攜程架構實踐

第1 章 攜程整體技術架構 001
1．1 攜程技術架構概覽 003
1．1．1 分層架構 003
1．1．2 接入層技術 005
1．1．3 后端技術 006
1．1．4 技術保障 007
1．2 攜程整體技術架構演進 008
1．2．1 呼叫中心時代 009
1．2．2 互聯(lián)網(wǎng)和移動互聯(lián)網(wǎng)時代 009
1．2．3 大數(shù)據(jù)和人工智能時代 011
第2 章 移動大前端 013
2．1 CRN 框架 014
2．1．1 背景介紹 014
2．1．2 框架設計 015
2．1．3 性能優(yōu)化 016
2．1．4 配套支撐系統(tǒng)建設 019
2．2 Web 框架 021
2．2．1 微信小程序應用框架CWX 021
2．2．2 CRN 瀏覽器端運行框架CRN-Web 024
2．2．3 下一代前端框架解決方案 NFES 027
2．3 插件化 033
2．3．1 插件化的來源 033
2．3．2 方案的實現(xiàn) 034
2．4 Node．js 038
2．4．1 應用場景 038
2．4．2 應用部署 039
2．4．3 運維與監(jiān)控 040
2．4．4 公共服務 044
2．5 移動發(fā)布平臺MCD 045
2．5．1 平臺服務架構 045
2．5．2 生命周期管理 046
2．5．3 開發(fā)流程管理 048
2．5．4 發(fā)布流程管理 049
2．6 用戶行為監(jiān)測UBT 050
2．6．1 數(shù)據(jù)采集 050
2．6．2 傳輸與存儲 052
2．6．3 實時分析 054
2．7 CData 055
2．7．1 性能管理 055
2．7．2 錯誤統(tǒng)計 056
2．7．3 訪問量統(tǒng)計 057
2．7．4 排障支持 057
2．8 本章小結(jié) 058
第3 章 用戶接入 059
3．1 GSLB 技術 059
3．1．1 GSLB 系統(tǒng)概述 060
3．1．2 DNS 工作方式 060
3．1．3 GSLB 工作原理 061
3．2 CDN 063
3．2．1 CDN 靜態(tài)加速 064
3．2．2 CDN 動態(tài)加速 065
3．2．3 CDN 動態(tài)域名切換 066
3．3 App 端接入 066
3．4 負載均衡 067
3．4．1 負載均衡器工作原理 068
3．4．2 負載均衡優(yōu)化手段 070
3．4．3 負載均衡算法 074
3．4．4 負載均衡會話保持 076
3．5 軟負載系統(tǒng)SLB 077
3．5．1 SLB 的產(chǎn)生背景 077
3．5．2 SLB 的架構設計 078
3．5．3 SLB 實現(xiàn)的幾個難點 083
3．6 API Gateway 086
3．6．1 API Gateway 的架構設計 087
3．6．2 API Gateway 在攜程的使用 091
3．7 本章小結(jié) 092
第4 章 呼叫中心 093
4．1 軟交換系統(tǒng)SoftPBX 095
4．1．1 攜程軟交換系統(tǒng)現(xiàn)狀 095
4．1．2 軟交換架構與信令路徑 095
4．1．3 組件規(guī)劃與分布 096
4．1．4 應用場景 099
4．2 交互式語音應答系統(tǒng)SoftIVR 101
4．2．1 什么是交互式語音應答 101
4．2．2 SoftIVR 架構與特點 101
4．2．3 信令傳輸流程與核心組件 104
4．2．4 應用場景 108
4．3 全渠道客服云系統(tǒng) 109
4．3．1 全渠道客服云系統(tǒng)的意義 109
4．3．2 客服云整體架構 111
4．3．3 服務端架構 112
4．3．4 應用場景 115
4．4 本章小結(jié) 117
第5 章 框架中間件 118
5．1 服務化 120
5．1．1 為什么需要服務化中間件框架 120
5．1．2 服務化中間件框架的基本架構 121
5．1．3 服務注冊中心設計解析 122
5．1．4 服務治理系統(tǒng)功能解析 125
5．2 消息隊列 128
5．2．1 消息隊列的特性與使用場景 128
5．2．2 主流消息隊列 129
5．2．3 攜程消息隊列QMQ 132
5．3 配置中心 137
5．3．1 為什么需要配置中心 137
5．3．2 配置中心的特性 138
5．3．3 Apollo 源碼部分解析 139
5．3．4 配置中心面臨的新挑戰(zhàn) 141
5．4 數(shù)據(jù)訪問 142
5．4．1 數(shù)據(jù)訪問層概述 142
5．4．2 為什么要引入數(shù)據(jù)訪問中間件 143
5．4．3 數(shù)據(jù)訪問中間件的主流方案 144
5．4．4 攜程數(shù)據(jù)訪問中間件功能解析 146
