Java項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)：深入理解大型互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)通用技術(shù)（基礎(chǔ)篇）

第1章Spring Cloud Alibaba Nacos1
1.1動(dòng)態(tài)發(fā)現(xiàn)/健康檢查/配置管理1
1.2服務(wù)治理的技術(shù)選型2
1.3分布式事務(wù)CAP理論2
1.4Eureka與Nacos的區(qū)別3
1.5底層實(shí)現(xiàn)原理4
1.5.1服務(wù)注冊與發(fā)現(xiàn)4
1.5.2客戶端調(diào)用4
1.5.3服務(wù)器端集群同步5
1.5.4心跳與健康檢查5
1.5.5配置管理5
1.5.6數(shù)據(jù)一致性6
1.5.7負(fù)載均衡7
1.5.8命名空間7
1.6實(shí)戰(zhàn)應(yīng)用7
1.6.1安裝8
1.6.2配置8
1.6.3使用12
1.6.4版本14
1.6.5Nacosconfig實(shí)現(xiàn)配置的動(dòng)態(tài)變更15
第2章Dubbo23
2.1Dubbo的基本概念23
2.2Dubbo與Spring Boot的集成25
2.2.1注解配置方式25
2.2.2XML配置方式26
2.3Dubbo的配置方式27
2.4Dubbo的注冊中心架構(gòu)和各種注冊中心的特點(diǎn)28
2.4.1使用ZooKeeper作為注冊中心的Dubbo示例29
2.4.2使用Redis作為注冊中心的Dubbo代碼示例30
2.4.3使用Multicast作為注冊中心的Dubbo代碼示例33
2.5Dubbo的調(diào)試和監(jiān)控34
2.6Dubbo的擴(kuò)展點(diǎn)35
2.6.1Filter擴(kuò)展點(diǎn)35
2.6.2Cluster擴(kuò)展點(diǎn)36
2.6.3LoadBalance擴(kuò)展點(diǎn)36
2.6.4Protocol擴(kuò)展點(diǎn)37
2.7Dubbo的原理38
2.8Dubbo的性能優(yōu)化39
2.9Dubbo的序列化協(xié)議40
2.10手寫一個(gè)Dubbo框架40
2.10.1簡單的Dubbo框架41
2.10.2Dubbo的服務(wù)發(fā)現(xiàn)43
2.10.3Dubbo 的容錯(cuò)機(jī)制45
2.10.4Dubbo的負(fù)載均衡46
2.10.5Dubbo框架的網(wǎng)絡(luò)通信50
2.10.6Dubbo框架的序列化、反序列化52
2.10.7高并發(fā)環(huán)境下Dubbo可能會(huì)出現(xiàn)的問題54
第3章ZooKeeper56
3.1ZooKeeper概述56
3.2Docker環(huán)境下安裝與配置ZooKeeper58
3.3ZooKeeper特性59
3.3.1集群部署59
3.3.2訪問控制列表60
3.3.3數(shù)據(jù)副本65
3.3.4選舉機(jī)制67
3.3.5客戶端連接池74
3.3.6可擴(kuò)展性77
3.4ZooKeeper數(shù)據(jù)模型78
3.5ZooKeeper API79
3.6ZooKeeper應(yīng)用場景80
3.6.1分布式任務(wù)調(diào)度80
3.6.2分布式鎖83
3.6.3配置管理85
3.7ZooKeeper工作原理89
3.8ZooKeeper的監(jiān)控和管理89
3.8.1監(jiān)控管理工具89
3.8.2集群管理93
3.9高并發(fā)環(huán)境下ZooKeeper可能會(huì)出現(xiàn)的問題94
第4章Spring Cloud Security OAuth 295
4.1授權(quán)模式95
4.1.1AuthorizationCodeGrant96
4.1.2ImplicitGrant96
4.1.3PasswordGrant(密碼授權(quán)模式)97
4.1.4ClientCredentialsGrant(客戶端憑據(jù)授權(quán)模式)98
4.2底層工作原理99
4.2.1核心概念99
4.2.2組件99
4.2.3底層工作原理100
4.2.4獲取令牌的兩種模式101
