导图社区 MAC学习知识框架总结分享
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MAC学习知识框架总结分享
MAC学习知识框架总结分享，包括理论基础篇、技术底层支撑篇、从萌新到BAT、关键算法支撑篇、框架/中间件底层原理剖析篇、总体设计篇、网络基础设施建设篇等。
编辑于2022-11-04 10:47:12 广东- MAC
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MAC学习知识框架总结分享
核心理论落地篇： 再造淘宝 贯穿全系 阿里团队代码落地 详细每个版本迭代 拒绝2-3个月PPT架构师
再造淘宝之咚宝 - 技术支撑 - 完整搭建DevOps
再造淘宝之咚宝 - 统一规则 - 代码规范落地解析
再造淘宝之咚宝-搭建基础服务
再造淘宝之咚宝 - 搭建基础服务 - 分布式ID生成中心
再造淘宝之咚宝 - 搭建基础服务 - 配置中心 SpringCloudConfig / Nacos / Appolo
再造淘宝之咚宝 - 搭建基础服务 - 分布式锁集群与Util基础类库(AP CP）
再造淘宝之咚宝 - 搭建基础服务 - 分布式事务集群与Util基础类库(AP CP)
再造淘宝之咚宝 - 搭建基础服务 - 缓存服务集群搭建
再造淘宝之咚宝 - 搭建基础服务 - 网关服务集群搭建
再造淘宝之咚宝 - 搭建基础服务 - 注册中心服务集群搭建 etcd / nacos / eureka / zk /consul
再造淘宝之咚宝 - 搭建基础服务 - 监控服务集群搭建 spring boot admin / Prometheus+ Grafana / zabbix
再造淘宝之咚宝 - 搭建基础服务 - MQ服务集群搭建 rocket mq / active mq / rabbit mq / kafka
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再造淘宝之咚宝 - 搭建基础服务 - 分布式任务调度服务集群搭建 【自研】
再造淘宝之咚宝 - 搭建基础服务 -Tengine服务集群搭建 采用阿里的SLB / ECS
再造淘宝之咚宝 - 搭建基础服务 -Mysql集群服务集群搭建
再造淘宝之咚宝 - 构建step01 - 用户中心
权限系统设计
session 设计 redis cluster / codis
再造淘宝之咚宝 - 构建step02 - 商品中心
再造淘宝之咚宝 - 构建step03 - 库存中心
再造淘宝之咚宝 - 构建step05 - 订单中心
商品订单处理 disruptor
再造淘宝之咚宝 - 构建step06 - 搜索中心
elastic search
再造淘宝之咚宝 - 构建step07 - 评价中心
再造淘宝之咚宝 - 构建step08 - 客服中心
再造淘宝之咚宝 - 构建step09 - 推荐中心
再造淘宝之咚宝 - 构建step10 - 促销秒杀中心
再造淘宝之咚宝 - 构建step11 - 支付中心
分布式事务 seata / rocket mq 软事务
大数据量统计 bitmap / bloom filter / HyperLogLog
再造淘宝之咚宝 - 构建step12 - 物流中心
再造淘宝之咚宝 - 构建step13 - 租户中心
再造淘宝之咚宝 - 构建step14 - 上云开源
第一篇： 千亿流量高并发高可用分布式系统 之理论基础篇
透彻解读分布式理论的地基：CAP定理
留美博士小姐姐：CAP定理英文原版论文解读
阿里技术团队也无力，12306服务不可用的魔咒究竟能否打破
深度讲解Redis、Zookeeper、Eureka等开源项目对CAP的取舍
数据一致性（强一致性 - 弱一致性 - 最终一致性 ）、可用性
淘宝网如何做到 SLA 6个9以上的高可用服务
互联网企业架构中的1秒法则
课程链接
透彻解读AP下保持事务最终一致性：BASE
课程链接
分布式锁理论以及在各种场景下的实践路线
