务类型;
2.5Kubernetes创建Pod完整时序剖析;
2.6Kubernetes设计目标;
2.7Kubernetes集群联邦设计;
2.8Kubernetes核心概念;
2.9网络深度剖析;
2.10Kubernetes网络通信机制;
2.11Kubernetes网络CN应用;
2.Kubernetes容器管理技术揭秘;
3.1传统开发、测试、运维痛点;
3.2容器云平台如何提效;
3.3容器云平台设计目的;
3.4容器云平台核心定位;
3.5容器云平台设计理念;
3.6容器云平台如何选型;
3.7容器云平台全局架构设计;
3.8容器云平台可视化Dasboard;
3.9容器云平台监控设计;
3.10容器云日志收集开源方案设计选型;
3.11容器云日志收集优雅方案;
3.12容器云平台服务注册发现设计;
3.13容器云平台如何登录;
3.14容器云平台网络方案对比;
3.15容器云平台有状态服务如何优雅支持;
3.16容器云平台弹性伸缩技术;
3.大规模容器弹性云平台设计;
4.1业务关注服务间通信;业务迭代速度变慢;
4.2基础设施组件升级困难;
4.3多编程语言之间通信问题;
4.互联网服务架构痛点;
如何彻底分离服务治理和服务本身;
5.微服务发展方向;
6.1 Service Mesh定义;
6.2Service Mesh架构;
6.3Service Mesh Open Source Framework;
6.4Service Mesh如何优雅技术选型;
6.5Service Mesh线上架构技术;
6.6Service Mesh总体架构设计;
6.7Service Mesh总体流程设计;
6.8Service Mesh调用链路和服务链路设计;
6.9Service Mesh协议设计;
6.10Service Mesh混合云如何部署;
6.11Service Mesh熔断、超时、重试、健康检查、负载均衡、鉴权、流量等设计;
6.12Service Mesh架构全貌;
6.服务网络架构设计;
7.1容器弹性云平台;
7.2Service Mesh平台;
7.3服务治理中心;
7.4人工智能趋势;
7.架构未来;
第9章:智能互联网之云原生弹性容器云与Service Mesh篇;
1.互联网服务治理地位;
2.互联网服务治理数据采集方法;
3.互联网服务治理之传统监控设计手段;
4.互联网服务治理之传统进程监控;
5.互联网服务治理之传统语义监控;
6.互联网服务治理之传统错误日志监控;
7.互联网服务治理之传统志气资源监控;
8.互联网服务治理之传统数据波动控制;
9.1Zabbix架构剖析;
9.2Open-Falcon架构剖析;
9.3Prometheus+Grafana架构剖析;
9.4Open-falcon线上大规模设计;
9.互联网服务治理之传统优秀开源监控框架;
10.互联网服务治理之新型立体监控背景;
11.互联网服务治理之新型立体监控设计;
12.互联网服务治理之新型立体监控解决问题;
13.1Java线程堆栈深度剖析;
13.2借助Java线程堆栈如何分析性能瓶颈;
13.3线上服务快速恢复方法;
13.4线上服务快速定位与排查方法论;
13.5为故障和失败作设计;
13.互联网服务治理之线上问题定位与分析;
第10章:智能互联网之服务治理篇
篇章五:《系统服务智力设计与实践篇》
1.系统安全性概念深入剖析;
数据安全;
微服务安全;
验证码安全;
劫持安全;
外部攻击安全;
内部安全;
客户端安全;
分布式安全平台构建;
2.系统安全技术架构典型落地应用;
第8章:智能互联网之系统安全技术架构设计篇;
篇章四:《安全架构设计与实践之道篇》
1.1降本增效;
1.架构设计哲学本质;
2.1更好认知思维;
2.2抽象思维;
2.3动态组合思维;
2.4塑造个人影响力思维;
2.百万架构师应具备的思维模型;
第1章:系统架构设计哲学篇
篇章一:《架构设计哲学篇》
1.1架构本质是什么;
1.2架构演进的方法论是什么了;
1.3从单体架构演进->水平分层架构->面向服务架构->微服务架构->服务网格架构;
1.智能互联网之互联网架构演进之路;
2.1单体架构构成(客户端、服务端、案例);
2.2单体架构优点;
2.3单体架构适用场景;
