一、 框架源码专题

1. 应用框架Spring

1.1. Spring IOC源码剖析

• 1.1.1. 整体认知Spring结构体系
• 1.1.2. 理解Spring IOC容器设计原理
• 1.1.3. 掌握Bean 生命周期
  • 1.1.3.1. 初始化InitializingBean / @PostConstruct
  • 1.1.3.2. Bean 的后置处理器BeanProcessor 源码分析
  • 1.1.3.3. 销毁DisposableBean / @PreDestroy
• 1.1.4. Spring Context 装载过程源码分析
  • 1.1.4.1. BeanFactoryPostProcessor 源码分析
  • 1.1.4.2. BeanDefinitionRegistryPostProcessor 源码分析
• 1.1.5. Spring IOC 循环依赖问题源码深度剖析
• 1.1.6. FactoryBean 与 BeanFactory 的区别

1.2. Spring AOP 源码剖析

• 1.2.1. 掌握Spring AOP 编程概念
• 1.2.2. AOP 注解编程
  • 1.2.2.1. @EnableAspectJAutoProxy
  • 1.2.2.2. @Before / @After / @AfterReturing / @AfterThrorwing / @Around
  • 1.2.2.3. @Pointcut
• 1.2.3. 基于Spring AOP 实现应用插件机制
• 1.2.4. Spring AOP 源码分析
  • 1.2.4.1. ProxyFactory 源码解析
  • 1.2.4.2. AOP 代理源码解析
  • 1.2.4.3. 拦截器链与组织源码解析
• 1.2.5. Spring 事物控制与底层源码分析
  • 1.2.5.1. @EnableTransactionManagement 源码剖析
  • 1.2.5.2. @Transactional 源码剖析

1.3. Spring MVC 源码剖析

• 1.3.1. 理解MVC 设计思想
• 1.3.2. 从DispatchServlet 出发讲述MVC 体系结构组成
• 1.3.3. 基于实例展开DispatchServlet 核心类结构
• 1.3.4. MVC 初始化及执行流程源码深度解析
• 1.3.5. RequestMapping 源码实现解析
• 1.3.6. 熟悉MVC 组件体系
  • 1.3.6.1. 映射器原理实现
  • 1.3.6.2. 执行适配器原理实现
  • 1.3.6.3. 试图解析器原理实现
  • 1.3.6.4. 异常捕捉原理实现

1.4. Spring 注解式开发

• 1.4.1. @Bean / @ComponentScan / @Configuration / @Conditional
• 1.4.2. @Component / @Service / @Controller / @Repository
• 1.4.3. @Lazy / @Scope / @Import / @Value / @Profile
• 1.4.4. @Autowired / @Resources / @Inject

1.5. Spring 5 新特性

• 1.5.1. 新特性详解
• 1.5.2. 响应式编程模型
• 1.5.3. 函数式风格的 ApplicationContext
• 1.5.4. kotlin 表达式的支持
• 1.5.5. SpringWebFlux 模块讲解

1.6. Spring Security 原理与源码剖析

• 1.6.1. 快速入门与高级应用
• 1.6.2. 核心安全过滤器源码剖析
• 1.6.3. 会话管理源码剖析
• 1.6.4. 命名空间配置源码剖析
• 1.6.5. 授权体系结构源码剖析
• 1.6.6. Oauth1.0 与 Oauth2.0 协议详解

1.7. Spring Webflux详解

• 1.7.1. Webflux 快速入门
• 1.7.2. 响应式编程实战
• 1.7.3. JDK响应式流编程实战
• 1.7.4. Reactive Stream 响应式流详解
• 1.7.5. WebFlux 服务端开发详解
• 1.7.6. Webflux 客户端声明式 Rest Client 框架开发讲解

2. ORM 框架MyBatis

2.1. MyBatis 快速掌握

• 2.1.1. MyBatis、Hibernate 及传统 JDBC 对比
• 2.1.2. MyBatis 全局参数详解
• 2.1.3. 详解Configuration、Properties、Settings、TypeAliases、Mapper
• 2.1.4. 掌握xml 和 annotations 和 Criteria 差异

2.2. MyBatis 源码分析

• 2.2.1. 整体认识MyBatis 源码结构
• 2.2.2. MyBatis 核心应用配置与原理解析
• 2.2.3. Spring 与 MyBatis 集成源码剖析
• 2.2.4. Configuration、Mapper、SqlSession、Executor 源码解析

2.3. MyBatis 徒手实现

• 2.3.1. 熟悉MyBatis 内部运行机制
• 2.3.2. 熟悉MyBaits 初始化过程
• 2.3.3. 源码Debug 一行行详细讲解
• 2.3.4. MyBatis 二级缓存应用
• 2.3.5. 手写一套MyBatis框架

2.4. MyBatisPlus 高级应用

• 2.4.1. MyBatisPlus 快速使用
• 2.4.2. MyBatisPlus 分页查询
• 2.4.3. MyBatisPlus 逻辑删除与数据自动填充
• 2.4.4. MyBatisPlus 全局ID生成器
• 2.4.5. MyBatisPlus 条件构造器

3. 学习源码中的优秀设计模式

3.1. 设计原则

• 3.1.1. 开闭、单一职责及里氏替换原则
• 3.1.2. 依赖倒置、接口隔离、合成复用原则
• 3.1.3. 迪米特法则

3.2. 创建型模式

• 3.2.1. 工厂方法、抽象工厂及单例模式
• 3.2.2. 建造者与原型模式

3.3. 结构型模式

• 3.3.1. 适配器、装饰器及代理模式
• 3.3.2. 外观、桥接、组合及享元模式

3.4. 行为型模式

• 3.4.1. 模版方法、策略及观察者模式
• 3.4.2. 迭代器、责任链、命令及中介者模式
• 3.4.3. 备忘录、状态、访问者及解释器模式

3.5. 设计模式对比及应用场景

• 3.5.1. 线程池的单例模式实现
• 3.5.2. 电商优惠促销策略模式实现
• 3.5.3. AOP 底层代理模式实现
• 3.5.4. RedisTemplate、JdbcTemplate模版模式实现
• 3.5.5. Zookeeper 监听器观察者模式实现
• 3.5.6. 微服务网关鉴权责任链模式实现
• 3.5.7. 多级缓存架构装饰器模式实现

二、并发编程专题

1. 操作系统内核原理

1.1. 进程管理详解

1.2. 内存管理详解

1.3. 文件系统详解

1.4. IO输入输出系统详解

1.5. 进程通信机制详解

1.6. 网络通信原理剖析

2. 阻塞队列

2.1. ArrayBlockingQueue 数组有届队列详解

2.2. ConcurrentLinkedQueue 链表无界队列详解

2.3. PriorityBlockingQueue 优先级排序无界队列详解

2.4. DelayQueue 延时无界队列详解

2.5. SynchronousQueue 详解

2.6. LinkedBlockingQueue 详解

3. Java内存模型

3.1. 线程通信机制

• 3.1.1. 内存共享
• 3.1.2. 消息传递

3.2. 内存模型

• 3.2.1. 重排序
• 3.2.2. 顺序一致性
• 3.2.3. happens-before
• 3.2.4. as-if-serial
• 3.2.5. 双重检查锁
• 3.2.6. final内存语义

3.3. synchronized

• 3.3.1. 锁对象
  • 3.3.1.1. 普通同步方法，锁是当前实例对象
  • 3.3.1.2. 静态同步方法，锁是当前类的class对象
  • 3.3.1.3. 同步方法块，锁是括号里面的对象
• 3.3.2. 实现机制
  • 3.3.2.1. Java 对象头
  • 3.3.2.2. monitor
• 3.3.3. 锁优化
  • 3.3.3.1. 轻量级锁
  • 3.3.3.2. 重量级锁
  • 3.3.3.3. 锁消除
  • 3.3.3.4. 锁粗化
  • 3.3.3.5. 偏向锁
• 3.3.4. 使用方式
  • 3.3.4.1. 普通同步方法，锁是当前实例对象
  • 3.3.4.2. 静态同步方法，锁是当前类的class对象
  • 3.3.4.3. 同步方法块，锁是括号里面的对象

3.4. volatile

• 3.4.1. 原子性
• 3.4.2. 可见性
• 3.4.3. 禁止重排序
• 3.4.4. 实现机制

4. 线程池

4.1. Executors

• 4.1.1. newCachedThreadPool
• 4.1.2. newFixedThreadPool
• 4.1.3. newScheduledThreadPool
• 4.1.4. newSingleThreadExecutor

4.2. ThreadPoolExecutor

• 4.2.1. 构造参数含义
• 4.2.2. 任务提交
• 4.2.3. 任务执行
• 4.2.4. 线程池调优
• 4.2.5. 线程池监控
• 4.2.6. 底层原理实现

