Java架构师-2021

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4.Dubbo

浏览 118 扫码 分享 2022-10-10 18:54:38
  • 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

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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.查找nginx配置文件所在位置
      • 2.nginx反向代理
      • 3.nginx负载均衡
      • 4.nginx限流熔断
      • 5.nginx实现动静分离
      • 6.nginx镜像服务器
      • 7.nginx安全认证
      • 8.nginx高可用方案
      • 9.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 RocketMQ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
    • 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
        • 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
  • 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环境搭建与部署war到远程tomcat
      • 2.jenkins自动化部署jar到远程centos
      • 3.jenkins与expect脚本自动化部署jar到远程centos
      • 4.multijob plugin实现同时构建多个项目
      • 5.pipeline实现同时构建多个项目
      • 6.jenkins打包到nexus
    • 4).jmeter
      • 1.jmeter-http接口脚本
      • 2.jmeter压力测试
    • 5).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
    • 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
  • 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
      • 2.基于SpringCloud微服务架构拆分
      • 3.电商分布式解决方案
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