《可伸缩服务架构：框架与中间件》一书以高可用服务架构为核心主题，全面讲解了可伸缩和可扩展的设计要点。从应用层、数据库、缓存、消息队列、大数据查询系统、分布式定时任务调度系统到微服务等各个层面，详细解释了如何设计可伸缩、可扩展的框架。本书还提供了解决特定问题的方法论和实践总结，帮助读者在不同领域中应用所学知识。这本书对于希望建立高可用服务架构、提升系统效率和性能的开发人员和架构师来说，是一本不可多得的指南。阅读本书，读者将深入了解可伸缩服务架构的关键概念和技术，从而为自己的项目提供可靠的基础。
可伸缩服务架构：框架与中间件电子书封面
读者评价
主要看了dubbo章节，本以为会有些干活，但是大部分内容都是照搬官方文档，收获不大
发号器，封装kafka生产消费简单易用框架，分库分表，redis，定时器，一个章节一个知识点，简单的脑图罗列知识点，没有深入。发号器对我有用。
Dubbo那一章直接抄的官方文档。。你怎么不把官方文档全部扒下来啊。。这就有点恶心了！
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书的内容与书名《框架与中间件》完全不是一会事~完全不相符，凑字数的章节很多！~和作者上一本书差不多，有用的不多，和上一本书一脉相承啊！换个名子也许还是很不错的，买来看看，随便翻翻就成了，别太当回事！
内容介绍
《可伸缩服务架构：框架与中间件》以高可用服务架构为主题，侧重于讲解高可用架构设计的核心要点：可伸缩和可扩展，从应用层、数据库、缓存、消息队列、大数据查询系统、分布式定时任务调度系统、微服务等层面详细讲解如何设计可伸缩、可扩展的框架，并给出在各个领域解决特定问题的方法论和实践总结。随着《可伸缩服务架构：框架与中间件》的出版，我们还开源了4个行之有效的互联网可伸缩框架，包括数据库分库分表dbsplit、缓存分片redic、专业的发号器vesta和消息队列处理机框架kclient，每个框架都开箱即用，也可以作为学习互联网平台化框架搭建的素材，更可以作为开发开源项目的示例。
《可伸缩服务架构：框架与中间件》的上册《分布式服务架构：原理、设计与实战》详细介绍了如何解决线上高并发服务的一致性、高性能、高可用、敏捷等痛点，《可伸缩服务架构：框架与中间件》与上册结合后可覆盖保证线上高并发服务的各个主题：一致性、高性能、高可用、可伸缩、可扩展、敏捷性等，每个主题都是一个方法论。充分理解这些主题，可保障线上服务健壮运行，对实现服务稳定性的n个9有着不可估量的作用。
无论是对于互联网的或者传统的软件工程师、测试工程师、架构师，还是对于深耕于IT的其他管理人员，《可伸缩服务架构：框架与中间件》都有很强的借鉴性和参考价值，是值得每个技术人员阅读的架构级技术书。
目录
- 第1章 如何设计一款永不重复的高性能分布式发号器 1
- 第2章 可灵活扩展的消息队列框架的设计与实现 49
- 第3章 轻量级的数据库分库分表架构与框架 93
- 第4章 缓存的本质和缓存使用的优秀实践 201
- 第5章 大数据利器之Elasticsearch 268
- 第6章 全面揭秘分布式定时任务 321
- 第7章 RPC服务的发展历程和对比分析 377
- 第8章 Dubbo实战及源码分析 436
- 第9章 高性能网络中间件 512
书内容还可以吧，网上都会有的解决方案，还行吧，里面内容就是缓存，id生成器，消息对接，分库分表等，关于dubbo的介绍还是官网不错
入口层 入口层，通常指Nginx和Apache等层面的东西，负责应用（不管是Web应用还是移动应用）的服务入口。我们通常会将服务定位在一个IP，如果这个IP对应的服务器当机了，那么用户的访问肯定会中断。此时，可以用keepalived来实现入口层的高可用。例如，机器A 的IP是 1.2.3.4，机器 B 的 IP 是 1.2.3.5, 那么再申请一个 IP 1.2.3.6（称为⼼跳IP）， 平时绑定在机器A上，如果A当机，IP会自动绑定在机器B上；如果B当机，IP会自动绑定在机器A上。对于这种形式，我们将DNS绑定到心跳IP上，即可实现入口层的高可用。 但这个方案有一点小问题。第一，它的切换可能会有一到两秒的中断，也就是说，如果不是要求到非常严格的毫秒级就不会有问题。第二，对入口的机器会有些浪费，因为买了两台机器的入口，可能就只有一台机器用上。对一些长连接的应用可能会导致服务中断，这时候就需要客户端做配合做一些重新创建连接的工作。简单来说，对于比较普通的业务来说，这个方案就能解决一部分问题。 这里要注意，keepalived在使用上会有一些限制。 两台机器必须在同一个网段，不是在同一个网段，没有办法实现互相抢IP。 内网服务也可以做心跳，但需要注意的是，以前为了安全我们会把内网服务绑定在内网IP上，避免出现安全问题。但为了使用keepalived，必须监听在所有IP上（如果监听在心跳IP上，那么机器没有持有该IP时，服务无法启动），简单的方案是启用 iptables, 避免内网服务被外网访问。 服务器利用率下降，这时可以考虑做混合部署来改善这一点。 比较常见的一个错误是，如果有两台机器，两个公网IP，DNS上把域名同时定位到两个IP，就觉得已经做了高可用了。这完全不是高可用，因为如果一台机器当机，那么就有一半左右的用户无法访问。 除了keepalive，lvs也能用来解决入口层的高可用问题。不过，与keepalived相比，lvs会更复杂一些，门槛也会高一些。
最近，阅读了Will Larson的文章Introduction to Architecting System for Scale，感觉很有价值。作者分享了他在Yahoo!与Digg收获的设计可伸缩系统的架构经验。在我过往的架构经验中，由于主要参与开发企业软件系统，这种面向企业内部的软件系统通常不会有太大的负载量，太多的并发量，因而对于系统的可伸缩性考虑较少。大体而言，只要在系统部署上考虑集群以及负载均衡即可。本文给了我很多启发，现把本文的主要内容摘译出来，并结合自己对此的理解。 Larson首先认为，一个理想的系统，对于容量（Capacity）的增长应该与添加的硬件数是线性的关系。换言之，如果系统只有一台服务器，在增加了另一台同样的机器后，容量应该翻倍。以此类推。这种线性的容量伸缩方式，通常被称之为水平伸缩“Horizontal Scalability”。