2.4单体架构痛点以及如何破局;
2.智能互联网之单体架构(Monolith)设计;
3.1单体架构如何设计演进成面向服务架构;
3.2面向服务架构构成和设计;
3.3面向服务架构缺点;
3.智能互联网之面向服务架构(Service Oriented Architecture)设计;
4.1单体架构如何设计演进成水平分层架构;
4.2水平分层架构设计原则和哲学;
4.3水平分层架构网关层功能设计以及技术选型;
4.4水平分层架构业务逻辑菜层功能设计;
4.5水平分层架构数据访问层功能设计;
4.6水平分层架构之同步架构设计;
4.7水平分层架构之异步架构设计;
4.8水平分层架构如何合理划分层次;
4.9水平分层架构缺点;
4.智能互联网之水平分层架构(Horizontal hierarchical)设计;
5.1微服务架构到底是什么;
5.2微服务架构如何拆分;
5.3微服务架构本质;
5.4微服务架构适用场景;
5.5微服务架构哲学本质是什么;
5.6最普适的完整微服务架构设计;
5.7微服务架构不是银弹;
5.8微服务架构如何破局,如何进一步演进;
5.智能互联网之微服务架构(MicroService)设计;
6.1Service Mesh是什么;
6.2Service Mesh架构深度剖析;
6.3Service Mesh架构之Linkerd开源架构剖析;
6.4Service Mesh架构优点;
6.5Service Mesh架构之开源集大成者lstio架构深度剖析;
6.6最普适的完整Service Mesh架构案例;
6.智能互联网之服务网络架构(Service Mesh)设计;
第2章:智能互联网之总体架构设计篇
1.1什么是高可用;
1.2为什么需要高可用;
1.3高可用科学的评估方式;
1.4微服务高可用设计手段;
1.互联网高可用设计手段;
2.1服务无状态化定义;
2.2服务无状态化目的;
2.3服务无状态化设计;
2.互联网服务无状态化设计与实践;
3.1狭义负载均衡系统是什么;
3.2广义负载均衡设计;
3.3微服务架构广义负载均衡案例设计;
3.互联网服务负载均衡设计;
4.1什么业务场景需要幂等处理;
4.2请求幂等的哲学本质是什么;
4.3架构层面哪些需要请求幂等(网关层、业务逻辑层、数据访问层、持久化层等);
4.4数据访问层CRUD请求幂等如何设计;
4.5业务幂等的哲学本质是什么;
4.6业务幂等如何设计;
4.互联网服务幂等设计;
5.1什么场景需要分布式锁;
5.2分布式锁本质是什么;
5.3分布式锁存储模型设计;
5.4高可用分布式锁设计目标;
5.5分布式锁整体架构方案设计;
5.6分布式锁Client TTL模式设计;
5.7分布式锁申请锁使用场景;
5.8分布式锁锁清理使用场景;
5.9分布式锁操作时序;
5.10分布式锁业务接入;
5.11分布式锁服务治理设计;
5.12分布式锁兼容性测试&恢复设计;
5.13分布式锁线上特殊场景所遇问题解决;
5.互联网分布式锁设计;
6.1数据一致性定义;
6.2数据不一致性产生原因;
6.3分布式事务场景以及解决方案;
6.4分布式事务分类;
6.5刚性分布式事务设计;
6.6柔性分布式事务设计;
6.7线上如何设计;
6.互联网分布式事务设计;
7.1服务降级定义;
7.2服务降级目的以及降级案例剖析;
7.3服务降级目标;
7.4服务降级手段;
7.5服务降级架构层层次设计;
7.6数据层服务降级设计;
7.7服务降级可用策略如何真正激活;
7.互联网服务降级设计;
8.1服务限流目的以及业务真正的限流需求;
8.2服务管理平台的本质是什么;
8.3如何基于服务管理平台实现服务限流 ;
8.4业界开源限流方案设计;
8.5阿里Sentinel高可用流量控制组件架构设计及应用;
8.6如何优雅地设计平台级服务限流方案;
8.7平台级服务限流方案RPC Client fallback流程设计;
8.8平台级服务限流方案设计细节以及配置设计;
8.9平台级服务限流方案整体交互流程设计;
8.互联网服务限流设计;
9.1服务熔断目的以及业务真正熔断需求;
9.2服务管理平台本质是什么;
9.3如何基于服务管理平台实现服务熔断;
9.4业界开源熔断方案设计;
