Netkiller Architect 手札
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Netkiller Architect 手札

《Netkiller Architect 手札》视频教程（2026版）

Mr. Neo Chan, 陈景峰(BG7NYT)

中国广东省深圳市望海路半岛城邦三期
518067
+86 13113668890

<netkiller@msn.com>

电子书最近一次更新于 2026-06-30 17:59:38

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本电子书采用碎片化写作方式，所以没有截止时间，写作也很随意，内容不断填充，更新，章节不断扩展和调整。每年的年底我会推出 epub, Kindle mobi 等格式的电子书。

致读者

Netkiller 系列手札已经被 Github 收录，并备份保存在北极地下250米深的代码库中，备份会保留1000年。

Preserving open source software for future generations

The world is powered by open source software. It is a hidden cornerstone of modern civilization, and the shared heritage of all humanity.

The GitHub Arctic Code Vault is a data repository preserved in the Arctic World Archive (AWA), a very-long-term archival facility 250 meters deep in the permafrost of an Arctic mountain.

We are collaborating with the Bodleian Library in Oxford, the Bibliotheca Alexandrina in Egypt, and Stanford Libraries in California to store copies of 17,000 of GitHub’s most popular and most-depended-upon projects—open source’s “greatest hits”—in their archives, in museum-quality cases, to preserve them for future generations.

https://archiveprogram.github.com/arctic-vault/

1. 自述

1.1. 写给读者
1.2. 作者简介
1.3. 如何获得文档
1.4. 打赏（Donations）
1.5. 联系方式

1. 多维度架构设计

1.1. 什么是多维度架构

1.1.1. 架构与格局
1.1.2. 架构师的大局观
1.1.3. 运维的三重境界

1.2. 多维度架构之网站HTML

1.2.1. 缓存技术
1.2.2. 网站静态内容出版
1.2.3. 多媒体数据分离
1.2.4. 图片尺寸优化与自动裁剪
1.2.5. 压缩数据传输
1.2.6. SSL
1.2.7. 搜索引擎相关优化
1.2.8. 静态网站繁简转换

1.3. 多维度架构之网络延迟

1.3.1. 中国的大网络环境
1.3.2. 架构设计需要考虑网络延迟
1.3.3. 总结

1.4. 多维度架构之超时时间

1.4.1. 无处不在的超时时间
1.4.2. 流量漏斗
1.4.3. 微服务的超时时间
1.4.4. 容器技术的超时时间
1.4.5. 最后总结

1.5. 多维度架构之会话数

1.5.1. 路由器和防火墙的会话数
1.5.2. 负载均衡设备的会话数
1.5.3. 服务器的会话数
1.5.4. 应用程序的会话数

1.6. 多维度架构之日志

1.6.1. 一次切割日志引发的血案
1.6.2. 日志归档与数据挖掘
1.6.3. 日志中心规划

1.7. 多维度架构之监控

1.7.1. 背景
1.7.2. 概述
1.7.3. 怎样监控
1.7.4. 总结

1.8. 多维度架构之分库分表

1.8.1. 切分策略
1.8.2. 常规操作
1.8.3. 分表需要从业务角度考虑
1.8.4. 最后总结

1.9. 分布式计划任务

1.9.1. 什么是分布式计划任务
1.9.2. 为什么采用分布式计划任务
1.9.3. 何时使用分布式计划任务
1.9.4. 分布式计划任务的部署
1.9.5. 谁来写分布式计划任务
1.9.6. 怎么实现分布式计划任务
1.9.7. 每隔0.5秒执行一次

1.10. 多维度架构之安全

1.10.1. 植入式攻击入侵检测解决方案
1.10.2. Shell 历史记录异地留痕审计与监控
1.10.3. 延伸阅读

1.11. Shell 高级编程

1.11.1. 递归调用
1.11.2. 实现守护进程
1.11.3. 进程间通信

1.12. DevOps实施中你可能遇到的问题

1.12.1. 什么是DevOps?
1.12.2. 为什么会诞生DevOps?
1.12.3. DevOps 虽好，为什么难以普及呢？
1.12.4. 软件工程的历史与进化
1.12.5. 为什么很多企业为什么实施 DevOps 以失败告终？
1.12.6. CI 持续集成不是DevOps
1.12.7. CD 持续交付不是 DevOps
1.12.8. 自动化部署
1.12.9. 收集各部门问题
1.12.10. 收缩技术栈
1.12.11. 被遗忘的数据库
1.12.12. 建立中心仓库
1.12.13. 缓存
1.12.14. 安全

