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1. 如何用更优的数据存储方案,打造更稳定的架构?
- 1-1 没有“万能”的技术手段,只有适合业务场景的解决方案
- 1-2 服务端架构常见的分层方案
- 1-3 为什么要做服务端架构分层
- 1-4 为什么存储数据库在架构分层中那么重要
- 1-5 数据库存储的瓶颈与短板效应
- 1-6 为什么互联网没有万能的解决方案
- 1-7 数据库解决方案不仅仅是CRUD那么简单
2. 社交新零售业务场景的演进与架构方案设计
- 2-1 社交新零售业务场景的发展
- 2-2 全局视角看问题,实现全景的技术支撑架构(上)
- 2-3 全局视角看问题,实现全景的技术支撑架构(中)
- 2-4 全局视角看问题,实现全景的技术支撑架构(下)
- 2-5 高效部署之容器化利器Docker
- 2-6 使用docker解决mysql的高效部署
- 2-7 SpringBoot与Mybatis Plus组合
- 2-8 Mybatis Plus基础能力搭建用户模块(上)
- 2-9 Mybatis Plus基础能力搭建用户模块(下)
- 2-10 Mybatis Plus进阶,高效的ORM代码实现(上)
- 2-11 Mybatis Plus进阶,高效的ORM代码实现(中)
- 2-12 Mybatis Plus进阶,高效的ORM代码实现(下)
- 2-13 本章小结
- 2-14 重难点梳理
- 2-15 【课后习题】阶段练练练
3. 发挥Mysql选型优势,构建新零售核心门店与商品能力
- 3-1 本章概览
- 3-2 Mysql选型优劣势
- 3-3 Mysql如何提供事务_索引_读写的基础能力(1)
- 3-4 Mysql如何提供事务_索引_读写的基础能力(2)
- 3-5 Mysql如何提供事务_索引_读写的基础能力(3)
- 3-6 Mysql如何提供事务_索引_读写的基础能力(4)
- 3-7 Mysql如何提供事务_索引_读写的基础能力(5)
- 3-8 Mysql高性能配置-读写能力提升的秘诀(上)
- 3-9 Mysql高性能配置-读写能力提升的秘诀(下)
- 3-10 领域驱动设计-领域模型的重要性(上)
- 3-11 领域驱动设计-领域模型的重要性(下)
- 3-12 发布基石:商家与门店(上)
- 3-13 发布基石:商家与门店(下)
- 3-14 导购核心:商品-类目-品牌-属性库模型的发布(上)
- 3-15 导购核心:商品-类目-品牌-属性库模型的发布(下)
- 3-16 交易核心:SKU-库存模型的发布(上)
- 3-17 交易核心:SKU-库存模型的发布(下)
- 3-18 导购流程:搜索与详情浏览(上)
- 3-19 导购流程:搜索与详情浏览(下)
- 3-20 重难点梳理
- 3-21 【课后习题】阶段练练练
4. 高事务保证要求的交易核心能力
- 4-1 下单交易:使用流程串联下单动作(上)
- 4-2 下单交易:使用流程串联下单动作(下)
- 4-3 如何用分布式事务保证下单流程一致性(上)
- 4-4 如何用分布式事务保证下单流程一致性(中)
- 4-5 如何用分布式事务保证下单流程一致性(下)
- 4-6 Seata对分布式事务的支持
- 4-7 使用Seata改造下单流程(上)
- 4-8 使用Seata改造下单流程(中)
- 4-9 使用Seata改造下单流程(下)
- 4-10 支付成功:支付及防重流程(上)
- 4-11 支付成功:支付及防重流程(下)
- 4-12 用户操作完整性:手动取消订单流程
- 4-13 保证生命周期完整性:自动取消订单流程(上)
- 4-14 保证生命周期完整性:自动取消订单流程(下)
- 4-15 重难点梳理
5. 内存数据库Redis及读写分离解决查询性能瓶颈
- 5-1 Redis选型优劣势
- 5-2 为什么Redis那么快(上)
- 5-3 为什么Redis那么快(中)
- 5-4 为什么Redis那么快(下)
- 5-5 实用的Redis分布式解决方案(1)
- 5-6 实用的Redis分布式解决方案(2)
- 5-7 实用的Redis分布式解决方案(3)
- 5-8 实用的Redis分布式解决方案(4)
- 5-9 如何规避Redis缓存的短板
- 5-10 动手使用Redis
- 5-11 商品详情缓存化提升查询性能(上)
- 5-12 商品详情缓存化提升查询性能(下)
- 5-13 mysql读写分离的原理
- 5-14 动手部署Mysql读写分离集群
- 5-15 改造项目兜底住Mysql性能极限
- 5-16 主从不一致我们该怎么办
- 5-17 重难点梳理
6. 搜索型存储ElasticSearch引擎实现全文搜索能力
- 6-1 ElasticSearch选型优劣势
- 6-2 为什么ElasticSearch适合做全文搜索(1)
- 6-3 为什么ElasticSearch适合做全文搜索(2)
- 6-4 为什么ElasticSearch适合做全文搜索(3)
- 6-5 为什么ElasticSearch适合做全文搜索(4)
- 6-6 ES性能提升及高可用方案(上)
- 6-7 ES性能提升及高可用方案(下)
- 6-8 动手使用ES
- 6-9 全量索引构建
- 6-10 全量索引构建
- 6-11 增量索引构建(上)
- 6-12 增量索引构建(下)
- 6-13 改造商品搜索能力
- 6-14 重难点梳理
7. 社交图关系下的图数据库Neo4J解决方案
- 7-1 图形数据结构存储如何支撑
- 7-2 动手使用neo4j(上)
- 7-3 动手使用neo4j(下)
- 7-4 关注粉丝能力设计(上)
- 7-5 关注粉丝能力设计(中)
- 7-6 关注粉丝能力设计(下)
- 7-7 Neo4J分布式集群方案
- 7-8 重难点梳理
8. Feed流时序性数据存储场景下的HBase解决方案
- 8-1 Feed流的场景支撑难在哪里
- 8-2 HBase原理及优劣势(上)
- 8-3 HBase原理及优劣势(中)
- 8-4 HBase原理及优劣势(下)
- 8-5 动手使用HBase
- 8-6 HBase中的RowKey为什么那么重要
- 8-7 使用Java API接入HBase消息实体(上)
- 8-8 使用Java API接入HBase消息实体(中)
- 8-9 使用Java API接入HBase消息实体(下)
- 8-10 Feed流之经典推拉设计模式(1)
- 8-11 Feed流之经典推拉设计模式(2)
- 8-12 Feed流之经典推拉设计模式(3)
- 8-13 Feed流之经典推拉设计模式(4)
- 8-14 推拉混合模式的实践(上)
- 8-15 推拉混合模式的实践(下)
- 8-16 深度分页的高效解决方案
- 8-17 重难点梳理
9. 最像关系型数据库的非关系型数据库mongoDB满足点赞评论场景
- 9-1 点赞评论场景解析
- 9-2 MongoDB原理及优劣势
- 9-3 动手使用mongodb
- 9-4 使用Java API实现点赞评论能力(上)
- 9-5 使用Java API实现点赞评论能力(中)
- 9-6 使用Java API实现点赞评论能力(下)
- 9-7 削峰聚集能力的脉冲方案解决评论及点赞数量叠加问题(上)
- 9-8 削峰聚集能力的脉冲方案解决评论及点赞数量叠加问题(下)
- 9-9 MongoDB分布式扩展
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THE END
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