分布式AP锁之Redis
分布式CP锁之ZK
分布式CP锁之ETCD
分布式锁之SBLock落地
课程链接
分布式微服务中的难题分布式事务的规划指导
传统事务的基本特性（ACID）
分布式需要事务？传统事务不行吗？
两阶段提交方案之XA
两阶段提交方案之Seata
解决痛点之方案TCC
tcc-transaction
TXC
LCN
GTS
Alibaba Seata
Hmily
ByteTCC
落地方案之可靠消息最终一致性方案
落地方案之最大努力通知方案
SAGA
课程链接
1、网关限流-服务限流-分布式事务
2、分布式事务-2pc两阶段提交协议-3pc三阶段提交协议
3、分布式事务解决方案-消息队列-定时任务-本地事件表
4、分布式事务解决方案LCN（Lock Confirm notify）原理-实战
5、分布式事务解决方案TCC（Try Confirm Cancel）原理-实战
6、分布式事务解决方案TCC-mysql-redis-混合实战
7、分布式事务解决方案Seata AT模式
8、分布式事务解决方案Seata-at-tcc-空回滚-幂等-悬挂
9、分布式事务解决方案Seata 实战
10、分布式事务解决方案-可靠消息服务-最大努力通知-事务消息
服务端主从架构设计脑裂问题终极解决方案
永不宕机随时在线之服务高可用设计方案
服务无状态化 + 服务冗余
----如果服务必须有状态且要寻求高可用，这时该怎么办？（主从）
负载均衡 + 重试幂等
异步MQ + 系统超时设计
服务自我保护 + 存储冗余/Sharding/缓存
架构的拆分与服务治理
持久化层高可用之主主 主从 Cluster NewDB(TiDB）
弹性伸缩虽易扩展之服务高扩展设计方案
无限扩流极限承压之服务高性能设计方案
任你左顾右盼我自恒定不变之幂等
用幂等操作生成唯一交易号
防止重复提交
状态机幂等
对外API如何保持幂等
https://www.cnblogs.com/Koaler/p/12033194.html
https://www.sohu.com/a/376955463_661203
guava map
第二篇： 千亿流量高并发高可用分布式系统 之技术底层支撑篇（面试）
技术底层支撑之内存IO/网络IO/磁盘IO
磁盘存储性能高于内存存储，Kafka是如何做到的
Linux内核级讲解：异步网络IO Epoll核心解析
Linux内核级讲解：文件IO，内存映射原理
Linux内核级讲解：内核态、用户态转换
Linux内核级讲解：数据零拷贝、网卡推送
课程链接
1、虚拟文件系统，文件描述符，IO重定向
2、内核中PageCache、mmap作用、java文件系统io、nio、内存中缓冲区作用
3、Socket编程BIO及TCP参数
4、C10K问题及NIO精讲和IO模型性能压测
5、网络编程之多路复用器及Epoll精讲
6、网络编程java API 实战多路复用器开发
7、全手写急速理解Netty模型及IO模型应用实战
8、Netty之IO模型开发本质手写部分实现推导篇
9、全手写基于Netty的RPC框架自定义协议，连接池
10、全手写基于Netty的RPC框架 协议编解码问题 粘包拆包与内核关系
11、全手写基于Netty的RPC框架 provider端简单dispatcher实现RPC调用全流程
12、全手写基于Netty的RPC框架 简单重构框架分层及RPC传输的本质及有无状态的RPC区别
技术底层支撑之多线程与高并发（单机）
课程链接
1、单机高并发应该掌握的线程基础：线程状态，异常与锁等
2、解析自旋锁CAS操作与volatile
3、JUC包下AtomicXXX类与新的同步机制：Latch Semaphore等
4、LockSupport，高频面试题，AQS源码，以及源码阅读方法论
5、强软弱虚四种引用以及ThreadLocal的原理与源码
6、线程池可用的各种高并发容器详解：CopyOnWriteList，BlockingQueue等
7、详解线程池：自定义线程池，JDK自带线程池，ForkJoin，源码解析等(一）