4.3. ScheduledThreadPoolExecutor

• 4.3.1. 构造参数含义
• 4.3.2. 底层原理实现
• 4.3.3. 日常开发注意问题

4.4. Future

• 4.4.1. 异步计算
• 4.4.2. FutureTask
• 4.4.3. 内部基于AQS实现

4.5. 线程间通信

• 4.5.1. 内存共享
  • 4.5.1.1. 线程之间共享程序的公共状态，通过读和写内存中的公共状态进行隐式通信
  • 4.5.1.2. 线程之间必须通过发送消息来实现进行通信

5. 并发集合

5.1. ConcurrentHashMap 原理、源码、实战详解

5.2. ConcurrentLinkedQueue 原理、源码、实战详解

5.3. ConcurrentSkipListMap 原理、源码、实战详解

5.4. ConcurrentSkipListSet 原理、源码、实战详解

5.5. ArrayList、LinkedList 与CopyOnWriteArrayList 详解

5.6. HashMap 与ConcurrentHashMap 源码剖析

5.7. Set 与CopyOnWriteArraySet 详解

6. 原子操作

6.1. 基本类型

• 6.1.1. AtomicInteger：原子更新整型类型
• 6.1.2. AtomicLong：原子更新长整型类型
• 6.1.3. AtomicBoolean：原子更新boolean类型

6.2. 数组

• 6.2.1. AtomicIntegerArray：原子更新整型数组里的元素
• 6.2.2. AtomicLongArray：原子更新长整型数组里的元素
• 6.2.3. AtomicReferenceArray：原子更新引用类似数组里的元素

6.3. 引用类型

• 6.3.1. AtomicReference：原子更新引用类型
• 6.3.2. AtomicReferenceFieldUpdater：原子更新引用类型里的字段
• 6.3.3. AtomicMarkableReference: 原子更新带有标记为的引用类型

6.4. 字段类型

• 6.4.1. AtomicIntegerFieldUpdater：原子更新整型的字段的更新器
• 6.4.2. AtomicLongFieldUpdater：原子更新长整型字段的更新器
• 6.4.3. AtomicStampedReference：原子更新呢电邮版本号的引用类型

三、性能调优专题

1. JVM性能调优

1.1. JVM类加载机制详解

• 1.1.1. 从JDK源码（C++）级别深度剖析类加载全过程
• 1.1.2. 启动类、扩展类、应用程序类加载器源码深度剖析
• 1.1.3. 类加载双亲委派机制及如何打破详解
• 1.1.4. 手写自定义类加载器
• 1.1.5. Tomcat类加载机制源码剖析

1.2. JVM内存模型

• 1.2.1. 堆内存分代机制及对象生命周期详解
• 1.2.2. 线程栈及栈帧内部结构详解
• 1.2.3. 方法区(元空间)及常量池详解(深入到Hotspot底层C++级别解析)
• 1.2.4. 程序计数器详解
• 1.2.5. 本地方法栈详解

1.3. 类字节码文件深度剖析

• 1.3.1. 数据类型
  • 1.3.1.1. 无符号数
  • 1.3.1.1. 表
• 1.3.2. 组成
  • 1.3.2.1. 0~3字节：魔数：文件类型
  • 1.3.2.2. 4~7字节：jdk本号
  • 1.3.2.3. 常量池
    • 1.3.2.3.1. 字面量：常量字符串、final常量值
    • 1.3.2.3.2. 符号引用
      • 1.3.2.3.2.1. 类和接口的fully Qualified Name
      • 1.3.2.3.2.2. 字段的方法和描述符
      • 1.3.2.3.2.3. 方法的名称和描述符
    • 1.3.2.4. u2访问标志：类/接口、public、final、abstract
      • 1.3.2.4.1. 继承关系
        • 1.3.2.4.1.1. u2类索引：类的全限定名
        • 1.3.2.4.1.2. u2父索引：父类的全限定名
        • 1.3.2.4.1.3. nu2+1接口索引：实现接口的全新定名
    • 1.3.2.5. 字段表集合：描述接口、变量
      • 1.3.2.5.1. u2访问标志
      • 1.3.2.5.2. u2 name_index
      • 1.3.2.5.3. u2 descriptor_index
      • 1.3.2.5.4. u2 attributes_count
      • 1.3.2.5.5. u2 attributes
    • 1.3.2.6. 方法表集合：描述方法
    • 1.3.2.7. 属性表集合
      • 1.3.2.7.1. code属性
      • 1.3.2.7.2. exception属性
      • 1.3.2.7.3. LineNumberTable属性
      • 1.3.2.7.4. LocalVariableTable属性
      • 1.3.2.7.5. sourceFile属性
      • 1.3.2.7.6. constantvalue属性：通知虚拟机自动为静态变量赋值
      • 1.3.2.7.7. innerClass属性
      • 1.3.2.7.8. Deprecated和Synthetic属性
      • 1.3.2.7.9. stackMapTable属性
      • 1.3.2.7.10. Signature属性：记录泛型信息
      • 1.3.2.7.11. BootstrapMethod属性

1.4. 垃圾收集机制详解

• 1.4.1. 垃圾收集算法详解
  • 1.4.1.1. 标记清除算法详解
  • 1.4.1.2. 复制算法详解
  • 1.4.1.3. 标记整理算法详解
  • 1.4.1.4. 分代垃圾收集算法详解
• 1.4.2. 复制垃圾收集机制详解
  • 1.4.2.1. 垃圾收集三色标记算法详解
  • 1.4.2.2. 对象漏标解决方案增量更新与原始快照(SATB)详解
  • 1.4.2.3. 读写内存屏障实现原理剖析(深入到Hotspot底层C++级别解析)
  • 1.4.2.4. 记忆集(Remember Set)与卡表(Cardtable)详解
  • 1.4.2.5. ZGC底层颜色指针详解

1.5. 十种垃圾收集器详解

• 1.5.1. Serial垃圾收集器详解
• 1.5.2. ParNew垃圾收集器详解
• 1.5.3. Parallel垃圾收集器详解
• 1.5.4. CMS垃圾收集器详解
• 1.5.5. G1垃圾收集器详解(深入到Hotspot底层C++级别解析)
• 1.5.6. ZGC垃圾收集器详解
• 1.5.7. Epsilon与Shenandoah垃圾收集器详解

1.6. JVM调优工具详解

• 1.6.1. JDK自带Jstat、Jinfo、Jmap、Jhat及Jstack调优命令详解
• 1.6.2. Jvisualvm、Jconsole调优工具详解
• 1.6.3. 阿里巴巴JVM调优工具Arthas详解

1.7. GC日志详细分析

• 1.7.1. GCEasy日志分析工具使用
• 1.7.2. GCViewer日志分析工具使用

1.8. JVM调优实战

• 1.8.1. 日均百万交易系统JVM堆栈大小设置策略与调优
• 1.8.2. 亿级流量电商系统堆内年轻代与老年代垃圾回收参数设置与调优
• 1.8.3. 高并发系统如何基于G1垃圾回收器优化性能
• 1.8.4. 每秒10万并发的秒杀系统为什么会频繁发生GC
• 1.8.5. 电商大促活动时，严重Full GC导致系统直接卡死的优化实战
• 1.8.6. 线上生产系统OOM监控及定位与解决

2. Mysql性能调优

2.1. SQL执行原理详解

• 2.1.1. 连接器详解
• 2.1.2. 分析器详解
• 2.1.3. 优化器详解
• 2.1.4. 执行器详解
• 2.1.5. Innodb的Buffer Pool机制详解
• 2.1.6. Redo重做日志、Undo回滚日志与Binlog详解

2.2. 索引底层剖析

• 2.2.1. 数据结构角度
  • 2.2.1.1. B+树索引
    • 2.2.1.1.1. 索引查找步骤
    • 2.2.1.1.2. 索引选择
    • 2.2.1.1.3. 联合索引
  • 2.2.1.2. Hash索引
  • 2.2.1.3. FULL TEXT索引
• 2.2.2. 物理存储角度
  • 2.2.2.1. 聚簇索引
  • 2.2.2.2. 非聚簇索引
• 2.2.3. 逻辑角度
  • 2.2.3.1. 主键索引
  • 2.2.3.2. 唯一索引
  • 2.2.3.3. 单列索引
  • 2.2.3.4. 多列索引
• 2.2.4. 索引使用角度
  • 2.2.4.1. 覆盖索引
  • 2.2.4.2. 索引下推

