架構師？多么具有吸引力的三個字！那咱今天就來聊聊Alibaba百萬年薪架構師必備技能——高性能架構學習路線：中間件、Nginx、快取、ZK等等...看下方高性能架構進階技能圖...

純手繪高性能架構進階技能圖

說明：以下全部所說的架構師必備技能之高性能架構學習路線及相關筆記：中間件、Nginx、快取、ZK等等等，篇幅有限，很多都是截圖展示，但是圖片都是很高清的，可以清晰的看見其中的內容，而且完整的原件pdf小編這里也都收整好了，百萬年薪高性能，架構筆記免費獲取地址

一、Zookeeper分布式環境指揮官

Zookeeper分布式環境指揮官

1.1 zookeeper基礎

ZooKeeper是一種分布式協調服務，用于管理大型主機，在分布式環境中協調和管理服務是一個復雜的程序，ZooKeeper通過其簡單的架構和API解決了這個問題，ZooKeeper允許開發人員專注于核心應用程式邏輯，而不必擔心應用程式的分布式特性，

1.2 分布式應用的優點

• （1）可靠性 - 單個或幾個系統的故障不會使整個系統出現故障，
• （2）可擴展性 - 可以在需要時增加性能，通過添加更多機器，在應用程式配置中進行微小的更改，而不會有停機時間，
• （3）透明性 - 隱藏系統的復雜性，并將其顯示為單個物體/應用程式，

1.3 分布式應用的挑戰

• （1）競爭條件 - 兩個或多個機器嘗試執行特定任務，實際上只需在任意給定時間由單個機器完成，例如，共享資源只能在任意給定時間由單個機器修改，
• （2）死鎖 - 兩個或多個操作等待彼此無限期完成，
• （3）不一致 - 資料的部分失敗，

1.4 Zookeeper相關筆記

Zookeeper分布式環境指揮官-技能圖

• ZK 手寫筆記（1）：概述+CPA+環境搭配+一致性協議+基本使用

ZK 手寫筆記（1）：概述+CPA+環境搭配+一致性協議+基本使用百萬年薪高性能，架構筆記免費獲取地址

• ZK 手寫筆記（2）：原始碼決議+應用場景

ZK 手寫筆記（2）：原始碼決議+應用場景

二、Nginx高并發分流進階實戰

Nginx高并發分流進階實戰

2.1 nginx如何實作高并發

• 簡單來講，就是異步，非阻塞，使用了epoll和大量的底層代碼優化，
• 稍微詳細一點展開的話，就是nginx的特殊行程模型和事件模型的設計，

2.2 行程模型

• nginx采用一個master行程，多個woker行程的模式，
• master行程主要負責收集、分發請求，當一個請求過來時，master拉起一個worker行程負責處理這個請求，
• master行程也要負責監控woker的狀態，保證高可靠性
• woker行程一般設定為跟cpu核心數一致，nginx的woker行程跟apache不一樣，apche的行程在同一時間只能處理一個請求，所以它會開很多個行程，幾百甚至幾千個，而nginx的woker行程在同一時間可以處理額請求數只受記憶體限制，因此可以處理多個請求，

2.3 事件模型

nginx是異步非阻塞的，

每進來一個request，會有一個worker行程去處理，但不是全程的處理，處理到什么程度呢？處理到可能發生阻塞的地方，比如向上游（后端）服務器轉發request，并等待請求回傳，那么，這個處理的worker不會這么傻等著，他會在發送完請求后，注冊一個事件：“如果upstream回傳了，告訴我一聲，我再接著干”，于是他就休息去了，此時，如果再有request 進來，他就可以很快再按這種方式處理，而一旦上游服務器回傳了，就會觸發這個事件，worker才會來接手，這個request才會接著往下走，

web server的作業性質決定了每個request的大部份生命都是在網路傳輸中，實際上花費在server機器上的時間片不多，這是幾個行程就解決高并發的秘密所在，

2.4 Nginx相關筆記

Nginx高并發分流進階實戰-技能圖

• Nginx 常見應用技術指南[Nginx Tips]

Nginx 常見應用技術指南[Nginx Tips]

