2.Java架构师专栏-四期
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五、微服务框架
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2022-07-10 05:25:58
1).springcloud alibaba
2).springcloud netflix
3).全链路性能自动化监控系统
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一、性能调优
1).JVM性能调优
1.剖析JVM类加载机制原理
1.1 剖析java类加载全过程
1.2 JVM核心类加载器
1.3 剖析类加载双亲委派机制
1.4 手写自定义类加载器
1.5 打破双亲委派机制
1.6 Tomcat类加载机制深度剖析
1.7 手写模拟Tomcat类加载器实现多版本代码共存隔离
2.JVM内存模型剖析与优化
2.1 JDK体系结构与跨平台特性
2.2 JVM内存模型
2.3 JVM内存通用设置
2.4 用jvisualvm的Visual GC插件查看管理JVM内存
2.5 栈内存大小设置与线程的关系
2.6 了解Gc Root与STW机制
3.JVM内存分配机制详解
3.1 jvm创建对象过程
3.2 对象大小与指针压缩
3.3 jvm对象内存分配
3.4 对象栈上分配&逃逸分析&标量替换
3.5 对象内存回收机制
3.6 日均百万级订单交易系统JVM初级优化配置
4.垃圾收集器ParNew&CMS&G1&ZGC与底层三色标记算法
4.1 垃圾收集算法
4.2 垃圾收集器1-Serial-Parallel-ParNew-CMS
4.3 垃圾收集器底层三色标记与读写屏障
4.4 亿级流量电商系统ParNew CMS实战配置
4.5 垃圾收集器2-G1
4.6 每秒几十万并发的系统如何设置JVM
4.7 CMS与G1的区别
4.8 垃圾收集器3-ZGC
4.9 如何选择垃圾收集器
5.JVM调优工具命令集合
5.1 Jmap、Jstack、Jinfo
5.2 Jviualvm工具
5.3 JVM内存或CPU飚高快速定位
5.4 Jstat命令预估JVM运行情况
5.5 系统频繁Full GC导致系统卡顿原因定位
5.6 关于内存泄露
6.Arthas调优实战及常量池详解
6.1 Arthas调优
6.2 GC日志详解
6.3 Class常量池与运行时常量池
2).Mysql性能调优
1.深入理解Mysql索引底层数据结构与算法
1.1 索引数据结构二叉树,红黑树,Hash,B树,B 树
1.2 MySql的B 树是如何快速从千万级别数据库表中查找到数据的
1.3 MyIsAM存储引擎与InnoDB存储引擎
1.4 联合索引与最左前缀原则
1.5 Mysql各种索引区别
2.Explain详解与索引最佳实践
2.1 Explain详细使用
3.一条SQL在Mysql中是如何执行的
3.1 mysql内部组件以及运行过程
4.Mysql优化
4.1. 索引下推优化详解
4.2 Mysql优化器是如何选择索引的
4.3 索引优化Order by与Group by
4.4 Using filesort文件排序
4.5 索引设计原则
4.6 分页查询优化
4.7 表Join关联原理与优化
4.8 表Count查询优化
4.9 阿里巴巴规范手册-Mysql
4.10 Mysql数据库设计数据类型选择
5.深入理解Mysql事务隔离级别与锁机制
5.1 Mysql事务隔离级别与锁机制
6.深入理解MVCC与BufferPool缓存机制
6.1 MVCC多版本并发控制
6.2 Innodb引擎BufferPool缓存机制
7.线上调优
7.1MySQL服务状态管理
7.2MySQL各timeout参数的设置
7.3MySQL 实际内存分配情况
7.4MySQL数据库表容量大小查看
7.5MySQL查看内存和开启内存监控
7.6MySQL慢查询分析
7.7Mysql删除索引、表数据空间不减少问题
8.mysql备份
1、mysqldump工具备份压缩还原
3).Nginx调优
1.nginx反向代理
2.nginx负载均衡
3.nginx限流熔断
4.nginx实现动静分离
5.nginx镜像服务器
6.nginx高可用方案
7.nginx安全认证
8.nginx性能调优
二、并发编程
1).操作系统内核原理
1.1 操作系统底层工作的整体认识
1.2 CPU指令结构与缓存结构
1.3 内存管理与内核线程、用户线程、进程详解
2).并发编程之JMM&volatile
2.1 三级缓存、MESI、指令重排、内存屏障、JMM、Volatile概述
2.2 缓存一致性协议MESI实现原理
2.3 Java内存模型-JMM模型
2.4 并发编程之原子性、可见性、有序性(volatile与synchronized)
2.5 happens-before原则与JSR133内存模型
3).并发编程之synchronized
3.1 如何解决线程并发安全问题?