8、详解线程池：自定义线程池，JDK自带线程池，ForkJoin，源码解析等(二）
9、单机压测工具JMH，单机最快MQ - Disruptor原理解析
技术底层支撑之JVM调优
课程链接
1、JVM入门级class文件格式
2、详解Class加载过程
3、Java内存模型
4、内存屏障与JVM指令
5、Java运行时数据区和常用指令
6、JVM调优必备理论知识-GC Collector-三色标记
7、JVM调优实战
8、JVM实战调优
9、JVM实战调优
10、垃圾回收算法串讲
11、JVM常见参数总结
技术底层支撑之JMM详解
课程链接
1、Java内存模型
技术底层支撑之Linux内核
课程链接
1、Linux系统的内存映射
2、内核同步方法及用汇编启动内核
技术底层支撑之操作系统
课程链接
1、java程序员需要了解的底层知识第一课
2、硬件和操作系统的底层知识
3、操作系统之进程管理
面试算法系列篇：技术底层支撑之数据结构算法 - 从萌新到BAT
高频面试题训练营
面试中破解面试题的解题技巧
面经
leecode
基础班+进阶班讲过内容的敏感度建立
基础班+进阶班的所有内容根据具体题目做强化练习
进一步加深基础内容的实现技巧
边界能力的锻炼
补充额外的学习内容
线段树
ac自动机
网络流算法
蓄水池算法
随机生成算法
预处理结构设计
类似斐波那契数列问题的O(logN)解法
LRU替换算法
LFU替换算法
bfprt算法
还有很多很多算法，具体实战时都会一一讲解，但只讲高频的。算法世界是无穷的，不可能都讲，但高频一定会讲
算法和数据结构基础班+进阶班
基础算法
时间复杂度、空间复杂度、常数项时间
基于比较的排序算法
选择排序
冒泡排序
插入排序
归并排序
快速排序
堆排序
不基于比较的排序算法
计数排序
基数排序
二分法及其扩展
常见位运算的性质和使用
递归
递归的设计
递归复杂度的计算
几种递归的尝试模型
从左往右的尝试模型
范围上尝试的模型
样本对应模型
业务限制模型
贪心算法
贪心算法的证明
贪心算法的偷巧方式
动态规划
暴力递归和动态规划的关系
记忆化搜索
每种尝试模型如何变成动态规划的实现
斜率优化
四边形不等式优化
状态压缩的动态规划
KMP算法
Manacher算法
资源限制类题目的算法设计
基础数据结构
堆结构
系统实现堆结构的使用
手动实现堆结构
系统实现与手动实现的对比
链表
面试与笔试的不同要求
高频面试题举例
约瑟夫环问题
二叉树
二叉树的基本遍历
树型dp的解题套路
Morris遍历
队列
栈
有序表
AVL树
SB树
红黑树
跳表
前缀树
并查集
图
图的表达方式
图的宽度遍历
图的深度遍历
拓扑排序
最小生成树
Kruskal算法
prim算法
Dijkstra
哈希函数
哈希表
布隆过滤器
一致性哈希
窗口最大值或最小值的更新结构
单调栈结构
课程链接
基础班
进阶版
第三篇： 千亿流量高并发高可用分布式系统 之关键算法支撑篇
Paxsos算法
ZAB
RAFT
Gossip
请求负载均衡之RoundRobin算法
请求负载均衡之加权随机轮询法
请求负载均衡之Latency-Aware算法
路由寻径之距离矢量算法
分布式任务调度算法
沙丁算法
分布式协调与同步算法 JK
分布式计算之MR Stream Actor 流水线
布隆过滤算法 / 布谷鸟过滤算法
常见哈希及哈希碰撞问题
漏桶算法
令牌桶
分布式ID生成算法 雪花 LEAF等
AES/RSA
分布式存储之Kademlia算法
分布式存储之CRUSH算法
分布式存储之一致性哈希算法
pagerank
ItemCF/UserCF协同过滤
倒排索引之TFIDF/MD25算分
线性回归算法
线性回归算法的原理及参数优化方案
基于Spark MLlib训练回归算法模型
逻辑回归算法
逻辑回归算法的原理及算法公式推导
KNN分类算法
KNN识别手写数字与KMeans聚类算法原理
KNN手写数字识别及KMeans算法原理
KMeans聚类算法
手写KMeans聚类算法及实现精准微博营销案例
