目录

1.1 01~架构变迁 [4]

• 1.1.1 SOA
• 1.1.2 云原生
• 1.1.3 单体架构
• 1.1.4 微服务 [2]
  • 1.1.4.1 单体架构到分布式应用
  • 1.1.4.2 微服务

1.2 02~服务基础 [3]

• 1.2.1 中间件
• 1.2.2 服务视图
• 1.2.3 服务间通信

1.3 03~微服务治理 [3]

• 1.3.1 OpenSergo 规范

• 1.3.2 分布式应用治理

• 1.3.3 微服务设计模式

1.4 04~云原生 [4]

• 1.4.1 Factor 应用原则
• 1.4.2 99~参考资料 [2]
  • 1.4.2.1 一文简述：云原生架构的四个特征六个原则
  • 1.4.2.2 容器、K8s、微服务、云原生
• 1.4.3 Distributionless
• 1.4.4 Serverless [3]
  • 1.4.4.1 BaaS
  • 1.4.4.2 FaaS
  • 1.4.4.3 Serverless 发展历程

1.5 99~参考资料

2 02~微服务 RPC [6]

• 2.1 00~框架对比 [1]

  • 2.1.1 微服务框架比较

• 2.2 01~RPC 基础 [6]

  • 2.2.1 RPC 安全性

  • 2.2.2 RPC 应用

  • 2.2.3 RPC 简史

  • 2.2.4 性能对比

  • 2.2.5 服务发现

  • 2.2.6 服务调用

• 2.3 02~序列化协议 [1]

  • 2.3.1 Protobuf

• 2.4 03~RPC 框架 [5]

  • 2.4.1 Dapr [4]

    • 2.4.1.1 Components

    • 2.4.1.2 应用开发 [4]

      • 2.4.1.2.1 Actor [1]
        • 2.4.1.2.1.1 注册与调用
      • 2.4.1.2.2 PubSub [1]
        • 2.4.1.2.2.1 消息发布与订阅
      • 2.4.1.2.3 服务调用
      • 2.4.1.2.4 状态管理

    • 2.4.1.3 生产配置

    • 2.4.1.4 部署案例 [2]

      • 2.4.1.4.1 Hello World
      • 2.4.1.4.2 K8s

  • 2.4.2 Dubbo [3]

    • 2.4.2.1 K8s [1]

      • 2.4.2.1.1 K8s 与 Dubbo

    • 2.4.2.2 架构机制

    • 2.4.2.3 踩坑汇总

  • 2.4.3 Rpcx [2]

    • 2.4.3.1 Go RPC 框架
    • 2.4.3.2 REAMDE

  • 2.4.4 ServiceComb

  • 2.4.5 gRPC [2]

    • 2.4.5.1 99~参考资料 [1]
      • 2.4.5.1.1 李文周 gRPC 教程
    • 2.4.5.2 开发环境

• 2.5 10~实践案例 [1]

  • 2.5.1 爱奇艺微服务标准技术架构实践

• 2.6 99~参考资料 [2]

  • 2.6.1 RPC 服务治理框架实战 [1]
    • 2.6.1.1 Java RPC 框架
  • 2.6.2 RPC 从零开始

3 03~微服务模式 [6]

• 3.1 N + 1 查询

• 3.2 分布式追踪 [3]

  • 3.2.1 OpenTelemetry

  • 3.2.2 OpenTracing

  • 3.2.3 系统设计 [2]

    • 3.2.3.1 框架对比
    • 3.2.3.2 系统设计

• 3.3 协议编码 [4]

  • 3.3.1 Avro [2]
    • 3.3.1.1 Java
    • 3.3.1.2 模式演变
  • 3.3.2 Json [2]
    • 3.3.2.1 JSONSchema
    • 3.3.2.2 二进制编码
  • 3.3.3 Protobuf [2]
    • 3.3.3.1 快速开始
    • 3.3.3.2 类型定义
  • 3.3.4 Thrift

• 3.4 发布订阅

• 3.5 消息传递 [1]

  • 3.5.1 数据流的类型

• 3.6 消息队列

4 04~接入网关 [4]

• 4.1 02~负载均衡 [4]

  • 4.1.1 LVS

  • 4.1.2 Scratch [1]

    • 4.1.2.1 基于 Go 的简单负载均衡

  • 4.1.3 分流算法

  • 4.1.4 负载分层

• 4.2 04~接入网关 [1]
  • 4.2.1 Kong [1]
    • 4.2.1.1 Kong
• 4.3 05~长连接服务 [3]

  • 4.3.1 DeepStream [1]

    • 4.3.1.1 DeepStream

  • 4.3.2 WebSocket 网关

  • 4.3.3 多机房多网络

• 4.4 10~实践案例 [4]
  • 4.4.1 喜马拉雅 自研网关架构演进过程
  • 4.4.2 爱奇艺 基于 Netty 的长连接网关
  • 4.4.3 How Tinder Built Their Own API Gateway
  • 4.4.4 Scratch [2]

    • 4.4.4.1 基于 Netty 与 Webflux 的网关

    • 4.4.4.2 网关特性

5 05~服务网格 [6]

• 5.1 Envoy [1]

  • 5.1.1 Kuma

• 5.2 Istio

• 5.3 Linkerd

• 5.4 Serverless [3]

  • 5.4.1 函数模式
  • 5.4.2 设计模式
  • 5.4.3 阿里云

• 5.5 可视化 [1]

  • 5.5.1 Kiali

• 5.6 设计与对比 [4]

  • 5.6.1 Sidecar
  • 5.6.2 应用场景
  • 5.6.3 框架对比
  • 5.6.4 背景分析

6 10~系统案例 [1]

• 6.1 其他案例 [2]
  • 6.1.1 System Design Primer [8]
    • 6.1.1.1 AWS 上设计一个百万用户级别的系统
    • 6.1.1.2 Mint
    • 6.1.1.3 Twitter 时间线和搜索
    • 6.1.1.4 按类别分类的 Amazon 销售排名
    • 6.1.1.5 搜索引擎的 KV 存储
    • 6.1.1.6 社交网络设计数据结构
    • 6.1.1.7 网页爬虫
    • 6.1.1.8 设计 Pastebin.com (或者 Bit.ly)
  • 6.1.2 刚果商城

7 INTRODUCTION