3.2 synchronized三种修饰用法
4).抽象队列同步器AQS应用之Lock
4.1 AQS算法实现原理
4.2 AQS应用之Lock
5).抽象队列同步器AQS应用之阻塞队列BlockingQueue
5.1 抽象队列同步器AQS应用之阻塞队列BlockingQueue详解
6).CountDownLatch、Semaphore和CyclicBarrier
6.1 CountDownLatch、Semaphore和CyclicBarrier。
7).CAS之Atomic&Unsafe魔法类
7.1 Atomic并发无锁应用
7.2 AtomicReferenct类
7.3 CAS算法实现原理
7.4 Unsafe应用
8).HashMap、TreeMap
8.1 HashMap、TreeMap
9).ConcurrentHashMap与CopyOnWriteArrayList
9.1 ConcurrentHashMap、ConcurrentSkipListMap
9.2 ArrayList
9.3 CopyOnWriteArrayList、CopyOnWriteArraySet
10).线程池Executor原理与源码解读
10.1 线程池Executor框架
10.2 Executor应用例子分析
10.3 Executor线程池的最佳线程数量设置
11).并发编程之定时任务&定时线程池
11.1 ScheduledThreadPoolExecutor详解
11.2 Future&scheduleAtFixedRate与scheduleWithFixedDelay
12).ForkJoin框架原理分析
12.1 Fork/Join 框架分析
13).无锁并发框架-Disruptor
13.1 Disruptor详解
三、分布式框架
1).分布式消息中间件
1.RabbitMq
1.1 MQ概述与MQ优劣势分析
1.2 RabbitMq概述
1.3 RabbitMq安装以及控制台使用
1.4 RabbitMq工作模式之普通模式
1.5 RabbitMq工作模式之WorkQueues模式
1.6 RabbitMq工作模式之PubSub模式
1.7 RabbitMq工作模式之Routing 路由模式
1.8 RabbitMq工作模式之通配符模式
1.9 RabbitMq工作模式总结
2.0 RabbitMQ消息确认机制
2.1 RabbitMq之Confirm、Return与ACK
2.2 RabbitMq之消峰限流
2.3 RabbitMq之TTL
2.4 RabbitMq之死信队列
2.5 RabbitMq之延迟队列实现订单30分钟未支付自动取消
2.6 RabbitMq之消息积压、消息丢失与重复消费问题
2.7 RabbitMQ之haproxy集群
2.RocketMq
2.1 RocketMQ概述与安装
2.2 RocketMQ集群
2.3 RcoketMQ全部配置表
2.4 kafka、rocketmq、rabbitmq详细对比
2.5 深入RocketMq原理机制
2.6 RocketMQ消息模型详解
2.7 RocketMq消息幂等
2.8 RocKetMq开发实战整合SpringBoot
2.9 RocKetMq开发实战整合SpringCloudStream
3.0 RocketMQ消息零丢失方案
3.1 RocketMQ如何保证消息顺序
3.2 RocketMQ如何快速处理积压消息?
3.3 RocketMQ的消息轨迹
3.kafka
kafka2
3.1 kafka使用场景与快速实战
3.2 kafka集群架构
3.3 SpringBoot整合kafka
3.4 Kafka设计原理详解
3.5 kafaka可视化工具kafaka-manage
3.6 kafaka消息丢失、重复消费、消息积压、消息乱序问题
3.7 kafaka延时队列、消息回溯、分区数量设置
3.8 kafaka消息传递保障、事务与零拷贝
3.9 亿级流量电商kafka调优
4.0 kafka与RocketMq的分区分片消息存储
kafka3
2).分布式储存中间件
1.Redis
1.1 Redis核心结构与高性能原理
1.1.1 redis核心数据结构
1.1.2 Redis高性能核心原理与压测
1.1.3 String-文章阅读统计Redis实现
1.1.4 Hash-电商购物车基于Redis实现
1.1.5 List之微博与微信公众号消息流Redis实现
1.1.6 Set-微信点赞、收藏与标签基于Redis实现
1.1.7 Set-微博与微信朋友关注模型基于Redis实现
