Java 架构师学习路线

一、 框架源码专题1. 应用框架Spring1.1. Spring IOC源码剖析1.2. Spring AOP 源码剖析1.3. Spring MVC 源码剖析1.4. Spring 注解式开发1.5. Spring 5 新特性1.6. Spring Security 原理与源码剖析1.7. Spring Webflux详解2. ORM 框架MyBatis2.1. MyBatis 快速掌握2.2. MyBatis 源码分析2.3. MyBatis 徒手实现2.4. MyBatisPlus 高级应用3. 学习源码中的优秀设计模式3.1. 设计原则3.2. 创建型模式3.3. 结构型模式3.4. 行为型模式3.5. 设计模式对比及应用场景二、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3.2. 内存模型3.3. synchronized3.4. volatile4. 线程池4.1. Executors4.2. ThreadPoolExecutor4.3. ScheduledThreadPoolExecutor4.4. Future4.5. 线程间通信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6.2. 数组6.3. 引用类型6.4. 字段类型三、性能调优专题1. JVM性能调优1.1. JVM类加载机制详解1.2. JVM内存模型1.3. 类字节码文件深度剖析1.4. 垃圾收集机制详解1.5. 十种垃圾收集器详解1.6. JVM调优工具详解1.7. GC日志详细分析1.8. JVM调优实战2. Mysql性能调优2.1. SQL执行原理详解2.2. 索引底层剖析2.3. 执行计划与SQL优化2.4. Mysql锁机制与事务隔离级别详解3. Tomcat调优3.1. 整体认知Tomcat项目架构3.2. 生产环境配置3.3. 掌握Tomcat 线程模型背后原理3.4. Undertow调优4. Nginx调优4.1. Nginx快速掌握4.2. 熟练掌握Nginx核心配置4.3. 掌握Nginx负载算法配置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. RabbitMQ1.2. RocketMQ1.3. Kafka2. 分布式储存中间件2.1. Redis2.2. MongoDB2.3. Elasticsearch2.4. FastDFS2.5. MinIO2.6. Neo4j3. 分布式调度中间件3.1. Java定时任务Quartz3.2. 分布式调度Elastic Job4. 分布式框架4.1. Zookeeper4.2. Dubbo4.3. ShardingSphere4.4. Netty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&Admin3. Spring Cloud Alibaba详解及源码剖析3.1 Nacos 注册中心详解及源码分析3.2. Nacos 配置中心实战及源码分析3.3. LoadBalancer 客户端负载均衡器实战3.4. Ribbon 客户端负载均衡详解及源码分析3.5. Feign 声明式服务调用详解及源码分析3.6. Sentinel 限流降级熔断详解及底层源码分析3.7. Seata 微服务分布式事务详解及源码分析3.8. Gateway 统一网关详解及源码剖析3.9. Skywalking链路追踪组件实战3.10. Spring Security OAuth2微服务安全实战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1.2. 基于Spring Cloud微服务架构拆分1.3. 电商平台技术解决方案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3.2. 常用特征工程方法实操3.3. 常用机器学习方法实操3.4. 推荐系统实现与优化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、JavaAGENT4.4. 埋点采集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. Hadoop1.2. Hive1.3. HBase2. 流式计算专题2.1. kafka2.2. Flink2.3. spark3. ETL专题3.1. sqoop3.2. flume4. 项目实战专题4.1. 电商推荐系统项目实战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TiDB5.2. 商业NewSQL产品VoltDB5.3. 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1.5. 按技术分类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3.4. 密码学3.5. 比特币钱包的设计与实现3.6. 比特币交易的设计与实现3.7. P2P去中心化网络设计与实现3.8. 课程详细内容请咨询图灵学院诸葛老师，QQ：33762249964. 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 Backlog5.7. 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Activiti77.1. 基本介绍与使用7.2. 高级应用实战九、高级架构师1. 掌控全局1.1. 开发管理1.2. 业务创新1.3. 技术架构1.4. 质量与安全1.5. 运维与监控2. 前沿技术落地2.1. ServiceMesh服务网格2.2. Serverless无服务2.3. 云原生架构2.4. 全面上云2.5. 云计算平台架构设计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

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 / @PostConstruct1.1.3.2. 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. @EnableAspectJAutoProxy1.2.2.2. @Before / @After / @AfterReturing / @AfterThrorwing / @Around1.2.2.3. @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 / @Conditional1.4.2. @Component / @Service / @Controller / @Repository1.4.3. @Lazy / @Scope / @Import / @Value / @Profile1.4.4. @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 ApplicationContext1.5.4. 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、Mapper2.1.4. 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-before3.2.4. as-if-serial3.2.5. 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. newCachedThreadPool4.1.2. newFixedThreadPool4.1.3. newScheduledThreadPool4.1.4. 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. FutureTask4.4.3. 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 Name1.3.2.3.2.2. 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_index1.3.2.5.3. u2 descriptor_index1.3.2.5.4. u2 attributes_count1.3.2.5.5. 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GC1.8.5. 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ReadView2.4.3.3. 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. wrapper3.1.3.2. context3.1.3.3. host3.1.3.4. engine3.1.3.5. 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. upstream4.2.4. location4.2.5. 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 hash4.3.3. url hash4.3.4. least_conn4.3.5. 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Quartz3.1.6. 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Dubbo4.2.2. 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LoadBalancer3.3.3. 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. Rabbitmq1.3.1.2…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 Config1.3.1.4.3. 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、Spring4.4.2. 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. HDFS1.1.3. 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yarn1.1.4.1.6. 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Hive1.2.2.2.3. 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Zookeeper1.3.2.3. 安装HBase1.3.2.4. 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. RestAPI1.3.5.2. 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 Stream2.1.5.2. KStream和KTable2.1.5.3. 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Flink2.2.1.2. 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 API2.2.5. Flink的Window API2.2.6. Flink的时间语义与WaterMark2.2.7. 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spark2.3.1.2. Spark一站式计算场景2.3.1.3. Spark与Hadoop2.3.1.4. 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 sql2.3.3.2. 什么是SparkSQL2.3.3.3. Hive与SparkSQL2.3.3.4. 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SparkStreaming2.3.4.2. 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TiDB5.1.3. 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Spark5.1.6.4. 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UTXO3.6.2. 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Istio2.1.3. 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CNCF2.3.4. 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