🌐分布式技术实战45讲
拉勾《分布式技术原理与实战45讲》：CAP、Paxos、ZooKeeper、RPC、微服务、消息队列、缓存与限流
概述
- 00-开篇词：搭建分布式知识体系，挑战高薪 Offer
- 01-如何证明分布式系统的 CAP 理论？
- 02-不同数据一致性模型有哪些应用？
- 03-如何透彻理解 Paxos 算法？
- 04-ZooKeeper 如何保证数据一致性？
- 05-共识问题：区块链如何确认记账权？
- 06-分布式事务有哪些解决方案？
- 07-对比两阶段提交，三阶段协议有哪些改进？
- 08-MySQL 数据库如何实现 XA 规范？
- 09-如何在业务中体现 TCC 事务模型？
- 10-分布式锁有哪些应用场景和实现？
- 11-如何使用 Redis 快速实现分布式锁？
- 12-如何理解 RPC 远程服务调用？
- 13-为什么微服务需要 API 网关？
- 14-如何实现服务注册与发现？
- 15-如何实现分布式调用跟踪？
- 16-分布式下如何实现配置管理？
- 17-容器化升级对服务有哪些影响？
- 18-Service Mesh：服务网格有哪些应用？
- 19-Dubbo v Spring Cloud：两大技术栈如何选型？
- 20-读写分离如何在业务中落地？
- 21-为什么需要分库分表，如何实现？
- 22-存储拆分后，如何解决唯一主键问题？
- 23-分库分表以后，如何实现扩容？
- 24-NoSQL 数据库有哪些典型应用？
- 25-Elasticsearch 是如何建立索引的？
- 26-消息队列有哪些应用场景？
- 27-集群消费和广播消费有什么区别？
- 28-业务上需要顺序消费，怎么保证时序性？
- 29-消息幂等：如何保证消息不被重复消费？
- 30-高可用：如何实现消息队列的 HA？
- 31-消息队列选型：Kafka 如何实现高性能？
- 32-消息队列选型：RocketMQ 适用哪些场景？
- 33-不止业务缓存，分布式系统中还有哪些缓存？
- 34-如何避免缓存穿透、缓存击穿、缓存雪崩？
- 35-经典问题：先更新数据库，还是先更新缓存？
- 36-失效策略：缓存过期都有哪些策略？
- 37-负载均衡：一致性哈希解决了哪些问题？
- 38-缓存高可用：缓存如何保证高可用？
- 39-从双十一看高可用的保障方式
- 40-高并发场景下如何实现系统限流？
- 41-降级和熔断：如何增强服务稳定性？
- 42-如何选择适合业务的负载均衡策略？
- 43-线上服务有哪些稳定性指标？
- 44-分布式下有哪些好用的监控组件？
- 45-分布式下如何实现统一日志系统？
- 46-如何准备一线互联网公司面试？
- 47-分布式事务考点梳理 + 高频面试题
- 48-分布式服务考点梳理 + 高频面试题
- 49-分布式存储考点梳理 + 高频面试题
- 50-消息队列考点梳理 + 高频面试题
- 51-分布式缓存考点梳理 + 高频面试题
- 52-结语：分布式路漫漫，厚积薄发才是王道