分析KMeans精准营销案例代码及KMeans在推荐系统的应用
SVM分类算法
决策树算法
决策树算法的原理
随机森林算法
随机森林算法与算法总结
DBScan密度聚类算法
LSH局部敏感Hash算法
ALS矩阵分解算法
Word2Vec词向量算法
TextRank算法
基于TextRank算法+TF-IDF算法提取关键词
第四篇： 千亿流量高并发高可用分布式系统 之框架/中间件底层原理剖析篇
剖析原理解读源码之Spring Core
Spring源码讲解1
Spring源码讲解2
剖析原理解读源码之SpringMVC
1、Springmvc的源码讲解1
2、Springmvc的源码讲解2
剖析原理解读源码之MyBatis
1、Mybatis源码讲解1
2、Mybatis源码讲解2
剖析原理解读源码之Tomcat
剖析原理解读源码之SpringBoot
1、springboot启动源码解析一
2、springboot启动源码解析二
3、springboot启动源码解析三
4、springboot自动装配源码解析
5、springboot与tomcat整合源码解析
剖析原理解读源码之SpringCloud核心
剖析原理解读源码之MQ
1、RocketMQ 源码分析 Consumer启动流程 长轮询 ProcessQueue
2、RocketMQ 源码分析 MQClientInstance.start 任务调度
3、RocketMQ 刷盘机制源码分析 Broker启动流程 源码分析
剖析原理解读源码之ELK
剖析原理解读源码之Netty
1、Java NIO 一
2、Java NIO 二
3、NIO之ByteBuffer
4、Netty 之NIO selector
5、 Netty之内存管理
6、 Netty之内存管理二
7、 NETTY小结
8、 Netty 内存管理
9、 Netty 内存管理
10、 Netty 内存管理
11、 Netty 启动原理
12、 Netty之channel原理一
13、 Netty编码器
14、 Netty总结
剖析原理解读源码之Hotspot
1、Hotspot虚拟机原理一
2、Hotspot虚拟机编译环境
3、spu解析优化
4、spu架构设计和优化
5、Sku 性能提升
6、Hotspot启动原理
7、Hotspot启动原理
8、Hotspot启动原理
剖析原理解读源码之Redis
剖析原理解读源码之Linux内核
剖析原理解读源码之MySQL
剖析原理解读源码之Ctrip携程Apollo
剖析原理解读源码之国内开源（待定）
国内开源框架鼻祖JFinal创始人谈：国产本地化开源项目设计之路
国内开源框架鼻祖JFinal作者谈：能与Mybatis比肩的ORM框架该如何设计
国内开源框架鼻祖JFinal作者谈：能与SpringMVC竞争的极简MVC框架该如何设计
国内开源框架鼻祖JFinal作者谈：性能超越Thymeleaf 50%的模板引擎核心架构
剖析原理之互联网核心
深入剖析互联网企业中对IPv4/IPV6的选择
Linux网络内核原理及线上生产调优
深入网卡驱动能否再将延迟降低1ms？
所有流量的入口：域名与DNS解析原理
Http协议原理与企业自定义网络协议实现
可控流量，防劫持HttpDNS架构原理
CDN架构师：如何构建一个可以支撑高并发、高可用、高吞吐量、低延迟的CDN云服务
第五篇： 千亿流量高并发高可用分布式系统 之总体设计篇
从单体到微服务系统架构
从单机到微服务架构演化
适用于创业型的单体应用如何做到快速开发快速交付
最小原型设计原则、小步快跑、可落地的敏捷开发
成本与风险之间的杠杆：企业到底该不该使用云服务
降低软件复杂性的原则和方法
如何把单体应用中的数据库和Tomcat、Jvm调优到极致
酒香也怕巷子深，互联网项目中如何使用Nginx、URLRewrite对百度Google做SEO优化
瞬间提供百倍并发，深度剖析淘宝动静分离架构
淘宝网初期对数据源的调优策略与热点缓存设计
淘宝初期数据库分库分表架构策略
