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[架构] 亿级流量电商详情页系统的大型高并发高可用缓存架构实战

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  • TA的每日心情

    7 天前
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    [LV.10]以坛为家III

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    发表于 2017-8-19 00:14:35 | 显示全部楼层 |阅读模式
    亿级流量电商详情页系统的大型高并发与高可用缓存架构实战
      f3 c0 ^- w$ L! s$ U+ Q

    * g5 Z8 K3 Y6 ^7 N9 `* e  @

    1 \, M* ?" o5 I- R% n
    & }9 w0 x- j: q7 n课程介绍
    4 U& Q- N+ }. f- ~3 ]2 E# }# Q4 ?本课程属于全网独家的大型Java高端架构项目实战课程,整套课程分为123讲,纯项目实战驱动,讲解最顶尖的缓存架构。课程基于真实的每日上亿流量的大型电商网站中的商品详情页系统,作为项目实战。详细讲解如何实现一个复杂的缓存系统架构,去直接支撑电商背景下的高并发与高性能的访问,同时基于缓存架构本身所处的复杂分布式系统架构环境下,如何设计与实现一个高可用的分布式系统架构。
    , G+ t' P6 A# N9 E1 b
    9 j: v1 V8 K9 R- t8 X7 B对于高并发的场景来说,比如电商类,o2o,门户,等等互联网类的项目,缓存技术是Java项目中最常见的一种应用技术。然而,行业里很多朋友对缓存技术的了解与掌握,仅仅停留在掌握redis/memcached等缓存技术的基础使用,最多了解一些集群相关的知识,大部分人都可以对缓存技术掌握到这个程度。然而,仅仅对缓存相关的技术掌握到这种程度,无论是对于开发复杂的高并发系统,或者是在往Java高级工程师、Java资深工程师、Java架构师这些高阶的职位发展的过程中,都是完全不够用的。技术成长出现瓶颈,在自己公司的项目中,没有任何高并发与高可用的挑战性项目,自己不知道如何成长,自己也不知道如何让自己的技术更上一层楼。这成为了很多同学的职业发展的困惑。
    7 d5 @1 m) s; w: q6 [) L0 L8 `; R8 p' v/ ~. g
    同样的,高可用相关的技术以及架构,对于大型复杂的分布式系统,也是非常的重要。高可用架构中,非常重要的一个环节,就是如何将分布式系统中的各个服务打造成高可用的服务,足以应对分布式系统中各种各样的异常问题,比如服务间调用超时或者失败。这就涉及到了高可用分布式系统中的很多重要的技术,包括资源隔离,限流与过载保护,熔断,优雅降级,容错,超时控制,监控运维,等等。而行业中相当比例的同学,对高可用系统架构以及相关的技术,几乎没有太多的了解。同时也成为了你设计一个复杂的高可用系统架构,包括面试高阶的Java职位时的一个重要的阻碍。$ [* V" c$ D: u+ ~: T+ }* M% |6 J  H

    : d2 d, J" r) k: p& v* w0 _6 q6 d相信很多朋友都会有这种感觉,自己的技术不知道如何成长,在公司里遇到复杂的业务场景时,瞬间又觉得自己的技术储备完全不够用。或者是在面试的时候发现自己没有任何的优势。虽然了解redis/memcached,ActiveMQ,nginx负载均衡等技术,但是了解这些技术就能让你有技术竞争力吗?掌握这些技术就足够你解决各种复杂系统中的高并发与高可用挑战吗?掌握这些技术在Java高阶职位的面试中,就能让你拥有属于自己的技术亮点吗?答案似乎都是否定的。8 e6 D. a2 {4 |! ?3 ^

    , D& C! E, L# h$ i学完本套课程以后能够达到的效果:0 p; X$ G% s5 q6 a: J
    期望通过本课程能帮助大家学习到一些高阶的技术,复杂问题的解决方案,以及应对挑战性场景的大型架构设计思想。熟练掌握亿级流量电商网站的商品详情页架构如何设计与实现,能够应对各种复杂场景与挑战问题的缓存架构如何设计与实现,高阶的缓存架构以及解决方案如何应对各种棘手的高并发场景下的难题,复杂的缓存架构所处的分布式系统本身如何能够设计为一个高可用的分布式系统架构。& Q- s- j& D4 Q1 T+ \. F$ A, g