2.3. 执行计划与SQL优化

• 2.3.1. explain工具深度使用
• 2.3.2. 阿里巴巴索引优化最佳实践

2.4. Mysql锁机制与事务隔离级别详解

• 2.4.1. Mysql锁
  • 2.4.1.1. 性能
    • 2.4.1.1.1. 乐观锁
    • 2.4.1.1.2. 悲观锁
  • 2.4.1.2. 操作
    • 2.4.1.2.1. 读锁
    • 2.4.1.2.2. 写锁
  • 2.4.1.3. 粒度
    • 2.4.1.3.1. 表锁
    • 2.4.1.3.2. 行锁
  • 2.4.1.4. 其它
    • 2.4.1.4.1. 间隙锁
    • 2.4.1.4.2. 临键锁
  • 2.4.1.5. 死锁以及优化解决
• 2.4.2. 事务隔离级别
  • 2.4.2.1. 读未提交
  • 2.4.2.2. 读已提交
  • 2.4.2.3. 可重复读
  • 2.4.2.4. 串行化
• 2.4.3. MVC多版本并发控制机制详解
  • 2.4.3.1. Undo版本链
  • 2.4.3.2. 事务一致性视图ReadView
  • 2.4.3.3. 实现
    • 2.4.3.3.1. Read Committed级别实现原理
    • 2.4.3.3.2. Repeated Read级别实现原理

3. Tomcat调优

3.1. 整体认知Tomcat项目架构

• 3.1.1. 理解Tomat启动流程
• 3.1.2. 理解对Http请求解析与处理流程
• 3.1.3. 核心组件认知
  • 3.1.3.1. wrapper
  • 3.1.3.2. context
  • 3.1.3.3. host
  • 3.1.3.4. engine
  • 3.1.3.5. container
• 3.1.4. Tomcat 8 与Tomcat7 对比

3.2. 生产环境配置

• 3.2.1. Tomcat server.xml 配置详解
• 3.2.2. Tomcat集群与会话复制方案实现
• 3.2.3. Tomcat虚拟主机配置

3.3. 掌握Tomcat 线程模型背后原理

• 3.3.1. Tomcat 支持四种线程模型介绍
• 3.3.2. 通过压测演示Nio与 Bio模型的区别
• 3.3.3. Tomcat Bio实现源码解读
• 3.3.4. Tomcat Nio 实现源码解读
• 3.3.5. Tomcat connector 并发参数解读

3.4. Undertow调优

• 3.4.1. Undertow介绍与基本使用
• 3.4.2. Undertow调优参数介绍
• 3.4.3. Undertow与Tomcat、Jetty性能对比分析
• 3.4.4. Undertow性能调优实战

4. Nginx调优

4.1. Nginx快速掌握

• 4.1.1. 核心模块
• 4.1.2. 标准Http模块
• 4.1.3. 可选Http模块
• 4.1.4. 第三方模块
• 4.1.5. nginx 事件驱动模型及特性

4.2. 熟练掌握Nginx核心配置

• 4.2.1. 基本配置
• 4.2.2. 虚拟主机配置
• 4.2.3. upstream
• 4.2.4. location
• 4.2.5. 静态目录配置

4.3. 掌握Nginx负载算法配置

• 4.3.1. 轮循+权重
• 4.3.2. ip hash
• 4.3.3. url hash
• 4.3.4. least_conn
• 4.3.5. least_time

5. LVS调优

5.1. LVS基本使用与配置

5.2. LVS高级功能进阶

5.3. LVS核心调优参数与实战

5.4. Keepalived+LVS+Nginx整合实战

四、分布式框架专题

1. 分布式消息中间件

1.1. RabbitMQ

• 1.1.1. RabbitMq概述与集群高可用环境搭建
• 1.1.2. RabbitMq工作模式深度详解
• 1.1.3. RabbitMq路由机制与镜像机制
• 1.1.4. RabbitMq消息防丢失与削峰限流
• 1.1.5. 死信队列与延时队列详解
• 1.1.6. 消息防重复消费与消息积压快速处理
• 1.1.7. RabbitMq与Spring、Springboot整合

1.2. RocketMQ

• 1.2.1. 解密RocketMq集群部署与快速入门
• 1.2.2. 深入分析RocketMq模块划分与集群原理讲解
• 1.2.3. 详解普通消息、顺序消息、事务消息、定时消息
• 1.2.4. 深入RocketMq Broker、Consumer、Producer源码剖析
• 1.2.5. 详解RocketMq监控与运维
• 1.2.6. 企业实战RocketMq消息中间件API架构开发

1.3. Kafka

• 1.3.1. Kafka发展介绍与对比
• 1.3.2. Kafka集群搭建与使用
• 1.3.3. Kafka副本机制与选举原理详解
• 1.3.4. Kafka架构设计原理分析
• 1.3.5. 基于Kafka的大规模日志系统实现原理分析
• 1.3.6. 亿级流量生产系统Kafka性能优化最佳实践

2. 分布式储存中间件

2.1. Redis

• 2.1.1. Redis核心数据结构剖析
• 2.1.2. Redis在微博，微信及电商场景典型应用实践
• 2.1.3. Redis持久化机制与安全机制详解
• 2.1.4. Redis主从及哨兵架构详解
• 2.1.5. Redis Cluster集群架构实战及原理剖析
• 2.1.6. 集群数据分片算法及动态水平扩容详解
• 2.1.7. Jedis、Redisson客户端源码剖析
• 2.1.8. Redis高并发分布式锁实战
• 2.1.9. Redis缓存穿透，缓存失效，缓存雪崩实战解析
• 2.1.10. Redis布隆过滤器实现
• 2.1.11. Redis缓存设计与性能优化

2.2. MongoDB

• 2.2.1. MongoDB基础概念数据库、集合、索引及文档详解
• 2.2.2. MongoDB高可用集群搭建实战
• 2.2.3. MongoDB性能调优与索引实战
• 2.2.4. MongoDB分片集群与复制架构实战
• 2.2.5. 集群模式下MongoDB的事务实现实战
• 2.2.6. MongoDB分区实战
• 2.2.7. MongoDB性能优化最佳实践

2.3. Elasticsearch

• 2.3.1. ElasticSearch快速入门实战与底层原理剖析
• 2.3.2. DSL高级语法与高可用架构实战
• 2.3.3. ElasticSearch集群架构原理与源码剖析
• 2.3.4. ElasticSearch数据建模与性能调优
• 2.3.5. ELK、FileBeat企业级架构与面试剖析
• 2.3.6. 亿级流量电商系统搜索实战

2.4. FastDFS

• 2.4.1. FastDFS应用背景和原理介绍
• 2.4.2. FastDFS分布式部署实战
• 2.4.3. FastDFS文件存储项目实战

2.5. MinIO

• 2.5.1. MiniIO基本使用与优缺点分析
• 2.5.2. MiniIO的EC码与文件存储结构
• 2.5.3. MinIO单机模式部署与集群模式部署
• 2.5.4. MinIO客户端mc快速使用
• 2.5.5. MinIO与Spring Boot整合实战
• 2.5.6. MinIO文件上传下载实战

2.6. Neo4j

• 2.6.1. 图数据库介绍与快速使用
• 2.6.2. Neo4j数据模型与使用场景
• 2.6.3. Neo4j安装与部署实战
• 2.6.4. Neo4j数据备份与恢复
• 2.6.5. Neo4j与Spring Boot整合实战
• 2.6.6. Neo4j构建明星关系图谱实战

3. 分布式调度中间件

3.1. Java定时任务Quartz

• 3.1.1. Quartz的基本使用
• 3.1.2. 小顶堆与时间轮算法解析
• 3.1.3. JobDataMap的基本使用
• 3.1.4. 触发器的使用与工作原理解析
• 3.1.5. Spring Boot整合Quartz
• 3.1.6. Quartz集群部署实战

3.2. 分布式调度Elastic Job

• 3.2.1. Elastic Job环境配置与基本使用
• 3.2.2. Elastic Job高级功能使用
• 3.2.3. Elastic Job底层调度原理分析
• 3.2.4. Elastic Job底层架构设计分析

4. 分布式框架

4.1. Zookeeper

• 4.1.1. Zookeeper快速入门
• 4.1.2. Zookeeper多节点集群部署实战
• 4.1.3. Zookeeper典型应用场景实战
  • 4.1.3.1. 服务注册与订阅
  • 4.1.3.2. 分布式配置中心
  • 4.1.3.3. 分布式锁
• 4.1.4. Zookeeper中znode、watcher、ACL、客户端API详解
• 4.1.5. Zookeeper客户端服务端源码剖析
• 4.1.6. Zookeeper集群leader选举源码剖析
• 4.1.7. Zookeeper集群ZAB协议源码剖析
• 4.1.8. Zookeeper迁移、扩容、监控详解

4.2. Dubbo

• 4.2.1. Dubbo框架介绍与手写模拟Dubbo
• 4.2.2. Dubbo的基本应用与高级应用
• 4.2.3. Spring与Dubbo整合原理与源码分析
• 4.2.4. Dubbo的可扩展机制SPI源码解析
• 4.2.5. Dubbo容错机制与高扩展性分析
• 4.2.6. Dubbo RPC协议底层原理与实现
• 4.2.7. Dubbo服务导出源码解析
• 4.2.8. Dubbo服务引入源码解析
• 4.2.9. Dubbo服务调用源码解析
• 4.2.10. Dubbo负载均衡源码解析

