架构师？如许具备吸引力的三个字！那咱明天就来聊聊 Alibaba 百万年薪架构师必备技能——高性能架构学习路线：中间件、Nginx、缓存、ZK 等等 … 看下方高性能架构进阶技能图 …
纯手绘高性能架构进阶技能图
阐明：以下全副所说的架构师必备技能之高性能架构学习路线及相干笔记：中间件、Nginx、缓存、ZK 等等等，篇幅无限，很多都是截图展现，然而图片都是很高清的，能够清晰的看见其中的内容。而且残缺的原件 pdf 小编这里也都收整好了，可私信我口令“架构”收费获取。
一、Zookeeper 分布式环境指挥官
Zookeeper 分布式环境指挥官
1.1 zookeeper 根底
ZooKeeper 是一种分布式协调服务，用于治理大型主机。在分布式环境中协调和治理服务是一个简单的过程。ZooKeeper 通过其简略的架构和 API 解决了这个问题。ZooKeeper 容许开发人员专一于外围利用程序逻辑，而不用放心应用程序的分布式个性。
1.2 分布式应用的长处
- （1）可靠性 – 单个或几个零碎的故障不会使整个零碎呈现故障。
- （2）可扩展性 – 能够在须要时减少性能，通过增加更多机器，在应用程序配置中进行渺小的更改，而不会有停机工夫。
- （3）透明性 – 暗藏零碎的复杂性，并将其显示为单个实体 / 应用程序。
1.3 分布式应用的挑战
- （1）竞争条件 – 两个或多个机器尝试执行特定工作，实际上只需在任意给定工夫由单个机器实现。例如，共享资源只能在任意给定工夫由单个机器批改。
- （2）死锁 – 两个或多个操作期待彼此无限期实现。
- （3）不统一 – 数据的局部失败。
1.4 Zookeeper 相干笔记
Zookeeper 分布式环境指挥官 - 技能图
- ZK 手写笔记（1）：概述 +CPA+ 环境搭配 + 一致性协定 + 根本应用
ZK 手写笔记（1）：概述 +CPA+ 环境搭配 + 一致性协定 + 根本应用
- ZK 手写笔记（2）：源码解析 + 利用场景
ZK 手写笔记（2）：源码解析 + 利用场景
二、Nginx 高并发分流进阶实战
Nginx 高并发分流进阶实战
2.1 nginx 如何实现高并发
- 简略来讲，就是异步，非阻塞，应用了 epoll 和大量的底层代码优化。
- 略微具体一点开展的话，就是 nginx 的非凡过程模型和事件模型的设计。
2.2 过程模型
- nginx 采纳一个 master 过程，多个 woker 过程的模式。
- master 过程次要负责收集、散发申请。当一个申请过去时，master 拉起一个 worker 过程负责解决这个申请。
- master 过程也要负责监控 woker 的状态，保障高可靠性
- woker 过程个别设置为跟 cpu 外围数统一。nginx 的 woker 过程跟 apache 不一样。apche 的过程在同一时间只能解决一个申请，所以它会开很多个过程，几百甚至几千个。而 nginx 的 woker 过程在同一时间能够解决额申请数只受内存限度，因而能够解决多个申请。
2.3 事件模型
nginx 是异步非阻塞的。
每进来一个 request，会有一个 worker 过程去解决。但不是全程的解决，解决到什么水平呢？解决到可能产生阻塞的中央，比方向上游（后端）服务器转发 request，并期待申请返回。那么，这个解决的 worker 不会这么傻等着，他会在发送完申请后，注册一个事件：“如果 upstream 返回了，通知我一声，我再接着干”。于是他就劳动去了。此时，如果再有 request 进来，他就能够很快再按这种形式解决。而一旦上游服务器返回了，就会触发这个事件，worker 才会来接手，这个 request 才会接着往下走。
web server 的工作性质决定了每个 request 的大部份生命都是在网络传输中，实际上破费在 server 机器上的工夫片不多。这是几个过程就解决高并发的机密所在。
2.4 Nginx 相干笔记
Nginx 高并发分流进阶实战 - 技能图
- Nginx 常见利用技术指南[Nginx Tips]
Nginx 常见利用技术指南[Nginx Tips]
- 深刻分析 Nginx
深刻分析 Nginx
深刻分析 Nginx
三、rabbitMQ 消息中间件
rabbitMQ 消息中间件
- （1）Broker：消息中间件实例, 可能是单个节点也可能是运行在多节点集群上的逻辑实体
