可扩展、可靠且高性能的大规模系统的模式

原理

• 大型服务经验教训 - Eric Brewer, 加州大学伯克利分校 & Google
• 构建大型分布式系统的设计、经验教训和建议 - Jeff Dean, Google
• 如何设计良好的 API 及其重要性 - Joshua Bloch, 卡内基梅隆大学 & Google
• 关于效率、可靠性和扩展性 - AWS 资深副总裁 James Hamilton
• 混沌工程原理
• 在混沌中寻找秩序
• 十二要素应用
• Clean Architecture
• High Cohesion and Low Coupling
• Monoliths and Microservices
• CAP Theorem and Trade-offs
• CP 数据库和 AP 数据库
• 无状态与有状态的可扩展性
• 纵向扩展与横向扩展：隐藏成本
• ACID 与 BASE
• 阻塞/非阻塞与同步/异步
• 数据库的性能和可扩展性
• 数据库隔离级别及其对性能和可扩展性的影响
• 大型集群中数据丢失的概率
• 适用于高度可扩展解决方案的数据访问：使用 SQL、NoSQL 和多语言持久化 )
• SQL 与 NoSQL
• SQL 与 NoSQL - Salesforce 的经验教训
• NoSQL 数据库：调查与决策指导
• 分片如何工作
• 一致性哈希
• 一致性哈希：算法权衡
• 不要被哈希技巧欺骗
• Netflix 的统一一致性哈希
• 最终一致性 - 亚马逊 CTO 韦纳·沃格尔斯
• 缓存是王道
• 反缓存
• 理解延迟
• 每个程序员都应该知道的延迟数字
• 服务可用性的微积分
• 扩展 Web 应用程序时的架构问题：瓶颈、数据库、CPU、IO
• 常见瓶颈
• 分布式事务之外的生存之道
• 在各种层级上依赖软件可靠地重定向流量
• 故意破坏事物
• 避免过度设计
• 可扩展性最差实践
• 使用 Solid 技术 - 不要重新发明轮子 - 保持简单！
• 通过分布式复杂性实现简单性
• 为什么过度复用是有害的
• 性能是一项特性
• 将性能纳入你的工作流程
• 服务器端渲染相较于客户端渲染的优势
• 自动化与抽象：来自 Facebook 的教训
• AWS 的做与不做
• (UI)设计无法扩展 - Spotify 设计总监 Stanley Wood
• Linux 性能
• 构建快速且弹性的 Web 应用程序 - Ilya Grigorik
• 接受部分失败，最小化服务损失
• 弹性设计
• 自我修复设计
• 面向扩展设计
• 面向演进设计
• 从错误中学习

