記憶體安裝順序的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列懶人包和總整理

單晶片微電腦8051/8951原理與應用(C語言)(第四版)(附多媒體光碟)

為了解決記憶體安裝順序的問題，作者蔡朝洋,蔡承佑 這樣論述：

　　本書使用目前最熱門的KEIL C來學習單晶片微電腦，本書共分為四篇，第一篇將單晶片微電腦MCS-51及C語言的相關知識做了深入淺出的說明，第二篇至第四篇為C語言程式所撰寫控制單晶片微電腦的應用實例，是一本理論與實務並重的書籍。本書中每個實例均經由作者精心規劃，且每個程式範例均經由作者上機實驗過。讀者們若能一面研讀本書一面依序實習，定可收到事半功倍之效果，進而獲得單晶片微電腦控制之整體知識。本書適合大學、科大電子、電機、資工系「單晶片微電腦實務」課程使用。 本書特色 　　1.本書共分為四篇，使用目前最熱門的KEIL C來學習單晶片微電腦，內容深入淺出，理論與實務並重，

在學習上更加得心應手。 　　2.本書詳細說明C 語言入門語法、程式架構、運算子及特殊指令，是學習單晶片微電腦的最佳書籍。 　　3.本書中的每個實例均經由作者精心規劃，且由作者親自上機實驗，書後更附有無試用期限的KEIL C試用版。

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動態隨機存取記憶體需求、價格與營收預測

為了解決記憶體安裝順序的問題，作者陳新弘 這樣論述：

動態隨機存取記憶體（DRAM）是一種重要的不可替代的記憶體存取元件，可用於許多消費電子產品，如智慧型手機和電腦。過去，由於電腦時代（1977-2000）和手機時代（2000-2015）對記憶體存取的需求強烈，記憶體存取技術發展迅速，可穿戴設備時代（2015~）正在推動記憶體存取的新應用在新領域，如智慧手錶和智慧汽車。由於DRAM的需求強勁增長，公司在擴大容量和推進技術方面投入了大量資金。但由於產能規劃中的錯誤決定導致供需失衡，這使得價格急劇上升和下降。這意味著產能規劃不僅可以由決定內部資源約束還需要考慮外部市場趨勢。基於以上原因，本研究結合時間序列模型和遞歸神經網絡來考慮外部市場趨勢，例如在

記憶體存取中使用DRAM的產品。該研究還解決了以下DRAM行業的問題：（1）基於預測消費電子產品需求所需的DRAM芯片需求量，（2）全球消費電子產品出貨量和DRAM芯片出貨量用於預測DRAM價格，（3）需求DRAM芯片，DRAM價格用於建立公司的財務估算模型（4）需求DRAM芯片，DRAM價格和競爭公司的收入用於敏感性分析，以找出公司營收的關鍵變數。

SpringCloudAlibaba微服務架構實戰派（上下冊）

為了解決記憶體安裝順序的問題，作者胡弦 這樣論述：

本書覆蓋了微服務架構的主要技術點，包括分散式服務治理、分散式配置管理、分散式流量防護、分散式交易處理、分散式消息處理、分散式閘道、分散式鏈路追蹤、分散式Job、分庫分表、讀寫分離、分散式緩存、服務註冊/訂閱路由、全鏈路藍綠發佈和灰度發佈。在講解這些技術點，採用“是什麼→怎麼用→什麼原理（源碼解析）”的主線來講解。為了方便讀者在企業中落地Spring Cloud Alibaba專案，本書還包括幾個相對完整的項目實戰：全鏈路日誌平臺、中台架構、資料移轉平臺、業務鏈路告警平臺。 本書的目標是：①讓讀者在動手中學習，而不是“看書時好像全明白了，一動手卻發現什麼都不會”；②讀者可以掌握微服務全棧技術，

而不僅僅是Spring Cloud Alibaba框架，對於相關的技術（Seata、RocketMQ），基本都是從零講起，這樣避免了讀者為了學會微服務技術，得找Spring Cloud Alibaba的書、Seata的書、RocketMQ的書……本書是一站式解決方案。 ★入門篇 第1章 進入Spring Cloud Alibaba的世界 /2 1.1 瞭解微服務架構 /2 1.1.1 單體架構與微服務架構的區別 /2 1.1.2 分散式架構與微服務架構的區別 /6 1.2 如何構建微服務架構 /8 1.2.1 構建微服務架構的目標 /8 1.2.2 構建微服務架構的關鍵點

