Java全栈看似内容庞杂，只要掌握方法成功离我们很近，话不多说，上硬货！

Web后端架构

后端进阶第一步，先把Web架构相关的技术学好吧，因为之前大家都做过Java Web项目，想必对这块内容还是比较熟悉的吧。我们需要了解Web架构演化的历史，了解为什么要做服务器集群，为什么要用缓存，为什么要做拆分，做主从，以及为什么要有分布式。

分布式理论基础

由于下面的内容或多或少都会涉及到分布式相关的知识，所以这一部分我们主要介绍一下有关分布式的基础知识。笔者对分布式的学习主要也停留在理论上，所以这里讲的也是一些理论的东西。

1、CAP 和 BASE

谈分布式就要谈CAP，一致性，高可用，网络分区容忍性为何只能三选二，为什么网络分区容忍性必须要被考虑。CAP在实际应用中真的可靠么？

BASE出现的原因，为什么BASE更容易实现，更适合实际应用，BASE可以通过哪些技术去实现呢？

2、一致性协议和算法

一致性协议也是分布式理论的一个重点，2PC，3PC，分别指的是什么，其中分别有什么问题。3PC解决了2PC的一个问题，却仍然不完美。

Paxos和Raft两种一致性算法，显然前者比后者复杂得多，但是Raft可能更加实用。为什么我们需要一致性算法，它们又有什么用呢。

3、分布式事务和最终一致性

分布式事务是一个复杂的概念，主要指分布式系统中需要强一致场景时所用到的事务。理解和实现它都不是简单的事情。

如果我们退而求其次，不要求强一致性，而选择最终一致性，则可以用更加灵活的方案，比如事务消息。

常见分布式技术

1、zookeeper

上文说到zookeeper是分布式技术很重要的一块内容，这是因为zookeeper用于管理和协调分布式组件，虽然它出自hadoop生态，却用于很多应用当中，基本上有分布式的地方就有zk的存在。

简单说来，zk可以提供全局统一的节点树结构，通过节点来管理资源，同时zk自身是使用集群方式部署的，所以保证自己是高可用的。根据这一特点，它可以作为服务注册中心，还可以实现分布式锁等功能。

2、分布式服务

分布式服务是一个挺有意思的东西，也很常用，简单来说，就是把服务组件部署在不同节点上，通过rpc的方式访问，为了实现这一功能，我们需要考虑通信协议，序列化方式，进一步来说，我们还要了解如何做服务注册和发现，以及如何做限流，做服务熔断和降级，等等等等。

常见的分布式服务框架有dubbo，以及Spring Cloud这类产品，学会使用他们，然后了解它们的底层实现原理，相信会是一个很有趣的过程。

3、负载均衡

关于负载均衡，说起来其实很简单，就是把一组请求分成多组，按照某种规则分发到多台服务器上。

但是负载均衡也涉及很多内容，包括负载均衡的算法，负载均衡的实现方式，我们需要了解它到底是在哪一层实现的。

一般来说，常用的负载均衡方式有nginx和lvs两种，分别是7层和4层的负载均衡，一个基于域名进行负载均衡，一个基于端口号做负载均衡。了解它们的实现原理，会让你更好地理解这部分内容。

4、分布式session和分布式锁

这两个组件也是分布式项目中经常要用到的，了解它们的使用和实现原理，有助于以后在项目中的实践。

分布式session一般有多种实现方式，可以存数据库或者缓存，也可以单独部署成一个服务，总之最重要的一点就是，性能要好，并且要高可用。

分布式锁则用于一些需要一致性的场景中，比如订单生成这种全局唯一的功能，分布式锁通常可以用缓存或者数据库来实现，但为了保证高性能，并且避免死锁，我们一般采用Redis或者zookeeper来实现。

缓存

讲到缓存，我们说的最多的就是Redis，所以我们要讲的也是Redis。学习Redis，除了学会使用简单的api之外，最好还要了解它的实现原理。

这里我们主要介绍三部分内容，也是我个人认为比较重要的三块内容。

1、数据结构和底层实现

Redis的数据结构比较丰富，但更有意思的是这些数据结构背后的底层实现，也就是作者如何用c语言来实现这些结构的。其中会有你熟悉的数组，链表，还有一些有意思的结构比如跳表，哈希表。

2、持久化方式

持久化方式主要分两种，aof和rdb，前者基于追加日志的方式来实现日志持久化，后者则是使用备份数据的方式来实现持久化。

3、分布式方案

这是Redis最有趣也最复杂的部分。首先，Redis可以使用主从的方式部署，其中“哨兵”这一组件用于故障切换。

基于哨兵的主从部署后来发展为Redis cluster的部署方式，也就是Redis集群，通过分片的方式来部署Redis集群，并且集群中任一节点都可以用来对外提供服务。

当然，除了Redis集群之外，还有codis的分布式方案，codis基于代理的方式来实现，表面上还是使用原来的Redis API，但实际上访问的却是一个Redis集群。

消息队列

消息队列的作用一般来说就是削峰，控流，解耦合，目前业界也有很多的消息队列产品，在很多公司都会使用，当然，它们各有各的优缺点，我们也不必全都了解，这里我们大概介绍3种消息队列，它们各自的特点都比较鲜明，值得大家去了解一番。