4.3. ShardingSphere

• 4.3.1. 数据读写分离及分库分表场景详解
• 4.3.2. 常见数据分片算法hash、list、range、tag详解
• 4.3.3. 常见数据库中间件Mycat和ShardingSphere对比
• 4.3.4. 解密Sharding-jdbc核心概念与快速开始
• 4.3.5. 深入Sharding-jdbc特性详解与模块划分
• 4.3.6. 实战订单交易中orders和ordersItem分库分表开发
• 4.3.7. 深入Sharding-jdbc源码之sql解析、sql路由、sql改写、sql执行、结果合并

4.4. Netty

• 4.4.1. 网络与IO模型基础进阶
  • 4.4.1.1. HTTP请求与响应格式详解
  • 4.4.1.2. HTTP重定向与转发详解
  • 4.4.1.3. Cookie机制详解
  • 4.4.1.4. HTTP缓存控制与代理服务详解
  • 4.4.1.5. HTTPS 与 SSL/TLS详解
  • 4.4.1.6. 对称加密与非对称加密、数字签名与证书详解
  • 4.4.1.7. 七层网络协议详解
  • 4.4.1.8. ТСР协议与流量控制详解
  • 4.4.1.9. TCP协议可靠性是如何保障的
  • 4.4.1.10. Socket与文件描述符详解
  • 4.4.1.11. Socket与Tcp协议、Http协议的关系
  • 4.4.1.12. Socket底层实现原理详解
• 4.4.2. BIO、NIO及AIO线程模型详解
• 4.4.3. Netty线程模型及源码剖析
• 4.4.4. 高性能序列化协议protobuf及源码分析
• 4.4.5. 粘包拆包现象及解决方案、编解码器源码分析
• 4.4.6. Netty心跳机制源码剖析
• 4.4.7. 直接内存与Netty零拷贝详解
• 4.4.8. Netty之Http协议开发应用实战（仿斗鱼弹幕系统实现）
• 4.4.9. Netty之WebSocket协议开发应用实战（贪吃蛇多人联机网游实现

五、 微服务系列专题

1. 微服务架构变迁史

1.1. 淘宝电商微服务架构变迁史

1.2. 京东电商微服务架构变迁史

2. Spring Boot详解及源码剖析

2.1. Spring boot 快速开始及核心配置详解

2.2. Spring boot 部署方式及热部署详解

2.3. Web开发模板引擎Thymeleaf及Freemarker详解

2.4. Spring Boot集成Mybatis，Redis，RabbitMq等三方框架

2.5. Spring Boot启动过程源码分析

2.6. Spring Boot自动装配源码分析

2.7. 微服务指标监控Spring Boot Actuator&Admin

3. Spring Cloud Alibaba详解及源码剖析

3.1 Nacos 注册中心详解及源码分析

• 3.1.1. 服务注册与发现详解及源码剖析
• 3.1.2. 服务心跳与下线详解及源码剖析
• 3.1.3. 服务健康检查详解及源码剖析
• 3.1.4. Nacos集群架构实战及源码剖析
• 3.1.5. Nacos集群节点间服务数据同步详解及源码剖析
• 3.1.6. Nacos集群架构CAP原理详解
  • 3.1.6.1. AP架构详解
  • 3.1.6.2. CP架构详解
    • 3.1.6.2.1. 集群脑裂问题及解决方案
• 3.1.7. Nacos源码高并发设计精髓
  • 3.1.7.1. 防止读写并发冲突CopyOnWrite设计思想
  • 3.1.7.2. 异步任务及内存队列有效提升系统并发
  • 3.1.7.3. 异步批量同步集群节点数据有效提升系统性能
  • 3.1.7.4. 阿里云超大规模微服务注册中心设计架构详解

3.2. Nacos 配置中心实战及源码分析

• 3.2.1. Nacos配置中心架构剖析
• 3.2.2. Nacos配置中心使用详解
  • 3.2.2.1. 多环境切换及配置共享
    • 3.2.2.1.1. 支持profile粒度的配置
    • 3.2.2.1.2. 支持自定义 namespace 的配置
    • 3.2.2.1.3. 支持自定义 Group 的配置
    • 3.2.2.1.4 支持自定义扩展的 DataId 配置
  • 3.2.2.2. 运行时配置动态刷新及服务热加载
  • 3.2.2.3. 高可用分布式配置中心实战
• 3.2.3. Nacos Config Client源码分析
  • 3.2.3.1. Client端从配置中心获取配置源码分析
  • 3.2.3.2. Client动态感知配置中心配置变更源码分析
  • 3.2.3.3. Spring整合Nacos实现配置更新源码分析
• 3.2.4. Nacos Config Server源码分析
  • 3.2.4.1. 服务端是配置推送源码分析
  • 3.2.4.2. 配置持久化源码分析
  • 3.2.4.3. 集群架构下其他节点同步配置数据源码分析

3.3. LoadBalancer 客户端负载均衡器实战

• 3.3.1. LoadBalancer替换Ribbon配置
• 3.3.2. RestTemplate整合LoadBalancer
• 3.3.3. WebClient整合LoadBalancer

3.4. Ribbon 客户端负载均衡详解及源码分析

• 3.4.1. Ribbon服务发现及客户端缓存源码剖析
• 3.4.2. Ribbon客户端负载均衡源码剖析
  • 3.4.2.1. 轮询策略
  • 3.4.2.2. 随机策略
  • 3.4.2.3. 最小并发策略
  • 3.4.2.4. 响应时间加权策略
  • 3.4.2.5. 重试策略
  • 3.4.2.6. 权重策略
• 3.4.3. 自定义扩展Ribbon客户端负载均衡算法
• 3.4.4. Ribbon框架源码设计缺陷及优化

3.5. Feign 声明式服务调用详解及源码分析

• 3.5.1. Fegin的设计架构剖析
• 3.5.2. Fegin自定义相关配置使用详解
  • 3.5.2.1. 日志配置
  • 3.5.2.2. 契约配置
  • 3.5.2.3. 拦截器配置，自定义拦截器
  • 3.5.2.4. 超时时间配置
  • 3.5.2.5. 客户端组件Apache HttpClient & OkHttp配置
  • 3.5.2.6. GZIP 压缩配置
  • 3.5.2.7. 编码器解码器配置
  • 3.5.2.8. 如何实现Feign到Dubbo的无缝迁移
• 3.5.3. Feign 方法参数拼接Http请求源码剖析
• 3.5.4. Feign 整合Ribbon源码剖析
• 3.5.5. Spring整合Fegin源码剖析

3.6. Sentinel 限流降级熔断详解及底层源码分析

• 3.6.1. 限流源码剖析
  • 3.6.1.1. 限流类型详解及源码剖析
    • QPS限流源码剖析
  • 3.6.2. 线程数限流源码剖析
  • 3.6.3. 限流模式详解及源码剖析
  • 3.6.4. 限流效果详解及源码剖析
    • 3.6.4.1. 请求快速失败
    • 3.6.4.2. 请求预热
    • 3.6.4.3. 请求排队
  • 3.6.5. 限流算法详解及源码剖析
    • 3.6.5.1. 计数器限流
    • 3.6.5.2. 滑动时间窗口限流源码剖析
    • 3.6.5.3. 令牌桶限流源码剖析
    • 3.6.5.4. 漏桶限流源码剖析
• 3.6.2. 熔断降级源码剖析
  • 3.6.2.1. 服务断路器设计思想及源码剖析
    • 3.6.2.1.1. 接口平均响应时间超时熔断源码剖析
    • 3.6.2.1.2. 接口异常比例过高熔断源码剖析
    • 3.6.2.1.3. 接口异常数过多熔断源码剖析
  • 3.6.2.2. 服务降级注解自动化配置源码剖析
• 3.6.3. 热点限流规则源码剖析
  • 3.6.3.1. 秒杀场景指定热点参数限流实现
• 3.6.4. 系统负载限流源码剖析
  • 3.6.4.1. 系统级负载Load限流
  • 3.6.4.2. 系统级平均响应时间限流
  • 3.6.4.3. 系统级线程数限流
  • 3.6.4.4. 系统级QPS限流
  • 3.6.4.5. 系统CPU使用率限流
• 3.6.5. 系统黑白名单授权规则限流
• 3.6.6. Sentinel网关限流源码剖析
• 3.6.7. Sentinel规则持久化实战及其源码分析
  • 3.6.7.1. 原始模式下规则推送的源码分析
  • 3.6.7.2. Sentinel规则持久化扩展点分析
  • 3.6.7.3. Sentinel控制台改造
  • 3.6.7.4. 拉模式实现及其源码分析
    • 3.6.7.4.1. 动态规则扩展之读写数据源的实现
    • 3.6.7.4.2. 客户端拉模式规则持久化实战
    • 3.6.7.4.3. 拉模式改造之整合Spring Cloud
  • 3.6.7.5. 推模式实现及其源码分析
    • 3.6.7.5.1. 基于Nacos配置中心控制台推送规则实战
    • 3.6.7.5.2. 基于Nacos控制台的推模式持久化源码分析
    • 3.6.7.5.3. Sentinel控制台改造
    • 3.6.7.5.4. 基于Sentinel控制台推送规则实战
    • 3.6.7.5.5. Sentinel推模式整合Spring Cloud
• 3.6.8. Spring整合Sentinel源码剖析