1.1.8 Set-电商推荐系统基于Redis实现
1.1.9 Set-微信抽奖小程序实现
1.1.10 ZSet-微博热搜排行Redis实现
1.1.11 其他高级命令
1.2 Redis持久化、主从、哨兵架构与Lua脚本
1.2.1 RDB、AOF、混合持久化与写时复制机制
1.2.2 redis主从架构配置及其原理
1.2.3 jedis使用示例
1.2.4 redis管道及lua脚本
1.2.5 redis哨兵高可用构架
1.3 Redis Cluster集群运维与核心原理
1.3.1 哨兵集群与Redis cluster集群对比
1.3.2 Redis cluster集群实战
1.3.3 Redis cluster集群数据分片算法
1.3.4 Redis集群节点间的通信机制
1.3.5 Redis cluster集群Master选举原理
1.3.6 Redis cluster集群脑裂问题分析
1.3.7 Redis cluster集群水平扩缩容运维
1.4 Redis核心数据结构&Redis6新特性
1.4.1 redis核心数据结构
1.4.2 Redis 6.0新特性
1.5 Redis高并发分布式锁实战
1.5.1 Redis分布式锁的几大常见问题与秒杀功能实现
1.6 Redis缓存设计与性能优化
1.6.1 亿级流量电商多级缓存构架设计
1.6.2 缓存穿透&缓存击穿&缓存雪崩
1.6.3 热点缓存key重建优化
1.6.4 缓存与数据库双写不一致终极解决
1.6.5 Redis开发规范与性能优化
2.Mongodb
2.1 MongoDb概述与实战
2.2 MongoDb核心操作与原理
2.3 MongoDb聚合操作、聚合优化、索引原理
2.4 MongoDb高可用复制集架构
2.5 MongoDb集群分片机制原理
2.6 MongoDb应用与实战
3.Elasticsearch
3.1 ES概述与应用场景
3.2 ES环境搭建与IK分词器
3.3 ES Kibana数据管理
3.4 ES文档操作、DSL语法与并发锁机制
3.5 ES集群环境安装部署
3.6 ES集群架构原理与搜索技术深入
3.7 ES底层原理与分组聚合查询
3.8 Java API与ES SQL
3.9 ES、Logstash、FileBeat、Beats
3).分布式框架
1.Zookeeper
1.1 Zookeeper核心概念
1.2 Zookeeper实操
1.3 Zookeeper ACLs权限控制
1.4 ZooKeeper 内存数据和持久化
1.5 Zookeeper Java客户端与Apache Curator 开源客户端
1.6 Zookeeper集群&不停机动态扩容/缩容 Zookeeper经典应用场景
1.7 Zookeeper分布式锁实现
1.8 Zookeeper Spring Cloud 注册中心实现
1.9 Zookeeper选举Leader源码剖析
2.Netty
2.1 BIO&NIO&AIO快速实战
2.2 深入理解Epoll事件轮询模型与NIO多路复用器
2.3 Netty使用场景与快速实战
2.4 Netty主从Reactor事件响应式模型
2.5 Netty核心线程模型、核心组件
2.6 Netty开发多人聊天室
2.7 Netty编解码机制、粘包拆包、心跳检测与断线重连实现
2.8 Netty高并发性能架构精髓与零拷贝机制
2.9 Netty单机支撑百万高并发连接测试
3.ShardingSphere
3.1 Mysql主从架构与半同步复制机制
3.2 MySQL高可用架构之MMM、MHA、MGR
3.3 分库分表读写分离详解
3.4 ShardingSphere分库分表实战与分片算法
3.5 ShardingSphere使用限制与分库分表带来的问题
3.6 电商商品服务分库分表方案设计
3.7 ShardingSphere内核原理及核心源码剖析
3.8 ShardingProxy实战与其他相关产品对比
3.9 ShardingSphere四种分库分表策略测试
3.10 永不迁移同时避免热点数据方案
3.11 记一次线上百亿mysql数据库分库分表方案
4.Dubbo
4.1 Dubbo基本原理与手写RPC
4.2 从零开始手写一个RPC
4.3 Dubbo负载均衡与高级应用
4.4 Dubbo的可扩展机制SPI源码解析
4.5 Spring与Dubbo整合原理与源码分析
4.6 Dubbo服务导出源码解析
4.7 Dubbo服务引入源码解析
4.8 Dubbo服务调用源码解析
5.Tidb