可扩展性

• 微服务与编排
• Uber 的领域导向微服务架构
• SoundCloud 的服务架构（分为三部分：领域网关、增值服务、BFF）
• Riot Games 的容器（分为八部分）
• Pinterest 的容器化
• Netflix 容器使用的演进
• Uber 的 MySQL 容器化
• Spotify 的微服务测试
• 在 Treehouse 中在生产环境中使用 Docker
• SoundCloud 中的微服务
• 在 Stripe 上可靠地操作 Kubernetes
• Trivago 使用 Istio 进行跨集群流量镜像
• 纽约时报的农业规模 Kubernetes（3 部分）
• BBC 的纳米服务
• 彭博的 PowerfulSeal：Kubernetes 集群的测试工具
• Netflix 的 Conductor：微服务编排器
• Shopify 上驱动超过 10 万家在线商店的 Docker 容器
• Medium 的微服务架构
• Betabrand 从裸金属到 Kubernetes 的转型
• Tinder 的 Kubernetes 实践
• 在 Quora 采用 Kubernetes
• 在 Pinterest 构建 Kubernetes 平台
• Nubank 的微服务
• Mercari 的微服务中的支付交易管理
• Snap 的 Service Mesh
• eBay 的 GRIT：微服务间分布式事务协议
• Palantir 的 Rubix：Kubernetes
• Uber 的 CRISP：微服务架构关键路径分析
• 分布式缓存
• EVCache：Netflix 的分布式内存缓存
• Netflix 的 EVCache 缓存预热基础设施
• Box 的 Memsniff：强大的 Memcache 流量分析器
• Etsy 使用一致性哈希和缓存涂抹的缓存机制
• Facebook 照片缓存的性能分析
• Facebook 缓存效率练习
• Trivago 的 tCache：可扩展的数据感知 Java 缓存
• Pycache：Quora 的进程内缓存
• Trivago 将 Memcached 内存使用减少 50%
• Yelp 的内部服务调用缓存
• Allegro 使用大数据估算缓存效率
• Zalando 的分布式缓存
• ClickHouse 的 S3 分布式缓存
• Netflix 的应用数据缓存从 RAM 到 SSD
• Skyscanner 的复制缓存权衡
• Yext 中的四叉树位置缓存
• Vimeo 中的视频元数据缓存
• Twitter 中的 Redis 扩展
• Slack 中的 Redis 工作队列扩展
• 将持久数据从 Redis 中迁移出 Github
• 在 Instagram 中使用 Redis 存储数十亿个简单键值对
• Trivago 中的 Redis
• Deliveroo 中的 Redis 存储优化
• Wattpad 的 Redis 内存优化
• Heroku 的 Redis 集群
• SoundCloud 解决远程构建缓存未命中（两部分）
• Flipkart 的评分与评论（两部分）
• eBay 的项预取缓存
• Wix 的跨区域缓存库
• Pinterest 提升分布式缓存性能和效率
• DoorDash 标准化和提升微服务缓存
• HTTP 缓存和 CDN
• Zynga Geo Proxy: 在 Zynga 减少移动游戏延迟
• Conde Nast 上的 Google AMP
• Deliveroo 在托管基础设施（CDN）上的 A/B 测试
• HAProxy 与 Kubernetes 用于 SoundCloud 面向用户的流量
• Bandaid：Dropbox 的服务代理
• Slack 中的服务工作者
• Spotify 的 CDN 服务
• 分布式锁
• Chubby：Google 松散耦合分布式系统中的锁服务
• Uber 的分布式锁
• GoSquared 使用 Redis 实现分布式锁
• Twitter 的 ZooKeeper
• Chartio 使用分布式锁消除重复查询
• 分布式跟踪、追踪和测量
• Twitter 的 Zipkin：分布式系统追踪
• 使用 Kubernetes Pod 元数据改进 SoundCloud 中的 Zipkin 跟踪
• Canopy：Facebook 的可扩展分布式跟踪与分析
• Pintrace：Pinterest 的分布式跟踪
• XCMetrics：Spotify 的 Xcode 构建指标一站式工具
• LinkedIn 的实时分布式追踪
• Shopify 的大规模服务基础设施追踪
• HelloFresh 的分布式追踪
• Pinterest 的分布式追踪数据分析
• Uber 的分布式追踪
• JVM Profiler：在 Uber 上追踪分布式 JVM 应用程序
• Dropbox 的数据检查
• Showmax 的分布式系统追踪
• osquery 在 Palantir 的企业应用
• Etsy 的 StatsD
• 分布式调度
• PagerDuty 的分布式任务调度（3 部分）
• 谷歌的 Cron 构建
• Quora 的分布式 Cron 架构
• Airbnb 的 Chronos：Cron 的替代品
• Nextdoor 的调度器
• Peloton：Uber 的统一资源调度器，用于多样化的集群工作负载
• Fenzo：Netflix 的 Apache Mesos 框架的开源调度器
• Airflow - 工作流编排
• Airflow at Airbnb
• Adyen 中的 Airflow
• Pandora 中的 Airflow
• Robinhood 中的 Airflow
• Lyft 中的 Airflow
• Drivy 中的 Airflow
• Grab 中的 Airflow
• Adobe 中的 Airflow
• Walmart 中审计 Airflow 作业运行
• MaaT：阿里巴巴基于 DAG 的分布式任务调度器
• boundary-layer：Etsy 的声明式 Airflow 工作流
• 分布式监控和告警
• Unicorn：eBay 的修复系统
• M3：优步的指标和监控平台
• Athena：Dropbox 的自动化构建健康管理系统
• Vortex：Dropbox 的监控服务器应用程序
• Nuage：领英的云管理服务
• Telltale: Netflix 应用监控
• ThirdEye: LinkedIn 监控平台
• Periskop: SoundCloud 异常监控服务
• Securitybot: Dropbox 分布式告警机器人
• 阿里巴巴监控系统
• Dailymotion 真实用户监控
• Uber 告警生态系统
• Airbnb 告警框架
• 在 SoundCloud 上基于服务级别目标（SLOs）进行警报
• Uber 的基于工作的预测工作流用于可观察性异常检测
• 在 HackerEarth 上使用 Graphite 和 Cabot 的监控和警报系统
• Twitter 的可观察性（2 部分）
• Slack 的分布式安全警报
• Bloomberg 的实时新闻警报
• LinkedIn 的数据管道监控系统
• Picnic 的监控和可观察性
• 分布式安全
• Aardvark and Repokid: AWS 最小权限分布式高速开发在 Netflix
• LISA：领英分布式防火墙
• Coinbase 在云端安全存储比特币的基础设施
• BinaryAlert：在 Airbnb 实现实时无服务器恶意软件检测
• 为 Segment 实现可扩展的 IAM 架构以安全访问 100 个 AWS 账户
• Indeed 的 OAuth 审计工具箱
• Yelp 的 Active Directory 密码黑名单
• Slack 中的大规模系统调用审计
• Yahoo 的 Athenz：基于角色的细粒度访问控制
• Slack 中的安全开发生命周期
• Kinvolk 的无特权容器构建
• Diffy：Netflix 云端数字取证差异引擎
