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性能之道 分布式系統全棧性能優化 版權信息
- ISBN：9787111767244
- 條形碼：9787111767244 ; 978-7-111-76724-4
- 裝幀：平裝-膠訂
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
性能之道 分布式系統全棧性能優化 本書特色
性能的重要性越來越高，但是要想真正實現高性能，必須具有架構思維，從多個層面進行設計和優化。
在AI時代，具有性能 架構這種綜合性能力的技術人將成為企業中的高薪者。
本書以方法論為基礎，站在架構層面，以網絡、通信、客戶端、單服務器、數據庫為優化方向，深入解讀軟件全棧優化解決方案，內含4大主流產品優化案例？梢詭椭愠蔀槠髽I中的高端人才。
性能之道 分布式系統全棧性能優化 內容簡介
這是一本從點、線、面、體4個維度深度解讀分布式系統性能優化方法的專業工具書，更是一套全棧性能優化解決方案。其中，“點”指的是代碼中的單個語句或函數，“線”指的是代碼中的執行路徑，“面”則上升到模塊、子系統級別，“體”則指的是整個系統。4個維度對應4個不同的優化層次，只有這4個維度配合，才可以真正實現分布式系統的整體性優化。
全書融合了5位長期（*長有近30年工作經驗）從事軟件開發及優化工作的一線專家的實踐經驗和深刻理解，不僅從理論層面深入解讀了性能優化的本質，還從軟件開發整體流程的角度構建性能優化體系和評估策略。全書本著“沒有jue對的好設計，只有適合的設計”的理念展開介紹，不僅提供可落地的技巧，還直指本質，讓讀者知其然并知其所以然，從而設計出適合自己的性能優化方案。
本書共分為17章。
第1~4章 主要介紹作者對性能優化的理解以及性能優化體系及評測方法，這部分的目的是幫讀者形成性能優化方法論，其中包括架構的本質、性能優化的本質、性能優化策略、性能優化4個維度、影響性能的因素、性能測試工具、性能測試方法和流程等重點內容。
第5~9章 對網絡、通信、客戶端、單服務實體、數據庫這5個性能約束特點進行深度剖析，并給出具體的優化方法與策略。
第10章和第11章分別對緩存系統、消息隊列在性能優化中的應用進行解讀，這兩個是實現高性能的途徑，也是研發人員必須掌握的技巧。
第12~15章通過對智能音箱、網上商城、營銷紅包、交易系統4個典型案例性能設計與優化的全面解讀，幫讀者學以致用，并更深刻理解性能優化的原理。
第16章和第17章分別介紹全鏈路觀測或壓測的具體實現方法與應用場景，以及云原生技術對性能的影響。
性能之道 分布式系統全棧性能優化 目錄
目 錄前言 性能是軟件非功能特性的基本面認知篇第1章 軟件架構的時空觀 21.1 軟件架構的時空定義 21.2 軟件架構的分類 31.2.1 體系結構上的分類 31.2.2 流程決策上的架構分類 41.3 軟件架構設計的原則與模式 51.3.1 軟件架構設計的原則 51.3.2 軟件架構設計的模式 61.4 軟件架構的常用技術！81.5 本章小結 10第2章 軟件性能的時空觀 11目 錄前言 性能是軟件非功能特性的基本面認知篇第1章 軟件架構的時空觀 21.1 軟件架構的時空定義 21.2 軟件架構的分類 31.2.1 體系結構上的分類 31.2.2 流程決策上的架構分類 41.3 軟件架構設計的原則與模式 51.3.1 軟件架構設計的原則 51.3.2 軟件架構設計的模式 61.4 軟件架構的常用技術！