3.7. Seata 微服务分布式事务详解及源码分析

• 3.7.1. Seata AT,XA,TCC,Saga区别
• 3.7.2. Seata AT模式多数据源，微服务下使用详解
• 3.7.3. Seata全局事务注册源码剖析
• 3.7.4. Seata分支事务客户端注册源码剖析
• 3.7.5. Seata分支事务客户端全局锁冲突自旋设计原理剖析
• 3.7.6. Seata分支事务服务端全局锁设计源码剖析
• 3.7.7. Seata全局事务提交源码剖析
• 3.7.8. Seata全局事务回滚源码剖析
• 3.7.9. Seata分支事务第二阶段异步提交源码剖析
• 3.7.10. Seata分支事务第二阶段生成反向Sql执行回滚源码剖析
• 3.7.11. Spring整合Seata源码剖析

3.8. Gateway 统一网关详解及源码剖析

• 3.8.1. Gateway核心概念和工作原理分析
• 3.8.2. Gateway使用详解
  • 3.8.2.1. RoutePredicateFactories路由断言工厂配置
  • 3.8.2.2. RoutePredicateFactories路由断言工厂配置
  • 3.8.2.3. GlobalFilters全局过滤器配置
  • 3.8.2.4. Gateway Cors跨域配置
  • 3.8.2.5. Gateway整合Sentinel限流实战
  • 3.8.2.6. Gateway网关高可用部署
• 3.8.3. Gateway扩展
  • 3.8.3.1. 服务动态路由
  • 3.8.3.2. 服务统一限流熔断
  • 3.8.3.3 服务统一缓存
  • 3.8.3.4. 服务统一授权认证
  • 3.8.3.5. 服务统一性能监控
  • 3.8.3.6 服务统一灰度发布
• 3.8.4. Gateway源码剖析
  • 3.8.4.1. WebFlux核心请求流程分析
  • 3.8.4.2. Gateway整合WebFlux源码分析
  • 3.8.4.3. GateWay路由匹配核心源码分析
  • 3.8.4.4. GateWay请求过滤器链源码分析
  • 3.8.4.5. 整合Ribbon核心源码分析
  • 3.8.4.6. 请求转发到下游微服务源码分析

3.9. Skywalking链路追踪组件实战

• 3.9.1. Skywalking整体架构剖析
• 3.9.2. Skywalking使用详解
  • 3.9.2.1. Skywalking OAP&UI服务搭建
  • 3.9.2.2. 告警通知配置
  • 3.9.2.3. 基于mysql/elasticsearch跟踪数据持久化
  • 3.9.2.4. @Trace自定义链路追踪
  • 3.9.2.5. Skywalking集成日志框架
  • 3.9.2.6. Skywalking集群部署
• 3.9.3. 进阶扩展：Java Agent实战

3.10. Spring Security OAuth2微服务安全实战

• 3.10.1. 微服务API安全机制详解
• 3.10.2. 微服务安全之Oauth2协议详解
  • 3.10.2.1. Oauth2介绍&常用场景分析
  • 3.10.2.2. Oauth2设计思路详解
  • 3.10.2.3. 客户端四种授权模式详解
• 3.10.3. 微服务安全之传统Session的认证与授权
• 3.10.4. 微服务安全之Token机制的认证与授权
• 3.10.5. JWT安全认证方案详解
• 3.10.6. 微服务接入网关实现SSO

4. Spring Cloud Netflix详解及源码剖析

4.1. Eureka服务注册与发现详解及源码分析

4.2. Ribbon 客户端负载均衡详解及源码分析

4.3. Fegin 声明式服务调用详解及源码分析

4.4. Hystrix实现服务限流，降级，熔断详解及源码分析

4.5. Hystrix实现自定义接口降级,监控数据及监控数据聚合

4.6. Zuul统一网关详解，服务路由，过滤器使用及源码分析

4.7. 分布式配置中心Config详解

4.8. 分布式链路跟踪Sleuth详解

4.9. Kong网关入门与实战

六、 三高项目实战专题

1. 亿级流量微服务电商中台

1.1. 电商核心中台架构整体设计

• 1.1.1. 淘宝电商后端架构变迁史
• 1.1.2. 京东电商后端架构变迁史
• 1.1.3. 阿里小前台大中台架构详解
  • 1.1.3.1. 业务中台
  • 1.1.3.2. 技术中台
  • 1.1.3.3. 数据中台
• 1.1.4. 领域驱动模型DDD设计
  • 1.1.4.1. DDD基本概念介绍
  • 1.1.4.2. DDD分层架构与微服务之间的关系
  • 1.1.4.3. DDD与中台架构的关系
  • 1.1.4.4. DDD小范围落地实战

1.2. 基于Spring Cloud微服务架构拆分

• 1.2.1. 会员服务
  • 1.2.1.1. 详解电商平台会员模块介绍、配置详解
  • 1.2.1.2. 详解电商平台会员业务与技术实现
  • 1.2.1.3. 解密电商平台SSO单点跨域详解
  • 1.2.1.4. 解密电商平台会员数据库分库分表
• 1.2.2. 商品服务
  • 1.2.2.1. 详解电商平台商品模块介绍、配置详解
  • 1.2.2.2. 详解电商平台商品模块业务与技术实现
  • 1.2.2.3. 解密电商平台商品详细页静态化与缓存
• 1.2.3. 订单服务
  • 1.2.3.1. 详解电商平台订单模块介绍、配置详解
  • 1.2.3.2. 详解电商平台订单业务与技术实现
  • 1.2.3.3. 解密订单分布式事务、幂等性、重复消费问题
  • 1.2.3.4. 秒杀库存分布式锁实战
• 1.2.4. 支付服务
  • 1.2.4.1. 支付宝支付功能实战
  • 1.2.4.2. 微信支付功能实战
  • 1.2.4.3. 商家对账功能详解
• 1.2.5. 营销服务
  • 1.2.5.1. 优惠券功能设计与实现
  • 1.2.5.2. 满减优惠活动设计与实现
  • 1.2.5.3. 团购优惠活动设计与实现
• 1.2.6. 后台服务
  • 1.2.6.1. 电商管理后台模块详解
  • 1.2.6.2. 后台系统权限、资源、账号、角色关系及技术实现

