E-BOOK 亿级流量Java高并发与网络编程实战 亿级流量Java高并发与网络编程实战
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《亿级流量Java高并发与网络编程实战》[92M]百度网盘|pdf下载|亲测有效

📥 PDF 电子书 · 百度网盘 · 约 91M 📖 社会出版社 🌐 zh-CN 📅 2,020 年出版
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  • 高并发底层技术理解不足:系统讲解多线程、NIO、网络编程等底层核心技术,帮助读者理解高并发场景下JVM与JDK新特性的实际应用。
  • 分布式框架选型与应用困难:通过Disruptor、Spring Boot、Spring Cloud、Dubbo等主流框架的完整案例,解决分布式系统开发中的框架整合与选型问题。
  • 海量数据存储与优化瓶颈:涵盖MySQL性能调优、Redis高速缓存、MapReduce分布式计算,为亿级流量场景提供完善的存储与处理方案。
  • 缺乏完整项目实战经验:每个案例以“理论+环境搭建+完整代码+运行截图”结构呈现,帮助读者积累真实项目开发经验。
  • 架构设计能力提升:从系统分析到大型互联网架构设计,帮助读者建立高并发系统的全局架构思维。

📖 书籍简介

产品特色


编辑推荐

(1)全面。本书从并发的底层核心技术、互联网应用框架、数据处理等三部分对高并发系列技术做了系统讲解。
(2)实用。本书以实战化训练为宗旨,用详尽且经典的案例阐述了 Java大数据及高级编程中的重点、难点。书中案例由真实项目演化而来,既体现了所述知识点的精华,又屏蔽了无关技术的干扰。
(3)案例完整。案例都是以“理论讲解 + 环境搭建 + 完整代码及分析 + 运行截图”这种完善的结构进行讲解,考虑到了读者可能会遇到的各种问题。

内容简介

  《亿级流量Java高并发与网络编程实战》以实战化训练为宗旨,用详尽且经典的案例阐述了 Java 高级编程中的重点、难点。每个案例都配有精练的描述和完整的代码,可以帮助读者快速地掌握书中的各个知识点。
  《亿级流量Java高并发与网络编程实战》由核心技术、应用框架和数据处理三部分组成。核心技术介绍了与高并发相关的架构设计及多线程、NIO、网络编程等底层技术;应用框架讲解了目前流行的一些高并发及分布式框架技术,如Disruptor、Spring Boot、Spring Cloud 等,这些技术也是目前在国内外互联网企业中被广泛应用的;数据处理部分重点介绍了如何优化数据,如何使用关系型数据库、非关系型数据库及大数据领域的MapReduce 技术处理海量数据,从而为高并发场景提供一套完善的存储方案。
本书适合高级程序员、架构师和已有 Java 基础并且想要快速提升编程能力的初级程序员阅读。如果你正在设计或研发一套大型项目,或者想学习 Java 领域的高级知识,或者对系统性能有一定的追求,那么本书可以帮你快速达成目标。

作者简介

颜群,资深架构师,教研专家,对Java、数据库、人工智能、大数据有深入研究,多所大学及知名机构合作讲师,线上线下学员数已超20万。

目录

第1章 高并发概述
第2章 系统分析与大型互联网架构设计
第3章 高并发相关JVM与JDK新特性案例讲解
第4章 实战解析多线程并发包
第5章 分布式网络编程核心技术—远程调用
第6章 NIO案例解析与高性能聊天室实战
第7章 高性能NIO框架Netty实例详解
第8章 主流RPC框架解析与跨语言调用案例
第9章 实战解析高并发框架Disruptor
第10章 手把手开发微服务构建框架Spring Boot
第11章 Spring全家桶—使用Spring Boot整合常见Web组件
第12章 微服务治理框架Spring Cloud理论与案例解析
第13章 通过案例讲解分布式服务框架Dubbo
第14章 MySQL性能调优案例实战
第15章 基于海量数据的高性能高可用数据库方案的设计与实现
第16章 使用Redis实现持久化与高速缓存功能
第17章 分布式计算框架MapReduce入门详解
第18章 通过典型案例剖析MapReduce内部机制

📑 章节目录

  1. 高并发概述与系统分析
  2. 大型互联网架构设计
  3. 高并发相关JVM与JDK新特性案例讲解
  4. 实战解析多线程并发包
  5. 分布式网络编程核心技术—远程调用
  6. NIO案例解析与高性能聊天室实战
  7. 高性能NIO框架Netty实例详解
  8. 主流RPC框架解析与跨语言调用案例
  9. 实战解析高并发框架Disruptor
  10. 手把手开发微服务构建框架Spring Boot
  11. Spring Boot整合常见Web组件
  12. 微服务治理框架Spring Cloud理论与案例解析
  13. 分布式服务框架Dubbo案例讲解
  14. MySQL性能调优案例实战
  15. 海量数据高性能高可用数据库方案设计与实现
  16. 使用Redis实现持久化与高速缓存功能
  17. 分布式计算框架MapReduce入门详解
  18. MapReduce内部机制典型案例剖析