/8 1.3 認識Spring Cloud Alibaba /11 1.4 學習Spring Cloud Alibaba的建議 /12 1.4.1 熟悉Spring Boot /12 1.4.2 熟悉Spring Cloud /13 1.4.3 Spring Cloud Alibaba的版本演進 /14 1.5 Spring Cloud Alibaba與Spring Cloud的關係 /15 1.6 搭建基礎環境 /16 1.6.1 安裝Maven /16 1.6.2 熟悉Git /18 第2章 熟用開發工具 /19 2.1 安裝開發工具IntelliJ IDEA /19 2.2 【實例】

用Spring Cloud Alibaba開發一個RESTful API服務 /20 2.3 瞭解Spring Framework官方開發工具STS /24 2.4 瞭解Spring Framework官方腳手架工具 /25 ★基礎篇 第3章 Spring Cloud Alibaba基礎實戰 /28 3.1 Spring Cloud Alibaba“牛刀小試” /28 3.1.1 【實例】實現樂觀鎖 /28 3.1.2 【實例】實現多資料來源 /32 3.1.3 【實例】實現SQL語句中表名的動態替換 /35 3.2 【實例】用Maven和Spring Cloud Alibaba實現多環境

部署 /36 3.2.1 初始化 /37 3.2.2 多環境配置 /37 3.2.3 構建 /38 3.2.4 效果演示 /41 3.3 【實例】用“MyBatis-Plus + Spring Cloud Alibaba”實現多租戶架構 /42 3.3.1 多租戶的概念 /42 3.3.2 多租戶的原理 /42 3.3.3 架構 /44 3.3.4 搭建及效果演示 /46 第4章 分散式服務治理――基於Nacos /48 4.1 認識分散式服務治理 /48 4.1.1 什麼是分散式服務治理 /48 4.1.2 為什麼需要分散式服務治理 /49 4.2 瞭解主流的註冊中心 /50 4.2.1

Nacos /50 4.2.2 ZooKeeper /51 4.2.3 Consul /52 4.2.4 Sofa /53 4.2.5 Etcd /53 4.2.6 Eureka /54 4.2.7 對比Nacos、ZooKeeper、Sofa、Consul、Etcd和Euraka /54 4.3 將應用接入Nacos 註冊中心 /55 4.3.1 【實例】用“Nacos Client + Spring Boot”接入 /55 4.3.2 【實例】用Spring Cloud Alibaba Discovery接入 /57 4.4 用“NacosNamingService類 + @EnableD

iscoveryClient”實現服務的註冊/訂閱 /59 4.4.1 服務註冊的原理 /59 4.4.2 服務訂閱的原理 /69 4.4.3 【實例】通過服務冪等性設計驗證服務的註冊/訂閱 /74 4.5 用“Ribbon + Nacos Client”實現服務發現的負載均衡 /82 4.5.1 為什麼需要負載均衡 /82 4.5.2 【實例】用“Ribbon + Nacos Client”實現負載均衡 /83 4.6 用CP模式和AP模式來保持註冊中心的資料一致性 /88 4.6.1 瞭解CAP理論 /88 4.6.2 瞭解Nacos的CP模式和AP模式 /89 4.6.3 瞭解Raft與

Soft-Jraft /90 4.6.4 Nacos註冊中心AP模式的資料一致性原理 /91 4.6.5 Nacos註冊中心CP模式的資料一致性原理 /96 4.6.6 【實例】用持久化的服務實例來驗證註冊中心的資料一致性 /104 4.7 用緩存和檔來存儲Nacos的中繼資料 /106 4.7.1 認識Nacos的中繼資料 /106 4.7.2 用緩存存儲Nacos的中繼資料 /108 4.7.3 用檔存儲Nacos的中繼資料 /110 4.7.4 【實例】用Spring Cloud Alibaba整合Nacos和Dubbo的中繼資料 /111 4.8 用Nacos Sync來實現應用服務的