5．5 緩存層 150
5．5．1 總體架構 150
5．5．2 分片和路由 151
5．5．3 高可用 153
5．5．4 水平拆分 154
5．5．5 跨機房容災 156
5．5．6 跨區(qū)域同步 159
5．5．7 雙向同步 163
5．6 本章小結(jié) 167
第6 章 數(shù)據(jù)庫 168
6．1 上傳發(fā)布 171
6．1．1 表結(jié)構設計規(guī)范 172
6．1．2 數(shù)據(jù)庫表結(jié)構的發(fā)布 172
6．1．3 SQL Server 的特殊之處 173
6．2 監(jiān)控告警 176
6．2．1 數(shù)據(jù)庫大盤監(jiān)控 176
6．2．2 運維數(shù)據(jù)庫OPDB 178
6．2．3 語句監(jiān)控 179
6．3 數(shù)據(jù)庫高可用 187
6．3．1 SQL Server 高可用 188
6．3．2 MySQL 高可用 189
6．3．3 Redis 高可用架構 193
6．4 本章小結(jié) 194
第7 章 IaaS ＆ PaaS 195
7．1 網(wǎng)絡架構演進 198
7．1．1 基于 VLAN 的二層網(wǎng)絡 198
7．1．2 基于VXLAN 的大二層SDN 網(wǎng)絡 200
7．1．3 基于BGP 的三層SDN 網(wǎng)絡 203
7．2 K8s 和容器化的實踐 207
7．2．1 部署架構 207
7．2．2 網(wǎng)絡 208
7．2．3 調(diào)度 209
7．2．4 存儲 212
7．2．5 監(jiān)控 214
7．2．6 容器化 215
7．3 混合云 217
7．3．1 混合云整體設計 218
7．3．2 混合云網(wǎng)絡＆ 安全 220
7．3．3 混合云計費＆ 對賬 222
7．3．4 混合云運維 224
7．4 持續(xù)交付 226
7．4．1 發(fā)布的藝術 226
7．4．2 Tars 系統(tǒng)設計 229
7．5 本章小結(jié) 232
第8 章 監(jiān)控 233
8．1 指標監(jiān)控和告警系統(tǒng)Hickwall 234
8．1．1 指標監(jiān)控的應用和挑戰(zhàn) 235
8．1．2 指標模型的選擇 236
8．1．3 Hickwall 架構 238
8．2 開源分布式應用監(jiān)控系統(tǒng)CAT 241
8．2．1 為什么需要應用監(jiān)控系統(tǒng) 241
8．2．2 應用監(jiān)控系統(tǒng)的特點 243
8．2．3 客戶端實現(xiàn)解析 245
8．2．4 存儲模型解析 247
8．3 公共日志服務平臺CLog 250
8．3．1 日志系統(tǒng)的演進與特點 251
8．3．2 CLog 的架構 252
8．4 告警系統(tǒng) 257
8．4．1 告警系統(tǒng)的需求特點 258
8．4．2 流式告警的實現(xiàn)和處理 259
8．5 本章小結(jié) 263
第9 章 網(wǎng)站高可用 264
9．1 可用性指標與度量 265
9．1．1 Ctrip ATP 266
9．1．2 Ctrip ATP 算法 266
9．1．3 Ctrip ATP 架構 267
9．1．4 訂單預測模型 268
9．2 服務熔斷、限流與降級 270
9．2．1 微服務架構下的可用性 271
9．2．2 熔斷、限流在攜程的落地 272
9．2．3 熔斷、限流的治理問題 274
9．3 災備數(shù)據(jù)中心 276
9．3．1 冷備模式 277
9．3．2 熱備模式 278
9．3．3 多活模式 278
9．4 網(wǎng)站單元化部署 281
9．4．1 單元化架構 282
9．4．2 單元化思路 283
9．5 基礎組件支持 285
9．5．1 路由調(diào)度 285
9．5．2 數(shù)據(jù)復制 287
9．6 全鏈路壓測 292
9．6．1 技術選型與系統(tǒng)設計 292
9．6．2 構造與隔離壓測數(shù)據(jù) 295
9．6．3 全鏈路監(jiān)控設計 295
9．7 運維工具高可用 296
9．7．1 哪些運維工具需要實現(xiàn)高可用 296
9．7．2 工具的改造 297
9．7．3 定期故障演練 300
9．8 混沌工程 300
9．8．1 混沌工程的起源 301
9．8．2 混沌工程的5 條原則 301
9．8．3 如何進行一個混沌實驗 304
9．9 數(shù)據(jù)驅(qū)動運營 307
9．9．1 智能運維AIOps 308
9．9．2 AI 算法在運維領域的典型場景 309
9．9．3 運維數(shù)據(jù)倉庫 312
9．10 GNOC 314
9．11 本章小結(jié) 319