9.5如何优雅地设计平台级服务熔断方案;
9.6平台级服务熔断方案整体交互流程设计;
9.7平台级服务熔断方案RPC Client fallback流程设计;
9.8平台级服务熔断方案设计细节以及配置设计;
9.互联网服务熔断设计;
10.1灰度发布定义;
10.2灰度发布目的;
10.3服务灰度发布系统架构设计;
10.4服务灰度发布系统协议设计;
10.5服务灰度复杂场景设计;
10.6调用链上同时灰度多个模块场景;
10.7设计数据库变动的灰度服务;
10.8灰度发布系统链路以及开源系统技术选型;
10.9APP端如何灰度发布设计;
10.互联网服务之灰度发布设计;
11.1服务压测定义&压测目的;
11.2服务压测工具;
11.3服务压测极限判断依据;
11.4服务压测事实方案条件;
11.5服务压测实施方案设计;
11.6服务全链路压测方案设计;
11.互联网服务之全链路压测设计;
12.1系统性能考核指标;
12.2系统性能优化目的
12.3系统性能优化手段;
12.4系统性能优化层次;
12.4高并发设计案例剖析-Feed动态系统;
12互联网高并发设计手段;
第3章:智能互联网之核心技术实践篇
1.1ZooKeeper定义与目的;
1.2服务发现产品深度对比剖析;
1.3注册中心本质;
1.4ZooKeeper分区容忍以及可用性需求分析;
1.5ZooKeeper服务容量支撑规模以及联通性;
1.6ZooKeeper持久化存储以及事务日志设计;
1.7ZooKeeper探活机制设计;
1.8ZooKeeper容灾设计;
1.9ZooKeeper真正适用场景;
1.10阿里Nacos架构设计及应用;
1.11自研注册中心设计目标;
1.12注册中心流程设计;
1.13注册中心下发指令流程;
1.14注册中心服务注册设计;
1.15注册中心服务发现设计;
1.16自研注册中心技术选型;
1.17自研注册中心架构设计;
1.18自研注册中心高可用设计;
1.互联网注册中心系统设计;
2.1配置中心定义&配置中心目的;
2.2开源配置中心深度对比剖析;
2.3开源配置中心如何技术选型;
2.4Apollo架构深度剖析;
2.5自研配置中心设计;
2.互联网配置中心系统设计;
3.1消息队列定义;
3.2消息队列应用场景;
3.3消息队列模型深度剖析;
3.4消息队列构成&消息队列协议;
3.5消息队列设计考虑点;
3.6消息队列高级特性设计;
3.7消息队列业界知名产品深度对比剖析;
3.8消息队列技术选型;
3.9RocketMQ总体架构深度剖析;
3.10RocketMQ存储模型深度剖析;
3.11RocketMQ数据刷盘方案设计;
3.12RocketMQ非时序消息高可用方案设计;
3.13RocketMQ时序消息高可用方案设计;
3.14RocketMQ消息可靠性保证;
3.15RocketMQ物理部署&逻辑部署设计;
3.16延迟消息设计;
3.互联网消息队列系统设计;
4.1微服务调用现状;
4.2分布式请求跟踪系统深度对比剖析;
4.3分布式请求跟踪系统设计需求;
4.4分布式请求跟踪系统设计目的;
4.5分布式请求跟踪系统使用场景;
4.6分布式请求跟踪系统整体架构设计;
4.7分布式请求跟踪系统关键技术点设计;
4.8分布式请求跟踪系统ID体系设计;
4.9分布式请求跟踪系统开源技术方案选项以及Pinpoint线上大规模使用;
4.互联网分布式请求跟踪系统设计;
5.1服务管理平台定位及功能;
5.2服务管理平台本质是什么;
5.3服务管理平台总体架构设计;
5.4服务管理平台运行工作机制;
5.5服务管理平台数据收集存储方案设计;
5.6服务管理平台高扩展性&高可用性设计;
5.互联网服务管理系统设计;
6.1服务分布式调用系统平台定位以及功能;
6.2服务分布式调用系统本质是什么;
6.3开源elastic job分布式调用系统架构及应用;
6.4开源SIA-TASK分布式调用系统架构设计;
6.5服务分布式调用系统总体架构设计;
6.6服务分布式调用系统运行工作机制;
6.7服务分布式调用系统高扩展性&高可用性设计;
6.互联网分布式服务调用系统设计;
7.1智能个性化推荐系统定义;
7.2智能个性化推荐系统需求原因;