• Netflix 在 AWS 中检测凭证泄露
• Spotify 可扩展的用户隐私
• Indeed 的 AVA：审计 Web 应用程序
• TTL as a Service：Yelp 中自动撤销过时权限
• Slack 的企业密钥管理
• Twitch 的可扩展性和认证
• Netflix 的边缘认证和令牌无关的身份传播
• 使用 Cilium 加强 Palantir 的 Kubernetes 基础设施
• 通过自动化改进 Lyft 的 Web 漏洞管理
• Drobbox 同步密码有效载荷时的时钟偏差
• 分布式消息、队列和事件流
• Cape：Dropbox 的流式事件处理框架
• Brooklin：LinkedIn 的近实时数据流分布式服务
• Samza：LinkedIn 的流处理系统，用于延迟洞察
• Bullet：Yahoo 用于流式数据的向前查询引擎
• EventHorizon: 用于在 Etsy 上观看事件流量的工具
• Qmessage: Quora 上的分布式异步任务队列
• Cherami: Uber 用于传输异步任务的消息队列系统
• Dynein: Airbnb 的分布式延迟任务队列系统
• Timestone：Netflix 用于非并行化工作负载的排队系统
• Riot Games 的消息服务
• Dropbox 的消息系统模型
• Zillow 通过事件日志进行生产环境调试
• Netflix 的跨平台应用内消息编排服务
• Netflix 的视频网关重构
• Netflix 为百万设备扩展推送消息
• Indeed 使用 RabbitMQ 延迟异步消息处理
• 在雅虎基准测试流计算引擎
• 通过 Protobuf 模式验证在 Deliveroo 提高流数据质量
• 在 Medium 扩展电子邮件基础设施
• Slack 的实时消息
• Nike 的流式事件数据库
• Udemy 的事件跟踪系统
• 事件驱动消息
• 阿里巴巴的领域驱动设计
• Weebly 的领域驱动设计
• Moonpig 的领域驱动设计
• 为 Netflix 下载扩展事件溯源
• Jet.com 的事件溯源扩展
• eBay 上的事件溯源（2 部分）
• FREE NOW 的事件溯源：进化视角
• Brainly 使用事件溯源和 CQRS 模式构建可扩展的内容流
• 发布-订阅消息
• Pulsar：Yahoo 上的大规模发布-订阅消息
• Wormhole：Facebook 上的发布-订阅系统
• MemQ：Pinterest 上的云原生发布-订阅系统
• Netflix 上的微服务中的发布-订阅
• Kafka - 消息代理
• LinkedIn 上的 Kafka
• Pinterest 上的 Kafka
• Trello 上的 Kafka
• Salesforce 中的 Kafka
• 纽约时报中的 Kafka
• Yelp 中的 Kafka
• Criteo 中的 Kafka
• Shopify 在 Kubernetes 上运行 Kafka
• Kafka on PaaSTA：在 Yelp 上运行 Kafka on Kubernetes（两篇）
• Yelp 在无停机时间的情况下迁移 Kafka 的 Zookeeper
• Uber 使用 Kafka 进行重新处理和死信队列
• Chaperone：在 Uber 端到端审计 Kafka
• 在 Dropbox 基础设施中查找 Kafka 吞吐量限制
• 沃尔玛的成本编排
• InfluxDB 和 Kafka 助力 Hulu 每秒扩展超过 100 万指标
• 在 PayPal 中扩展 Kafka 以支持数据增长
• 流数据去重
• Kafka 的精确一次语义
• Tapjoy 的实时去重
• 段落的去重
• Mail.Ru 的去重
• Mixpanel 的 Petabyte 级数据去重
• 分布式日志记录
• LinkedIn 上的日志记录
• Pinterest 的可扩展和可靠日志摄入
• Twitter 的高性能复制日志服务
• CERN 加速器上的 Spark 日志服务
• Quora 的日志记录和聚合
• Badoo 的守护进程日志收集与分析
• Palantir 的静态代码分析日志解析
• eBay 的集中式应用日志记录
• 在 Netflix 上以超大规模丰富 VPC 流量日志，提供网络洞察
• Yahoo 的分布式日志存储 BookKeeper
• Facebook 的日志分布式数据存储 LogDevice
• Yelp 的日志收集系统 LogFeeder
• DBLog：Netflix 中的通用变更数据捕获框架
• 分布式搜索
• Instagram 的搜索架构
• eBay 的搜索架构
• 在 Box 搜索架构
• 在 Coupang 搜索发现索引平台
• 在 Pinterest 通用搜索系统
• 在 eBay 通过提升 25% 改善搜索引擎效率
• 使用 Lucene 在 Palantir 索引和查询遥测日志
• TripAdvisor 的查询理解
• LinkedIn 的搜索联合架构（2018）
• Slack 的搜索
• DoorDash 内部的搜索引擎
• Twitter 搜索的稳定性和可扩展性
• Twitter 搜索服务（2014 年）
• Traveloka 的自动补全搜索（两部分）
• Canva 中的数据驱动自动更正系统
• Flipkart 中适应印度语音的搜索
• Dropbox 中的 Nautilus 搜索引擎
• LinkedIn 中的 Galene 搜索架构
• Manas：Pinterest 上的高性能定制化搜索系统
• Sherlock：Flipkart 的近实时搜索索引
• Nebula：Airbnb 用于构建搜索后端的存储平台
• ELK（Elasticsearch、Logstash、Kibana）堆栈
• 使用 ELK 在 Uber 实现实时预测
• 在 Envato 上构建可扩展的 ELK 堆栈
• Robinhood 上的 ELK
• 在 Uber 上扩展 Elasticsearch 集群
• eBay 的 Elasticsearch 性能调优实践
• 使用 Elasticsearch 插件提升性能（两部分）at Tinder
• Kickstarter 的 Elasticsearch
• Trivago 使用 Logstash 和 Google Protocol Buffers 进行日志解析
• 使用数据管道和 Elasticsearch 在 Yelp 进行快速订单搜索
• 将核心业务搜索迁移到 Elasticsearch 在 Yelp
• 在 Vinted 中拆分 Elasticsearch
• 在 Wattpad 中使用 Elasticsearch 进行自排名搜索
• Vulcanizer：一个在 Github 上操作的 Elasticsearch 的库
• 分布式存储
• 内存存储
• MemSQL 架构 - 快速（MVCC，InMem，LockFree，CodeGen）且熟悉（SQL）
• 在 Quora 优化 Memcached 效率
• 使用 MemSQL 在 Cisco UCS 上构建实时数据仓库
• Tapjoy 迁移到 MemSQL
• 迪士尼使用 MemSQL 和 Kinesis 实现实时洞察
• MemSQL 在 Pandora 上使用仪表板查询数百亿行数据
• 对象存储
• Uber 上的 HDFS 扩展
• Databricks 选择 S3 而非 HDFS 的原因
• Quantcast 上的 Amazon S3 文件系统
• Trivago 使用 Amazon S3 版本控制进行大规模图像恢复
• Yahoo 的云对象存储
• LinkedIn 的 Ambry：分布式不可变对象存储
• Dynamometer：在 LinkedIn 上使用最小硬件以最大保真度进行 HDFS 扩展测试
• Hammerspace：Airbnb 的持久、并发、堆外存储
• MezzFS：在 Netflix 媒体处理平台挂载对象存储
• Magic Pocket：Dropbox 的内部百亿级存储系统
• 关系型数据库
• Uber 上的 MySQL