1.3. 电商平台技术解决方案

• 1.3.1. 分布式解决方案
  • 1.3.1.1. 分布式锁
    • 1.3.1.1.1. Mysql实现
    • 1.3.1.1.2. Redis实现
    • 1.3.1.1.3. Zookeeper实现
  • 1.3.1.2. 分布式事务
    • 1.3.1.2.1. 基于2PC/3PC实现
      • 1.3.1.2.1.1. Atomic框架
    • 1.3.1.2.2. 基于消息队列实现
      • 1.3.1.2.2.1. Rabbitmq
      • 1.3.1.2…2.2. Rocketmq
    • 1.3.1.2.3. 基于蚂蚁金服TCC方案实现
      • 1.3.1.2.3.1. Tcc-transaction框架
      • 1.3.1.2.3.1. Bytetcc框架
    • 1.3.1.2.4. 基于阿里巴巴Seata方案实现
  • 1.3.1.3. 分布式调度中心
    • 1.3.1.3.1. Quartz框架
    • 1.3.1.3.2. xxl-job框架
    • 1.3.1.3.3. TBSchedule框架
  • 1.3.1.4. 分布式配置中心
    • 1.3.1.4.1. 阿里巴巴Nacos框架
    • 1.3.1.4.2. Spring Cloud Config
    • 1.3.1.4.3. Apollo框架
  • 1.3.1.5. 分布式全局序列号
    • 1.3.1.5.1. 雪花算法详解与不足详解
    • 1.3.1.5.2. 基于Redis自研分布式主键ID详解
  • 1.3.1.6. 分布式Session
    • 1.3.1.6.1. Spring Session&JWT实现
  • 1.3.1.7. 海量数据分库分表
    • 1.3.1.7.1. 基于ShardingSphere实战订单分库分表
    • 1.3.1.7.2. 基于Redis自研分布式主键ID详解
    • 1.3.1.7.3. 永不扩容的订单表方案实战
  • 1.3.1.8. 商品搜索
    • 1.3.1.8.1. 基于Elasticsearch实战商品搜索
    • 1.3.1.8.2. 多分类、多品牌、多属性、多规格等分词搜索实战
• 1.3.2. 高并发秒杀系统实现
  • 1.3.2.1. Redis与JVM多级缓存架构
    • 1.3.2.1.1. 亿级流量商品详情页Openresty多级缓存架构方案实战
    • 1.3.2.1.2. 缓存穿透、缓存失效、缓存雪崩及热点缓存重建优化及实战
  • 1.3.2.2. 消息中间件流量削峰与异步处理
  • 1.3.2.3. 限流策略实现
    • 1.3.2.3.1. Nginx限流
    • 1.3.2.3.2. 计数器
    • 1.3.2.3.3. 滑动时间窗口
    • 1.3.2.3.4. 令牌桶、漏桶算法
    • 1.3.2.3.5. Sentinel/Hystrix限流
  • 1.3.2.4. 全链路电商压测
    • 1.3.2.4.1. 基于电商正向流程全链路压测实战
    • 1.3.2.4.2. 基于逆向流程全链路压测实战
  • 1.3.2.5. 性能调优实战
    • 1.3.2.5.1. 高并发场景JVM GC调优实战
    • 1.3.2.5.2. 高并发场景Mysql调优实战
    • 1.3.2.5.3. 高并发场景Tomcat调优实战
    • 1.3.2.5.4. 高并发场景Nginx调优实战
  • 1.3.2.6. 性能监控
    • 1.3.2.6.1. 监控系统Prometheus使用详解
    • 1.3.2.6.2. 监控报警系统Grafana图表配置及异常报警
    • 1.3.2.6.3. Prometheus+Grafana 监控电商系统各项性能指标
  • 1.3.2.7. 秒杀商品详细页多级缓存架构实战
    • 1.3.2.7.1. 基于静态化CDN加速方案详解
    • 1.3.2.7.2. 基于Redis本地cache方案详解
    • 1.3.2.7.3. 基于OpenResty lua脚本缓存方案详解
  • 1.3.2.8. 秒杀交易全链路架构实战
    • 1.3.2.8.1. 秒杀下单系统安全防刷策略实现
    • 1.3.2.8.2. 大促下单高峰服务降级实现详解
    • 1.3.2.8.3. 订单场景分布式事务实战
• 1.3.3. 集群上云
  • 1.3.3.1. 虚拟容器技术详解
    • 1.3.3.1.1. 虚拟服务之Docker
      • 1.3.3.1.1.1. Docker的镜像，仓库，容器详解
      • 1.3.3.1.1.2. 快速开始搭建Docker环境
      • 1.3.3.1.1.3. DockerFile使用详解
      • 1.3.3.1.1.4. DockerCompose集成式应用组合
      • 1.3.3.1.1.5. Docker服务编排实现
    • 1.3.3.1.2. Kubernetes容器管理
      • 1.3.3.1.2.1. Kubernetes介绍与快速开始
      • 1.3.3.1.2.2. Kubernetes对象&Master组件&Node节点详解
      • 1.3.3.1.2.3. Kubernetes生产集群环境搭建与使用
  • 1.3.3.2. 电商中台项目云服务部署
    • 1.3.3.2.1. 项目整体Docker容器化部署
    • 1.3.3.2.2. 项目整体Kubernetes集群部署
  • 1.3.3.3. 秒杀系统项目云服务部署
    • 1.3.3.3.1. 项目整体Docker容器化部署
    • 1.3.3.3.2. 项目整体Kubernetes集群部署

2. 亿级流量钉钉微信后端IM架构

2.1. 支撑千万人同时在线大规模Netty服务集群架构实战

2.2. 亿级流量聊天系统微服务架构实践

2.3. 保证聊天系统消息的可靠投递实践

2.4. 离线消息存储最佳实践

2.5. 单聊与群聊数据收发机制读扩散与写扩散详解

2.6. 海量历史聊天消息数据存储方案详解

2.7. 基于Lua或分布式锁机制保证消息未读数的一致性

2.8. 万人群聊系统设计难点剖析

2.9. 百万在线直播互动场景设计难点剖析

2.10. IM系统中的多级缓存架构实践

2.11. 熔断限流机制保证消息收发核心链路高可用

3. 电商推荐系统项目实战

3.1. 电商推荐系统理论基础

• 3.1.1. 推荐系统功能及租用介绍
  • 3.1.1.1. 推荐系统的作用
  • 3.1.1.2. 基础开发环境搭建
• 3.1.2. 推荐系统核心问题分析
  • 3.1.2.1. 到底什么是推荐系统
  • 3.1.2.2. 如何衡量一个推荐系统
• 3.1.3. 机器学习基础
  • 3.1.3.1. 什么是机器学习
  • 3.1.3.2. 机器学习数据形式
  • 3.1.3.3. 机器学习的分类
  • 3.1.3.4. 怎么获取数据集

3.2. 常用特征工程方法实操

• 3.2.1. 机器学习处理什么问题
• 3.2.2. 机器学习的标准处理流程
• 3.2.3. 为什么需要特征工程
• 3.2.4. 常用的特征工程方法
  • 3.2.4.1. 特征抽取
  • 3.2.4.2. 特征预处理
  • 3.2.4.3. 特征降维

3.3. 常用机器学习方法实操

• 3.3.1. KNN算法
• 3.3.2. 朴素贝叶斯算法
• 3.3.3. 决策树
• 3.3.4. 随机森林
• 3.3.5. 线性回归
• 3.3.6. 逻辑回归与二分类
• 3.3.7. k-Means算法

3.4. 推荐系统实现与优化

• 3.4.1. 数据处理问题
• 3.4.2. 推荐算法
  • 3.4.2.1. 隐语义模型
  • 3.4.2.2. ALS最小二乘法
• 3.4.3. 算法实战
• 3.4.4. 结果评估与模型优化

4. BAT内部自研分布式调用链中间件

4.1. 分布示调用链简介与发展史

4.2. 调用链平台概要设计

4.3. Javassist、字节码插桩、JavaAGENT

4.4. 埋点采集

• 4.4.1. 采集点为：Dubbo、Jdbc Driver、Spring
• 4.4.2. 采集点为：Tomcat、Http、Redis

4.5. Classloader深入加载机制

4.6. 深入分析调用链中Threadlocal、Threadpool应用

4.7. 分布式环境部署与问题排查

七、大数据全栈专题

1. 大数据存储专题

1.1. Hadoop

• 1.1.1. 快速入门
• 1.1.2. HDFS
• 1.1.3. MapReduce
  • 1.1.3.1. 基础概述
    • 1.1.3.1.1. MapReduce定义
    • 1.1.3.1.2. MapReduce优缺点
    • 1.1.3.1.3. MapReduce核心思想
    • 1.1.3.1.4. 官方WordCount源码
    • 1.1.3.1.5. 常用数据序列化类型
    • 1.1.3.1.6. MapReduce案例实操
      • 1.1.3.1.6.1. 本地测试
      • 1.1.3.1.6.2. 提交到就能测试
  • 1.1.3.2. 序列化
    • 1.1.3.2.1. MapReduce序列化机制解读
    • 1.1.3.2.2. 自定义bean对象实现序列化接口
    • 1.1.3.2.3. 序列化案例实操
  • 1.1.3.3. 核心框架原理
    • 1.1.3.3.1. InputForm数据输入
    • 1.1.3.3.2. MapReduce工作流程
    • 1.1.3.3.3. Shuffle机制
    • 1.1.3.3.4. OutputFormat数据输出
    • 1.1.3.3.5. MapReduce内核源码解析
    • 1.1.3.3.6. Join应用
    • 1.1.3.3.7. 数据清洗
    • 1.1.3.3.8. MapReduce开发总结
  • 1.1.3.4. 压缩
    • 1.1.3.4.1. 概述
    • 1.1.3.4.2. MapReduce支持的压缩编码
    • 1.1.3.4.3. 压缩方式选择
    • 1.1.3.4.4. 压缩参数配置
    • 1.1.3.4.5. 压缩实操案例
  • 1.1.3.5. 常见问题及解决方案
• 1.1.4. Yarn
  • 1.1.4.1. 基础理论
    • 1.1.4.1.1. yarn的基础架构
    • 1.1.4.1.2. yarn的工作机制
    • 1.1.4.1.3. 作业提交全过程
    • 1.1.4.1.4. yarn调度器和调度算法
    • 1.1.4.1.5. 命令行操作yarn
    • 1.1.4.1.6. yarn生产环境核心参数
  • 1.1.4.2. 技术实操
    • 1.1.4.2.1. yarn生产环境核心参数配置
    • 1.1.4.2.2. yarn的tool接口案例
• 1.1.5. Hadoop源码解析
  • 1.1.5.1. RPC通信原理解析
  • 1.1.5.2. NameNode启动源码解析
  • 1.1.5.3. DataNode启动源码解析
  • 1.1.5.4. HDFS上传源码解析
  • 1.1.5.5. Yarn源码解析
  • 1.1.5.6. MapReduce源码解析
  • 1.1.5.7. Hadoop源码编译