7.3智能个性化推荐系统技术趋势;
7.4智能个性化推荐系统应用场景;
7.5智能个性化推荐系统深度揭秘;
7.6智能个性化推荐系统核心技术;
7.7智能个性化推荐系统总体架构设计;
7.互联网智能个性化推荐系统设计;
8.1开源搜索引擎深度对比剖析;
8.2Lucene索引深度剖析(索引、正向索引、倒排索引、词典、倒排表等);
8.3Easticsearch深度剖析;
8.4Easticsearch线上架构;
8.5Easticsearch双集群设计;
8.6Easticsearch关键参数调优;
8.7算法演进(召回算法、排序算法);
8.8算法未来;
8.9AI体系未来;
8.互联网智能搜索引擎设计;
9.1互联网ABTest平台应用场景;
9.2互联网ABTest平台设计;
9.3互联网ABTest平台深度剖析;
9.互联网ABTest平台设计;
第4章:智能互联网之关键系统实践篇
1.1传统单机关系型数据库技术;
1.2分布式非关系型数据库技术;
1.3分布式关系型数据库技术;
1.互联网数据库演进之路(RDBMS->NoSQL->NewSQL);
2.1Sharing类型;
2.2RDBMS数据库中间件技术选型;
2.3RDBMS典型案例;
2.互联网传统关系型数据库分库分表设计;
3.1影响性能因素;
3.2数据库设计阶段优化;
3.3Query优化;
3.4Schema设计优化;
3.5索引设计优化;
3.6锁优化;
3.7MySQL架构、内核优化;
3.互联网传统关系型数据库性能优化全攻略;
4.1RDBMS高可用总体设计;
4.2RDBMS高可用流程设计;
4.互联网传统关系型数据库高可用设计;
5.1NoSQL定义;
5.2NoSQL产品;
5.3MongoDB概念;
5.4MongoDB特性;
5.5如何保证数据可靠性;
5.6MongoDB架构高可用;
5.7MongoDB使用现状;
5.8MongoDB系统架构设计;
5.9MongoDB线上应用场景;
5.10可扩展存储;
5.11MongoDB Free Schema设计;
5.12锁机制深度剖析;
5.13MongoDB压缩算法场景;
5.互联网NoSQL分布式非关系型数据库设计;
6.1NewSQL Open Source产品;
6.3NewSQL如何技术选型;
6.4TiDB系统架构;
6.5TiDB系统架构以及特性;
6.6TiDB预上线;
6.互联网NewSQL分布式关系型数据库设计;
7.1线上数据类型;
7.2时效性数据迁移方案设计;
7.3永久性数据迁移方案设计;
7.互联网数据库无缝迁移设计;
8.1缓存作用;
8.2缓存使用场景;
8.3缓存类型;
8.4Redis Cluster 架构以及应用;
8.5Codis架构以及应用;
8.6缓存高可用必要性以及如何设计;
8.7缓存数据一致性设计;
8.互联网缓存数据一致性设计;
第5章:智能互联网之数据存储篇
1.1微服务网关层开发框架如何技术选型;
1.2微服务业务逻辑层、数据访问层开发框架如何技术选型;
1.开发框架选择;
2.1选择SpringBoot原因;
2.2SpringBoot特性;
2.3SpringBoot应用场景;
2.Web框架SpringBoot;
3.1RPC是什么;
3.2RPC服务的理论模型;
3.3RPC协议深度剖析;
3.4RPC网络通信机制深度解析;
3.5RPC开源框架深度对比;
3.6RPC框架之Dubbo框架深度解析;
3.7自研RPC框架;
3.RPC框架;
第6章:智能互联网之开源框架篇
篇章二:《基础架构设计与实践之道篇》
1.需求背景;
需求汇总;
功能目标;
性能需求;
其他;
2.设计目标;
是否对接外部系统;
相关软件及硬件;
系统限制;
3.系统环境;
系统总体架构设计和详细说明;
系统跨国际IDC数据同步设计;
对外接口详细设计;
4.系统设计,对外接口;
数据库分表策略;
数据库设计;
表定义;
Cache设计;
5.数据库与Cache设计;
百度空间用户体系国际化案例过程;
第7章:智能互联网之案例过程;
篇章三:《复杂业务系统架构设计与实践之道篇》
百万架构
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