使项目风险可控：从单元测试到持续集成、持续交付、持续测试的最佳实践
企业级集群化服务：如何正确预估服务用量和单节点服务器CPU、内存、网卡、网络带宽预算清单
集群化服务
企业级集群化服务：架构方案带来的生产环境中的痛点
企业级集群化服务：深度剖析几种负载均衡器底层原理与技术选型
用户权限会话在分布式系统高并发场景下的架构设计
微服务
微服务前生今世
微服务如何对大型项目解耦
如果让我设一套微服务框架，我该怎么做？
课程链接
从微服务到异构系统多级缓存系统架构
亿级流量介入层网关设计：拼多多高并发系统架构
高德地图如何支撑过亿日活：亿级流量接入层服务的演化之路
美团网：kubernetes容器化服务集群管理实战
美团网：高并发分布式ID生成终极方案
京东大前端日志系统架构设计与应用
在商业项目中模块/服务该如何拆分？服务拆分原则
传统项目该如何向微服务转型
语言异构：SpringCloud如何整合Go、php等语言做异构系统架构
消息异构：Kafka、RabbitMQ整合ESB、BUS，企业级消息总线统一化消息接口设计及组件
服务扩容
硬件与云服务扩容
水平扩容与系统拆分
自动化运维与弹性扩容
丢卒保车：可降级的弹性扩容方案
课程链接
服务降级
兜底数据加持保证友好型
服务的限流降级
服务超时降级
降级补偿 重试/自动处理
降级开关在系统中的应用
数据组装降级
爬虫和机器人过滤
服务读降级
服务一致性降低 写降级
富前端降级
web中的js降级
应用层降级 Hystrix
片段降级
提前预埋资源保证高可用
课程链接
分布式系统中的多库join该如何完成
超大型分布式系统架构设计
多地多活系统网络拓扑
跨机房网络专线降低系统延迟
全球化数据中心系统架构
异地数据延迟与数据一致性问题拆解
多租户平台化服务中的二级域名系统架构实现
亿级流量网关系统设计
从微服务到ServiceMesh
微服务的优缺点
多语言微服务带来的问题
微服务中重复开发多带来的问题
微服务中服务治理与业务逻辑的解耦合
跨语言解决服务治理的所有问题
ServiceMesh的哲学思考
ServiceMesh的落地实践之Istio
ServiceMesh的优缺点
ServiceMesh中的服务治理
从ServiceMesh到Serverless
ServiceMesh对于中小企业的不友好
屏蔽所有和业务无关的部分
突出前端弱化后端之BaaS
突出前端弱化后端之FaaS
数据的流动，纯粹的服务
分分合合从微服务到大中台
大中台由来之从SuperCell到阿里
大中台小前台的思维逻辑解读
大中台小前台思想在业务维度上的思考
大中台落地实践之业务中台
大中台落地实践之数据中台
大中台落地实践之算法中台
大中台落地实践之技术中台
大中台落地实践之组织中台
大中台哲学思考之组织创新
站到更高角度理解企业中台
第六篇： 千亿流量高并发高可用分布式系统 之网络基础设施建设篇
基础设施解决多机房全球同服问题
基础设施解决负载均衡问题
基础设施解决服务故障自动摘除自动发现
基础设施构建富媒体问题
DNS相关
私有DNS服务器搭建
实战部署HttpDNS与开发实践
课程链接
多级缓存资源静态化落地实战
CDN
CDN概述
CDN的动态加速
Google QUIC协议
CDN调度系统、负载均衡
CDN 统计、监控等管理系统开发
直播CDN实时通信的系统高可用架构和规划
CDN全链路压测、故障诊断、故障容灾、智能调度、弹性扩容与防攻击
CDN自动化运维平台
课程链接
番外篇：Nginx/Tengine玩儿很大
解读Nginx
解读淘宝网Tengine应用场景及环境部署
解读Openresty应用场景及环境部署
解读基于Nginx内核的开源产品级应用
解读Nginx原生版本
应用场景及环境部署
Nginx单节点与集群化部署
Nginx对比Apache Httpd、IIS、lighthttpd与技术选型
互联网企业级应用
虚拟主机
Nginx location 匹配规则与优先级
Nginx proxy_pass与反向代理
Nginx upstream 与负载均衡
Nginx负载均衡算法
