01
特征服务概述
什么是特征服务，在推荐/搜索系统中的位置，高可用的重要性。
定位核心
02
单点故障与冗余设计
单点故障分析、冗余策略（主备、多活）、无状态设计原则。
容错架构
03
负载均衡策略
DNS负载均衡、Nginx/HAProxy反向代理、客户端负载均衡（Ribbon）。
流量分发
04
健康检查与自动摘除
主动健康检查、被动健康检查、优雅上下线、自动摘除与恢复。
可用性运维
05
超时与重试机制
连接超时、读取超时、重试策略（指数退避、抖动）、重试风暴防护。
稳定性容错
06
熔断与降级
熔断器原理（Closed/Open/Half-Open）、Hystrix/Resilience4j、降级策略。
防护弹性
07
限流保护
令牌桶、漏桶、滑动窗口；分布式限流Redis+Lua；接口级/用户级限流。
流量控制算法
08
缓存策略
本地缓存Caffeine/Guava、分布式缓存Redis、穿透/击穿/雪崩应对。
性能缓存
09
数据一致性
最终一致性、读写分离、缓存与数据库双写一致性、异步对账。
一致性存储
10
多级缓存架构
客户端缓存、CDN、应用层缓存、分布式缓存、数据库缓存。
架构分层
11
异步化与消息队列
同步调用痛点、Kafka/RocketMQ解耦、异步特征加载。
异步消息
12
分布式部署与容灾
多机房部署、同城双活、异地多活、故障自动切换。
容灾部署
13
服务发现与注册中心
Eureka/Consul/Nacos、注册中心高可用、健康检查与心跳。
注册发现
14
配置中心
Apollo/Nacos、动态配置刷新、配置变更灰度发布。
配置治理
15
全链路追踪
TraceId与SpanId、Zipkin/SkyWalking、调用链分析与瓶颈定位。
可观测追踪
16
日志与监控
结构化日志、Prometheus指标采集、告警规则、SLO/SLI/SLA。
监控告警
17
混沌工程
混沌工程原则、故障注入（网络延迟、节点宕机）、ChaosBlade实践。
实验韧性
18
容量规划与压测
容量评估、全链路压测、压测数据隔离、扩缩容策略。
压测规划
19
灰度发布与回滚
金丝雀/蓝绿灰度策略、版本管理、快速回滚机制。
发布风险
20
安全防护
接口鉴权、防重放攻击、数据加密、DDoS防护。
安全防护
21
特征存储选型
在线Redis/Redis Cluster/Tair、离线HBase/Cassandra、混合存储。
存储选型
22
特征更新与推送
实时特征计算Flink、特征推送管道、增量与全量更新。
实时管道
23
特征版本管理
Schema管理、版本兼容性、特征回滚。
版本兼容
24
特征一致性校验
离线与在线特征对比、数据对账、异常检测与修复。
校验质量
25
高可用测试
故障演练、压力测试、稳定性测试、长稳测试。
测试验证
26
SLA保障与治理
SLA定义、监控、违约补偿、持续治理。
SLA治理
27
成本优化
资源利用率、缓存成本、冷热分离、弹性伸缩。
成本效率
28
案例实战：推荐系统高可用改造
从单点到多活，特征服务高可用改造全流程。
实战案例
29
案例实战：搜索系统限流与降级
搜索场景下特征服务限流与降级设计细节。
实战限流
30
总结与展望
高可用设计原则回顾，Serverless、Edge Computing趋势。
趋势总结