- （2）音讯 (Message)： 音讯由音讯头和音讯体两局部组成。音讯头中包含 routing-key、priority 等规范音讯头以及其它自定义音讯头，用于定义 RabbitMQ 对音讯行为。音讯体是字节流，蕴含音讯内容。
- （3）连贯 (Connection)： 客户端与 Broker 之间的 TCP 连贯
- （4）信道 (Channel)：Channel 是建设在 TCP 连贯上的逻辑(虚构) 连贯。多个 Channel 复用同一个 TCP 连贯, 以防止建设 TCP 连贯的微小开销。RabbitMQ 官网要求每个线程应用独立的 Channel, 禁止多个线程共用 Channel。
- （5）生产者 (Publisher)： 发送音讯的客户端线程
- （6）消费者 (Consumer)： 解决音讯的客户端线程
- （7）交换机 (Exchange)： 交换机负责将音讯投递到相应的队列
- （8）队列 (Queue)： 接管并保留交换机投递的音讯，直至被消费者胜利生产。逻辑构造遵循先进先出 FIFO。
- （9）绑定 (Binding)： 将队列 (Queue) 注册到交换机 (Exchange) 的路由表
- （10）虚拟主机 (Vhost)： 每个 Broker 下可建设多个 vhost, 每个 vhost 可建设独立的 Exchange、Queue、绑定及权限零碎。同一个 Broker 下的 vhost 共享 Connection、Channel 和 用户零碎，就是说能够应用同一个用户身份应用同一个 Channel 拜访不同 vhost。
3.1 rabbitMQ 消息中间件相干笔记
rabbitMQ 消息中间件 - 技能图
- RabbitMQ- 最残缺最全教程
RabbitMQ- 最残缺最全教程
- RabbitMQ 实战指南
RabbitMQ 实战指南
四、ActiveMQ 消息中间件
ActiveMQ 消息中间件
- （1）多种语言和协定编写客户端。语言: Java,C,C++,C#,Ruby,Perl,Python,PHP。利用协定: OpenWire,Stomp REST,WS Notification,XMPP,AMQP
- （2）齐全反对 JMS1.1 和 J2EE 1.4 标准 (长久化，XA 音讯，事务)
- （3）对 Spring 的反对，ActiveMQ 能够很容易内嵌到应用 Spring 的零碎外面去，而且也反对 Spring2.0 的个性
- （4）通过了常见 J2EE 服务器 (如 Geronimo,JBoss 4,GlassFish,WebLogic) 的测试，其中通过 JCA 1.5 resource adaptors 的配置，能够让 ActiveMQ 能够主动的部署到任何兼容 J2EE 1.4 商业服务器上
- （5）反对多种传送协定:in-VM,TCP,SSL,NIO,UDP,JGroups,JXTA
- （6）反对通过 JDBC 和 journal 提供高速的音讯长久化
- （7）从设计上保障了高性能的集群，客户端 - 服务器，点对点
- （8）反对 Ajax
- （9）反对与 Axis 的整合
- （10）能够很容易的调用内嵌 JMS provider，进行测试
五、Kafka 百万级吞吐实战
Kafka 百万级吞吐实战
kafka 最后是 LinkedIn 的一个外部基础设施零碎。最后开发的起因是，LinkedIn 尽管有了数据库和其余零碎能够用来存储数据，然而不足一个能够帮忙解决继续数据流的组件。所以在设计理念上，开发者不想只是开发一个可能存储数据的零碎，如关系数据库、Nosql 数据库、搜索引擎等等，更心愿把数据看成一个继续变动和一直增长的流，并基于这样的想法构建出一个数据系统，一个数据架构。
Kafka 外在体现很像音讯零碎，容许公布和订阅音讯流，然而它和传统的音讯零碎有很大的差别，
- 首先，Kafka 是个古代分布式系统，以集群的形式运行，能够自在伸缩。
- 其次，Kafka 能够依照要求存储数据，保留多久都能够。
- 第三，流式解决将数据处理的档次提醒到了新高度，音讯零碎只会传递数据，Kafka 的流式解决能力能够让咱们用很少的代码就能动静地解决派生流和数据集。所以 Kafka 不仅仅是个消息中间件