    % p' B% o, R+ u* z. E. i' z$ G2 r在学习完本套课程之后,相信各位同学能够对缓存技术掌握到一定的深度,掌握用来解决各种高并发问题的解决方案以及架构设计思想,同时能够掌握高可用的分布式系统架构设计的核心技术,而不再是简单了解一些缓存相关的技术,以及简单的高可用相关的技术而已。进而形成自己的职场技术竞争力,为自己增加技术亮点,为自己找到职场发展中一个更好的职位和机会提供帮助。
    2 L$ a9 O! {$ Z& h' z" P! z
    7 H1 r/ [  a) X: W本课程核心技术点:; h% E2 D. t- |& O8 [+ p
    下面是本套课程讲解的核心技术要点。同时下面讲解的所有的架构、技术以及解决方案,在课程中,全部会采用大白话,通俗易懂的方式来讲解,同时上面的所有内容全部采用的纯手工敲代码的方式来实现,全部基于linux虚拟机搭建仿真环境来设计、开发、部署以及测试。以保证大家可以跟着课程学习以及动手练习,包括落地所有的技术以及解决方案。
      W/ _1 N/ S9 _4 j$ L' V6 J/ p/ ~5 S2 @0 v- f/ y3 R2 u6 }
    1、亿级流量电商网站的商品详情页系统架构& l3 t/ W, f, c1 o& }) k: w" T
    ) m3 R( l1 M" Y4 q% O  f
    面临难题:对于每天上亿流量,拥有上亿页面的大型电商网站来说,能够支撑高并发访问,同时能够秒级让最新模板生效的商品详情页系统的架构是如何设计的?3 y. c! C9 i- ?# w- o

    ; z4 Y6 @0 K5 [7 m: }解决方案:异步多级缓存架构+nginx本地化缓存+动态模板渲染的架构
    : }  b5 j- `( o3 b/ K+ u& I- ]5 G. i: B& u: e
    2、redis企业级集群架构
    ' a9 g- K) }( ?; m" V/ R% ?  N/ N$ r: ~( I( n8 U* U2 U
    面临难题:如何让redis集群支撑几十万QPS高并发+99.99%高可用+TB级海量数据+企业级数据备份与恢复?' Q+ H+ K" O7 K+ P+ x% n% X- b: g

    ' f  b: A9 o$ D* G& c4 H9 T7 X解决方案:redis的企业级备份恢复方案+复制架构+读写分离+哨兵架构+redis cluster集群部署3 R( _9 N' g/ k3 i1 z) ?
    - C' }, V  ~  s* |6 \5 K. W+ [
    3、多级缓存架构设计/ e8 v' ?8 M, z$ H

    " W6 F+ a0 j3 j3 z面临难题:如何将缓存架构设计的能够支撑高性能以及高并发到极致?同时还要给缓存架构最后的一个安全保护层?
    % _& L, I' g' g" h9 ?, g( q! J$ n: ?3 Y; ~9 \7 Y0 T
    解决方案:nginx抗热点数据+redis抗大规模离线请求+ehcache抗redis崩溃的三级缓存架构
    9 N! P" {" y3 {; h4 I% ?  s9 e
    6 T, V5 d* Z& r4 m" r4 u: L' E1 A4、数据库+缓存双写一致性解决方案3 y, Z2 d5 M1 c2 {  ]7 i2 K

    3 ?6 c3 p6 h# l$ x; c) \" x7 n6 M面临难题:高并发场景下,如何解决数据库与缓存双写的时候数据不一致的情况?
    8 Y8 U9 X. R. `9 l, w; w! x1 J7 Q* Q$ F1 t$ n7 }
    解决方案:异步队列串行化的数据库+缓存双写一致性解决方案" |! }5 H( ~3 `5 t4 F2 ^

