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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AI智能生成

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...

架构师

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架构师、设计、图、预备架构、概念架构、细化架构

作者其他创作

大纲/内容

篇章六：《新技术探索与实践之道篇》

第11章：智能互联网之未来架构演进篇；

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12章：智能互联网之新技术探索与实践篇；

篇章五：《系统服务智力设计与实践篇》

第9章：智能互联网之云原生弹性容器云与Service Mesh篇；

1.Docker容器技术揭秘；

1.1容器定义；

1.2Docker定义；

1.3Docker应用标准化；

1.4Docker架构详解；

2.Kubernetes容器管理技术揭秘；

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；

3.大规模容器弹性云平台设计；

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；

4.互联网服务架构痛点；

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；

5.微服务发展方向；

如何彻底分离服务治理和服务本身；

6.服务网络架构设计；

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；

7.架构未来；

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；

第10章：智能互联网之服务治理篇

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.互联网服务治理之传统优秀开源监控框架；

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；

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.互联网服务治理之线上问题定位与分析；

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；

篇章四：《安全架构设计与实践之道篇》

第8章：智能互联网之系统安全技术架构设计篇；

1.系统安全性概念深入剖析；

2.系统安全技术架构典型落地应用；

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；

篇章一：《架构设计哲学篇》

第1章：系统架构设计哲学篇

1.架构设计哲学本质；

1.1降本增效；

2.百万架构师应具备的思维模型；

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；

篇章二：《基础架构设计与实践之道篇》

第2章：智能互联网之总体架构设计篇

1.智能互联网之互联网架构演进之路；

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；

2.智能互联网之单体架构（Monolith）设计；

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；

3.智能互联网之面向服务架构（Service Oriented Architecture)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；

4.智能互联网之水平分层架构（Horizontal hierarchical）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；

5.智能互联网之微服务架构（MicroService）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；

6.智能互联网之服务网络架构（Service Mesh）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；

第3章：智能互联网之核心技术实践篇

1.互联网高可用设计手段；

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；

2.互联网服务无状态化设计与实践；

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；

3.互联网服务负载均衡设计；

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；

4.互联网服务幂等设计；

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；

5.互联网分布式锁设计；

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；

6.互联网分布式事务设计；

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；

7.互联网服务降级设计；

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；

8.互联网服务限流设计；

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；

9.互联网服务熔断设计；

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；

10.互联网服务之灰度发布设计；

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；

11.互联网服务之全链路压测设计；

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；

12互联网高并发设计手段；

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；

第4章：智能互联网之关键系统实践篇

1.互联网注册中心系统设计；

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；

2.互联网配置中心系统设计；

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；

3.互联网消息队列系统设计；

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；

4.互联网分布式请求跟踪系统设计；

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；

5.互联网服务管理系统设计；

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；

6.互联网分布式服务调用系统设计；

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；

7.互联网智能个性化推荐系统设计；

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；

8.互联网智能搜索引擎设计；

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；

9.互联网ABTest平台设计；

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；

第5章：智能互联网之数据存储篇

1.互联网数据库演进之路（RDBMS->NoSQL->NewSQL）；

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；

2.互联网传统关系型数据库分库分表设计；

2.1Sharing类型；

2.2RDBMS数据库中间件技术选型；

2.3RDBMS典型案例；

3.互联网传统关系型数据库性能优化全攻略；

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；

4.互联网传统关系型数据库高可用设计；

4.1RDBMS高可用总体设计；

4.2RDBMS高可用流程设计；

5.互联网NoSQL分布式非关系型数据库设计；

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；

6.互联网NewSQL分布式关系型数据库设计；

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；

7.互联网数据库无缝迁移设计；

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；

8.互联网缓存数据一致性设计；

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；

第6章：智能互联网之开源框架篇

1.开发框架选择；

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；

2.Web框架SpringBoot；

2.1选择SpringBoot原因；

2.2SpringBoot特性；

2.3SpringBoot应用场景；

3.RPC框架；

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；

篇章三：《复杂业务系统架构设计与实践之道篇》

第7章：智能互联网之案例过程；

百度空间用户体系国际化案例过程；

1.需求背景；

2.设计目标；

功能目标；

需求汇总；

性能需求；

其他；

3.系统环境；

是否对接外部系统；