深入分布式缓存

作品简介

本书的产生要追溯到多年前。笔者一直对缓存技术抱有热情，关注开源框架的发展，亦在工作中关注所遇、所见，乃至所听的案例。从应用程序研发方面看分布式缓存，并不需要所有的程序员都具备开发一套组件的能力，但是需要具备正确使用它的能力。

正如易宝CTO陈斌老师所言：“解决雪崩问题的最好办法是不发生雪崩”。不论是在硅谷互联网公司里还是在国内的互联网平台上，曾多次遇到过海量规模的交易瞬间吞噬平台的悲惨故事。笔者亦了解一些缓存因为代码缺陷或者使用不当被击穿的案例，不同数量级的请求产生的结果有天壤之别，不可不慎。

作品目录

• 赞誉
• 推荐序1
• 推荐序2
• 推荐序3
• 作者寄语
• 前言
• 第1章 缓存为王
• 1.1 什么是缓存？
• 1.2 为什么使用缓存？
• 1.3 从网站的架构发展看缓存
• 1.4 客户端缓存
• 1.5 网络中的缓存
• 1.6 服务端缓存
• 第2章 分布式系统理论
• 2.1 分布式系统概论
• 2.2 分布式系统概念
• 2.3 分布式系统理论
• 2.4 分布式系统设计策略
• 2.5 分布式系统设计实践
• 第3章 动手写缓存
• 3.1 缓存定义的规范
• 3.2 缓存框架的实现
• 3.3 缓存框架的使用示例
• 第4章 Ehcache与Guava Cache
• 4.1 Ehcache的主要特性
• 4.2 Ehcache使用介绍
• 4.3 Ehcache集群介绍
• 4.4 Ehcache的适用场景
• 4.5 Guava Cache的使用
• 4.6 本章小结
• 第5章 从Memcached开始了解集中式缓存
• 5.1 Memcached基本知识
• 5.2 Memcached内存存储
• 5.3 典型问题解析
• 5.4 Memcached客户端分析
• 5.5 Memcached周边工具发展
• 第6章 Memcached周边技术
• 6.1 Twemcache
• 6.2 Twemproxy
• 6.3 Mcrouter
• 第7章 Redis探秘
• 7.1 数据结构
• 7.2 客户端与服务器的交互
• 7.3 单机处理逻辑
• 7.4 持久化
• 第8章 分布式Redis
• 8.1 水平拆分（sharding）
• 8.2 主备复制（replication）
• 8.3 故障转移（failover）
• 8.4 Redis Cluster
• 第9章 Tair探秘
• 9.1 Tair总体架构
• 9.2 Config Server简介
• 9.3 Data Server简介
• 9.4 Tair高可用和负载均衡
• 9.5 存储引擎
• 9.6 Tair的API
• 第10章 EVCache探秘
• 10.1 EVCache项目介绍
• 10.2 EVCache的使用场景
• 10.3 EVCache的性能
• 10.4 EVCache的高可用性
• 10.5 源码与示例
• 第11章 Aerospike原理及广告业务应用
• 11.1 Aerospike架构
• 11.2 Aerospike具体实现
• 11.3 Aerospike集群配置和部署
• 11.4 Aerospike与Redis的对比
• 11.5 Aeropsike在广告行业的具体应用
• 第12章 社交场景架构进化：从数据库到缓存
• 12.1 社交业务示例
• 12.2 关系（relation）的存储
• 12.3 帖子（post）的存储
• 12.4 时间线（timeline）的存储
• 第13章 缓存在社交网络Feed系统中的架构实践
• 13.1 Feed系统架构
• 13.2 Feed缓存模型
• 13.3 Feed缓存架构的设计
• 13.4 Feed缓存的扩展
• 13.5 Feed缓存的服务化
• 第14章 典型电商应用与缓存
• 14.1 电商类应用的挑战及特点
• 14.2 应用数据静态化架构高性能单页Web应用
• 14.3 应用多级缓存模式支撑海量读服务
• 14.4 构建需求响应式亿级商品详情页
• 第15章 同程凤凰缓存系统基于Redis的设计与实践
• 15.1 同程凤凰缓存系统要解决什么问题
• 15.2 用好Redis先运维好它
• 15.3 凤凰缓存系统的使用效果
• 第16章 新的旅程
• 16.1 更好的引入缓存技术
• 16.2 缓存分类总结
• 16.3 缓存知识结构更多Tips