    ; {$ N! f+ U$ J2 q1 i+ Q+ H5、缓存维度化拆分解决方案1 ?3 e9 k  h" {% n8 L
    ; W! j( A& a% i8 [" W
    面临难题:如何解决大value缓存的全量更新效率低下问题?
    8 X! ]+ P; c2 T* Q2 i2 u! E1 z& P+ G, P
    解决方案:商品缓存数据的维度化拆分解决方案
    2 H' K" ?7 @; }( `. A3 [0 j8 ~3 Y4 S) K* b3 H: ~
    6、缓存命中率提升解决方案$ w! A5 s2 |+ N' L6 ^; t% _$ v

    ) Q$ f% ?$ e- ]/ {面临难题:如何将缓存命中率提升到极致?9 k' r0 {% u  |

    . U: p! n2 e" u9 n9 X解决方案:双层nginx部署架构+lua脚本实现一致性hash流量分发策略. r6 A# z$ w, a
    8 Q* I; Q, P9 `5 i* x' g
    7、缓存并发重建冲突解决方案3 Y$ v3 p# X# I/ b; W: }5 p! |

    ( W: |4 ~& ~, N面临难题:如何解决高并发场景下,缓存重建时的分布式并发重建的冲突问题?8 h& n# Z) l0 G$ X' D, Q
    5 ]; V9 Z$ [' }- a
    解决方案:基于zookeeper分布式锁的缓存并发重建冲突解决方案5 H* A7 F. m% W
    $ k3 N- f& h( N; K/ O+ R4 I
    8、缓存预热解决方案$ c$ Y. R3 v8 d

    9 c) x( z, j) m( H" u3 B% T  |' W$ m- E1 N& m: Q5 k3 t5 k
    面临难题:如何解决高并发场景下,缓存冷启动导致MySQL负载过高,甚至瞬间被打死的问题?
    7 Y) d9 A" z2 A. b6 ~  f# r. P
    # a( `" v4 x$ @! ?9 P解决方案:基于storm实时统计热数据的分布式快速缓存预热解决方案
    1 \( B7 Y& ?  A, e1 k; Q  T
    2 X2 w, V+ M! n! [9 ^' k! Y1 _
    * U- E# {9 r; N9、热点缓存自动降级方案
    : X6 h& P0 e5 ]5 d7 ]7 u4 c
    . J& d& C5 @' c! N: ]: @5 v: n! v; o7 t0 E% U5 x
    面临难题:如何解决热点缓存导致单机器负载瞬间超高?! m1 R; ^/ c% j& y$ E$ _( t
    6 h  V3 d: ?0 G+ s6 m5 |
    解决方案:基于storm的实时热点发现+毫秒级的实时热点缓存负载均衡降级4 b! U4 I0 o; v: S# d

    6 }) k2 a, N7 u/ ~% N/ b9 i3 v5 \1 S! b. i" X
    10、高可用分布式系统架构设计
    # e  L% E* N! L) Y  E& x  E# l6 W( K2 ^( d7 X
    # t, O4 u" J9 Y
    面临难题:如何解决分布式系统中的服务高可用问题?避免多层服务依赖因为少量故障导致系统崩溃?) X5 ^8 ?2 J" o

    # W+ f! u7 G+ I: {; v8 r解决方案:基于hystrix的高可用缓存服务,资源隔离+限流+降级+熔断+超时控制
    : ^. s; y6 m! h8 u6 S4 H  ^4 x2 k& q& G* q
    - Y5 p2 j  v9 O1 H. ?/ h" f
    11、复杂的高可用分布式系统架构设计3 g- y7 d: o+ N) t$ @- |
    ) G( ?0 Y/ Z9 [/ X3 R

    ! I6 w" A8 m: P1 N% Q4 _& m面临难题:如何针对复杂的分布式系统将其中的服务设计为高可用架构?8 P6 @0 a( W2 ?* u, ^+ ~* J- t1 n
    , {/ Y, e6 m, ]5 [2 u/ W, c  ?8 ]' H
    解决方案:基于hystrix的容错+多级降级+手动降级+生产环境参数优化经验+可视化运维与监控( |. j3 Q3 n+ S& ]/ L; g5 W
    4 ]0 K3 R" A- @- y1 U