81.5 本章小結 10第2章 軟件性能的時空觀 112.1 軟件性能的宏觀多維模型 112.1.1 系統邊界 122.1.2 內部結構 132.1.3 外部效應 132.1.4 連接輸入 142.1.5 本節小結 142.2 軟件性能的一般含義 142.3 軟件性能的時空視角 152.3.1 系統性能的時間指標 162.3.2 軟件性能的空間指標 172.3.3 系統性能指標的時空關聯 182.3.4 常見的軟件性能指標 182.4 軟件性能的描述方式與工具 192.4.1 軟件性能的時間描述—— 時序圖 202.4.2 軟件性能的空間描述—— 組件描述直方圖 202.5 軟件的性能測試與監控 202.5.1 性能測試 212.5.2 監控性能拐點 212.5.3 容量規劃 222.6 本章小結 22第3章 軟件性能優化體系 233.1 軟件性能優化策略 233.1.1 控制資源需求相關因素 243.1.2 管理資源相關因素 253.2 基于“點”的性能優化 273.3 基于“線”的性能優化 283.4 基于“面”的性能優化 303.5 基于“體”的性能優化 333.5.1 **階段：常規優化 343.5.2 第二階段：使用緩存與 讀寫分離 343.5.3 第三階段：異步化與事務 353.6 性能優化的PDCA 373.7 性能與其他非功能要素 383.8 本章小結 39第4章 性能測試與評估 404.1 軟件性能的度量 404.1.1 性能測試的目的及意義 404.1.2 性能測試的度量指標 424.1.3 常見基礎設施性能指標 444.2 性能測試常用工具 454.2.1 性能測試場景 454.2.2 性能測試工具簡介 474.2.3 性能測試工具選擇 514.3 性能測試的方法、誤區和流程 534.3.1 性能測試的方法 534.3.2 性能測試的誤區 544.3.3 性能測試的流程 564.4 性能測試的結果分析與評估 614.4.1 施壓機器的指標觀測 624.4.2 軟件的指標分析 644.4.3 軟件的事后評估 694.5 本章小結 71實踐篇第5章 網絡性能 745.1 互聯網的性能問題 745.1.1 規模問題 755.1.2 距離瓶頸 755.2 內容分發的方式與性能 755.2.1 集中托管 755.2.2 數據中心 765.2.3 分布式CDN 765.2.4 P2P網絡 775.3 CDN的選擇 775.4 應用層的網絡性能優化 785.4.1 減少傳輸層開銷 795.4.2 尋找更好的路由 795.4.3 內容預取 795.4.4 使用壓縮和增量編碼 795.4.5 邊緣組裝 805.4.6 邊緣計算 805.5 計算密集型應用的性能提升—— 高性能網絡 805.5.1 Inf?iniband網絡與RDMA 815.5.2 RDMA的關鍵特性 825.5.3 RDMA的上層接口 835.5.4 RDMA的底層實現 855.5.5 RDMA的性能優勢與 主要應用場景 865.6 網絡性能觀測工具 865.6.1 網絡可觀測性建設 875.6.2 網絡分析工具 885.7 本章小結 89第6章 通信性能 906.1 面向互聯網的軟件 906.1.1 網絡應用并非只是計算 906.1.2 計算中的通信視角 916.1.3 網絡應用的通信視角 926.2 通信協議的分層設計與優化 946.2.1 通信協議的分層設計 946.2.2 通信協議的優化 956.3 軟件通信中的數據組織 956.3.1 XML、JSON和 Protocol Buffer 966.3.2 性能視角的數據包大小 966.4 軟件通信中的復用機制 976.5 軟件通信的糾錯處理 986.5.1 前向糾錯與重傳糾錯 986.5.2 重傳機制 996.6 軟件通信中的流量控制 1006.6.1 反向壓力 1006.6.2 減負載 1006.6.3 熔斷 1016.7 通信協議的優化示例：基于 HTTP的性能優化 1026.7.1 鏈路復用 1026.7.2 數據壓縮 1036.7.3 SSL加速 1036.8 本章小結 103第7章 客戶端性能/前端性能 優化 1057.1 性能優化指標 1057.1.1 以用戶為中心的性能指標 1067.1.2 三大核心指標 1077.1.3 前端性能測量工具匯總 1127.2 前端系統優化 1137.2.1 HTTP中的性能優化 1137.2.2 代碼壓縮 1167.2.3 JavaScript中的性能優化 1177.2.4 