• 深入剖析Nginx

深入剖析Nginx

深入剖析Nginx

三、rabbitMQ訊息中間件

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• （1）Broker：訊息中間件實體, 可能是單個節點也可能是運行在多節點集群上的邏輯物體
• （2）訊息(Message)：訊息由訊息頭和訊息體兩部分組成，訊息頭中包括routing-key、priority等標準訊息頭以及其它自定義訊息頭，用于定義RabbitMQ對訊息行為，訊息體是字節流，包含訊息內容，
• （3）連接(Connection)：客戶端與 Broker 之間的 TCP連接
• （4）信道(Channel) ：Channel 是建立在 TCP 連接上的邏輯(虛擬)連接，多個 Channel 復用同一個 TCP 連接, 以避免建立 TCP 連接的巨大開銷， RabbitMQ 官方要求每個執行緒使用獨立的 Channel, 禁止多個執行緒共用 Channel，
• （5）生產者(Publisher)：發送訊息的客戶端執行緒
• （6）消費者(Consumer)：處理訊息的客戶端執行緒
• （7）交換機(Exchange)：交換機負責將訊息投遞到相應的佇列
• （8）佇列(Queue)：接收并保存交換機投遞的訊息，直至被消費者成功消費，邏輯結構遵循先進先出FIFO，
• （9）系結(Binding)：將佇列(Queue)注冊到交換機(Exchange)的路由表
• （10）虛擬主機(Vhost)：每個Broker下可建立多個vhost, 每個 vhost 可建立獨立的 Exchange、Queue、系結及權限系統，同一個 Broker 下的 vhost 共享 Connection、Channel 和 用戶系統，就是說可以使用同一個用戶身份使用同一個 Channel 訪問不同 vhost，

3.1 rabbitMQ訊息中間件相關筆記

rabbitMQ訊息中間件-技能圖

• RabbitMQ-最完整最全教程

RabbitMQ-最完整最全教程

• RabbitMQ實戰指南

RabbitMQ實戰指南

四、ActiveMQ訊息中間件

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• （1）多種語言和協議撰寫客戶端，語言: Java,C,C++,C#,Ruby,Perl,Python,PHP，應用協議: OpenWire,Stomp REST,WS Notification,XMPP,AMQP
• （2）完全支持JMS1.1和J2EE 1.4規范 (持久化，XA訊息，事務)
• （3） 對Spring的支持，ActiveMQ可以很容易內嵌到使用Spring的系統里面去，而且也支持Spring2.0的特性
• （4） 通過了常見J2EE服務器(如 Geronimo,JBoss 4,GlassFish,WebLogic)的測驗，其中通過JCA 1.5 resource adaptors的配置，可以讓ActiveMQ可以自動的部署到任何兼容J2EE 1.4 商業服務器上
• （5） 支持多種傳送協議:in-VM,TCP,SSL,NIO,UDP,JGroups,JXTA
• （6）支持通過JDBC和journal提供高速的訊息持久化
• （7）從設計上保證了高性能的集群，客戶端-服務器，點對點
• （8） 支持Ajax
• （9）支持與Axis的整合
• （10）可以很容易的呼叫內嵌JMS provider，進行測驗

五、Kafka百萬級吞吐實戰

Kafka百萬級吞吐實戰

kafka 最初是 LinkedIn 的一個內部基礎設施系統，最初開發的起因是，LinkedIn 雖然有了資料庫和其他系統可以用來存盤資料，但是缺乏一個可以幫助處理持續資料流的組件，所以在設計理念上，開發者不想只是開發一個能夠存盤資料的系統，如關系資料庫、Nosql 資料庫、搜索引擎等等，更希望把資料看成一個持續變化和不斷增長的流，并基于這樣的想法構建出一個資料系統，一個資料架構，

Kafka外在表現很像訊息系統，允許發布和訂閱訊息流，但是它和傳統的訊息系統有很大的差異，

• 首先，Kafka是個現代分布式系統，以集群的方式運行，可以自由伸縮，
• 其次，Kafka可以按照要求存盤資料，保存多久都可以，
• 第三，流式處理將資料處理的層次提示到了新高度，訊息系統只會傳遞資料，Kafka 的流式處理能力可以讓我們用很少的代碼就能動態地處理派生流和資料集，所以 Kafka 不僅僅是個訊息中間件