Nginx负载均衡重试策略
Nginx多域名解析、泛域名解析
安全配置SSL、TLS与HTTPS
Nginx 日志收集与输出
Nginx Ip访问控制
Nginx 用户认证机制
Nginx自动索引
Nginx虚拟目录
底层原理
Nginx的进程、线程与CPU内核数
Nginx与操作系统文件描述符
Nginx单个进程最大连接数
Nginx对于http mime.types支持
Nginx编码类型支持
Nginx文件上传限制
nginx.pid
Nginx底层异步网络编程与SendFile
Nginx gzip动态数据压缩输出
Nginx响应Http请求内部流程
OpenResty 和 Nginx 如何分配和管理内存
LuaJIT GC64 模式
互联网高级应用
Nginx集群原理与搭建
Nginx 动静分离
动静性能对比与压力测试
nginx健康状态监控
CDN服务器 Nginx + squid-cache
http_proxy 本地磁盘缓存
Nginx 集群同步 remote synchronize
Nginx SSI 动态文件合并
TMPFS 磁盘文件内存化
Nginx对Http协议支持
Nginx下发 ETag 、Cache-Control、Last-Modified、Expires
Nginx对客户端缓存作用域配置 from disk cache & from memory cache
Nginx限流算法 limit_req_zone
Nginx限流算法 limit_req_conn
Nginx限流算法 ngx_http_limit_conn_module
Nginx限流算法 burst缓存处理
Nginx限流算法 nodelay降低排队时间
Nginx限流算法 ngx_http_limit_conn_module
Nginx限流算法 之带宽限制
Nginx 服务降级
Nginx 本地DNS缓存
Nginx 内存监控
Nginx 整合 luajit
根据CPU数目设置进程个数和绑定CPU亲缘性
Nginx 对计算密集型应用调优
Nginx 对计算密集型应用调优
二次开发
Lua语言基础
Nginx 整合Lua开发
Nginx + Lua 高性能网关开发
Nginx lua-resty-mysql连接Mysql数据库
Nginx 模板引擎 动态渲染resty.template
Nginx缓存 lua-resty-lrucache
Nginx缓存 lua_shared_dict
容器化开发docker-openresty
Nginx lua-resty-redis 直接访问Redis服务
Nginx redis2-nginx-module 直接访问Redis服务
Lua语言开发 定向流量分发、一致性哈希负载均衡算法
Nginx lua-resty-http 对SpringCloud 微服务调用
Nginx lua代码预热与热加载
Nginx Lua 开发Waf软防火墙
l 防止 SQL 注入，本地包含，部分溢出，fuzzing 测试，XSS/SSRF 等 Web 攻击
l 防止 Apache Bench 之类压力测试工具的攻击
l 屏蔽常见的扫描黑客工具，扫描器
l 屏蔽图片附件类目录执行权限、防止 webshell 上传
l 支持 IP 白名单和黑名单功能，直接将黑名单的 IP 访问拒绝
l 支持 URL 白名单，将不需要过滤的 URL 进行定义
l 支持 User-Agent 的过滤、支持 CC 攻击防护、限制单个 URL 指定时间的访问次数
l 支持支持 Cookie 过滤，URL 与 URL 参数过滤
l 支持日志记录，将所有拒绝的操作，记录到日志中去
Nginx HTTP CONNECT 正向代理模式
Nginx 非阻塞异步OpenSSL
Nginx 主动监控检查
Nginx 会话保持
Nginx 动态解析upstream中出现的域名
Nginx proxy、memcached、fastcgi、scgi、uwsgi失败重试
课程链接
1 Tengine原理、对比、部署、配置、虚拟主机