資料移轉 /114 4.8.1 為什麼要進行應用服務的資料移轉 /115 4.8.2 如何完成應用服務的資料移轉 /116 4.8.3 【實例】將Eureka註冊中心中的應用服務資料移轉到Nacos註冊中心中 /117 第5章 分散式配置管理――基於Nacos /122 5.1 認識分散式配置管理 /122 5.1.1 什麼是分散式配置管理 /122 5.1.2 為什麼需要分散式配置管理 /123 5.2 瞭解主流的配置中心 /124 5.2.1 Nacos /124 5.2.2 Spring Cloud Config /126 5.2.3 Apollo /127 5.2.4 對比Nacos

、Spring Cloud Config、Apollo和Disconf /127 5.3 將應用接入Nacos配置中心 /128 5.3.1 接入方式 /128 5.3.2 認識Nacos配置中心的配置資訊模型 /128 5.3.3 瞭解NacosConfigService類 /129 5.3.4 【實例】用Nacos Client接入應用 /129 5.3.5 【實例】用Open API接入應用 /132 5.3.6 【實例】用Spring Cloud Alibaba Config接入應用 /134 5.4 用HTTP協議和gRPC框架實現通信管道 /137 5.4.1 什麼是gRPC /1

37 5.4.2 “用HTTP實現Nacos Config通信管道”的原理 /137 5.4.3 “用‘長輪詢 + 註冊監聽器’機制將變 之後的配置資訊同步到應用”的原理 /141 5.4.4 “用gRPC框架實現用戶端與Nacos Config Server之間通信管道”的原理 /148 5.4.5 【實例】用“採用gRPC通信管道的Nacos Config”實現配置資料的動態 新 /151 5.5 用“Sofa-Jraft + Apache Derby”保證配置中心的資料一致性 /152 5.5.1 Nacos配置中心的資料一致性原理 /153 5.5.2 【實例】用“切換所連接的Naco

s節點”驗證資料一致性 /159 5.6 用資料庫持久化配置中心的資料 /161 5.6.1 為什麼需要持久化 /161 5.6.2 持久化的基礎配置 /162 5.6.3 持久化的原理 /162 5.6.4 【實例】用“配置資訊的灰度發佈”驗證持久化 /165 5.7 用“Spring Cloud Alibaba Config + Nacos Config”實現配置管理（公共配置、應用配置和擴展配置） /168 5.7.1 “按照優先順序載入屬性”的原理 /168 5.7.2 【實例】驗證公共配置、應用配置和擴展配置的優先順序順序 /172 第6章 分散式流量防護――基於Sentinel

/175 6.1 認識分散式流量防護 /175 6.1.1 什麼是分散式流量防護 /175 6.1.2 為什麼需要分散式流量防護 /177 6.2 認識Sentinel /179 6.3 將應用接入Sentinel /180 6.3.1 搭建Sentinel控制台 /180 6.3.2 【實例】用Sentinel Core手動地將應用接入Sentinel /181 6.3.3 【實例】用Spring Cloud Alibaba Sentinel將應用接入Sentinel /183 6.4 用HTTP或者Netty實現通信管道 /184 6.4.1 認識NIO框架Netty /184 6.4.2

用SPI機制實現外掛程式化通信管道的原理 /184 6.4.3 “用外掛程式類NettyHttpCommandCenter實現通信管道”的原理 /189 6.4.4 “用SimpleHttpCommandCenter類實現通信管道”的原理 /192 6.4.5 【實例】用Netty實現通信管道，實現“從應用端到Sentinel控制台的流量控制規則推送” /196 6.5 用篩檢程式和攔截器實現組件的適配 /198 6.5.1 什麼是篩檢程式和攔截器 /198 6.5.2 “Sentinel通過篩檢程式適配Dubbo”的原理 /199 6.5.3 “Sentinel通過攔截器適配Spring

MVC”的原理 /203 6.5.4 【實例】將Spring Cloud Gateway應用接入Sentinel，管理流量控制規則 /206 6.6 用“流量控制”實現流量防護 /208 6.6.1 什麼是流量控制 /208 6.6.2 槽位元（Slot）的動態載入機制 /210 6.6.3 “載入應用運行的監控指標”的原理 /214 6.6.4 “用QPS/併發執行緒數實現流量控制”的原理 /216 6.6.5 “用調用關係實現流量控制”的原理 /222 6.6.6 【實例】通過控制台即時地修改QPS驗證元件的流量防控 /224 6.7 用“熔斷降級”實現流量防護 /227 6.7.1 什麼

