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内容简介
前言
第1章 Spring原理及应用
1.1 Spring的特性
1.1.1 轻量
1.1.2 控制反转
1.1.3 面向容器
1.1.4 面向切面
1.1.5 框架灵活
1.2 Spring的模块
1.2.1 核心容器层
1.2.2 数据访问层
1.2.3 Web应用层
1.2.4 其他重要模块
1.3 Spring的核心JAR包
1.4 Spring的注解
1.4.1 Spring注解的使用
1.4.2 Spring的常用注解
1.5 Spring IoC的原理
1.5.1 Spring IoC简介
1.5.2 Spring Bean的装配流程
1.5.3 Spring Bean 的作用域
1.5.4 Spring Bean的生命周期
1.5.5 Spring 的4种依赖注入
1.5.6 自动装配的5种方式
1.6 Spring AOP的原理
1.6.1 Spring AOP简介
1.6.2 AOP的核心概念
1.6.3 AOP的2种代理方式
1.6.4 AOP的5种通知类型
1.6.5 AOP的代码实现
1.7 Spring MVC的原理
1.8 事务
1.8.1 本地事务
1.8.2 分布式事务
1.8.3 两阶段提交协议
1.9 MyBatis的缓存
1.9.1 MyBatis的一级缓存原理
1.9.2 MyBatis的二级缓存原理
1.10 Spring的生态
1.10.1 Spring Data
1.10.2 Spring的其他服务
第2章 Spring Cloud原理及应用
2.1 Spring Boot
2.1.1 Spring Boot的使用
2.1.2 Spring Boot Application Starters
2.1.3 Spring Boot的常用组件及其使用
2.2 Spring Cloud Config
2.2.1 Spring Cloud Config的原理
2.2.2 Config Server的定义和使用
2.2.3 Config Client
2.3 Spring Cloud Eureka
2.3.1 Spring Cloud Eureka的原理
2.3.2 Spring Cloud Eureka的使用
2.4 Spring Cloud Consul
2.4.1 Spring Cloud Consul的原理
2.4.2 Spring Cloud Consul的使用
2.5 Spring Cloud Feign
2.5.1 Feign的应用
2.5.2 Feign的常用注解
2.6 Spring Cloud Hystrix
2.6.1 Hystrix的特性
2.6.2 Hystrix的服务降级流程
2.6.3 Hystrix的使用
2.6.4 异步请求
2.6.5 Hystrix的常用配置
2.6.7 Hystrix Dashboard
2.7 Spring Cloud Zuul
2.7.1 Zuul的概念和特点
2.7.2 Zuul的原理
2.7.3 Zuul的使用
2.7.3 PreRequestFilter的定义和注入
2.7.4 Fallback Provider的服务容错
2.8 Spring Cloud的链路监控
2.8.1 Sleuth+Zipkin
2.8.2 Pinpoint
第3章 Netty网络编程原理及应用
3.1 Reactor线程模型
3.1.1 Java NIO
3.1.2 Reactor单线程模型
3.1.3 Reactor多线程模型
3.1.4 Reactor主从多线程模型
3.2 Netty的架构
3.2.1 Netty简介
3.2.2 Netty的架构设计
3.2.3 Netty的核心组件
3.2.4 Netty的原理
3.3 Netty的特性
3.3.1 I/O多路复用模型
3.3.2 数据零拷贝
3.3.3 内存重用机制
3.3.4 无锁化设计
3.3.5 高性能的序列化框架
3.4 Netty的使用
第4章 ZooKeeper原理及应用
4.1 ZooKeeper的原理
4.1.1 ZooKeeper的角色
4.1.2 ZAB协议
4.1.3 ZooKeeper的选举机制和流程
4.2 ZooKeeper的应用
4.2.1 ZooKeeper的数据模型
4.2.2 ZooKeeper的安装
4.2.3 ZooKeeper的应用场景
4.2.4 ZooKeeper节点的操作
第5章 Kafka原理及应用
5.1 Kafka的原理
5.1.1 Kafka的组成