2 Tengine 反向代理、负载均衡、 session共享 等
3 Tengine 动静分离 https SSL 非对称加密
4 Nginx OpenSSL 自签名证书 xca FastDFS介绍
第七篇： 千亿流量高并发高可用分布式系统 之核心服务设计篇
分布式架构之网关层设计与落地详解
分布式网关之什么是网关？
分布式网关之为什么需要网关？
分布式网关之什么是流量网关与业务网关
分布式网关之网关职责该如何划分
分布式网关之主流网关开源项目介绍
开源网关应用API与底层源码分析
开源网关底层源码分析之Kong
课程链接
开源网关底层源码分析之zuul
课程链接
开源网关底层源码分析之gateway
开源网关底层源码分析之sentinel
网关服务定制开发
网关服务二次开发之自研Nginx + Lua 的高性能高可用网关服务
网关服务二次开发之网关服务二次开发之前置缓存双写一致性保障
网关服务二次开发之协议转换
网关服务二次开发之服务静态化实现方案
网关服务二次开发之前置缓存设计与实现
网关服务二次开发之高性能API网关底层原理与性能调优
网关服务二次开发之前置缓存预热
网关服务二次开发之前置缓存穿透终极解决方案
分布式网关架构设计
分布式系统网关限流前置与后端微服务限流原理与技术选型
分布式网关架构设计之带宽限流与请求限流算法
分布式网关架构设计之链路监控预警（邮件、钉钉..）
分布式网关架构设计之请求转发与后端服务负载均衡算法
分布式网关架构设计之动态路由与定向流量分发算法
分布式网关架构设计之高性能流量网关安全保障之WAF
分布式网关架构设计之鉴权session、JWT、CAS与Oauth2 应用场景与技术选型
分布式网关架构设计之高性能高可用亿级流量网关设计
分布式网关架构设计之亿级流量网关层日志收集与大数据风控预警
分布式网关架构设计之亿级流量网关扩容
分布式架构之业务层设计详解
业务层之一分钟定位问题，服务链路追踪大法
业务层之资源隔离防止服务雪崩
分布式微服务架构设计业务层拆分原则
业务层在整体架构中的定位
业务层之技术主导拆分策略
业务层之业务线主导拆分策略
业务层之模块化服务拆分策略
业务层之网络区域拆分策略
业务层之通用组件拆分策略
业务层之共享中间件拆分策略
业务层之服务闭环数据放置策略
业务层之冗余数据设计策略
业务层之SOA服务AKF拆分原则
分布式微服务业务层高可用高并发架构设计
高可用高并发之水平扩展（扩容）架构原则
高可用高并发之基于客户端的负载均衡设计
高可用高并发之服务可用性判定
高可用高并发之服务恢复算法
高可用高并发之1秒原则急速响应
高可用高并发之服务动态上下线
高可用高并发之服务弹性伸缩
高可用高并发之流量限制连接限制
高可用高并发之服务快速失败与Retry策略
高可用高并发之服务限流算法
分布式微服务业务层业务数据架构设计
业务数据之ORM框架日常开发
业务数据之CRUD前后端代码一键生成
业务数据之ELK站内搜索与数据分析
业务数据之NoSql数据库 对象数据库 图数据库商业应用场景与技术选型
业务数据之文档数据库 列式数据库 内存数据库 商业应用场景与技术选型
业务数据之使用与互联网项目的分布式用户附件存储方案
业务数据之Mysql集群调优与SQL调优
业务数据之Mycat/Sharding数据库分库分表实现与生产调优
业务数据之冷热数据分离在美团网中的应用
业务数据之缓存无限前置提供急速响应
业务数据之写入请求数据双写一致性方案
业务数据之缓存防穿透终极解决方案
业务数据之如何解决缓存雪崩问题
业务数据之多级缓存设计与一直性问题解决方案
业务数据之闭环数据设计原则
业务数据之Cache Center 与闭环Cache设计原则
业务数据之数据访问快速失败与兜底数据设计
业务数据之接口报文级联编排
业务数据之接口报文设计
业务数据之神一样的CAP定理
业务数据之强一致性下的商业场景
业务数据之最终一致性下的商业场景
业务数据之使用消息中间件异步调用服务解耦
业务数据之课降级的持久化层架构设计
业务数据之日志风控预警大数据架构设计