    1 d' @! A$ x5 e0 \$ Q- [6 j12、缓存雪崩解决方案( I3 h8 f; Y4 L6 W# b% ]" u( `

    . e$ X6 X/ i6 O; D0 ~6 D9 z  b
    . n: |4 {8 G% k: L! M" a面临难题:如何解决恐怖的缓存雪崩问题?避免给公司带来巨大的经济损失?
    2 w# x& u+ }/ {. `1 p9 `4 G; V  \: I2 g9 T( l2 o$ r2 D% ^
    解决方案:全网独家的事前+事中+事后三层次完美缓存雪崩解决方案
    2 c9 K* U5 ~0 }0 h. a8 p# ^
    / L5 m  ]3 ?5 N1 g$ ?
    ' ?  f) }. }1 t. K2 p0 S8 {9 a13、缓存穿透解决方案
    4 ]' k9 ~9 C! }$ |% e
    " b3 p+ h/ J3 {9 Y6 M  S; f1 L( H4 D+ H& @/ L% ^8 l
    面临难题:如何解决高并发场景下的缓存穿透问题?避免给MySQL带来过大的压力?
    + V6 q; L3 R/ L" E- b8 ?
    # A/ g+ Z2 X+ G( x* P. q解决方案:缓存穿透解决方案) A1 [: f. j- I. }% ^
    ( n; C3 j3 s6 ?& d5 `
    : g4 I5 k+ n# e
    14、缓存失效解决方案0 @, \5 g$ V+ m# |
    / [2 k& G  b% M6 t, k* N* K; U1 r( s
    " }, x0 ~+ k6 b/ W$ u
    面临难题:如何解决高并发场景下的缓存失效问题?避免给redis集群带来过大的压力?
    ) ?# L7 R5 j! s3 U$ N7 x/ K( ]$ x* v' S% F" A% e% {0 n
    解决方案:基于随机过期时间的缓存失效解决方案
    0 o5 F$ \3 D; W& U" ^" G* x+ o+ u1 e
    7 ?7 N. U4 Z; d4 C% R. B' t7 S+ V8 K$ G3 a- l( \
    讲师简介+ d9 a4 {5 f" c/ e3 i4 r
    中华石杉
    - }5 \) ]6 c$ N) m& h在国内BAT公司以及一线互联网公司从事大数据开发和架构工作,多年大数据行业工作经验。曾经负责过多个大型大数据系统的架构和开发。精通Hadoop、Storm、Spark、Elasticsearch等大数据技术,并且精通企业级Java系统架构,以及数据仓库架构,机器学习,等技术。有丰富的企业内部技术分享、技术培训和技术讲座的经验,同时有大型的大数据视频课程录制经验。/ B) i% H/ ^# j. x/ `
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    5 k) D7 q  Y# A! W38在linux虚拟机中安装部署MySQL数据库3分钟
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    40在库存服务中实现缓存与数据库双写一致性保障方案(一)36分钟7 [$ ?3 S. F( N; E2 {8 ~
    41在库存服务中实现缓存与数据库双写一致性保障方案(二)32分钟
    * M1 f: o/ J+ U. S& e42在库存服务中实现缓存与数据库双写一致性保障方案(三)32分钟2 {0 J: Z7 {  k  \8 q1 m
    43在库存服务中实现缓存与数据库双写一致性保障方案(四)52分钟0 |8 O' \) z' t2 }3 T- N; b! ]" m
    44库存服务代码调试以及打印日志观察服务的运行流程是否正确34分钟* u* u  [- f/ x$ v2 X  _
    45商品详情页结构分析、缓存全量更新问题以及缓存维度化解决方案21分钟
    % }# C  b% m: K9 H- ], M& S( [0 z46缓存数据生产服务的工作流程分析以及工程环境搭建14分钟
    3 S: v& `2 T  ^; ]' N47完成spring boot整合ehcache的搭建以支持服务本地堆缓存26分钟
    % {7 a. d6 |! k48redis的LRU缓存清除算法讲解以及相关配置使用15分钟0 U  P: X& Z/ {- v1 n
    49zookeeper+kafka集群的安装部署以及如何简单使用的介绍28分钟. b7 Q- I# K& Q6 B- I
    50基于kafka+ehcache+redis完成缓存数据生产服务的开发与测试49分钟
    ' C+ Z- r3 l6 R) D* G4 V- p$ {51基于“分发层+应用层”双层nginx架构提升缓存命中率方案分析10分钟