• Pinterest 上的 MySQL
• Twitch 上的 PostgreSQL
• 在 Airbnb 中扩展基于 MySQL 的财务报告系统
• 在 Wix 中扩展 MySQL
• 在 Meta 中构建和部署 MySQL Raft
• Airbnb 的 MaxScale (MySQL) 数据库代理
• 从 Postgres 切换到 MySQL 在 Uber
• 在 Instagram 上使用 Postgres 处理增长
• 在 TransferWise 上扩展分析数据库（Postgres）
• 在 Adyen 上更新 50TB 的 PostgreSQL 数据库
• PayPal 在每日处理数百亿查询时扩展数据库访问
• Yelp 最小化 MySQL 读写停机时间
• Facebook 将 MySQL 从 5.6 迁移到 8.0
• Quora 从 HBase 迁移到 MyRocks
• 复制
• Booking.com 中的 MySQL 并行复制（4 部分）
• Github 中的 MySQL 复制延迟缓解和读取负载减少
• Shopify 中的数据库副本读取一致性
• 黑盒审计：验证 MySQL 和 Redshift 之间的端到端复制完整性（Yelp）
• Airbnb 主 MySQL 数据库分区
• Herb：无模式数据存储的多数据中心复制引擎（Uber）
• 分片 )
• 在 Pinterest 分片 MySQL
• 在 Twilio 分片 MySQL
• 在 Square 分片 MySQL
• 在 Quora 分片 MySQL
• Uber 的无模式数据存储的分片层
• Instagram 的分片与 ID
• Notion 的分片 Postgres
• Figma 的分片 Postgres
• Solr：提升批量索引性能的 Box 实践
• Tinder 的地理分片推荐（三部分）
• Facebook 的 Shard Manager 服务扩展实践
• Presto 分布式 SQL 查询引擎
• Presto at Pinterest
• Presto Infrastructure at Lyft
• Presto at Grab
• Engineering Data Analytics with Presto and Apache Parquet at Uber
• Slack 中的数据整理
• Netflix 在 AWS 上的大数据平台中的 Presto
• Eventbrite 中的 Presto 自动扩展
• Uber 使用 Alluxio 本地缓存加速 Presto
• NoSQL 数据库
• 键值数据库
• Nike 中的 DynamoDB
• Segment 中的 DynamoDB
• DynamoDB at Mapbox
• Manhattan: Distributed Key-Value Database at Twitter
• Sherpa: Distributed NoSQL Key-Value Store at Yahoo
• HaloDB: Embedded Key-Value Storage Engine at Yahoo
• Indeed 的 MPH：快速且紧凑的不可变键值存储
• LinkedIn 的 Venice：分布式键值数据库
• 列式数据库
• Cassandra
• Cassandra at Instagram
• Storing Images in Cassandra at Walmart
• Storing Messages with Cassandra at Discord
• Scaling Cassandra Cluster at Walmart
• 使用 Cassandra 在 Yelp 上扩展广告分析
• 使用 Spark 和 Cassandra 在 Dream11 上扩展到 1 亿+读写
• 将 Food Feed 从 Redis 迁移到 Cassandra 在 Zomato
• 在 Netflix 上对 AWS 上的 Cassandra 可扩展性进行基准测试
• 使用 Cassandra 在 Intuit QuickBooks 中实现大规模服务解耦
• 使用 Cassandra 在 SoundCloud 中保持计数同步
• 在 Glassdoor 中通过 Cassandra 驱动配置提高性能和负载均衡
• Spotify 中的 cstar：Cassandra 协调工具
• HBase
• HBase at Salesforce
• HBase in Facebook Messages
• HBase in Imgur Notification
• 在 Pinterest 上提高 HBase 备份效率
• 小米的 HBase
• Redshift
• GIPHY 上的 Redshift
• Redshift at Hudl
• Redshift at Drivy
• Document Databases
• eBay: Building Mission-Critical Multi-Data Center Applications with MongoDB
• MongoDB 在百度：跨 160 个分片存储 2000 多亿文档的多租户集群
• Addepar 中的 MongoDB 数据迁移
• Parse（已被 Facebook 收购）的 AWS 和 MongoDB 基础设施
• Addepar 中的 MongoDB 数据迁移
• LinkedIn 上的 Couchbase 生态系统
• Zendesk 上的 SimpleDB
• Espresso：LinkedIn 的分布式文档存储
• 图数据库
• FlockDB：Twitter 的分布式图数据库
• TAO：Facebook 社交图谱的分布式数据存储
• Akutan：eBay 的分布式知识图谱存储
• 时间序列数据库
• Beringei：Facebook 的高性能时间序列存储引擎
• MetricsDB：Twitter 的时间序列数据库，用于存储指标
• Atlas：Netflix 的内存维度时间序列数据库
• Heroic：Spotify 的时间序列数据库
• Roshi：SoundCloud 的时间序列事件分布式存储系统
• Goku：Pinterest 的时间序列数据库
• Netflix 的时序数据存储扩展（2 部分）
• Netflix 的时序数据抽象层
• Druid - 实时分析数据库
• Druid at Airbnb
• Druid at Walmart
• Druid at eBay
• Netflix 上的 Druid
• 分布式存储库、依赖关系和配置管理
• DGit：Github 上的分布式 Git
• Stemma：Palantir 上的分布式 Git 服务器
• Flickr 分布式系统配置管理
• Microsoft 的 Git 仓库
• Microsoft 使用大型仓库解决 Git 问题
• Google 的单个仓库
• 在 Adyen 扩展基础设施和（Git）工作流
• 在 Booking.com 分发 dotfiles
• 秘密探测器：在 Yelp 的源代码中防止秘密
• 在 LinkedIn 大规模管理软件依赖
• LinkedIn 在高速版本库中合并代码
• Twitter 的动态配置
• Mixpanel 的动态配置
• GoDaddy 的动态配置
• Spotify 的舰队管理（3 部分）
• 扩展持续集成和持续交付
• Facebook 的持续集成栈
• Netflix 的分布式仓库和依赖关系的持续集成
• Dropbox 使用 Bazel 进行持续集成和部署
• Airbnb 大规模采用 Bazel 进行 Web 开发
• BuzzFeed 的持续部署
• Screwdriver：Yahoo 为动态基础设施开发的持续交付构建系统
• CI/CD at Betterment
• CI/CD at Brainly
• Scaling iOS CI with Anka at Shopify
• Scaling Jira Server at Yelp
• Flexport 通过自动扩展 CI/CD 集群降低测试成本