1.13. Kubernetes & Docker 实施中你会遇到的问题

1.13.1. 真的需要容器吗？
1.13.2. 镜像会遇到的问题
1.13.3. 容器会遇到的问题
1.13.4. 运维会遇到的问题
1.13.5. 人员的问题
1.13.6. 当 kubernetes 遇上微服务
1.13.7. 最后总结

1.14. 多维度架构之微服务

1.14.1. 微服务安全吗？
1.14.2. 熔断器解决了什么问题？
1.14.3. 微服务的性能
1.14.4. 多维度架构之微服务拆分
1.14.5. 接口安全

1.15. 多维度架构之远程异地灾备

1.15.1. 背景
1.15.2. 灾备整体解决方案
1.15.3. 数据中心网络
1.15.4. 服务器部署
1.15.5. 软件开发
1.15.6. 自动化运维
1.15.7. 灾备培训和演练
1.15.8. FAQ

1.16. 多维度架构之应用防火墙

1.16.1. 什么是应用防火墙
1.16.2. 功能需求
1.16.3. 简单实现

1.17. 数据库与应用程序间通信

1.17.1. 管道通信
1.17.2. 消息队列
1.17.3. 数据库与外界文件
1.17.4. Socket 方式

1.18. 多维度架构之消息队列

1.18.1. 你是怎样使用消息队列的？
1.18.2. 你是否真正理解了消息队列？
1.18.3. 使用的合理吗？
1.18.4. 是否有必要使用消息队列？
1.18.5. 最后总结

1.19. 多维度架构之Socket连接数

1.19.1. 理解服务器端与客户端
1.19.2. 影响连接的因素有哪些？
1.19.3. 程序怎么写？

1.20. 多维度架构之压力测试

1.20.1. 自动化测试如何破局？
1.20.2. 打破软件自动化测试的格局
1.20.3. 压力测试中存在的问题
1.20.4. 协议测试

1.21. 多维度架构设计之灰度测试方案

1.21.1. 什么是灰度测试？
1.21.2. 解决方案
1.21.3. 工作原理
1.21.4. 管理接口
1.21.5. 使用 Redis 做持久化

1.22. 多维度架构设计之线程池

1.22.1. 并行控制（同步阻塞）
1.22.2. 并行控制（异步非阻塞）
1.22.3. 数据共享
1.22.4. 线程池监控
1.22.5. 线程监控
1.22.6. 线程管理
1.22.7. 线程管理代码

1.23. 环境差异带来的困扰

1.23.1. 版本的差异
1.23.2. 环境的差异
1.23.3. 常见问题

1.24. 人工智能语音交互开发·麦克风

1.24.1. 人工智能语音交互涉及哪些硬件
1.24.2. 语音识别中的麦克风回采
1.24.3. 麦克风识别过程中有哪些影响因素
1.24.4. 频率范围与听觉范围的关系
1.24.5. 蓝牙麦克风问题
1.24.6. 麦克风检测

2. AI 时代的逆向操作

2.1. 重回服务器渲染：走过 26 年互联网技术路，我为何逆向选择
2.2. 重回 HTTP Auth + Session
2.3. 重回 hardcode 硬编码
2.4. AI 驱动运营

3. 数据库设计

3.1. 数据库设计于使用规范

3.1.1. 建表规范
3.1.2. 查询规范

3.2. 关系型数据库设计

3.2.1. 数据字典
3.2.2. 用户帐号表
3.2.3. 分类表设计
3.2.4. 文章表设计
3.2.5. 评论表
3.2.6. 记录点击率，阅读次数，及评分表
3.2.7. 产品属性表
3.2.8. 商品库存表
3.2.9. 国际化语言表
3.2.10. Workflow
3.2.11. 内容版本控制
3.2.12. logging 日志表的设计
3.2.13. uuid 替代传统序列 id
3.2.14. 动态配置表
3.2.15. 验证码
3.2.16. 手机归属地数据库表
3.2.17. 数据检查
3.2.18. 创建与修改时间
3.2.19. 在线用户表
3.2.20. HTML TO Text
3.2.21. SNS 数据库设计
3.2.22. TINYINT(1) 还是 ENUM( 'true' , 'false')