    7 K$ h5 s9 A1 ~) m% W. F52基于OpenResty部署应用层nginx以及nginx+lua开发hello world33分钟
    . q6 d3 i4 }+ F$ C53部署分发层nginx以及基于lua完成基于商品id的定向流量分发策略19分钟5 e6 O+ K( p; @  Q. Z! O
    54基于nginx+lua+java完成多级缓存架构的核心业务逻辑(一)31分钟; v2 X. U1 y8 g' Q% b9 k
    55基于nginx+lua+java完成多级缓存架构的核心业务逻辑(二)12分钟" @* \# K/ r8 M9 y: p9 c
    56基于nginx+lua+java完成多级缓存架构的核心业务逻辑(三)14分钟+ E: B  r. ]3 Y+ a; n# z
    57分布式缓存重建并发冲突问题以及zookeeper分布式锁解决方案21分钟
    1 y0 i" _" B9 G! V& [  d" O58缓存数据生产服务中的zk分布式锁解决方案的代码实现(一)21分钟9 G# Z+ Z0 {, M
    59缓存数据生产服务中的zk分布式锁解决方案的代码实现(二)23分钟1 g1 z- O1 j2 M
    60缓存数据生产服务中的zk分布式锁解决方案的代码实现(三)22分钟
    / [  k: B6 i% M& w: U61Java程序员、缓存架构以及Storm大数据实时计算之间的关系18分钟
    . `: ^" N1 y0 d* ~# R8 Q& Q62讲给Java工程师的史上最通俗易懂Storm教程:大白话介绍27分钟$ b: l' ]- A2 l, {3 ~' A- K: T5 W! `
    63讲给Java工程师的史上最通俗易懂Storm教程:大白话讲集群架构与核心概念20分钟& N. K$ U! V6 t% p# @
    64讲给Java工程师的史上最通俗易懂Storm教程:大白话讲并行度和流分组17分钟' k4 e7 U+ E! ^! k# }: D# B
    65讲给Java工程师的史上最通俗易懂Storm教程:纯手敲WordCount程序39分钟
    $ m- Q$ o4 i" A9 x  b0 t3 W66讲给Java工程师的史上最通俗易懂Storm教程:纯手工集群部署12分钟7 ^* M1 B( T+ H: }
    67讲给Java工程师的史上最通俗易懂Storm教程:基于集群运行计算拓扑13分钟, j) ~  Q* S' m4 V6 b- Q$ e
    68缓存冷启动问题:新系统上线、redis彻底崩溃导致数据无法恢复8分钟  p6 R) v: A* R* C! h
    69缓存预热解决方案:基于storm实时热点统计的分布式并行缓存预热16分钟
    6 _5 _. t+ a: b* V3 S& R# I70基于nginx+lua完成商品详情页访问流量实时上报kafka的开发26分钟  S' h- I4 Q' M, X. E5 _) C
    71基于storm+kafka完成商品访问次数实时统计拓扑的开发31分钟
    : y$ T3 V8 y% E* D$ H72基于storm完成LRUMap中topn热门商品列表的算法讲解与编写24分钟
    1 s" b* l4 g) h  z73基于storm+zookeeper完成热门商品列表的分段存储14分钟
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    76热点缓存问题:促销抢购时的超级热门商品可能导致系统全盘崩溃的场景8分钟
    ( }3 X3 C1 ?* K9 j& ]3 ]) z: `77基于nginx+lua+storm的热点缓存的流量分发策略自动降级解决方案15分钟9 [; o' @/ z5 m( \* ]! g3 h, h( r* i$ r
    78在storm拓扑中加入热点缓存实时自动识别和感知的代码逻辑18分钟9 D: E  a/ o( X* b$ A5 Y% h) d
    79在storm拓扑中加入nginx反向推送缓存热点与缓存数据的代码逻辑10分钟/ T7 K+ @" G" h, Z
    80在流量分发+后端应用双层nginx中加入接收热点缓存数据的接口11分钟7 i! t; z3 l3 {; {
    81在nginx+lua中实现热点缓存自动降级为负载均衡流量分发策略的逻辑7分钟
    / C1 \( n- J$ s5 ^, @82在storm拓扑中加入热点缓存消失的实时自动识别和感知的代码逻辑7分钟
    ; E6 k' ?! x4 b/ J! h+ D" G3 `- W83将热点缓存自动降级解决方案的代码运行后观察效果以及调试和修复bug25分钟