Webpack優化 1217.2.5 Vue項目性能優化 1287.3 客戶端系統優化 1317.3.1 Flutter項目優化 1317.3.2 PC端QT項目優化 1387.3.3 客戶端性能監控的思考 1397.4 本章小結 140第8章 單服務實體的性能優化 1418.1 單服務實體性能問題定位的 簡單策略 1418.1.1 度量指標 1428.1.2 資源列表 1428.1.3 功能模塊圖 1438.1.4 度量方法 1438.1.5 軟件資源 1438.1.6 性能定位的簡單策略 1448.2 操作系統的配置優化 1448.3 代碼性能的基礎保障—— 靜態分析 1468.4 API的性能約定 1478.4.1 面向API的性能分類 1478.4.2 API的性能約定 1498.5 資源池的應用 1518.5.1 連接池 1528.5.2 線程池 1558.5.3 內存池 1568.6 本章小結 157第9章 數據庫性能 1589.1 從數據庫技術發展看性能問題 1589.1.1 數據庫對系統性能的影響 1589.1.2 數據庫技術的整體發展 1599.1.3 關系數據庫的諸多挑戰 1599.1.4 NoSQL運動的百花齊放 1649.1.5 分布式演進的步步為營 1649.1.6 分布式數據庫的風起云涌 1689.2 面向分布式應用的數據庫 性能分析 1709.2.1 制定數據庫性能規劃目標 1709.2.2 通過壓測了解數據庫性能 1709.2.3 分析應用數據庫性能瓶頸 1719.2.4 數據庫性能優化一般方法 1719.3 MySQL的常見優化方法 1749.3.1 操作系統參數優化 1749.3.2 數據庫配置優化 1759.3.3 數據庫設計優化 1789.3.4 SQL查詢優化 1849.3.5 SQL寫入優化 1879.3.6 應用連接池優化 1879.4 本章小結 189第10章 緩存的應用 19010.1 無處不在的緩存 19110.2 客戶端緩存 19210.2.1 頁面緩存 19210.2.2 瀏覽器緩存 19410.2.3 App上的緩存 19510.3 網絡端緩存 19610.3.1 Web代理緩存 19610.3.2 邊緣緩存 19710.4 服務端緩存 19810.4.1 平臺級緩存 19810.4.2 分布式緩存的應用 19810.5 數據庫緩存 19910.5.1 數據庫緩存：MySQL的 查詢緩存 19910.5.2 檢驗Query Cache的 合理性 20010.5.3 數據庫緩存：InnoDB的 緩存性能 20010.6 營銷場景案例：優惠券。t包）發放與核銷 20210.7 電商案例：應用多級緩存 模式支撐海量讀服務 20410.7.1 多級緩存介紹 20410.7.2 如何緩存數據 20510.8 本章小結 208第11章 消息隊列 21011.1 消息隊列概述 21011.2 消息隊列使用場景 21111.2.1 削峰填谷 21111.2.2 應用解耦 21311.2.3 異步處理 21311.2.4 分布式事務一致性 21411.2.5 大數據分析 21811.3 消息中間件的選型 21911.3.1 RocketMQ 22111.3.2 RabbitMQ 22211.3.3 ActiveMQ 22311.3.4 Kafka 22311.4 本章小結 224案例篇第12章 小度音箱的性能優化 22812.1 智能音箱的組成和系統架構 22812.1.1 對話式AI操作系統—— DuerOS 22912.1.2 智能音箱的典型工作 流程 23112.2 小度音箱的性能分析 23212.2.1 核心的性能指標 23212.2.2 核心指標的度量 23212.3 小度音箱系統的網絡拓撲 優化 23412.4 小度音箱系統的應用協議 優化 23412.5 小度音箱系統的業務邏輯 優化 23512.5.1 智能音箱業務中的 延時分布 23612.5.2 預測預取 23612.5.3 連接池的應用 