5.1.2 Kafka的数据存储设计
5.1.3 生产者并发设计
5.1.4 消费者并发设计
5.2 Kafka的应用
5.2.1 Kafka的安装
5.2.2 基于Spring Boot的Kafka应用
第6章 Hadoop原理及应用
6.1 HDFS
6.1.1 Client
6.1.2 NameNode
6.1.3 Secondary NameNode
6.1.4 DataNode
6.2 MapReduce
6.2.1 Job Client
6.2.2 JobTracker
6.2.3 TaskTracker
6.2.4 Task
6.2.5 Reduce Task的执行过程
6.2.6 Hadoop MapReduce的作业生命周期
6.3 YARN
6.3.1 ResourceManager
6.3.2 NodeManager
6.3.3 ApplicationMaster
6.3.4 Container
6.3.5 YARN的任务提交和运行流程
6.4 Hadoop的安装和应用
6.4.1 Hadoop的安装
6.4.2 Hadoop的应用
第7章 HBase原理及应用
7.1 HBase的原理
7.1.1 HBase的概念
7.1.2 行式存储和列式存储
7.1.3 HBase列式存储的数据模型
7.1.4 HBase的架构组成
7.1.5 HBase的数据读写流程
7.2 HBase的使用
7.2.1 HBase的安装
7.2.2 基于Spring Boot的HBase应用
第8章 Cassandra原理及应用
8.1 Cassandra的原理
8.1.1 Cassandra的特点
8.1.2 Cassandra的数据模型
8.1.3 Gossip协议
8.1.4 NWR理论
8.1.5 一致性Hash
8.1.6 Cassandra的数据副本策略
8.1.7 Cassandra数据存储
8.1.8 Cassandra的数据写入
8.1.9 Cassandra的数据读取
8.1.10 Cassandra的数据删除机制
8.1.11 Cassandra和HBase的核心差别
8.2 Cassandra的应用
8.2.1 Cassandra的安装
8.2.2 基于Spring Boot的Cassandra应用
第9章 ElasticSearch原理及应用
9.1 ElasticSearch的概念和原理
9.1.1 Lucene的介绍
9.1.2 ElasticSearch的特点
9.1.3 ElasticSearch的应用场景
9.1.4 ElasticSearch的数据模型
9.1.5 ElasticSearch分布式架构
9.1.6 ElasticSearch的写操作流程
9.1.7 ElasticSearch的读操作流程
9.1.8 ElasticSearch中的Translog
9.1.9 ElasticSearch段合并
9.1.10 ElasticSearch的集群扩容
9.2 ElasticSearch的应用
9.2.1 ElasticSearch的安装
9.2.2 ElasticSearch的配置和性能调优
9.2.3 ElasticSearch API的使用
第10章 Spark原理及应用
10.1 Spark的原理
10.1.1 Spark的特点
10.1.2 Spark的模块
10.1.3 Spark的运行原理
10.2 Spark的使用
10.2.1 Spark的安装
10.2.2 Spark RDD的使用
10.2.3 Spark Streaming的使用
10.2.4 Spark SQL、DataFrame、DataSet的使用
10.2.5 Spark Structured Streaming的使用
第11章 Flink原理及应用
11.1 Flink的原理
11.1.1 Flink的特点
11.1.2 Flink的核心概念
11.1.3 Flink架构介绍
11.1.4 Flink的事件驱动模型
11.1.5 Flink的数据分析应用
11.1.6 Flink的数据清洗和数据管道
11.1.7 Flink数据流处理基本概念
11.1.8 API分类
11.1.9 Flink基于状态的内存计算
11.1.10 Flink的编程模型
11.1.11 Flink窗口计算
11.1.12 Flink故障恢复
11.2 Flink的应用
11.2.1 Flink的安装
11.2.2 Flink实战案例
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