    % m3 n: @  g7 d2 V1 [/ }2 X$ o84hystrix与高可用系统架构:资源隔离+限流+熔断+降级+运维监控29分钟
    ; |7 Z6 _/ P% h6 O85[免费观看]hystrix要解决的分布式系统可用性问题以及其设计原则40分钟7 \5 W" H& v0 i5 G& M( @- B* ]
    86[免费观看]电商网站的商品详情页缓存服务业务背景以及框架结构说明33分钟( `) Q; W$ t1 b2 v+ L
    87[免费观看]基于spring boot快速构建缓存服务以及商品服务28分钟% H: T, M* u) E8 Q- ]" Y
    88[免费观看]快速完成缓存服务接收数据变更消息以及调用商品服务接口的代码编写12分钟
    2 X7 {; U( ]  _, V; S89[免费观看]商品服务接口故障导致的高并发访问耗尽缓存服务资源的场景分析9分钟( R$ G1 ~$ B3 p  e
    90[免费观看]基于hystrix的线程池隔离技术进行商品服务接口的资源隔离38分钟
    / U& c1 t: x+ }. M3 i& _1 ]91[免费观看]基于hystrix的信号量技术对地理位置获取逻辑进行资源隔离与限流34分钟
    5 c3 X2 J* H/ u# e2 y92[免费观看]hystrix的线程池+服务+接口划分以及资源池的容量大小控制25分钟( K" |  b1 i% t1 J! ?+ t
    93[免费观看]深入分析hystrix执行时的8大流程步骤以及内部原理23分钟
    $ w  e6 j8 o" [  ^7 a94[免费观看]基于request cache请求缓存技术优化批量商品数据查询接口28分钟
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    ( n% t; S% x/ Y96[免费观看]深入理解hystrix的短路器执行原理以及模拟接口异常时的短路实验29分钟1 T. T" h. U# \
    97[免费观看]深入理解线程池隔离技术的设计原则以及动手实战接口限流实验32分钟
    % t# o+ C, e  V) y  x% Z* `% h98[免费观看]基于timeout机制来为商品服务接口的调用超时提供安全保护10分钟
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    + g" G8 b9 v: C1 }, j101hystirx的fail-fast与fail-silient两种最基础的容错模式11分钟3 x! K/ L$ V% t% Z, U3 S
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    104基于facade command开发商品服务接口的手动降级机制15分钟
    - j7 b# C6 M" f/ [: c105生产环境中的线程池大小以及timeout超时时长优化经验总结16分钟+ |2 m3 a$ R% Y+ y. V! M
    106生产环境中的线程池自动扩容与缩容的动态资源分配经验8分钟
    ) z% g$ H( B/ V; J% M  ^6 k- ]! V107hystrix的metric统计相关的各种高阶配置讲解8分钟
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    % b. C' i" l& n( x; v' D109生产环境中的hystrix分布式系统的工程运维经验总结7分钟
    ) w/ s: l( M1 ?6 l1 l; X+ g& X% O3 S/ Q110高并发场景下恐怖的缓存雪崩现象以及导致系统全盘崩溃的后果20分钟" E# R9 Z- e, [
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    / z+ ?' r' X+ |- Y; B; j* g; J亿级流量电商缓存课程:第01节-02节课件资料$ U, H1 V: J+ e' ~( Y. _* G
    亿级流量电商缓存课程:第01节-20节课件资料) c9 [  |! Q# u7 Q
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    4 v3 t7 i2 B0 X3 t亿级流量电商缓存课程:第21节-30节课件资料
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    而我颠三倒四多所
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    反反复复反反复复付付付付付
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