1.tidb架构与组件功能
四、框架源码
1.SpringIOC
2.SpringIOC加载流程
3.SpringBean生命周期
4.SpringBean循环依赖
5.SpringAOP
6.SpringBoot整合Generator自动代码生成、Swagger3接口测试文档、MybatiesPlus分页
7.SpringBoot mybaties-plus多数据库管理源配置
8.mybatis-plus的几种使用技巧
五、微服务框架
1).springcloud alibaba
1.Nacos
1.nacos的核心功能
2.nacos单机与集群部署
3.nacos配置
2.Ribbon客户端负载均衡
1.Ribbon的作用
2.Nacos使用Ribbon
3.修改默认负载均衡策略
3.LoadBalancer负载均衡
1.LoadBalancer作用
4.Feign声明式服务调用
1.Feign的作用
2.契约配置
3.自定义拦截器实现认证逻辑
4.超时时间配置
5.客户端组件配置
6.GZIP压缩配置
5.Dubbo整合Nacos使用
1、springcloud中使用dubbo
6.Sentinel限流熔断
1.sentinel作用
2.sentinel快速开始
3.sentinel流控规则
4.Sentinel持久化模式
7.Seata分布式事务
1.分布式事务
2.Seata使用
8.GateWay网关
1.gateWay网关简介
2.gateway快速开始
3.gateWay断言工厂
4.gateWay过滤器工厂
5.gateWay全局过滤器
6.gateway跨域CORS配置
7.gateway整合sentinel流控降级
8.gateWay网关高可用
9.Skywalking链路追踪组件
1.skywalking快速开始
2.skywalking持久化跟踪数据
3.skyWalking自定义链路追踪
4.skywalking集成日志框架
5.skyWalking告警功能
6.skywalking高可用
7.skywalking ui
10.Spring Security OAuth2
1.认证、授权、会话
2.OAuth2.0介绍
3.Spring Security OAuth2.0
2).springcloud netflix
1.Eureka服务注册发现中心
3.eureka集群
1.eureka快速开始
2.eureka安全访问
2.Ribbon
1.ribbon负载均衡
2.ribbon内置负载均衡策略
3.Fegin
1.feign使用
2.feign继承
4.Hystrix降级、熔断、限流
1.服务雪崩
2.降级、熔断、限流
3.Hystrix服务调用的内部逻辑
4.Hystrix Metrics的实现
5.Feign整合Hystrix
6.Hystrix监控
5.zuul网关
1.zuul网关
2.zuul聚合微服务
3.zuul路由配置
4.zuul过滤器
5.zuul的高可用
6.Config分布式配置中心
1.config配置中心使用git
2.配置手动刷新与自动刷新
3.config的安全认证
4.config配置中心的高可用
7.Sleuth分布式链路跟踪
1.sleuth介绍及应用
2.用Elasticsearch存储Zipkin的数据
3).全链路性能自动化监控系统
六、服务器与工具
1).git
1.git与svn的主要区别
2.git服务器与客户端快速搭建
3.git核心命令
4.git底层存储原理
5.gogs企业私有git服务搭建
6.gitlab搭建
2).maven
1.maven安装
2.maven核心概念与核心配置
3.nexus私服搭建
3).jenkins
1.jenkins持续集成环境搭建
2.jenkins自动化部署jar
3.multijob plugin实现同时构建多个项目
4.pipeline实现同时构建多个项目
5.jenkins打包到nexus
4).linux
1.linux文件系统
2.linux运维常用命令
3.linux用户与权限
4.Shell脚本编程
5.shell脚本示例
5).jmeter
1.jmeter-http接口脚本
2.jmeter压力测试
6).计算机网络协议
1.网络分层原理
2.http协议
3.tcp协议
7).开发环境shell
1.mysql8自动安装脚本
2.redis5自动安装脚本
3.nginx自动安装脚本
4.jdk1.8自动安装脚本
5.maven3自动安装脚本
8).虚拟容器
1.Docker镜像、仓库、容器详解
