摘要 | 第4-5页 |
Abstract | 第5-6页 |
第一章 绪论 | 第12-18页 |
1.1 研究背景及研究意义 | 第12-13页 |
1.2 研究现状 | 第13-15页 |
1.2.1 企业架构的演化历程 | 第13-14页 |
1.2.2 公司目前系统现状 | 第14-15页 |
1.3 本文研究工作及内容安排 | 第15-18页 |
第二章 相关知识与技术 | 第18-24页 |
2.1 分布式理论 | 第18-19页 |
2.1.1 CAP理论 | 第18-19页 |
2.1.2 BASE理论 | 第19页 |
2.2 微服务实现框架Spring Cloud及其组件 | 第19-21页 |
2.2.1 Spring Cloud | 第19-20页 |
2.2.2 Spring Cloud基础组件 | 第20-21页 |
2.3 缓存Redis | 第21-22页 |
2.4 消息队列Kafka | 第22-24页 |
第三章 系统设计与实现 | 第24-56页 |
3.1 系统概述 | 第24-25页 |
3.2 系统的需求描述 | 第25-27页 |
3.3 系统架构与交互流程 | 第27-36页 |
3.3.1 系统架构 | 第27-29页 |
3.3.2 系统间的交互流程 | 第29-36页 |
3.4 数据库设计 | 第36-46页 |
3.5 系统的实现 | 第46-48页 |
3.6 系统安全 | 第48-49页 |
3.7 系统测试 | 第49-55页 |
3.7.1 测试类型 | 第49-50页 |
3.7.2 系统测试 | 第50-54页 |
3.7.3 测试总结 | 第54-55页 |
3.8 本章小结 | 第55-56页 |
第四章 系统高可用问题研究 | 第56-72页 |
4.1 分布式锁实现 | 第56-61页 |
4.1.1 问题背景 | 第56页 |
4.1.2 需求分析 | 第56-57页 |
4.1.3 常见的解决方案 | 第57-58页 |
4.1.4 支付平台的解决方案 | 第58-60页 |
4.1.5 测试以及总结 | 第60-61页 |
4.2 系统限流 | 第61-66页 |
4.2.1 问题背景 | 第61页 |
4.2.2 需求分析 | 第61页 |
4.2.3 限流算法 | 第61-63页 |
4.2.4 解决方案 | 第63-65页 |
4.2.5 测试以及总结 | 第65-66页 |
4.3 基于storm的数据监控 | 第66-72页 |
4.3.1 问题背景 | 第66-67页 |
4.3.2 需求分析 | 第67页 |
4.3.3 常用的实时流框架Storm | 第67页 |
4.3.4 解决方案 | 第67-70页 |
4.3.5 测试及总结 | 第70-72页 |
第五章 总结与展望 | 第72-74页 |
参考文献 | 第74-76页 |
致谢 | 第76页 |