是熔斷降級 /227 6.7.2 “實現熔斷降級”的原理 /228 6.7.3 【實例】用“類比Dubbo服務故障”驗證服務調用熔斷降級的過程 /235 6.8 用“系統自我調整保護”實現流量防護 /239 6.8.1 什麼是“系統自我調整保護” /239 6.8.2 “系統自我調整保護”的原理 /240 6.8.3 【實例】通過調整應用服務的入口流量和負載，驗證系統自我調整保護 /243 6.9 用Nacos實現規則的動態配置和持久化 /247 6.9.1 為什麼需要“規則的動態配置” /247 6.9.2 為什麼需要“規則的持久化” /248 6.9.3 “規則的動態配置”的原理 /248

6.9.4 “規則的持久化”的原理 /255 6.9.5 【實例】將Dubbo應用接入Sentinel，實現規則的動態配置和持久化 /257 ★中級篇 第7章 分散式交易處理――基於Seata /264 7.1 認識分散式事務 /264 7.1.1 什麼是分散式事務 /264 7.1.2 為什麼需要分散式事務 /267 7.2 認識Seata /268 7.2.1 Seata的基礎概念 /268 7.2.2 Seata的事務模式 /269 7.3 將應用接入Seata /274 7.3.1 搭建Seata Server的高可用環境 /274 7.3.2 【實例】使用seata-sprin

g-boot-starter將應用接入Seata /279 7.3.3 【實例】使用Spring Cloud Alibaba 將應用接入Seata /282 7.4 用Netty實現用戶端與伺服器端之間的通信管道 /284 7.4.1 “用Netty實現通信管道的伺服器端”的原理 /284 7.4.2 “用Netty實現通信管道的用戶端”的原理 /289 7.5 用攔截器和篩檢程式適配主流的RPC框架 /295 7.5.1 “用篩檢程式適配Dubbo”的原理 /295 7.5.2 “用攔截器適配gRPC”的原理 /297 7.6 用AT模式實現分散式事務 /299 7.6.1 “用資料來源代理

實現AT模式的零侵入應用”的原理 /299 7.6.2 “用全域鎖實現AT模式第二階段的寫隔離”的原理 /304 7.6.3 【實例】搭建Seata的AT模式的環境，並驗證AT模式的分散式事務 場景 /317 7.7 用TCC模式實現分散式事務 /327 7.7.1 用GlobalTransactionScanner類掃描用戶端，開啟TCC動態代理 /327 7.7.2 用攔截器TccActionInterceptor校驗TCC事務 /330 7.7.3 【實例】搭建Seata的TCC模式的環境，並驗證TCC模式的分散式事務場景 /332 7.8 用XA模式實現分散式事務 /343 7.8.1

“用資料來源代理實現XA模式的零侵入應用”的原理 /343 7.8.2 用XACore類處理XA模式的事務請求 /350 7.8.3 【實例】搭建Seata的XA模式的用戶端運行環境，並驗證XA模式的 分散式交易復原的效果 /353 7.9 用Saga模式實現分散式事務 /362 7.9.1 “用狀態機實現Saga模式”的原理 /363 7.9.2 【實例】搭建Seata的Saga模式的用戶端運行環境，並驗證Saga模式的分散式事務場景 /367 第8章 分散式消息處理――基於RocketMQ /374 8.1 消息中介軟體概述 /374 8.1.1 什麼是消息中介軟體 /374 8.1.