2.快速搭建Docker环境
3.DockFile使用详解
4.DockerCompose集成式应用组合
5.Docker服务编排实现
6.kubernetes介绍与快速开始
7.kubernetes对象&Master组件&Node节点详解
8.kubernetes集群环境搭建与使用实战
七、亿级流量项目记录
1).亿级流量微服务电商中台
1.电商中台总体构架设计
1淘宝电商后端架构分析
2京东电商后端架构分析
3阿里小前台大中台架构分析
4领域驱动模型DDD设计
2.基于SpringCloud微服务架构拆分
1会员服务
2商品服务
3订单服务
4支付服务
5营销服务
6后台服务
3.电商分布式解决方案
3.1分布式锁
1.Mysql实现
2.Redis实现
3.Zookeeper实现
3.2分布式事务
1.基于2PC/3PC实现,Atomic框架
2.基于消息队列实现,Rabbitmq、Rocketmq
3.基于蚂蚁金服TCC方案实现
4.基于阿里巴巴Seata方案实现
3.3分布式调度中心
1.Quartz构架
2.xxl-job框架
3.power-job框架
4.TBSchedule框架
3.4分布式配置中心
1.Nacos框架
2.spring cloud config
3.Apollo框架
3.5分布式全局序列号
1.雪花算法实现
2.基于Redis分布式主键ID实现
3.6分布式Session
1.Spring Session&JWT实现
4.海量数据分库分表
1.基于ShardingSphere订单分库分表
2.基于Redis自研分布式主键ID详解
3.永不扩容的订单表方案
5.商品搜索
1.基于Elasticsearch实战商品搜索
2.多分类、多品牌、多属性、多规格等分词搜索
6.高并发秒杀实现
1.Redis与JVM多级缓存架构
2.消息中间件流量削峰与异步处理
3.限流策略实现
4.全链路电商压力测试
5.高并发下性能调优
6.高并发下性能监控
7.秒杀商品详细页多级缓存架构
8.秒杀交易全链路架构
7.集群上云
1.项目Docker容器化部署
2.项目K8s集群部署
2).BAT内部自研发分布式调用链中间件
1.分布式调用链平台
2.埋点采集
1.采集点1:Dubbo、jdbcDriver、Sprint
2.采集点2:Tomcat、Http、Redis
3.Classloader深入加载
4.Threadlocal、Threadpool应用
3.亿级流量微信IM通讯服务器设计
八、扩展技术(持续更新中...)
1).算法与数据结构
1.数据结构
1.数据结构与java集合
2.数组
3.链表
4.栈(数组或者链表)
5.队列(数组或者链表)
6.树论(数组或者链表)
7.图论
8.最短路径
2.算法
1.算法
2.递归&回朔&枚举&数论&分冶
3.排序算法
4.贪心算法
5.动态规划
6.hash算法
7.中文分词算法
8.搜索引擎算法
9.雪花算法
2).设计模式
1.单例模式
2.工厂模式
3.建造者模式
4.原型模式
5.享元模式
6.门面模式
7.适配器模式
8.装饰者模式
9.策略模式
10.模板方法模式
11.观察者模式
12.责任链模式
3).区块链技术(Java版)(持续更新中...)
1.项目架构与技术点
2.区块链原理整体介绍
3.共识机制、工作量证明、挖矿算法设计与实现
4.密码学,对称加密、哈希加密、非对称加密、数字签名
5.比特币钱包设计与实现
6.比特币交易设计与实现
7.P2P去中心化网络设计与实现
4).大数据(持续更新中...)
1.开发环境搭建
2.HaDoop核心
1.HaDoop调度框架
2.分布式文件系统HDFS
3.分布式框架MapReduce
3.大数据生态圈组件
1.数据采集器
2.数据仓库与OLAP
3.Nosql数据库
4.Zookeeper与分布式一致性算法
5.中间件
4.Spark及生态圈
1.Spark核心
2.SparkSQL
3.实时计算
5.基于Spark的数据挖掘算法
1.协同滤波实现推荐系统
2.聚类与分类算法
3.图计算
5).人工智能(持续更新中...)
1.开发环境搭建
2.Python入门与应用范例
3.ROS客户端库和应用
4.开发第一个机器人
5.协调一个机器人内部的行为
6.计算机视觉基础与应用
7.机器人建图与导航
8.开发一个智能安保机器人
9.神经网络基础与应用
10.基于ROS开发多机器人应用
11.群体智能
12.类脑计算
13.深度强化学习
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