23712.6 小度音箱系統的緩存應用 23812.7 本章小結 238第13章 網上商城的性能優化 23913.1 網上商城的架構與業務流程 23913.1.1 核心模塊 24213.1.2 核心業務 24213.2 商城系統的性能指標 24413.3 網上商城核心模塊的性能 優化 24513.3.1 商品管理 24513.3.2 用戶管理 24813.3.3 購物車管理 25113.3.4 訂單管理 25413.3.5 秒殺系統設計 25713.4 本章小結 274第14章 典型并發場景—— 營銷紅包的性能優化 27514.1 類支付寶紅包系統的業務流 和挑戰 27514.1.1 類支付寶紅包業務動作 和潛在技術挑戰分析 27514.1.2 討論方案：大商戶紅包 熱點問題 27614.1.3 多級緩存策略 27714.1.4 討論方案：單筆支付咨詢 多紅包問題 27714.2 類微信紅包系統的業務流和 挑戰 27814.2.1 類微信紅包業務動作 分析 27814.2.2 異步化 27814.2.3 SET化：分拆資源 27914.2.4 無并發寫的實踐 27914.3 預加載和考慮備案 28014.4 性能優化策略與案例的關系 28114.5 本章小結 282第15章 支付系統/核心交易 系統的性能優化 28315.1 支付系統/核心交易系統的 架構特點 28415.1.1 支付系統的作用 28415.1.2 支付系統的架構 28515.2 交易系統的鏈路優化 29115.3 對賬系統的設計 30215.3.1 對賬系統概述 30215.3.2 對賬需求分析 30415.3.3 對賬流程和規則設計 30515.3.4 對賬系統實現說明 31115.4 本章小結 312擴展篇第16章 全鏈路性能壓測 31416.1 全鏈路性能壓測的背景與 價值 31416.2 端到端全鏈路監控分析 31516.2.1 APM技術 31616.2.2 Apache Skywalking 31616.3 線上流量復制與染色 31816.3.1 流量復制 31816.3.2 流量復制工具 31816.3.3 流量染色 32116.4 全鏈路壓測的數據安全與 隔離 32116.4.1 數據隔離 32216.4.2 影子庫與影子表 32216.4.3 ShardingSphere的影子庫 功能 32316.5 全鏈路壓測下相關系統的 改造 32416.5.1 業務系統的改造 32416.5.2 消息隊列的改造 32616.5.3 外調服務的擋板功能 32616.5.4 緩存中間件的改造 32716.6 全鏈路壓測的行業案例 32816.6.1 滴滴出行的全鏈路壓測 32816.6.2 美團全鏈路壓測自動化 實踐 32916.6.3 餓了么全鏈路壓測平臺 33116.7 本章小結 331第17章 云原生技術為性能帶來的 機遇與變革 33317.1 云原生彈性的實現原理 33417.1.1 Kubernetes的資源類型 33417.1.2 Kubernetes的資源管理和 調度 33917.1.3 Kubernetes的資源動態 調整能力 34217.1.4 Kubernetes的資源碎片 問題 34517.2 云原生的可觀測性 34617.2.1 可觀測性與傳統監控的 區別 34717.2.2 可觀測性的維度 34917.3 云原生要解決的性能問題、 帶來的挑戰及應對 35317.3.1 云原生解決了哪些性能 問題 35317.3.2 云原生帶來了哪些新的 挑戰 35417.3.3 如何應對云原生帶來的 挑戰 35517.4 本章小結 356
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性能之道 分布式系統全棧性能優化 相關資料