2 為什麼需要消息中介軟體 /375 8.1.3 認識RocketMQ /376 8.2 搭建RocketMQ的運行環境 /379 8.2.1 瞭解RocketMQ的安裝包 /379 8.2.2 搭建單Master的單機環境 /380 8.2.3 搭建多Master的集群環境 /380 8.2.4 搭建單Master和單Slave的集群環境 /382 8.2.5 搭建Raft集群環境 /384 8.2.6 【實例】用RocketMQ Admin控制台管控RocketMQ /386 8.3 將應用接入RocketMQ /386 8.3.1 【實例】用rocketmq-spring-boot-st

arter框架將應用接入RocketMQ /387 8.3.2 【實例】用spring-cloud-starter-stream-rocketmq框架將應用接入 RocketMQ /389 8.4 用Netty實現RocketMQ的通信管道 /392 8.4.1 用NettyRemotingClient類實現用戶端的通信管道 /393 8.4.2 用NettyRemotingServer類實現伺服器端的通信管道 /395 8.5 用“非同步”“同步”和“ 多發送一次”模式生產消息 /400 8.5.1 用“非同步”模式生產消息的原理 /400 8.5.2 用“同步”模式生產消息的原理 /403

8.5.3 用“ 多發送一次”模式生產消息的原理 /405 8.5.4 【實例】在Spring Cloud Alibaba專案中生產同步消息和非同步消息 /407 8.6 用Push模式和Pull模式消費消息 /410 8.6.1 “用Push模式消費消息”的原理 /410 8.6.2 “用Pull模式消費消息”的原理 /421 8.6.3 【實例】生產者生產消息，消費者用Pull模式和Push模式消費消息 /431 8.7 用兩階段提交和定時回查事務狀態實現事務消息 /437 8.7.1 什麼是事務消息 /437 8.7.2 兩階段提交的原理 /437 8.7.3 定時回查事務狀態的原理

/447 8.7.4 【實例】在Spring Cloud Aliaba專案中生產事務消息 /451 第9章 分散式閘道――基於Spring Cloud Gateway /456 9.1 認識閘道 /456 9.1.1 什麼是閘道 /456 9.1.2 為什麼需要閘道 /457 9.1.3 認識Spring Cloud Gateway /460 9.2 用Reactor Netty實現 Spring Cloud Gateway的通信管道 /463 9.2.1 什麼是Reactor Netty /463 9.2.2 “用篩檢程式代理閘道請求”的原理 /466 9.3 用“路由規則定位器”（Rou

teDefinitionLocator）載入閘道的路由規則 /473 9.3.1 “基於註冊中心的路由規則定位器”的原理 /473 9.3.2 “基於記憶體的路由規則定位器”的原理 /477 9.3.3 “基於Redis緩存的路由規則定位器”的原理 /479 9.3.4 “基於屬性檔的路由規則定位器”的原理 /480 9.3.5 【實例】用“基於註冊中心和配置中心的路由規則定位器”在閘道統一暴露API /481 9.4 用“Redis + Lua”進行閘道API的限流 /487 9.4.1 “閘道用Redis + Lua實現分散式限流”的原理 /487 9.4.2 【實例】將Spring Cl

oud Alibaba應用接入閘道，用“Redis +Lua”進行限流 /494 ★ 篇 第10章 分散式鏈路追蹤――基於Skywalking /500 10.1 認識分散式鏈路追蹤 /500 10.1.1 什麼是分散式鏈路追蹤 /500 10.1.2 認識Skywalking /502 10.2 搭建Skywalking環境 /505 10.2.1 搭建單機環境 /505 10.2.2 搭建集群環境 /507 10.3 用Java Agent將Spring Cloud Alibaba應用接入Skywalking 10.3.1 什麼是Java Agent /511 10.3.2 “Skyw

alking使用Java Agent零侵入應用”的原理 /513 10.3.3 【實例】將“基於Spring Cloud Alibaba的服務消費者和訂閱者”接入Skywalking /517 10.4 用ModuleProvider和ModuleDefine將Skywalking的功能進行模組化設計 10.4.1 為什麼需要模組化設計 /520 10.4.2 Skywalking模組化設計的原理 /522 10.4.3 Skywalking啟動的原理 /529 10.5 用HTTP、gRPC和Kafka實現“應用與Skywalking之間的通信管道” 10.5.1 “基於HTTP實現通信管道