4.2.5代碼實(shí)現(xiàn)103
4.2.6性能問題和生產(chǎn)問題109
4.3JWT111
4.3.1JWT的組成111
4.3.2JWT密鑰庫113
4.3.3JWT的使用114
第5章Spring Cloud Gateway130
5.1動(dòng)態(tài)路由/限流/負(fù)載均衡130
5.2網(wǎng)關(guān)產(chǎn)品對(duì)比131
5.3路由與更新131
5.3.1靜態(tài)路由131
5.3.2動(dòng)態(tài)路由132
5.3.3底層全量更新和底層增量更新135
5.4負(fù)載均衡策略139
5.5過濾器143
5.5.1GatewayFilter類143
5.5.2GlobalFilter類145
5.5.3加簽驗(yàn)簽145
5.5.4過濾器的優(yōu)缺點(diǎn)155
5.5.5過濾器的優(yōu)化空間155
5.6限流方式155
5.6.1令牌桶155
5.6.2漏桶156
5.7底層工作原理156
5.8高并發(fā)下Spring Cloud Gateway的問題及解決方案157
5.8.1內(nèi)存消耗157
5.8.2網(wǎng)絡(luò)IO163
5.8.3路由性能164
5.8.4服務(wù)降級(jí)165
5.8.5監(jiān)控和日志166
第6章Spring Cloud Skywalking168
6.1分布式鏈路追蹤的背景和概念168
6.2Docker環(huán)境下Skywalking的安裝與配置169
6.2.1拉取Skywalking的鏡像169
6.2.2創(chuàng)建Skywalking容器169
6.2.3訪問Skywalking169
6.2.4配置Skywalking170
6.3分布式鏈路追蹤實(shí)現(xiàn)170
6.4Skywalking架構(gòu)和組件171
6.4.1探針172
6.4.2Agent174
6.4.3Collector177
6.4.4數(shù)據(jù)存儲(chǔ)180
6.5數(shù)據(jù)采集的方式和邏輯181
6.5.1代理方式181
6.5.2無代理方式183
6.5.3數(shù)據(jù)采集的整個(gè)邏輯184
6.6鏈路追蹤數(shù)據(jù)模型184
6.6.1Trace184
6.6.2Segment186
6.6.3Span187
6.7調(diào)用堆棧分析和故障排查188
6.7.1調(diào)用堆棧分析188
 6.7.2故障排查188
6.8自定義指標(biāo)的收集和分析188
6.8.1指標(biāo)的定義189
6.8.2指標(biāo)的收集189
6.8.3指標(biāo)的分析190
6.9靜態(tài)配置和動(dòng)態(tài)配置的實(shí)現(xiàn)原理191
6.9.1靜態(tài)配置191
6.9.2動(dòng)態(tài)配置192
6.10安全性和權(quán)限管理192
6.10.1安全性193
6.10.2權(quán)限管理193
6.10.3容器化部署和高可用性架構(gòu)193
6.11網(wǎng)絡(luò)通信延時(shí)和傳輸損耗的影響196
6.11.1數(shù)據(jù)不完整197
6.11.2延遲197
6.11.3格式錯(cuò)誤197
6.12優(yōu)化方案197
第7章Spring Cloud Alibaba Sentinel199
7.1流控組件對(duì)比介紹199
7.2限流/熔斷/降級(jí)200
7.2.1熔斷機(jī)制200
7.2.2降級(jí)機(jī)制201
7.2.3限流機(jī)制201
7.3動(dòng)態(tài)規(guī)則/服務(wù)治理202
7.3.1動(dòng)態(tài)規(guī)則202
7.3.2服務(wù)治理203
7.4流量控制方式203
7.4.1Flow Rule203
7.4.2Degrade Rule204
7.4.3System Rule204
7.4.4Authority Rule205
7.5核心組件205
7.5.1Flow Control206
7.5.2Circuit Breaking206
7.5.3System Protection207
7.5.4Cluster Flow Control207
7.5.5Authority Control208
7.6Sentinel的4種規(guī)則208