現在市面上雖然不乏一些軟件系統性能領域的經典之作，然而，大多數書對于分布式系統，尤其是互聯網應用來說，內容還遠遠不夠。《性能之道：分布式系統全棧性能優化》一書結合了系統性的方法論與豐富的具體實踐案例，為軟件性能優化提供了極具價值的參考。對于有追求的軟件工程師來說，如果希望在實際工作中實現更高效的系統性能優化，這本書無疑是一本不可或缺的案頭手冊！——清華大學軟件學院 長聘副教授 博士生導師 高躍——聽云前總裁、某創業公司聯合創始人 趙宇辰博士作為一名曾主導多個十億級用戶系統架構的技術負責人，我強烈建議大家在編程初期就對“性能”這一概念建立明確的認識。本書無疑是一本全面的入門寶典，其作者都是我非常熟悉的國內頭部架構專家，他們皆擁有豐富的平臺設計經驗。我相信這本書能夠為大家呈現一份深入而全面的性能設計與優化指南。——融云聯合創始人 前 CTO 楊攀
性能之道 分布式系統全棧性能優化 作者簡介
于君澤 某大型互聯網公司前資深技術專家，在營銷、支付、財務等業務中臺方面有豐富的經驗。暢銷書《深入分布式緩存》 《程序員的三門課》聯合作者，《持續架構實踐》聯合譯者，公眾號“技術瑣話”主理人，獨立咨詢顧問。培訓和咨詢內容包括數字化轉型、業務中臺、持續架構實踐、內建質量、異地團隊搭建與發展等。曹洪偉 百度DuerOS原首席布道師，渡鴉原CTO，近30年產研經驗，曾就職于美國高通等世界500強企業。創業項目有Mobile SFA、O2O應用商店和大學生發現式移動社交等。作為全棧工匠，對嵌入式系統runtime和應用框架有深刻理解，對驅動、OS、框架、App、前端、后臺、分布式系統、數據庫、大數據平臺、AI應用等均有涉足，對系統高并發、穩定性、性能有體系性見解。目前任諾諦智能的首席架構師，從事AI應用賦能及智能硬件的研發工作，工作之余維護公眾號及CSDN博客：wireless_com。李偉山 某知名人工智能公司前CTO，在數字化、人工智能、電商和金融等領域積累了豐富的平臺架構設計經驗，擅長組建產品研發團隊、塑造部門文化、提升團隊效能、打造學習型技術團隊。具備豐富的項目管理經驗，精通IPD和敏捷開發流程管理。于君澤 某大型互聯網公司前資深技術專家，在營銷、支付、財務等業務中臺方面有豐富的經驗。暢銷書《深入分布式緩存》 《程序員的三門課》聯合作者，《持續架構實踐》聯合譯者，公眾號“技術瑣話”主理人，獨立咨詢顧問。培訓和咨詢內容包括數字化轉型、業務中臺、持續架構實踐、內建質量、異地團隊搭建與發展等。曹洪偉 百度DuerOS原首席布道師，渡鴉原CTO，近30年產研經驗，曾就職于美國高通等世界500強企業。創業項目有Mobile SFA、O2O應用商店和大學生發現式移動社交等。作為全棧工匠，對嵌入式系統runtime和應用框架有深刻理解，對驅動、OS、框架、App、前端、后臺、分布式系統、數據庫、大數據平臺、AI應用等均有涉足，對系統高并發、穩定性、性能有體系性見解。目前任諾諦智能的首席架構師，從事AI應用賦能及智能硬件的研發工作，工作之余維護公眾號及CSDN博客：wireless_com。李偉山 某知名人工智能公司前CTO，在數字化、人工智能、電商和金融等領域積累了豐富的平臺架構設計經驗，擅長組建產品研發團隊、塑造部門文化、提升團隊效能、打造學習型技術團隊。具備豐富的項目管理經驗，精通IPD和敏捷開發流程管理。秦金衛（網名kimmking） Apache Dubbo、ShardingSphere PMC，某集團前高級總監，某商業銀行研發中心前負責人。關注互聯網、電商、金融、支付、區塊鏈等領域，有近20年研發管理和架構經驗。《微服務架構實戰》 《JVM核心技術32講》作者之一。近3年參與2家國有大行的分布式新核心項目，主導了分布式技術平臺、微服務、單元化等的設計與實現。目前作為獨立顧問從事金融行業數字化轉型、分布式微服務架構、單元化架構、開源治理與信創、非功能體系建設等相關的咨詢與培訓工作。陳龍泉 某大型互聯網公司技術專家，有十多年的大型互聯網項目開發經驗。喜歡對技術進行深度思考，在性能優化、線上故障排查、系統穩定性建設等領域有豐富的實踐經驗。
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