阿里P9整理分享的亿级流量Java高并发与网络编程实战文档_亿级流量:java高并发与编程实战

**第6章NIO案例解析与高性能聊天室实战，**正如BruceEckel在《Java编程思想》中所说:“对程序语言设计者来说，设计一个令人满意的/O系统，是件极艰巨的任务”。本章将先对基础I/O的核心知识进行介绍，然后详细地讲解NIO和AIO等各种JDK内置的新型/O组件。

**第7章高性能NIO框架Netty实例详解，**不论是Akka、Cassandra 、Flink 、Hadoop、 Spark、gRPC、http-client、 JBossWS、Elasticsearch、 Dubbo等技术框架，还是Facebook、Twitter、阿里巴巴等知名IT公司，都在使用Netty作为底层框架。现如今，Netty已成为国内外互联网公司处理高并发问题的首选技术。本章作为Netty入门，将介绍Netty的核心概念及环境的搭建等知识。

**第8章主流RPC框架解析与跨语言调用案例，**在第7章中，我们使用Netty和Protobuf实现了一个自定义的RPC框架。本章要介绍的是两款主流的RPC框架Apache Thrift 和Google gRPC。最后还将演示一个大数据技术Hadoop对RPC的支持案例。

**第9章实战解析高并发框架Disruptor，**系统处理海量数据时的吞吐量”和“多个线程之间的依赖关系”始终都是开发大型系统的两大难点，而本章所讲解的Disruptor框架就提供了对这两大难点的解决方案，先讲解Disruptor的理论知识，然后通过具体的案例介绍Disruptor的使用方法。

**第10章手把手开发微服务构建框架Spring Boot，**当前，微服务已经成为大型系统的首选架构，而SpringBoot就是微服务开发的不二之选。Spring Boot可以极大地简化开发工作，已经成为Java开发人员的必学技术之一。

**第11章Spring全家桶-----使用Spring Boot整合常见Web组件，**Spring已经从loC、AOP技术发展成为一个Spring生态体系，为整个Jakarta EE提供了- -套完整的解决方案。此外，MyBatis、Redis等各种主流框架也都提供了对Spring的支持。现如今，大部分的企业级项目都能看到Spring的身影，甚至很多项目也已经开始了“Spring全家桶”的开发模式。本章将介绍如何使用Spring Boot整合各种技术框架。

**第12章微服务治理框架Spring Cloud理论与案例解析，**前两章讲解的Spring Boot主要负责构建一个个的微服务，而本章讲解的Spring Cloud及下一-章的Dubbo是负责将各个微服务进行整合，使微服务之间可以相互调用，从而整合成一个庞大的工程。

**第13章通过案例讲解分布式服务框架Dubbo，**Dubbo是阿里巴巴开源的一款分布式服务框架，致力于提供高性能的SOA和微服务治理方案，与Spring Cloud的功能有很多相似之处。目前，构建分布式或微服务架构，基本上是在Dubbo和Spring Cloud之间二选一。

**第14章MySQL性能调优案例实战，**对数据库进行性能调优可以提升海量数据的访问速度，而海量数据的存取问题也是高并发系统必然要面对的问题。本章先讲解数据库的一些底层原理，这些原理是后续数据优化的理论基础。然后通过案例演示如何对数据访问进行优化，从而提升数据的访问性能。海量数据最终需要通过Web技术进行展示，而本书赠送的配套资源“扩展/通过案例快速回顾Java Web核心技术.docx"中，就提供了一个完整的演示案例，读者可以阅读并复习相关数据展示的技术。

**第15章基于海量数据的高性能高可用数据库方案的，**本章将通过详细的步骤讲解基于MySQL+MyCat+Happroxy+keepalived架构的高性能高可用数据库，其中包含了主从同步、读写分离、防止单点故障等重要技术。之后将搭建一个基于Oracle的分布式数据库。

**第16章使用Redis实现持久化与高速缓存功能，**本章从Redis简介和环境搭建开始，依次对Redis的各个基础及核心功能进行介绍，之后通过Jedis演示如何在Java程序中操作Redis。Redis 在数据库、Java和大数据领域中都有着广泛的应用，本章所介绍的内容非常重要。

**第17章分布式计算框架MapReduce入门详解，**除了Jakarta EE技术栈外，Hadoop、Storm和Spark等大数据领域的技术也非常适合处理高并发及网络编程问题。本章介绍的是Hadoop中的并行运算框架MapReduce,读者可以以此作为大数据学习的开端。

**第18章通过典型案例剖析MapReduce内部机制，**在上一章对MapReduce整个流程的解析中，介绍了Shuffle阶段两个重要的操作一排序和分区，并且介绍了MapReduce的整个流程。本章通过一个示例，详细讲解MapReduce内部的各个技术细节。

这份【亿级流量Java高并发与网络编程实战】共有660页，需要完整版的朋友，可以转发此文关注小编