7.6.1普通規(guī)則209
7.6.2限流規(guī)則211
7.6.3降級(jí)規(guī)則213
7.6.4熱點(diǎn)規(guī)則214
7.7持久化推送模式216
7.7.1基于ZooKeeper的持久化推送模式217
7.7.2基于Nacos的持久化推送模式221
7.7.3基于Kubernetes的持久化推送模式223
第8章Apache ShardingSphere224
8.1同類產(chǎn)品對(duì)比介紹224
8.2分片策略225
8.2.1Inline225
8.2.2Standard227
8.2.3Complex231
8.2.4Hint234
8.3數(shù)據(jù)脫敏235
8.3.1替換脫敏235
8.3.2加密脫敏236
8.3.3隨機(jī)數(shù)脫敏236
8.3.4刪除脫敏236
8.4分布式事務(wù)237
8.4.12PC237
8.4.2XA事務(wù)238
8.4.3Seata柔性事務(wù)239
8.5數(shù)據(jù)庫讀寫分離239
8.5.1讀寫分離的概念239
8.5.2讀寫分離的實(shí)現(xiàn)240
8.5.3通過JDBC層的透明攔截實(shí)現(xiàn)241
8.6數(shù)據(jù)庫主從同步242
8.6.1主從延遲與數(shù)據(jù)不一致242
8.6.2主從同步配置243
8.7數(shù)據(jù)庫集群管理244
8.7.1復(fù)制原理244
8.7.2主從復(fù)制模式245
8.7.3復(fù)制鏈路246
8.7.4高可用性247
8.7.5負(fù)載均衡247
8.8跨庫分頁248
8.9垂直拆分和水平拆分248
8.9.1垂直拆分248
8.9.2水平拆分249
8.10廣播表和綁定表254
8.10.1廣播表254
8.10.2綁定表254
8.11底層實(shí)現(xiàn)原理255
8.11.1底層工作原理255
8.11.2案例分析258
8.11.3優(yōu)化策略259
第9章Elasticsearch Logstash Kibana261
9.1ELK的介紹261
9.1.1產(chǎn)品對(duì)比262
9.1.2案例分析262
9.2ELK的安裝與配置263
9.2.1Elasticsearch的安裝與配置263
9.2.2Logstash的安裝與配置265
9.2.3Kibana的安裝與配置266
9.2.4收集項(xiàng)目日志268
9.3底層實(shí)現(xiàn)原理269
9.3.1底層工作原理269
9.3.2性能優(yōu)化272
第10章RocketMQ274
10.1RocketMQ安裝與配置274
10.2RocketMQ的架構(gòu)和基本原理280
10.2.1架構(gòu)280
10.2.2基本原理283
10.3Producer和Consumer模型、發(fā)送和接收消息284
10.3.1Producer模型284
10.3.2Consumer模型286
10.3.3發(fā)送和接收消息289
10.4消息存儲(chǔ)機(jī)制和消息隊(duì)列的分布式特性291
10.4.1存儲(chǔ)機(jī)制291
10.4.2分布式特性294
10.5消息訂閱模式和消費(fèi)者模式296
10.5.1消息訂閱模式296
10.5.2消費(fèi)者模式299
10.6消息過濾機(jī)制和消息重試機(jī)制301
10.6.1消息過濾機(jī)制301
10.6.2消息重試機(jī)制302
10.7事務(wù)消息和順序消息303
10.7.1事務(wù)消息303
10.7.2順序消息303
10.7.3代碼示例303
10.8高可用性和容錯(cuò)性設(shè)計(jì)305
10.8.1消息數(shù)據(jù)持久化305
10.8.2主從復(fù)制機(jī)制307
10.8.3自動(dòng)容錯(cuò)和負(fù)載均衡308
10.8.4消費(fèi)者重試機(jī)制309
10.9消息軌跡功能310
10.9.1消息軌跡的分類310
10.9.2消息軌跡的使用311
10.9.3消息軌跡的配置311
10.9.4消息軌跡的擴(kuò)展311
10.9.5代碼示例312
10.10身份驗(yàn)證和安全機(jī)制312
10.10.1身份驗(yàn)證312
10.10.2安全機(jī)制314
10.11性能調(diào)優(yōu)315