1.2. Hive

• 1.2.1. 关于Hive
  • 1.2.1.1. Hive是什么
  • 1.2.1.2. Hive的使用场景
  • 1.2.1.3. Hive的整体架构
  • 1.2.1.4. 为什么要用Hive而不用关系型数据库
• 1.2.2. Hive安装
  • 1.2.2.1. 下载地址与版本选择
  • 1.2.2.2. Hive安装部署
    • 1.2.2.2.1. 实验环境
    • 1.2.2.2.2. 安装Hive
    • 1.2.2.2.3. 基本操作
    • 1.2.2.2.4. 使用MySQL作为Hive的元数据
    • 1.2.2.2.5. 使用JDBC连接远程Hive服务
    • 1.2.2.2.6. Hive配置总结
  • 1.2.2.3. Hive的基础使用
    • 1.2.2.3.1. Hive的数据结构
    • 1.2.2.3.2. Hive的复杂数据结构
  • 1.2.2.4. Hive-DDL
    • 1.2.2.4.1. 维护数据库
    • 1.2.2.4.2. 维护表
    • 1.2.2.4.3. 外部表
    • 1.2.2.4.4. 分区表
    • 1.2.2.4.5. 分桶表
  • 1.2.2.5. Hive-数据管理
  • 1.2.2.6. Hive查询
    • 1.2.2.6.1. 构建数据
    • 1.2.2.6.2. 常用的算数运算符
    • 1.2.2.6.3. 分组排序
    • 1.2.2.6.4. With关键字
  • 1.2.2.7. Hive函数
    • 1.2.2.7.1. 系统自带函数
    • 1.2.2.7.2. 开窗函数
    • 1.2.2.7.3. 自定义函数
  • 1.2.2.8. 基础调优
    • 1.2.2.8.1. 了解Hive的执行计划
    • 1.2.2.8.2. 定制Mapper和Reducer数量
    • 1.2.2.8.3. Hive与其他大数据组件融合

1.3. HBase

• 1.3.1. 关于HBASE
  • 1.3.1.1. HBase是什么
  • 1.3.1.2. HBase的数据结构
  • 1.3.1.3. HBase的基础架构
  • 1.3.1.4. HBase适用场景
• 1.3.2. HBase安装
  • 1.3.2.1. 实验环境和前置软件
  • 1.3.2.2. 安装Zookeeper
  • 1.3.2.3. 安装HBase
  • 1.3.2.4. 搭建HBase集群模式
• 1.3.3. HBase基础操作
  • 1.3.3.1. 基础指令
  • 1.3.3.2. HBase的数据结构
• 1.3.4. HBase原理
  • 1.3.4.1. HBase文件读写框架
  • 1.3.4.2. HBase写数据流程
  • 1.3.4.3. HBase读数据流程
  • 1.3.4.4. HBase文件压缩流程
• 1.3.5. HBase客户端
  • 1.3.5.1. RestAPI
  • 1.3.5.2. Java API
• 1.3.6. HBase优化
  • 1.3.6.1. 列簇设计
  • 1.3.6.2. 预分区与Rowkey设计
  • 1.3.6.3. Hive与HBase集成

2. 流式计算专题

2.1. kafka

• 2.1.1. kafka发展介绍与对比
• 2.1.2. kafka集群搭建与使用
• 2.1.3. kafka副本机制与选举原理
• 2.1.4. kafak架构设计原理分析
• 2.1.5. kafka Stream流式计算框架
  • 2.1.5.1. 为什么要有kafka Stream
  • 2.1.5.2. KStream和KTable
  • 2.1.5.3. 基于RocksDB提供的本地数据缓存
  • 2.1.5.4. 定时开窗计算

2.2. Flink

• 2.2.1. 理解Flink与流式计算
  • 2.2.1.1. 初始Flink
  • 2.2.1.2. 流式计算梳理
• 2.2.2. Flink安装部署
• 2.2.3. Flink运行架构
• 2.2.4. Flink的DataStream API
• 2.2.5. Flink的Window API
• 2.2.6. Flink的时间语义与WaterMark
• 2.2.7. Flink的状态管理
• 2.2.8. Process Function

2.3. spark

• 2.3.1. spark概述
  • 2.3.1.1. 什么是spark
  • 2.3.1.2. Spark一站式计算场景
  • 2.3.1.3. Spark与Hadoop
  • 2.3.1.4. spark集群环境搭建
    • 2.3.1.4.1. 配置历史服务
    • 2.3.1.4.2. 配置HA高可用集群
    • 2.3.1.4.3. YARN资源调度
  • 2.3.1.5. Spark基础实战演练
    • 2.3.1.5.1. 本地调试
    • 2.3.1.5.2. 部署到集群中运行
• 2.3.2. spark core
  • 2.3.2.1. Spark核心模块
  • 2.3.2.2. Spark快速上手
    • 2.3.2.2.1. 本地调试
    • 2.3.2.2.2. 部署到集群中运行
• 2.3.3. Spark命令行工具
  • 2.3.3.1. spark sql
  • 2.3.3.2. 什么是SparkSQL
  • 2.3.3.3. Hive与SparkSQL
  • 2.3.3.4. DataFrame与DataSet的区别
  • 2.3.3.5. SparkSQL核心编程
    • 2.3.3.5.1. RDD DataFrame和DataSet三者的区别以及数据转换
    • 2.3.3.5.2. 用户自定义函数
    • 2.3.3.5.3. 数据加载与保存
• 2.3.4. spark streaming
  • 2.3.4.1. 什么是SparkStreaming
  • 2.3.4.2. SparkSteaming基础架构
  • 2.3.4.3. DStream创建与转换
  • 2.3.4.4. DStream数据输出
• 2.3.5. spark使用优化
  • 2.3.5.1. 常规性能调优
  • 2.3.5.2. 算子性能调优
  • 2.3.5.3. Shuffle调优
  • 2.3.5.4. JVM调优
  • 2.3.5.5. Spark数据倾斜问题调优
• 2.3.6. spark内核原理
  • 2.3.6.1. Spark核心组件回顾
  • 2.3.6.2. Spark部署模式分析
    • 2.3.6.2.1. Standalone独立模式
    • 2.3.6.2.2. YARN模式
  • 2.3.6.3. Spark通讯框架解析
  • 2.3.6.4. Spark任务调度机制解析
  • 2.3.6.5. Spark Shuffle机制解析
  • 2.3.6.6. Spark内存管理机制解析

3. ETL专题

3.1. sqoop

• 3.1.1. Sqoop简介
• 3.1.2. Sqoop原理
• 3.1.3. Sqoop安装
• 3.1.4. Sqoop的简单使用案例
  • 3.1.4.1. 导入数据
  • 3.1.4.2. 导出数据
  • 3.1.4.3. 脚本打包
• 3.1.5. Sqoop常用命令及参数
  • 3.1.5.1. 常用命令列举
  • 3.1.5.2. 命令及参数详解

3.2. flume

• 3.2.1. Event 数据传输的基本单元
• 3.2.2. Source 数据源
• 3.2.3. Channel 临时存储数据的管道
• 3.2.4. Sink 数据处理单元
• 3.2.4. Agent

4. 项目实战专题

4.1. 电商推荐系统项目实战

• 4.1.1. 电商推荐系统理论基础
  - 4.1.1.1. 推荐系统功能及租用介绍
  - 4.1.1.1.1. 推荐系统的作用
  - 4.1.1.1.2. 基础开发环境搭建
  - 4.1.1.2. 推荐系统核心问题分析
  - 4.1.1.2.1. 到底什么是推荐系统
  - 4.1.1.2.2. 如何衡量一个推荐系统
  - 4.1.1.3. 机器学习基础
  - 4.1.1.3. 1. 什么是机器学习
  - 4.1.1.3. 2. 机器学习数据形式
  - 4.1.1.3. 3. 机器学习的分类
  - 4.1.1.3. 4. 怎么获取数据集
• 4.1.2. 常用特征工程方法实操
  • 4.1.2.1. 机器学习处理什么问题
  • 4.1.2.2. 机器学习的标准处理流程
  • 4.1.2.3. 为什么需要特征工程
  • 4.1.2.4. 常用的特征工程方法
    • 4.1.2.4.1. 特征抽取
    • 4.1.2.4.2. 特征预处理
    • 4.1.2.4.3. 特征降维
• 4.1.3. 常用机器学习方法实操
  • 4.1.3.1. KNN算法
  • 4.1.3.2. 朴素贝叶斯算法
  • 4.1.3.3. 决策树
  • 4.1.3.4. 随机森林
  • 4.1.3.5. 线性回归
  • 4.1.3.6. 逻辑回归与二分类
  • 4.1.3.7. k-Means算法
• 4.1.4. 推荐系统实现与优化
  • 4.1.4.1. 数据处理问题
  • 4.1.4.2. 推荐算法
    • 4.1.4.2.1. 隐语义模型
    • 4.1.4.2.2. ALS最小二乘法
  • 4.1.4.3. 算法实战
  • 4.1.4.4. 结果评估与模型优化