Kafka 不僅僅是一個訊息中間件，同時它是一個流平臺，這個平臺上可以發布和訂閱資料流（Kafka 的流，有一個單獨的包 Stream 的處理），并把它們保存起來，進行處理，這個是 Kafka 作者的設計理念，

5.1 Kafka百萬級吞吐實戰相關筆記

Kafka百萬級吞吐實戰-技能圖

• 手寫“Kafka筆記”

手寫“Kafka筆記”

• Kafka原始碼決議與實戰

Kafka原始碼決議與實戰

六、Redis高性能快取資料庫

Redis高性能快取資料庫

6.1 Redis的資料結構和相關常用命令

• Key：Redis采用Key-Value型的基本資料結構，任何二進制序列都可以作為Redis的Key使用（例如普通的字串或一張JPEG圖片）
• String：String是Redis的基礎資料型別，Redis沒有Int、Float、Boolean等資料型別的概念，所有的基本型別在Redis中都以String體現，
• SET：為一個key設定value，可以配合EX/PX引數指定key的有效期，通過NX/XX引數針對key是否存在的情況進行區別操作，時間復雜度O(1)
• GET：獲取某個key對應的value，時間復雜度O(1)
• GETSET：為一個key設定value，并回傳該key的原value，時間復雜度O(1)
• MSET：為多個key設定value，時間復雜度O(N)
• MSETNX：同MSET，如果指定的key中有任意一個已存在，則不進行任何操作，時間復雜度O(N)
• MGET：獲取多個key對應的value，時間復雜度O(N)
• INCR：將key對應的value值自增1，并回傳自增后的值，只對可以轉換為整型的String資料起作用，時間復雜度O(1)
• INCRBY：將key對應的value值自增指定的整型數值，并回傳自增后的值，只對可以轉換為整型的String資料起作用，時間復雜度O(1)
• DECR/DECRBY：同INCR/INCRBY，自增改為自減，

6.2 Redis高性能快取資料庫相關筆記百萬年薪高性能，架構筆記免費獲取地址

Redis高性能快取資料庫-技能圖

• Redis高性能快取

Redis高性能快取

• Redis實戰

Redis實戰

Redis實戰

• Redis設計與實作

Redis設計與實作

Redis設計與實作

七、分布式系統常用技術及案例分析（PDF）

分布式系統常用技術及案例分析

本PDF分為三大部分，即分布式系統基礎理論、分布式系統常用技術以及經典的分布式系統案例分析，

• 第一部分主要介紹分布式系統基礎理論知識，總結一些在設計分布式系統時需要考慮的范式、知識點以及可能會面臨的問題，其中包括執行緒、通信、一致性、容錯性、CAP理論、安全性和并發等相關內容;同時講述分布式系統的常見架構體系，其中也包括最近比較火的RESTful風格架構、微服務、容器技術等
• 第二部分主要列舉了在分布式系統應用中經常用到的一些主流技術，并介紹這些技術的作用和用法;這些技術涵蓋了分布式訊息服務、分布式計算、分布式存盤、分布式監控系統、分布式版本控制、RESTful、微服務、容器等領域的內容，
• 第三部分選取了以淘寶網和Twitter為代表的國內外知名互聯網企業的大型分布式系統案例，分析其架構設計以及演變程序;這部分相當于是對第二部分零散的技術點做一個“串燒”，讓讀者可以結合技術的理論，看到實戰的效果，百萬年薪高性能，架構筆記免費獲取地址

分布式系統常用技術及案例分析

分布式系統常用技術及案例分析

總結

每個程式員朋友都有自己的架構師夢，可往往夢想是美好的，現實又是殘酷至極的，不努力不奮斗，可能就會在基層一輩子止步不前，也許有很多朋友還會說，程式員也是干的年輕飯，年紀大了也就爬不上了，腦子跟身體都跟不上了，那既如此，又為何不趁著自己還年輕，好好把味訓會，努力一把，美好的未來才有機會和你招手！當然咯，這也僅僅代表我個人的觀點，畢竟一百個人有一百個不同的腦子，就會有成千上萬種不同的想法，

不過，只一句，如果你還在做這一行，還是一名程式猿（媛），想走上坡路的你，也許我這到手的Alibaba百萬年薪必備—高性能架構學習路線可能會對你有所幫助，

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