可用性

• 韧性工程：学会拥抱失败
• LinkedIn 的 Project Waterbear 韧性工程
• iHeartRadio 中应对流量过载的弹性
• GO-JEK 中分布式系统的弹性
• eBay 为企业提供的实用 NoSQL 弹性设计模式
• Quora 确保灾难弹性的措施
• Expedia 的站点弹性
• eBay 使用 Kafka 的弹性和灾难恢复
• Uber 多区域 Kafka 的灾难恢复
• 故障转移
• 全球流量路由和故障转移的演进
• 灾难恢复故障转移测试
• 为故障设计微服务架构
• GoSquared 使用 ELB 实现自动故障转移
• 美国运通消除数据库以提高可用性
• Vinted 使用 Redis Sentinel 实现故障转移
• FreeAgent 的高可用性 SaaS 基础设施
• GitHub 的 MySQL 高可用性
• Eventbrite 的 MySQL 高可用性
• 沃尔玛的业务连续性与灾难恢复
• 负载均衡
• 现代网络负载均衡和代理的介绍
• 前五名（负载均衡）可扩展性模式
• Facebook 的负载均衡基础设施支持超过 13 亿用户
• DHCPLB：Facebook 的 DHCP 负载均衡器
• Katran：Facebook 的可扩展网络负载均衡器
• 确定性光圈：Twitter 的分布式负载均衡算法
• Netflix 使用 Eureka 进行负载均衡
• Netflix 边缘负载均衡
• Zuul 2：Netflix 的云网关
• Yelp 的负载均衡
• Github 的负载均衡
• Vimeo 使用一致性哈希改进负载均衡
• 500 pixel 的 UDP 负载均衡
• QALM: Uber 的 QoS 负载管理框架
• 使用 Rum DNS 进行流量引导 LinkedIn
• Dropbox 的流量基础设施（边缘网络）
• Dropbox 基于智能 DNS 的负载均衡
• 在 Stripe 监控 DNS 系统
• 在 Monday 的多 DNS 架构（3 部分）
• Hulu 的动态任意播 DNS 基础设施
• 速率限制
• 在 Cloudflare 中扩展到数百万个域的速率限制
• Cloud Bouncer：Yahoo 的分布式速率限制
• 在 Stripe 中使用速率限制器扩展 API
• Allegro 的分布式速率限制
• Ratequeue：Twilio 的核心队列和速率限制系统
• Grab 的配额服务
• Figma 的速率限制
• 自动扩展
• Pinterest 自动扩展
• 基于请求队列的 Square 自动扩展
• Trivago 的 Jenkins 自动扩展
• Spotify 的 Pub-Sub 消费者自动扩展
• 基于 CPU 负载的 Spotify Autoscaling Bigtable 集群
• Yelp Autoscaling AWS Step Functions Activities
• Scryer：Netflix 的预测性自动扩展引擎
• Bouncer：Palantir 的简单 AWS 自动扩展回滚
• Clusterman：Yelp 的 Mesos 集群自动扩展
• 谷歌全球分布式存储系统中的可用性
• 雅虎的 NodeJS 高可用性
• 领英的运维（11 部分）
• 监控 LinkedIn 动态的高可用性
• 支持 Facebook 全球活动
• BlaBlaCar 的高可用性
• Netflix 的高可用性
• Twilio 的高可用云基础设施
• Airbnb 在 Kubernetes 上实现分布式数据库的高可用性
• Dropbox 自动化数据中心操作
• Riot Games 全球化玩家账号

稳定性

• 断路器
• 分布式系统中的断路器
• 用于容器扩展的断路器
• SoundCloud 上的韧性课程
• Trivago 上的时间序列数据库保护器：Protector
• Heroku 通过断路器提高生产稳定性
• Zendesk 上的断路器
• Traveloka 中的断路器
• Shopify 中的断路器
• 超时
• Netflix 中的容错（超时和重试、线程分离、信号量、断路器）
• 强制超时：DoorDash 的可靠性方法论
• 解决 eBay 中 tcp_tw_recycle 启用时的连接超时问题
• Booking.com 的 MySQL 容错复制
• 舱壁：在一个部分中划分和容忍故障
• 稳态：始终将日志放在单独的磁盘上
• 限流：保持稳定节奏
• 多集群：提升领英大规模单体 API 服务的弹性和稳定性
• 英雄联盟服务器的确定性（四部分）

