دوره الگوهای طراحی برای مدیریت خطاها و استثنائات در سیستم‌های توزیع شده همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره الگوهای طراحی برای مدیریت خطاها و استثنائات در سیستم‌های توزیع شده

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: برنامه‌نویسی شیءگرا (OOP)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر سیستم‌های توزیع شده و چالش‌های آن‌ها
• 2. مفاهیم کلیدی در مدیریت خطا در سیستم‌های توزیع شده
• 3. انواع خطاها در سیستم‌های توزیع شده (خطاهای موقت، دائمی، نرم‌افزاری)
• 4. اهمیت مدیریت خطا در دسترس‌پذیری و قابلیت اطمینان
• 5. الگوهای طراحی برای مدیریت خطاهای موقت (Retry)
• 6. پیاده‌سازی استراتژی‌های Retry با تاخیر نمایی (Exponential Backoff)
• 7. استفاده از Circuit Breaker برای جلوگیری از درخواست‌های ناموفق مکرر
• 8. مفاهیم Circuit Breaker: حالت‌های Open, Half-Open, Closed
• 9. پیاده‌سازی Circuit Breaker با استفاده از کتابخانه‌های موجود
• 10. مدیریت خطا در ارتباطات ناهمگام (Asynchronous Communication)
• 11. استفاده از صف‌های پیام (Message Queues) برای اطمینان از تحویل
• 12. مدیریت خطا در پردازش پیام‌ها در صف‌ها
• 13. مفهوم Idempotency در عملیات ناهمگام
• 14. پیاده‌سازی Idempotency برای جلوگیری از پردازش تکراری
• 15. استراتژی‌های Bulkhead برای ایزوله کردن خرابی‌ها
• 16. مدل Bulkhead در معماری میکروسرویس
• 17. پیاده‌سازی Bulkhead با استفاده از Thread Pools
• 18. مدیریت خطا در تراکنش‌های توزیع شده (Distributed Transactions)
• 19. چالش‌های تراکنش‌های توزیع شده (ACID Properties)
• 20. الگوی Two-Phase Commit (2PC) و محدودیت‌های آن
• 21. الگوی Three-Phase Commit (3PC)
• 22. الگوی Saga برای مدیریت تراکنش‌های طولانی
• 23. مدل Saga مبتنی بر Choreography
• 24. مدل Saga مبتنی بر Orchestration
• 25. مدیریت خطا در اجرای Saga ها
• 26. مفهوم Checkpointing و بازیابی در سیستم‌های توزیع شده
• 27. استراتژی‌های Checkpointing برای بازیابی وضعیت
• 28. مدیریت خطا در پایگاه‌های داده توزیع شده
• 29. استراتژی‌های Replication برای دسترسی‌پذیری بالا
• 30. مدیریت خطا در فرآیند Replication
• 31. مفهوم Sharding برای مقیاس‌پذیری
• 32. مدیریت خطا در Sharding و Rebalancing
• 33. الگوهای طراحی برای مدیریت خطا در API Gateway
• 34. مدیریت خطا در صورت عدم پاسخگویی سرویس‌های Backend
• 35. استفاده از Timeouts برای جلوگیری از مسدود شدن درخواست‌ها
• 36. استراتژی‌های Fallback برای ارائه پاسخ جایگزین
• 37. پیاده‌سازی Fallback با استفاده از الگوهای طراحی
• 38. مدیریت خطا در فرآیند Deploy و Rollback
• 39. استراتژی‌های Blue-Green Deployment
• 40. استراتژی‌های Canary Release
• 41. مدیریت خطا در مانیتورینگ و لاگینگ سیستم‌های توزیع شده
• 42. اهمیت جمع‌آوری و تحلیل لاگ‌ها
• 43. استراتژی‌های متمرکزسازی لاگ‌ها
• 44. مدیریت خطا در تشخیص و هشداردهی (Alerting)
• 45. استفاده از ابزارهای مانیتورینگ (Prometheus, Grafana)
• 46. طراحی سیستم‌های Self-Healing
• 47. مفهوم Fault Tolerance و Resilience
• 48. تفاوت بین Fault Tolerance و High Availability
• 49. معیارهای اندازه‌گیری Resilience
• 50. مدیریت خطا در سیستم‌های مبتنی بر Event Sourcing
• 51. مدیریت خطا در پردازش Event Stream
• 52. استفاده از Dead Letter Queues (DLQ)
• 53. مدیریت خطا در لایه‌های کش (Caching)
• 54. استراتژی‌های Invalidating Cache
• 55. مدیریت خطا در سرویس‌های Discovery
• 56. مدیریت خطا در صورت عدم دسترسی به سرویس Registry
• 57. استفاده از Health Checks برای مانیتورینگ سرویس‌ها
• 58. مدیریت خطا در سناریوهای Partition Tolerance (CAP Theorem)
• 59. مفهوم Consistency در سیستم‌های توزیع شده
• 60. مفهوم Availability در سیستم‌های توزیع شده
• 61. مفهوم Partition Tolerance در سیستم‌های توزیع شده
• 62. مدیریت خطا در معماری Actor Model
• 63. مدیریت خطا در Akka Actors
• 64. مدیریت خطا در سیستم‌های مبتنی بر Lambda Architecture
• 65. مدیریت خطا در لایه Batch Processing
• 66. مدیریت خطا در لایه Speed Layer
• 67. مدیریت خطا در سیستم‌های مبتنی بر Microservices (مرور مجدد)
• 68. مدیریت خطا در ارتباطات بین میکروسرویس‌ها
• 69. بررسی الگوهای طراحی مدیریت خطا در معماری‌های مختلف
• 70. مطالعه موردی: مدیریت خطا در یک سیستم پردازش سفارشات
• 71. مطالعه موردی: مدیریت خطا در یک سیستم مدیریت کاربران
• 72. مطالعه موردی: مدیریت خطا در یک سیستم پرداخت آنلاین
• 73. آینده مدیریت خطا در سیستم‌های توزیع شده
• 74. نقش هوش مصنوعی در مدیریت خطا
• 75. روندهای جدید در حوزه Resilience Engineering
• 76. بهترین شیوه‌ها در پیاده‌سازی الگوهای مدیریت خطا
• 77. نکات کلیدی برای اطمینان از قابلیت اطمینان سیستم‌ها
• 78. ارزیابی و بهبود مستمر استراتژی‌های مدیریت خطا
• 79. اهمیت تست خودکار برای مدیریت خطا (Chaos Engineering)
• 80. مفهوم Chaos Engineering و اجرای آن
• 81. ابزارهای Chaos Engineering (Chaos Monkey, Gremlin)
• 82. مدیریت خطا در محیط‌های Cloud Native
• 83. مدیریت خطا در Kubernetes
• 84. مدیریت خطا در Serverless Architectures
• 85. اهمیت مستندسازی استراتژی‌های مدیریت خطا
• 86. فرهنگ سازمانی و مدیریت خطا
• 87. نقش تیم‌های توسعه و عملیات (DevOps) در مدیریت خطا
• 88. آموزش و توانمندسازی تیم‌ها برای مقابله با خطاها
• 89. جمع‌بندی و نکات پایانی در مدیریت خطا