”的原理 /532 10.5.2 “基於gRPC實現通信管道”的原理 /535 10.5.3 “基於Kafka實現通信管道”的原理 /541 10.5.4 【實例】搭建Kafka環境，並用非同步通信管道Kafka收集基於Spring Cloud Alibaba應用的運行鏈路指標資料 /549 10.6 用“註冊中心”保證集群的高可用 /551 10.6.1 為什麼需要註冊中心 /551 10.6.2 “用註冊中心保證集群高可用”的原理 /553 10.7 用“分散式配置中心”動態載入集群的配置資訊 /558 10.7.1 為什麼需要分散式配置中心 /558 10.7.2 “用配置中心動態載入集

群配置資訊”的原理 /559 10.7.3 【實例】用配置中心動態地修改告警規則 /565 10.8 用探針採集鏈路追蹤資料 /569 10.8.1 什麼是探針 /569 10.8.2 Dubbo探針的原理 /570 10.8.3 “Skywalking用探針來增強應用代碼”的原理 /573 10.8.4 【實例】類比Dubbo服務故障，用Dubbo探針採集鏈路追蹤資料 10.9 用Elasticsearch存儲鏈路追蹤資料 /583 10.9.1 什麼是Elasticsearch /583 10.9.2 存儲鏈路追蹤指標資料的原理 /584 10.9.3 【實例】將Skywalking集群接

入Elasticsearch，並採集Spring Cloud Alibaba應用的鏈路追蹤資料 /595 第11章 分散式Job――基於Elastic Job /598 11.1 認識分散式Job /598 11.1.1 為什麼需要分散式Job /598 11.1.2 認識Elastic Job /602 11.2 將應用接入Elastic Job Lite /604 11.2.1 將應用接入Elastic Job Lite的3種模式 /605 11.2.2 搭建Elastic Job Lite的分散式環境 /607 11.2.3 【實例】用Spring Boot Starter將Sprin

g Cloud Alibaba應用接入Elastic Job Lite /608 11.3 “實現Elastic Job Lite的本地Job和分散式Job”的原理 /611 11.3.1 用Quartz框架實現本地Job /611 11.3.2 用ZooKeeper框架實現分散式Job /621 11.3.3 【實例】在Elastic Job控制台中操控分散式Job /625 11.4 “用SPI將Job分片策略外掛程式化”的原理 /627 11.4.1 用SPI工廠類JobShardingStrategyFactory載入分片策略 /628 11.4.2 用ShardingService類

觸發Job去執行分片策略 /631 11.4.3 【實例】將Spring Cloud Alibaba應用接入帶有分片功能的分散式Job /633 11.5 “實現分散式Job的事件追蹤”的原理 /636 11.5.1 用基於Guava的事件機制實現分散式Job的事件追蹤 /636 11.5.2 用資料庫持久化分散式Job的運行狀態和日誌 /643 11.5.3 【實例】將Spring Cloud Alibaba應用接入Elastic Job，並開啟分散式Job的事件追蹤 /652 第12章 分庫分表和讀寫分離――基於ShardingSphere 12.1 認識ShardingSphere /

655 12.1.1 什麼是分散式資料庫 /655 12.1.2 什麼是ShardingSphere /658 12.2 將應用接入ShardingSphere JDBC /662 12.2.1 用四種模式將應用接入Shardingsphere JDBC /662 12.2.2 【實例】用Spring Boot將應用接入Shardingsphere JDBC並完成分庫分表 /665 12.3 “用路由引擎實現分庫分表”的原理 /681 12.3.1 綁定分庫分表規則和資料庫資料來源，並初始化路由引擎 /682 12.3.2 攔截SQL語句，並啟動路由引擎 /689 12.4 “讀寫分離”的原理

/703 12.4.1 讀取應用設定檔中的資料庫據源及讀寫分離規則 /703 12.4.2 使用ReplicaQuerySQLRouter類的createRouteContext()方法創建讀寫分離的路由上下文物件RouteContext /704 12.4.3 使用ReplicaQueryRuleSpringbootConfiguration類載入應用的]負載等化器ReplicaLoadBalanceAlgorithm物件 /706 12.5 用Netty實現Shardingsphere Proxy的通信管道 /708 12.5.1 “Shardingsphere Proxy通信管道”的原