Kafka 不仅仅是一个消息中间件，同时它是一个流平台，这个平台上能够公布和订阅数据流（Kafka 的流，有一个独自的包 Stream 的解决），并把它们保存起来，进行解决，这个是 Kafka 作者的设计理念。
5.1 Kafka 百万级吞吐实战相干笔记
Kafka 百万级吞吐实战 - 技能图
- 手写“Kafka 笔记”
手写“Kafka 笔记”
- Kafka 源码解析与实战
Kafka 源码解析与实战
六、Redis 高性能缓存数据库
Redis 高性能缓存数据库
6.1 Redis 的数据结构和相干常用命令
- Key：Redis 采纳 Key-Value 型的根本数据结构，任何二进制序列都能够作为 Redis 的 Key 应用（例如一般的字符串或一张 JPEG 图片）
- String：String 是 Redis 的根底数据类型，Redis 没有 Int、Float、Boolean 等数据类型的概念，所有的根本类型在 Redis 中都以 String 体现。
- SET：为一个 key 设置 value，能够配合 EX/PX 参数指定 key 的有效期，通过 NX/XX 参数针对 key 是否存在的状况进行区别操作，工夫复杂度 O(1)
- GET：获取某个 key 对应的 value，工夫复杂度 O(1)
- GETSET：为一个 key 设置 value，并返回该 key 的原 value，工夫复杂度 O(1)
- MSET：为多个 key 设置 value，工夫复杂度 O(N)
- MSETNX：同 MSET，如果指定的 key 中有任意一个已存在，则不进行任何操作，工夫复杂度 O(N)
- MGET：获取多个 key 对应的 value，工夫复杂度 O(N)
- INCR：将 key 对应的 value 值自增 1，并返回自增后的值。只对能够转换为整型的 String 数据起作用。工夫复杂度 O(1)
- INCRBY：将 key 对应的 value 值自增指定的整型数值，并返回自增后的值。只对能够转换为整型的 String 数据起作用。工夫复杂度 O(1)
- DECR/DECRBY：同 INCR/INCRBY，自增改为自减。
6.2 Redis 高性能缓存数据库相干笔记
Redis 高性能缓存数据库 - 技能图
- Redis 高性能缓存
Redis 高性能缓存
- Redis 实战
Redis 实战
Redis 实战
- Redis 设计与实现
Redis 设计与实现
Redis 设计与实现
七、分布式系统罕用技术及案例剖析（PDF）
分布式系统罕用技术及案例剖析
本 PDF 分为三大部分，即 分布式系统基础理论、分布式系统罕用技术 以及 经典的分布式系统案例剖析。
- 第一局部次要介绍分布式系统基础理论常识，总结一些在设计分布式系统时须要思考的范式、知识点以及可能会面临的问题，其中包含线程、通信、一致性、容错性、CAP 实践、安全性和并发等相干内容; 同时讲述分布式系统的常见架构体系，其中也包含最近比拟火的 RESTful 格调架构、微服务、容器技术等
- 第二局部次要列举了在分布式系统利用中常常用到的一些支流技术，并介绍这些技术的作用和用法; 这些技术涵盖了分布式音讯服务、分布式计算、分布式存储、分布式监控零碎、分布式版本控制、RESTful、微服务、容器等畛域的内容。
- 第三局部选取了以淘宝网和 Twitter 为代表的国内外出名互联网企业的大型分布式系统案例，剖析其架构设计以及演变过程; 这部分相当于是对第二局部零散的技术点做一个“串烧”，让读者能够联合技术的实践，看到实战的成果。
分布式系统罕用技术及案例剖析
分布式系统罕用技术及案例剖析
总结
每个程序员敌人都有本人的架构师梦，可往往幻想是美妙的，事实又是残暴至极的。不致力不奋斗，可能就会在基层一辈子止步不前。兴许有很多敌人还会说，程序员也是干的年老饭，年纪大了也就爬不上了，脑子跟身材都跟不上了。那既如此，又为何不趁着本人还年老，好好把握机会，致力一把，美妙的将来才有机会和你招手！当然咯，这也仅仅代表我集体的观点，毕竟一百个人有一百个不同的脑子，就会有成千上万种不同的想法。
不过，只一句，如果你还在做这一行，还是一名程序猿（媛），想走上坡路的你，兴许我这到手的 Alibaba 百万年薪必备—高性能架构学习路线可能会对你有所帮忙。
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