- 课程目录
- 课程介绍
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在线阅读：开篇词｜掌握好学习路径，分布式系统原来如此简单
找出学习分布式的诸多误区，提升系统性学习的效率和质量。
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01｜导读：以前因后果为脉络，串起网状知识体系
追本溯源，让你在正式学习之前先拿到一份导航地图。
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02｜新的挑战：分布式系统是银弹吗？我看未必！
从根本上理解分布式系统的设计方法和原则，探讨分布式系统会面临哪些新的挑战。
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03｜CAP 理论：分布式场景下我们真的只能三选二吗？
什么是 CAP 理论，现在业界对于 CAP 理论的重新思考与理解又是什么呢？
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春节加餐｜系统性思维，高效学习和工作的利器
使用系统性思维让学习和工作变得更高效。
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春节加餐｜深入聊一聊计算机系统的时间
从单机系统的层面来讨论时间，可以让分布式系统的学习事半功倍！
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春节加餐｜技术债如房贷，是否借贷怎样取舍？
技术债务是生产力，要合理控制技术债务，让技术债务变成我们的杠杆！
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04｜注册发现： AP 系统和 CP 系统哪个更合适？
高可用性是应该考虑的设计指标，所以选择 AP 系统做中介存储是一个不错的选择。
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05｜负载均衡：从状态的角度重新思考负载均衡
从状态的角度重新思考负载均衡策略，了解多个被调用服务实例的选择问题。
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06｜配置中心：如何确保配置的强一致性呢？
对于配置中心的业务场景来说，选择一个 AP 模型的存储系统是最优的方案。
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07｜分布式锁：所有的分布式锁都是错误的？
分布式场景下，锁服务没有办法保证 100% 的正确性，我们认为可用性是设计分布式锁服务非常关键的一个目标。
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08｜重试幂等：让程序 Exactly-once 很难吗？
保证 Exactly-once 的三种方式是至少一次消息传递加消息幂等性、分布式快照加状态回滚和整体重做。
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09 | 雪崩（一）：熔断，让故障自适应地恢复
雪崩通常是由于整个系统中，一个很小的部分出现故障，进而导致系统其他部分也出现故障而引发的。
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10 | 雪崩（二）：限流，抛弃超过设计容量的请求
最常用的四个限流算法：固定窗口、滑动窗口、漏桶和令牌桶算法。
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11｜雪崩（三）：降级，无奈的丢车保帅之举
降级有着熔断和限流所没有的优点，它们之间相互配合和补充，能够最大限度地保障系统的稳定性水平。
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12｜雪崩（四）：扩容，没有用钱解决不了的问题
云原生系统的核心标志是，能否利用公有云或私有云进行弹性扩容。
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13｜可观测性（一）：如何监控一个复杂的分布式系统？
监控是可观测性的一部分，可观测性是监控的扩展和进化。
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14｜可观测性（二）：如何设计一个高效的告警系统？
信噪比、覆盖率和转交率，可以评估一个告警系统是否高效。
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15｜故障（一）：预案管理竟然能让被动故障自动恢复？
通过增加一个中间层来进行调度，可以达到快速恢复故障的目的。
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16｜故障（二）：变更管理，解决主动故障的高效思维方式
如果业务系统没有发生迭代变化，就不会发生主动故障。
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期中测试｜IM 系统设计实战
今天我们就来个期中测试，实际考察一下你对分布式计算系统的理解，以及对所学知识的应用情况。
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期中测试答案｜这些问题你都答对了吗？
本节课为期中测试解析，将详细解答如何依据业务和架构的需求来设计一个 IM 系统。
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17｜分片（一）：如何选择最适合的水平分片方式？
如何通过“分片”技术，突破单机存储和性能瓶颈，让分布式系统的计算和存储能力可以线性扩展。
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18｜分片（二）：垂直分片和混合分片的 trade-off