3.3. 数据库与缓存

3.3.1. 什么是数据库缓存？
3.3.2. 为什么缓存数据呢？
3.3.3. 什么时候使用数据库缓存
3.3.4. 涉及缓存的地方有哪些
3.3.5. 谁来控制数据库缓存
3.3.6. 怎么控制数据库缓存

3.4. 数据库并行访问控制

3.4.1. 防止并行显示

3.5. 数据库安全

3.5.1. 数据库结构版本控制
3.5.2. 保护表
3.5.3. 保护表字段
3.5.4. 时间一致性
3.5.5. 为数据安全而分库
3.5.6. 内容版本控制,撰改留痕
3.5.7. 数据库审计表
3.5.8. 用户/角色认证
3.5.9. Token 认证
3.5.10. 数据加密
3.5.11. 开发加密插件开发
3.5.12. 数据区块链
3.5.13. 状态保护
3.5.14. 数据归档

3.6. NoSQL OOD(Object-Oriented Design)

3.6.1. MongoDB
3.6.2. Cassandra

3.7. PostgreSQL 所特有数据库设计

3.7.1. 国家地区表的设计
3.7.2. 话题讨论表的设计
3.7.3. 账户表/余额表/消费储蓄表

3.8. Sharding

3.8.1. horizontal
3.8.2. vertical
3.8.3. 新闻数据库分表案例

3.9. MySQL 大数据操作注意事项

3.9.1. 关于 delete
3.9.2. 关于 update
3.9.3. 关于创建索引
3.9.4. 关于 OPTIMIZE
3.9.5. 关于切换引擎
3.9.6. 确保SELECT不被受阻
3.9.7. 记录操作者

3.10. Spring Data 最佳实践

3.10.1. MySQL
3.10.2. MongoDB

3.11. 参考例子

3.11.1. 去三条数据，分别是当前，前面一条，后面一条
3.11.2. CMS 数据库设计
3.11.3. 微信公众平台
3.11.4. 电子商务网站
3.11.5. 数据属性例子

1. 附录

术语表

插图清单

1.1. 分时方案
1.2. HA 高可用方案
1.3. 多路心跳方案
1.4. 任务抢占方案
1.5. 任务轮循或任务轮循+抢占排队方案
1.6. 单机房高可用双活互备解决方案
1.7. 双机房异地灾备方案
1.8. 三机房互备异地灾备方案
1.9. 动态页面方案
1.10. 数据源灾备解决方案
1.11. 数据库灾备解决方案
1.12. 双向通知解决方案
1.13. 消息对列解决方案
1.14. CVS开发框架
1.15. 传统的分表方案
1.16. 推荐的分表方案
1.17. 基于功能分表方案

表格清单

1. Netkiller 系列免费电子书
3.1. 工作流模拟

范例清单

1.1. example robots.txt
1.2. 发送短信
1.3. 处理图片
1.4. 身份证号码校验
1.5. 静态化案例
1.6. 数据同步案例
3.1. identity_card 身份证归属地表
3.2. 演示 SQL_CACHE
3.3. 演示 SQL_NO_CACHE
3.4. 演示 query_cache_type=off 关闭查询缓存
3.5. 递归查询实例 city 表
3.6. 话题讨论表的设计

修订历史
修订 1.0.0	Jun 29, 2020	Neo
计划改变，启动写作计划
修订 0.1.1	Sep 12, 2011	Neo
章节做了大调整，将文档分为五块，多维度架构，开发，运维，SQA，还有DevOps。
修订 0.1.0	May 15, 2010	Neo
增加解决方案一节，并填充了大量章节。同时对完成这篇文档信心大增
修订 0.0.4	2010	Neo
这篇文档几乎没有时间和精力编辑，内容增加不多。
修订 0.0.4	April 15, 2009	Neo
这篇文档几乎搁浅，没有时间和精力，没有编辑加入。今天做了一下布局调整，增加一些内容。
修订 0.0.3	Sep. 17, 2008	Neo
加入关于存储的内容
修订 0.0.1	May 24, 2008	Neo
李振韬加入编译团队
修订 0.0.0	May 22, 2008	Neo
这是一个值得纪念的日子

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