性能

• 操作系统、存储、数据库、网络上的性能优化
• 通过背景数据预取提升 Instagram 性能
• 解决领英 Linux 文件系统性能回归问题
• eBay 如何使用压缩技术解决网络 I/O 瓶颈
• Dropbox 如何优化 Web 服务器以实现高吞吐量和低延迟
• Netflix 在 60,000 毫秒内进行 Linux 性能分析
• Mixpanel 如何实时缩减 Google Cloud 持久磁盘（PD-SSD）
• 使用 Python & Celery 在 Zapier 中通过 jemalloc 减少 40% 的 RAM 使用
• 在 Slack 中减少内存占用
• Slack 的持续负载测试
• Pinterest 的性能改进
• Wix 服务器端渲染
• Yelp MySQLStreamer 性能提升 30 倍
• Netflix API 优化
• Walmart 使用 Riemann 和 Clojure 进行性能监控
• Zynga 的实时游戏性能追踪仪表盘
• eBay 优化 CAL 报告 Hadoop MapReduce 作业
• eBay Quartz 调度器性能调优
• Riot Games 的 C++分析（第一部分：优化，第二部分：测量与分析）
• 在家搭建 HomeAway 的 React 服务器端渲染分析
• Dailymotion 的硬件辅助视频转码
• Dropbox 在每秒 1000 万次请求下的跨分片事务
• Pinterest 的 API 分析
• Yelp 的 Pagelets 并行化服务器端处理
• Twitter 在 Redis 中改进键过期
• MindGeek 使用火焰图优化广告投放网络性能
• Netflix 的容器预测 CPU 隔离
• 提升 Uber 中 HDFS I/O 利用率以提高效率
• 云宝石：Etsy 云端 kWh 估算
• 无限制：修复云端 CPU 限制（两部分）在 Indeed
• 通过调整垃圾回收进行性能优化
• LinkedIn 上的 Java 应用程序中的垃圾回收
• Adobe 在高通量、低延迟机器学习服务中的垃圾回收
• SoundCloud 上 Redux 应用程序中的垃圾回收
• Twitch 上 Go 应用程序中的垃圾回收
• 分析阿里巴巴的 V8 垃圾回收日志
• Instagram 通过 Python 垃圾回收减少每请求 50%内存增长
• 移除 Github 的带外垃圾回收器（OOBGC）的性能影响
• 在 Allegro 调试 Java 内存泄漏
• 阿里 JVM 优化
• 优步大规模服务 JVM 内存调优
• 沃尔玛 Solr 性能调优
• Flipkart 高吞吐量微服务内存调优
• 图像、视频、页面加载性能优化
• Facebook 大规模优化 360 度照片
• Etsy 在照片基础设施中减少图像文件大小
• Pinterest 提升 GIF 性能
• 在 Pinterest 优化视频播放性能
• 使用 Netflix 动态优化器优化低带宽视频流
• YouTube 自适应视频流
• 在 Dailymotion 减少视频加载时间
• 提升 Zillow 主页性能
• Expedia 客户端性能优化过程
• BBC 的 Web 性能
• 通过 Brotli 压缩进行性能优化
• 使用 Brotli 压缩提升 LinkedIn 网站 Speed
• Booking.com 中的 Brotli
• Treebo 中的 Brotli
• Dropbox 静态内容中使用 Brotli 部署
• Yelp 使用 Brotli 进行渐进增强
• DoorDash 通过压缩加速 Redis
• 语言和框架的性能优化
• Netflix 的 Python 使用
• Python 大规模应用（3 部分）在 Instagram
• OCaml 最佳实践（2 部分）在 Issuu
• PHP 在 Slack
• Go 在 Trivago
• Etsy 中的 TypeScript
• Etsy 中使用 Kotlin 管理状态
• DoorDash 中的 Kotlin
• Bumble 中的 BPF 和 Go
• GitLab 中的 Ruby on Rails
• Figma 中的 Rust 生产应用
• WeWork 的语言栈选择
• Discord 从 Go 切换到 Rust
• Agoda 的 ASP.NET Core 性能优化
• Uber 的 Go 数据竞争模式
• Netflix 的 Java 21 虚拟线程

智能化

• 大数据
• Uber 的数据平台
• 宝马的数据平台
• Netflix 的数据平台
• Flipkart 数据平台
• Coupang 数据平台
• DoorDash 数据平台
• Khan Academy 数据平台
• Airbnb 的数据基础设施
• LinkedIn 的数据基础设施
• GO-JEK 的数据基础设施
• Pinterest 的数据摄取基础设施
• Pinterest 的数仓架构
• Spotify 的数仓编排服务
• Spotify 的大数据处理（两篇）
• Uber 的大数据处理
• Lyft 的 Analytics Pipeline
• Grammarly 的 Analytics Pipeline
• Teads 的 Analytics Pipeline
• PayPal 的实时欺诈预防 ML 数据管道
• LinkedIn 上的大数据分析和机器学习技术
• LinkedIn 上的 Hadoop 自助服务报告平台
• LinkedIn 上的隐私保护分析和报告
• 沃尔玛用于跟踪商品可用性的分析平台
• 使用 Apache Pinot 在 Uber 上进行移动应用崩溃的实时分析
• HALO：Facebook 上的硬件分析和生命周期优化
• RBEA：King 上的实时分析平台
• AresDB：Uber 的 GPU 加速实时分析引擎
• AthenaX：Uber 的流式分析平台
• Jupiter：Uber 的配置驱动广告技术批量摄取平台
• Delta：Netflix 的数据同步和丰富平台
• Keystone：Netflix 的实时流处理平台
• Databook：利用元数据将大数据转化为知识（Uber）
• Amundsen：Lyft 的数据发现与元数据引擎
• Maze：Uber 的漏斗可视化平台
• Metacat：让 Netflix 的大数据可发现且有意义
• SpinalTap：Airbnb 的变更数据捕获系统
• Accelerator：eBay 的快速数据处理框架
• Omid：Yahoo 的交易处理平台
• TensorFlowOnSpark：Yahoo 在大数据集群上的分布式深度学习
• CaffeOnSpark：Yahoo 上的大数据集群分布式深度学习
• Spark on Scala：Adobe 的 Analytics 参考架构
• Spotify 的实验平台（2 部分）
• Airbnb 的实验平台
• Zalando 的智能产品平台
• LINE 的日志分析平台
• Myntra 的数据可视化平台
• Netflix 的构建和扩展数据血缘关系
• 为 Pinterest 的计算机视觉任务构建可扩展的数据管理系统
• Etsy 的结构化数据
• 扩展成熟的数據管道 - Airbnb 的管理开销
• Airbnb 的 Spark 分区策略
• LinkedIn 在领英上扩展 Hadoop 分布式文件系统
• LinkedIn 在领英上扩展 Hadoop YARN 集群超过 10,000 个节点
• 在 Pinterest 上扩展大数据访问控制
• 分布式机器学习
• Yelp 的机器学习平台
• Etsy 的机器学习平台
• Zalando 的机器学习平台
• Uber 的 AI/ML 基础设施扩展
• Lyft 的推荐系统
• Lyft 的强化学习平台
• Etsy 的推荐服务平台
• Spotify 的用户预测基础设施
• Aroma：在 Facebook 使用机器学习进行代码推荐
• Flyte：Lyft 的云原生机器学习和数据处理平台
• LyftLearn：基于 Kubernetes 构建的 Lyft 机器学习模型训练基础设施
• Horovod：Uber 的开源分布式深度学习框架（适用于 TensorFlow）
• Genie：优步的 Gen AI 应召助手
• COTA：利用 NLP 和机器学习提升优步客户服务
• Manifold：优步的模型无关可视化调试工具
• Repo-Topix：Github 上的主题提取框架
• Concourse：在领英以近乎实时的方式生成个性化内容通知
• Altus Care：将聊天机器人应用于 eBay 平台工程
• PyKrylov：加速 eBay 机器学习研究
• Box Graph：Box 的即时社交网络
• PricingNet：Skyscanner 使用神经网络进行定价建模
• PinText：Pinterest 的 Multitask Text Embedding System
• SearchSage：Pinterest 的 Search Query Representations 学习
• Cannes：ML 为 Dropbox 每年节省 170 万美元的文档预览
• 为 Yelp 的点击率预测扩展 Gradient Boosted Trees
• 在苹果公司实现规模化隐私学习
• Mercari 的图像分类深度学习实验
• Allegro 产品图像中的框架检测深度学习
• Hulu 基于内容的视频相关性预测
• 在 Yelp 上管理不当视频内容
• 在 TripAdvisor 上使用深度学习改进照片选择
• 在 TripAdvisor 上使用深度学习为体验提供个性化推荐
• BBC 的个性化推荐系统
• 康泰纳什的机器学习（2 部分）
• 康泰纳什的自然语言处理和内容分析（2 部分）
• iHeartRadio 使用机器学习描绘音乐世界（2 部分）
• Netflix 使用机器学习提升流媒体质量
• 利用机器学习匹配 GO-JEK 的司机与乘客
• 利用深度神经网络改进 YouTube 视频缩略图
• 利用分位数回归实现 Instacart 准时送达
• Zalando 利用深度学习实现跨语言端到端产品搜索
• Jane Street 机器学习
• Quora 端到端答案排序机器学习
• Booking.com 排序平台
• Flipboard 使用 LDA 聚类相似故事
• Flickr 中的相似性搜索
• Indeed 的求职推荐大规模机器学习管道
• Taboola 从原型到生产的深度学习
• CERN 使用机器学习粉碎原子
• 在 Medium 上映射标签
• 在 Monsanto 使用狄利克雷过程混合模型在 Scala 中进行聚类
• 在 Foursquare 使用 DBSCAN 和随机森林映射标记
• 在 Uber 进行预测
• 优步的财务预测
• Twitter 通过工作流实现机器学习生产化
• eBay 基于深度学习的 GUI 测试
• Pivotal 通过机器学习扩展推荐驾驶路线
• DoorDash 实时预测
• Dropbox 使用机器学习索引数十亿图像中的文本
• Etsy 通过语义嵌入建模用户旅程
• LinkedIn 自动化虚假账户检测
• 在 Airbnb 构建知识图谱
• 在 Instagram 的核心建模
• 在 Mercari 的禁止物品检测中的神经架构搜索 (NAS)
• 在 Airbnb 的计算机视觉
• Zillow 的 3D Home Backend Algorithms
• Lyft 的长期预测
• Yelp 使用深度学习发现热门菜肴
• Twitter 用于广告候选排名的 SplitNet 架构
• Indeed 上的工作筛选
• Yelp 上的餐厅等待时间预测架构
• Spotify 上的音乐个性化
• GoDaddy 上的域名估值深度学习
• Stripe 上的相似性聚类以捕获欺诈团伙
• Etsy 上的个性化搜索
• Lyft 上的机器学习特征服务基础设施
• Etsy 上的上下文特定竞价系统
• 在 Yelp 上大规模审核照片中的推广垃圾邮件和不适当内容
• 在 Dropbox 上使用机器学习优化支付
• 在 Netflix 上大规模扩展媒体机器学习
• eBay 的相似度引擎
• Etsy 在内容审核中的机器学习