理 /708 12.5.2 【實例】搭建通信管道環境，將Spring Cloud Alibaba應用接入Shardingsphere Proxy /711 12.6 “使用SQL解析引擎實現Shardingsphere Proxy分庫分表”的原理 12.6.1 為什麼需要SQL解析引擎 /715 12.6.2 使用命令設計模式實現SQL語句的路由 /716 12.6.3 “使用MySQLComStmtPrepareExecutor類處理SQL請求”的原理 12.6.4 “使用MySQLComStmtExecuteExecutor類處理SQL請求”的原理 第13章 分散式緩存――基於Redis

/741 13.1 認識緩存 /741 13.1.1 什麼是本地緩存 /741 13.1.2 什麼是分散式緩存 /743 13.1.3 什麼是Redis /745 13.1.4 Redis的整體架構 /746 13.2 搭建Redis集群環境 /747 13.2.1 搭建主從環境 /747 13.2.2 搭建Sentinel集群環境 /751 13.2.3 搭建Codis集群環境 /756 13.2.4 搭建Redis Cluster集群環境 /769 13.3 將Spring Cloud Alibaba應用接入Redis /775 13.3.1 【實例】集成spring-boot-star

ter-data-redis，將Spring Cloud Alibaba應用接入Redis主從環境 /775 13.3.2 【實例】集成redisson-spring-boot-starter，將Spring Cloud Alibaba 應用接入Redis的Sentinel環境 /778 13.3.3 【實例】集成Jedis，將Spring Cloud Alibaba應用接入Redis的Codis集群環境 /782 13.3.4 【實例】集成Lettuce，將Spring Cloud Alibaba應用接入Redis Cluster集群環境 /785 13.4 “用分散式緩存Redis和Red

isson框架實現分散式鎖”的原理 13.4.1 什麼是分散式鎖 /789 13.4.2 初始化RedissonClient並連接Redis的伺服器端 /791 13.4.3 “用Redisson框架的RedissonLock類實現分散式鎖”的原理 13.4.4 【實例】在Spring Cloud Alibaba應用中，驗證分散式鎖的功能 第14章 服務註冊/訂閱路由、全鏈路藍綠發佈和灰度發佈――基於Discovery 14.1 認識服務註冊/訂閱路由、藍綠發佈和灰度發佈 /815 14.1.1 什麼是服務註冊路由、服務訂閱路由 /816 14.1.2 什麼是藍綠發佈 /816 14.1.3

什麼是灰度發佈 /817 14.1.4 認識微服務治理框架Discovery /819 14.2 “用外掛程式機制來集成主流的註冊中心和配置中心”的原理 /822 14.2.1 集成主流的註冊中心 /822 14.2.2 集成主流的配置中心 /827 14.3 “用Open API和配置中心動態變修改規則”的原理 /828 14.3.1 用Open API動態修改規則 /829 14.3.2 用配置中心動態修改規則 /834 14.3.3 【實例】在Spring Cloud Alibaba應用中用Nacos配置中心變 規則，並驗證規則動態變 的效果 /839 14.4 “用服務註冊/訂閱實現

服務的路由”的原理 /842 14.4.1 用“服務註冊的前置處理和註冊監聽器”實現基於服務註冊的服務路由 /843 14.4.2 用“服務訂閱前置處理 + 註冊監聽器”實現基於服務訂閱的服務路由 /849 14.4.3 【實例】在Spring Cloud Alibaba應用中配置服務註冊的路由規則 14.4.4 【實例】在Spring Cloud Alibaba應用中配置服務訂閱的路由規則 14.5 “用路由篩檢程式實現全鏈路的藍綠發佈和灰度發佈”的原理 /866 14.5.1 用路由篩檢程式適配 Spring Cloud Gateway閘道 /866 14.5.2 用路由篩檢程式適配 RE

STful API /869 14.5.3 【實例】在Spring Cloud Alibaba應用中配置全鏈路灰度發佈的規則，並驗證全鏈路灰度發佈的效果 /871 14.5.4 【實例】在Spring Cloud Alibaba應用中配置全鏈路藍綠發佈的規則，並驗證全鏈路藍綠發佈的效果 /879 ★專案實戰篇 第15章 【專案】全鏈路日誌平臺――基於ELK、FileBeat、Kafka、Spring Cloud Alibaba及Skywalking /886 15.1 全鏈路日誌平臺整體架構 /886 15.2 搭建環境 /887 15.3 將Spring Cloud Alibaba應用接