4.2. 电商用户画像项目实战

4.3. 电商业务风控系统项目实战

5. 拓展技术专题

5.1. 开源NewSQL产品TiDB

• 5.1.1. 数据库技术发展史
• 5.1.2. 从mysql到TiDB
• 5.1.3. TiDB整体架构
• 5.1.4. TiDB核心特征
• 5.1.5. TiDB安装部署
  • 5.1.5.1. 单机版
  • 5.1.5.2. 集群版
• 5.1.6. TiDB基础操作
  • 5.1.6.1. SQL操作
  • 5.1.6.2. 读取历史数据
  • 5.1.6.3. 整合Spark
  • 5.1.6.4. 数据迁移
• 5.1.7. TiDB技术内幕

5.2. 商业NewSQL产品VoltDB

• 5.2.1. VoltDB介绍
• 5.2.2. VoltDB安装
  • 5.2.2.1. 社区版与商业版的区别
  • 5.2.2.2. 集群环境搭建
  • 5.2.2.3. 集群高可用分析
• 5.2.3. VoltDB使用
  • 5.2.3.1. 基础数据操作
  • 5.2.3.2. 外部数据导入与导出
    • 5.2.3.2.1. CSV数据导入
    • 5.2.3.2.2. kafka数据导入
    • 5.2.3.2.3. mysql数据导入
  • 5.2.3.3. 无所不能的存储过程
  • 5.2.3.4. 整合外部数据源
    • 5.2.3.4.1. 整合kafka

5.3. CDH环境搭建

八、拓展技术专题

1. 面试专题

1.1. 360度规划您的职业生涯

1.2. 360度讲解面试中常见问题、礼仪、细节、技巧

1.3. 程序员修炼之道之简历技术优化、项目优化

1.4. 按大厂分类

• 1.4.1. 阿里巴巴高频面试题解析
• 1.4.2. 京东高频面试题解析
• 1.4.3. 蚂蚁金服高频面试题解析
• 1.4.4. 美团高频面试题解析
• 1.4.5. 字节跳动高频面试题解析
• 1.4.6. 腾讯高频面试题解析

1.5. 按技术分类

• 1.5.1. Java基础经典面试题解析
• 1.5.2. Java并发经典面试题解析
• 1.5.3. 常用开发框架经典面试题解析
• 1.5.4. Mysql经典面试题解析
• 1.5.5. Redis经典面试题解析
• 1.5.6. 分布式经典面试题解析
• 1.5.7. 微服务经典面试题解析
• 1.5.8. 消息队列经典面试题解析

2. 网络相关经典面试题解析

2.1. 算法与数据结构

2.2. 算法复杂性分析

2.3. 线性表、链表数据结构详解

2.4. 队列、栈结数据结构详解

2.5. 基础排序算法详解

2.6. 数论&枚举&递归&分治&回溯思想详解

2.7. 贪心算法与动态规划

2.8. 快排与归并排序详解

2.9. 二分搜索、哈希表详解

2.10. 并查集算法详解

2.11. 树，基本概念，二叉树(遍历)，红黑树详解

2.12. B树，Trie树，赫夫曼树，堆树详解

2.13. 图论、深度优先遍历、广度优先遍历详解

2.14. 最小生成树、最短路径详解

2.15. 布隆过滤器与位图详解

3. 区块链技术(Java版)

3.1. 项目架构与技术点讲解

3.2. 区块链原理整体介绍

3.3. 区块链整体结构设计与实现

• 3.3.1. 共识机制
• 3.3.2. 工作量证明原理
• 3.3.3. 挖矿算法

3.4. 密码学

• 3.4.1. 对称加密
• 3.4.2. 哈希(hash)加密
• 3.4.3. 非对称加密
• 3.4.4. 数字签名

3.5. 比特币钱包的设计与实现

• 3.5.1. 钱包结构
• 3.5.2. 钱包转账
• 3.5.3. 钱包余额

3.6. 比特币交易的设计与实现

• 3.6.1. 比特币交易UTXO
• 3.6.2. 比特币余额

3.7. P2P去中心化网络设计与实现

• 3.7.1. 区块链P2P网络
• 3.7.2. 网络节点发现
• 3.7.3. 网络节点通讯
• 3.7.4. 区块广播
• 3.7.5. 交易广播

3.8. 课程详细内容请咨询图灵学院诸葛老师，QQ：3376224996

4. 人工智能技术

4.1. 用一台电脑搭建一个机器人开发环境

4.2. Python编程入门和应用范例

4.3. ROS客户端库和应用范例

4.4. 开发你的第一个机器人应用

4.5. 如何协调一个机器人内部的行为

4.6. 计算机视觉基础与应用

4.7. 机器人建图和导航

4.8. 开发一个智能安保机器人

4.9. 神经网络基础与应用

4.10. 基于ROS开发多机器人应用

4.11. 群体智能

4.12. 人工智能前沿探讨 类脑计算

4.13. 人工智能前沿探讨深度强化学习（DRL）

5. 项目管理

5.1. 什么是敏捷管理

5.2. 敏捷开发与传统项目管理区别

5.3. 敏捷开发的要素

5.4. 敏捷开发的关键角色

5.5. 敏捷开发的流程和工具

5.6. Product Backlog 和 Sprint Backlog

5.7. 冲刺（Sprint）

5.8. 燃尽图（Burn Down Chart）

5.9. 利用看板进行可视化管理

5.10. 关于敏捷开发的会议

6. 互联网工具专题

7. 工作流Activiti7

7.1. 基本介绍与使用

• 7.1.1. BPMN介绍与详解
• 7.1.2. 创建流程定义实战与源码分析
• 7.1.3. 流程挂起实战与源码分析
• 7.1.4. 流程激活实战与源码分析

7.2. 高级应用实战

• 7.2.1. 流程变量介绍与高级使用
• 7.2.2. 流程网关介绍与高级使用
• 7.2.3. 任务分配介绍与高级使用
• 7.2.4. Activiti7与Spring Boot整合流程与源码分析

九、高级架构师

1. 掌控全局

1.1. 开发管理

• 1.1.1. DevOps开发
• 1.1.2. 迭代式开发
• 1.1.3. 敏捷式开发
• 1.1.4. 领域驱动开发
• 1.1.5. 测试驱动开发

1.2. 业务创新

• 1.2.1. 业务驱动技术
• 1.2.2. 技术反推业务

1.3. 技术架构

• 1.3.1. 分布式架构
• 1.3.2. 微服务架构
• 1.3.3. ServiceMesh架构
• 1.3.4. Serverless架构
• 1.3.5. 云原生架构

1.4. 质量与安全

• 1.4.1. 质量保障体系
• 1.4.2. 持续交付体系
• 1.4.3. 灰度发布体系
• 1.4.4. 系统安全体系
• 1.4.5. 数据安全体系

1.5. 运维与监控

• 1.5.1. 自动化运维发布体系
• 1.5.2. 云运维体系
• 1.5.3. 自动化运维监控体系
• 1.5.4. 多维度监控体系

2. 前沿技术落地

2.1. ServiceMesh服务网格

• 2.1.1. ServiceMesh的前世今生
• 2.1.2. ServiceMesh技术选型之Istio
• 2.1.3. Istio流量控制与安全架构
• 2.1.4. Istio部署网格服务
• 2.1.5. 从ServiceMesh迈向云原生

2.2. Serverless无服务

• 2.2.1. 阿里内部Serverless现状
• 2.2.2. FaaS进程模型及应用场景
• 2.2.3. 后端BaaS化与NoOps微服务
• 2.2.4. Serverless开发最佳实践

2.3. 云原生架构

• 2.3.1. 云原生Cloud Native架构
• 2.3.2. Spring Cloud云原生应用
• 2.3.3. K8S与云原生CNCF
• 2.3.4. 云原生架构最佳实践

2.4. 全面上云

• 2.4.1. 系统服务集群云架构
• 2.4.2. 数据库集群云架构
• 2.4.3. 分布式缓存集群云架构
• 2.4.4. 消息中间件集群云架构
• 2.4.5. NoSQL数据存储集群云架构

2.5. 云计算平台架构设计

• 2.5.1. 私有云架构
• 2.5.2. 公有云架构
• 2.5.3. SaaS云架构
• 2.5.4. PaaS云架构
• 2.5.5. IaaS云架构
• 2.5.6. FaaS云架构
• 2.5.7. BaaS云架构

3. 大厂三高项目架构

3.1. 腾讯课堂应对用户爆增的架构设计

3.2. 钉钉IM应对爆发式增长场景的高可用架构设计

3.3. 腾讯Service Mesh研发实践中的取舍

3.4. 领域驱动设计DDD在美团外卖营销业务的实践

3.5. 快手超高稳定性架构如何应对春晚亿级 QPS 并发洪流

3.6. 顺丰速运 IoT 大数据应用与实践

3.7. 大型电商开放平台架构设计和演进

3.8. 蚂蚁金服多机房异地双活架构实践

3.9. 双十一大促备战方案设计

3.10. 大厂线上项目Bug与调优经验

4. 架构师软素质

4.1. 团队影响力

4.2. 公司内部影响力

4.3. 行业影响力

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