架构

• Medium 的技术栈
• Shopify 的技术栈
• Airbnb 的构建服务（4 部分）
• Evernote 的架构
• Riot Games 聊天服务的架构（3 部分）
• 英雄联盟客户端更新的架构
• Twitter 广告平台的架构
• Uber API 网关的架构
• Tinder API 网关的架构
• Slack 的基本架构
• eBay 采用轻量级分布式架构处理数千个库发布
• LinkedIn 后端架构
• Flickr 后端架构
• Zendesk 基础设施（三部分）
• Grubhub 的云基础设施
• LinkedIn 的实时存在平台
• LinkedIn 的设置平台
• Glassdoor 的近线系统以实现规模和性能（2 部分）
• Pinterest 广告实时用户行为计数系统
• Riot Games API 平台
• 纽约时报游戏平台
• Kabootar：Swiggy 通信平台
• Simone：Netflix 的分布式模拟服务
• Seagull：帮助 Yelp 每天运行超过 2000 万次测试的分布式系统
• PriceAggregator：Agoda 的智能酒店价格获取系统（3 部分）
• Phoenix：Tinder 的测试平台（3 部分）
• Netflix 的六边形架构
• LINE 贴纸服务的架构
• Palantir 的 Stack Overflow Enterprise 架构
• Pinterest 关注动态、兴趣动态和为你精选的架构
• WeWork 的 API 规范工作流
• Netflix 的媒体数据库
• 沃尔玛的会员交易历史架构
• Dropbox 的同步引擎（两部分）
• Twitter 的广告节奏服务
• Netflix 的快速事件通知系统
• 金融、银行和支付系统架构
• Monzo 的银行后端
• Wealthsimple 的规模化交易平台
• Margo Bank 的核心银行系统
• Nubank 的架构
• TransferWise 的技术栈
• Addepar 技术栈
• Airbnb 分布式支付系统中的双重支付避免
• Etsy 支付扩展（3 部分）
• Paytm 每日安全处理数百万数字交易
• Grammarly 的计费和支付平台