入全鏈路日誌平臺 /890 15.3.1 將微服務接入全鏈路日誌平臺 /890 15.3.2 使用全鏈路日誌平臺查詢業務日誌 /891 第16章 【項目】在企業中落地中台架構 /893 16.1 某跨境支付公司中台架構 /893 16.1.1 跨境支付中台架構 /893 16.1.2 跨境支付用戶中台架構 /895 16.2 某娛樂直播司中台架構 /896 16.2.1 泛娛樂直播中台架構 /896 16.2.2 直播用戶中台架構 /899 16.3 用“服務雙寫和灰度發佈”來實現中台服務上線過程中的“業務方零停機時間” /902 16.3.1 服務雙寫架構 /902 16.3.2 服務灰度

發佈架構 /903 第17章 【項目】異構資料移轉平臺――基於DataX /905 17.1 搭建環境 /905 17.1.1 軟體環境 /905 17.1.2 搭建MySQL的異構資料移轉環境 /906 17.2 搭建控制台 /909 17.2.1 構建部署包 /909 17.2.2 用部署包搭建後臺管理系統datax-admin /910 17.2.3 用部署包搭建任務執行器datax-executor /911 17.2.4 使用視覺化控制台執行MySQL異構資料移轉 /911 17.3 在Spring Cloud Alibaba應用中用DataX完成異構資料移轉 第18章 【項目】

業務鏈路告警平臺――基於Spring Cloud libaba、Nacos和Skywalking 18.1 告警平臺的整體架構設計 /922 18.2 告 務詳細設計 /924 18.2.1 產品化部署設計 /925 18.2.2 Nacos服務健康告警設計 /926 18.2.3 Skywalking鏈路錯誤告警設計 /927 18.2.4 Skywalking的指標告警設計 /928 18.2.5 RocketMQ消息堆積告警設計 /928 18.3 分析告 務的部分源碼 /929 18.3.1 用分散式Job類NacosAlarmHealthJob實現Nacos服務健康告警 18.3.2

用分散式Job類SkywalkingErrorAlarmJob實現Skywalking鏈路錯誤告警 18.4 將電商微服務接入告警平臺，驗證告警平臺的即時告警功能 /932 18.4.1 啟動告警平臺的軟體環境 /932 18.4.2 在購買商品時，在下單過程中驗證即時告警功能 /933 18.4.3 在購買商品時，在支付過程中驗證即時告警功能 /936

為網路更新演算法FLIP建立低成本新路由路徑

為了解決記憶體安裝順序的問題，作者林孟翰 這樣論述：

在軟體定義網路裡，會有許多需求而傳遞著封包，這些需求所行進的路線可能會遇到一些突發狀況導致路線需要變動，例如：某些節點故障、定期維修檢查或者目前的路線流量已經不太足夠。從一個網路狀態到另一個新的網路狀態我們稱之網路更新。在傳統上，網路更新採用兩階段更新，所謂的兩階段網路更新是指網路會確保所有的最終規則都被安裝上去後才會把舊的規則從路由器中刪除。這個網路更新的方法是萬能的解，但是卻十分耗費記憶體資源的使用。之後，有人提出了順序規則置換演算法，這個演算法提出若是按照計畫好的順序進行網路更新就可以避免在網路更新時使用過多的記憶體。但是順序規則置換演算法在考慮網路功能的時候會有沒辦法安排出順序的情況

，此時網路更新演算法FLIP提供快速的方式判斷部分路由器必須同時安裝兩種規則就可以使用順序規則置換演算法的概念完成網路更新。網路更新演算法FLIP，在給予網路初始狀態以及最終狀態後會安排網路更新的時程表以及指定需要同時安裝新舊指令的路由器。由此可見FLIP並沒有能力去預防過多的記憶體使用，因此我們這篇論文針對FLIP去重新設計網路最終狀態來使得在進行網路更新的時候避免消耗過多的記憶體資源。在重新設計網路最終狀態時我們滿足了服務功能鍊的需求。透過與最短滿足服務功能鍊的路徑比較，實驗結果顯示在較小的網路拓樸中，我們最高可以預防52%的記憶體資源使用；在較大的網路拓樸中，我們最高可以預防93%的記憶

體資源使用。