垂直水平分片策略是垂直分片策略的水平扩容版本，水平垂直分片策略是水平分片策略和垂直分片策略的结合版本。
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19｜复制（一）：主从复制从副本的数据可以读吗？
在分布式系统中，为了实现数据的高可用性，我们只能通过数据复制将数据保存多个副本。
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20｜复制（二）：多主复制的多主副本同时修改了怎么办？
异步模式的多主复制有多个主副本可以独立写入的优点，但是也会在一定程度上降低系统的一致性。
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21｜复制（三）：最早的数据复制方式竟然是无主复制？
无主复制由于写入不依赖主节点，所以在主节点故障时，不会出现不可用的情况
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22｜事务（一）：一致性，事务的集大成者
一致性是事务的集大成者。
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23｜事务（二）：原子性，对应用层提供的完美抽象
原子性是一个非常完美的抽象，因为它对应用程序，屏蔽了分布式系统中部分失败的问题。
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24｜事务（三）：隔离性，正确与性能之间权衡的艺术
事务并发执行的问题，即事务的隔离性。
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25｜事务（四）：持久性，吃一碗粉就付一碗粉的钱
在机器突然断电、崩溃等异常情况下，如何保障已经成功的事务数据不会丢失，即事务的持久性。
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26｜一致性与共识（一）：数据一致性都有哪些级别？
从强到弱依次介绍四种经典的一致性模型。
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27｜一致性与共识（二）：它们是鸡生蛋还是蛋生鸡？
通过共识算法，我们可以实现高可用的线性一致性，但是共识算法不是线性一致性的必要条件。
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28｜一致性与共识（三）：共识与事务之间道不明的关系
事务可以理解为对多个数据操作的一致性问题。
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29｜分布式计算技术的发展史：从单进程服务到 Service Mesh
Service Mesh 是分布式业务系统中代表未来的架构。
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30｜分布式存储技术的发展史：从 ACID 到 NewSQL
在技术的发展过程中，没有完美的架构，只有完美的 trade-off，取舍永远是最关键的因素。
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结束语 ｜在分布式技术的大潮流中自由冲浪吧！
带上主动学习和精读学习的习惯，开启你自由冲浪的生活吧！
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期末测试｜来赴一场满分之约吧！
来赴一场满分之约吧！
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课后彩蛋｜完整版思考题答案
24道课后思考题答案合集，希望能给你带来帮助！
课程介绍
你将获得 高效、系统的分布式系统学习路径 30+ 常见分布式业务场景串联实战 搭建大规模分布式系统的实用指南 10 年分布式领域专家的高效思维方法 讲师介绍 课程介绍...你将获得
- 高效、系统的分布式系统学习路径
- 30+ 常见分布式业务场景串联实战
- 搭建大规模分布式系统的实用指南
- 10 年分布式领域专家的高效思维方法
讲师介绍
课程介绍
对于大多数同学来说，分布式系统入门容易，但是想要系统掌握和深入却很难，总是不得不面对这样几个问题：
- 分布式技术的历史、现在和未来，应该如何比较和分析？
- 如何深入理解分布式技术原理？
- 如何将分布式技术原理更好地应用于工作中？
- 如何打破自己对分布式系统的认知壁垒？
这些问题，都是从初级工程师走向进阶的路标。
为此，我们邀请到在分布式领域深耕十年的专家陈现麟老师，他将结合多数学习者的痛点，为你提供一条高效且系统的分布式系统学习路径。同时他也将自己对于分布式系统的经验和认知，融入到每一个知识点里，通过场景案例、原理分析、实践探索、思考总结等相结合的方式，带你描绘出自己的网状知识体系。
课程模块设计
整个专栏共分为四个模块：
概述篇：讨论分布式系统为什么会产生，产生后解决了什么问题，又带来了哪些新问题，会遇到哪些方面的挑战。这部分内容围绕分布式系统的脉络和关键点展开，将为你接下来的学习规划具体的学习目标和路径。
分布式计算篇：从单机系统演进到分布性系统，引入新的问题的角度，在技术原理层面讨论并解决这些问题。学习后你就可以知道在系统设计层面应该如何取舍，因为结合了业务场景设计高频知识点，所以学习难度低。
分布式存储篇：进阶篇，从简单到复杂去讨论数据分片、数据复制、分布式事务和一致性等相关的知识，这部分内容会提升你在工作中做架构设计以及思考的深度和广度。
总结篇：学习分布式系统的发展历程和未来趋势，从分布式计算的角度，讨论分布式系统是怎么从单机系统演进到 Service Mesh 的；从分布式存储的角度，讨论分布式系统是怎么从单机系统的 ACID 演进到 NewSQL 的，为你继续深入学习提供路线指引。
课程目录
适合人群
偏入门、后端开发经验较少或没有接触过大规模分布式系统的开发者，对分布式系统感兴趣，想转行，但是缺少理论知识以及工作经验的用户。