1、RabbitMQ

笔者刚开始接触的消息队列是rabbitmq，它的使用方法比较简单。 RabbitMQ是一个由erlang开发的AMQP（Advanced Message Queue ）的开源实现，主要有以下特点：

安装部署简单，上手门槛低，功能丰富，符合AMQP标准；

企业级消息队列，经过大量实践考验的高可靠；

集群易扩展，可以轻松的增减集群节点；

有强大的WEB管理页面。

2、Kafka

与其他MQ相比较，Kafka有一些优缺点，主要如下

优点：

可扩展。Kafka集群可以透明的扩展，增加新的服务器进集群。

高性能。Kafka性能远超过传统的ActiveMQ、RabbitMQ等，Kafka支持Batch操作。

容错性。Kafka每个Partition数据会复制到几台服务器，当某个Broker失效时，Zookeeper将通知生产者和消费者从而使用其他的Broker。

缺点：

重复消息。Kafka保证每条消息至少送达一次，虽然几率很小，但一条消息可能被送达多次。

消息乱序。Kafka某一个固定的Partition内部的消息是保证有序的，如果一个Topic有多个Partition，partition之间的消息送达不保证有序。

复杂性。Kafka需要Zookeeper的支持，Topic一般需要人工创建，部署和维护比一般MQ成本更高。

3、RocketMQ

RocketMQ是一个纯java、分布式、队列模型的开源消息中间件，前身是Metaq，当 Metaq 3.0发布时，产品名称改为 RocketMQ。

具有以下特点：

能够保证严格的消息顺序
提供丰富的消息拉取模式
高效的订阅者水平扩展能力
实时的消息订阅机制
亿级消息堆积能力

除此之外，它还有一个优点，就是支持事务消息，让分布式事务的实现变得简单

分布式数据库

这里说的分布式”数据库“，其实指的是数据库的分布式方案，更具体来说，主要指的是数据库的主从部署，以及分库，分表。

1、主从复制和读写分离

这是数据库高可用的基础。MySQL数据库会使用日志来完成主从复制，先写主库，然后再同步到从库。读写分离则一般是指的是：从库负责读，主库负责写。

2、分库分表方案

分库分表是解决大表性能瓶颈的一种方法，当然也分为横向拆分和纵向拆分，横向拆分指的就是减少单表的数据量，放到其他表或者其他库中。纵向拆分则一般指按照业务来拆分，把不必要的字段放到其他表中。

分库分表可以在应用层做，通过对id或者其他字段进行hash以便映射到对应的表中。当然也可以通过数据库中间件来完成，例如mycat这种中间件，通过代理的方式实现分库分表，非常方便。

大后端相关技术

这部分的内容笔者也只是略知一二，所以这里只是抛砖引玉，做一个简单的科普罢了。毕竟咱们学技术的人都是先讲深度再来谈广度。当你对之前的内容掌握得比较好的时候，再去看看大后端的一些其他技术，也会感觉挺有意思的。

下面这些技术主要是我自己学习路上接触过的一些内容，所以比较熟悉，才拿出来分享，至于适不适合大家的口味，可能就见仁见智了。

1、Hadoop生态

笔者之前参与过数据仓库相关的项目，所以稍微了解了这方面的内容，感觉hadoop生态还是挺有意思的。

大家不妨去了解一下其中的基本组件，然后打一个集群自己玩玩看。常见的组件有：hdfs，hbase，hive，zookeeper，flume，sqoop，yarn。

对于入门hadoop生态来说，这本书完全足够了，如果你要做大数据平台开发或者是数据研发工程师，可能需要非常全面地了解这些组件的底层原理。

2、云计算初探

笔者之前参与过私有云相关的项目，所以稍微了解了这方面的内容，感觉这方面的内容也蛮有趣的。

我在项目中主要接触到的是OpenStack，docker以及kubenetes，OpenStack是一个私有云生态，内部结构对于我们来说还是比较复杂的，不过最根本的虚拟化技术还是基于kvm虚拟化来实现的。

docker则是现在非常流行的一种容器，用于快速部署应用。

kubenetes也借着docker的东风火了起来，可以理解为是基于容器的分布式调度系统。

这些技术在企业中也是比较常用的，只不过对于研发同学来说，更多时候扮演的是工具的角色。

3、其他常见后端技术

除此之外，想必大家还了解过很多其他的技术，只不过不同的业务用到的组件往往不一样，所以并不是每个东西你都需要去了解。

比如搜索引擎技术Lucene，基于它的两款产品solr和elasticsearch，通常出现在需要搜索功能的项目中。

再比如流式计算技术，如storm和spark streaming等等，通常都用于大数据部门，用作实时数据采集。

又如ELK实现的分布式日志系统，多用于分析和定位系统问题，经常会出现在一些比较重要的应用当中。

当然，也有现在大火的人工智能，还有太多的技术我们没机会去了解和使用，我们能做的也就是在自己能力范围内把需要做的东西做到最好了。

所以，这些内容并不是每一样你都需要知道，但是如果有时间去了解一下的话，还是建议多了解一点的。

总结

详细教程可以下载：https://pan.baidu.com/s/1s2bJQ7cuP_Ob7eSqk71K4w?pwd=wj6y

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