面试

• 设计大规模系统
• 我的扩展英雄 - Jeff Atwood（面试前的 endorphins，开个玩笑）
• 从构建大规模分布式系统到软件工程建议 - Jeff Dean
• 面向规模的系统架构入门
• 系统设计面试解析
• 系统设计面试前需要了解的 8 件事
• 系统设计面试前 10 个常见问题
• 简明版前 10 个常见大规模软件架构模式
• 云大数据设计模式 - Lynn Langit
• 如何在 45 分钟的系统设计面试中设计出错误的 Netflix？
• API 最佳实践：Webhooks、弃用和设计
• 解释低级系统（操作系统、网络/协议、数据库、存储）
• Linux 中 I/O 等待时间的精确含义
• Paxos 实践——工程视角
• 如何实现分布式锁
• SQL 事务隔离级别详解
• “当...会发生什么？以及如何”问题
• Netflix：当你按下播放键时会发生什么？
• Monzo：点对点支付如何运作
• 传输与对等连接：您的请求如何到达 GitHub
• Spotify 如何流式传输音乐

组织

• SoundCloud 的工程级别
• Palantir 的工程角色
• Dropbox 的工程职业框架
• Twitter 的工程团队扩展
• LinkedIn 工程团队如何跨团队扩展决策制定
• GOJEK 如何扩展数据科学团队
• Zalando 如何扩展敏捷开发
• bol.com 如何以 60 个自主团队运行
• 从 Intercom 扩展产品团队的经验教训
• 在 Typeform 招聘、管理和扩展工程团队
• 在 Instagram 扩展 Datagram 团队
• 在 Flexport 扩展设计团队
• Salesforce 的团队模型用于扩展设计系统
• Wish 的构建分析团队（4 部分）
• Transferwise 从 2 位创始人到 1000 名员工
• Adobe 从 10 人增长到 170 人的 UX 团队经验教训
• Pinterest 扩展的五条经验教训
• Vinted 的工程方法
• Indeed 使用指标改进开发流程（和指导人员）
• Skyscanner 创建内部产品时需要避免的错误
• Etsy 的 RACI (Responsible, Accountable, Consulted, Informed)
• Zalando 的领导力四大支柱 (Empathy, Inspiration, Trust, Honesty)
• Shopify 的结对编程
• Asana 的分布式责任
• Zalando 的轮岗工程师
• Pinterest 的实验想法评审
• Spotify 的技术迁移
• Yelp 的代码所有权改进
• eBay 的敏捷代码库
• Miro 的敏捷数据工程
• Airbnb 通过 Slack 实现自动化事件管理
• BBC 的代码重构组织
• 代码审查
• Palantir 的代码审查
• LINE 的代码审查
• Medium 的代码审查
• LinkedIn 代码审查
• 迪士尼代码审查
• Netlify 代码审查

Talk

• [《分布式系统一分钟入门 - Confluent 开发者体验高级总监 Tim Berglund》（视频链接：https://www.youtube.com/watch?v=Y6Ev8GIlbxc）]
• [《在 Facebook 构建实时基础设施 - Facebook 软件工程师 Jeff Barber 和 Shie Erlich》（会议演讲链接：https://www.usenix.org/conference/srecon17americas/program/presentation/erlich）]
• [《为 Google 构建可靠的社交基础设施 - Google 高级经理 Marc Alvidrez》（会议演讲链接：https://www.usenix.org/conference/srecon16/program/presentation/alvidrez）]
• [《在 Google 规模下构建分布式构建系统 - Google 软件工程师 Aysylu Greenberg》（视频链接：https://www.youtube.com/watch?v=K8YuavUy6Qc)]
• Dropbox 的站点可靠性工程 - Tammy Butow, Dropbox 的站点可靠性工程经理
• 谷歌如何实现行星级规模 - Melissa Binde, 谷歌云平台 SRE 总监
• Netflix 的微服务指南 - Josh Evans, Netflix 运营工程总监
• 大型在线服务实现快速响应时间 - Jeff Dean, 谷歌高级研究员
• Shopify 处理 80K RPS 名人销售架构 - Shopify 工程负责人 Simon Eskildsen
• Facebook 规模化经验 - Facebook 工程总监 Bobby Johnson
• Salesforce 大中华区性能优化 - Salesforce 企业架构师 Jeff Cheng
• GIPHY 如何向 3 亿用户交付 GIF - GIPHY 服务工程师 Alex Hoang 和 Nima Khoshini
• 阿里巴巴的高性能数据包处理平台 - 阿里巴巴高级总监王海勇
• 解决大规模数据中心和云互联问题 - Equinix 首席技术官 Ihab Tarazi
• 扩展 Dropbox - Dropbox 后端工程师 Kevin Modzelewski
• 在 Facebook 上以性能进行扩展 - Facebook 基础设施副总裁 Jia Bill
• 在 Facebook 上为十亿用户扩展实时视频 - Sachin Kulkarni，Facebook 工程总监
• 在 Instagram 上扩展基础设施 - Lisa Guo，Instagram 工程
• 在 Twitter 上扩展基础设施 - Yao Yue，Twitter 高级软件工程师
• 在 Etsy 上扩展基础设施 - Bethany Macri，Etsy 工程经理
• 阿里为全球购物节实时基础设施的扩展 - 蒋晓伟，阿里高级总监
• Spotify 数据基础设施的扩展 - Matti (Lepistö) Pehrs，Spotify
• Pinterest 的扩展 - Marty Weiner，Pinterest 的创始工程师
• Slack 的扩展 - 魏冰，Slack 基础设施软件工程师
• Youtube 后端扩展 - Sugu Sougoumarane, Youtube 软件工程师
• Uber 后端扩展 - Matt Ranney, Uber 首席系统架构师
• Netflix 全球 CDN 扩展 - Dave Temkin, Netflix 全球网络总监
• Facebook 负载均衡基础设施扩展以支持 13 亿用户 - Patrick Shuff, Facebook 生产工程师
• 将 NSFW 网站（不适宜在工作场合观看的网站）扩展至每日 2 亿观看量及更高 - MindGeek 的首席平台开发者 Eric Pickup
• 在 Quora 上扩展计数基础设施 - Quora 的软件工程师 Chun-Ho Hung 和 Nikhil Gar
• 在微软上扩展 Git - 微软的首席程序经理 Saeed Noursalehi
• 在 Shopify 上跨多个数据中心扩展多租户架构 - Shopify 的工程负责人 Weingarten