业务数据之日志流量大数据分析预测
业务数据之千人千面用户画像分析实时推荐系统架构
业务数据之美团数仓架构设计
分布式微服务业务层服务治理架构设计
服务治理之状态实时上报网关
服务治理之服务注册与发现
服务治理之服务链路追踪
服务治理之监控中心预警
服务治理之熔断与恢复策略
服务治理之服务降级与兜底数据设计
服务治理之自动化运维与统一配置动态下发
服务治理之Config Center 与服务消息总线
服务治理之服务监控状态上报
第八篇： 千亿流量高并发高可用分布式系统 之核心服务设计 - 微服务全栈篇
微服务全家桶概述
Spring Cloud Netflix
单体应用向微服务异构平台架构演变
SpringCloud微服务组件生态体系 SpringCloud Netflix/Alibaba
从零开始构建微服务项目各组件应用场景及代码实现
Eureka 微服务注册与发现
Actuator 微服务监控
RestTemplate 服务器远程调用
Ribbon 客户端的负载均衡
OpenFeign 声明式服务调用
Hystrix 微服务熔断、降级、资源隔离
HystrixDashboard
Zuul 微服务网关
Config 微服务配置中心
Sleuth zipkin 微服务链路追踪
SpringCloud基本使用
DB
- SpringData Jpa
- SpringData JDBC
- SpringData ES
- SpringData Solr
SpringData MangoDB
- SpringData Redis
- mybatis
模板引擎
ThymeLeaf
Enjoy
阿里架构师 独家讲解SpringCloud Alibaba
SpringCloud Alibaba Sentinel
OpenFeign Support
RestTemplate Support
Dynamic Data Source Support
Alibaba Zuul 扩展
Spring Cloud Gateway
Sentinel Endpoint
Configuration
SpringCloud Alibaba Seata
Seata AT mode
Seata TCC Mode
SEATA Saga Mode
2PC 核心理论
TCC 模式 核心理论
3PC 核心理论
柔性事务
刚性事务
分布式事务隔离机制
全局事务服务
SpringCloud Alibaba RocketMQ
Quick Start
Linux下使用Maven编译源码安装
各版本要求
RocketMQ个角色介绍
rocketmq-console编译安装
安装启动常见错误
#程序员英语# 官网首页 中英讲解
应用场景
应用解耦
流量削峰
大数据处理
异构系统
RocketMQ 角色
broker
broker集群
producer
consumer
nameserver
为什么不用zookeeper？
nameserver特点
对比JSM中的Topic和Queue
Consumer Group 与 Producer Group概念
RocketMQ常用API
消息消费模式
集群消息
广播消息
消息发送
同步消息
异步消息
单向消息
批量消息发送
过滤
TAG
SQL表达式过滤
延迟消息
顺序消息
重试机制
broker投递
事务消息
RocketMQ运维
MQAdmin
性能测试
rocketmq-console
底层原理
源码分析
Broker
核心类
启动流程
消息存储机制
消息转发流程
心跳机制
Consumer
核心源码分析
注册过程
消息拉取模式
Nameserver
启动流程
存储机制
核心类
海量消息积压下消息负载均衡原理
push模式与pull模式？
消息存储机制
磁盘存储速度问题
零拷贝技术在RocketMQ中的应用
内存映射MappedByteBuffer
存储结构与服务 源码分析
CommitLog内部结构
MappedFileQueue
MappedFile
ConsumerQueue
indexFile
config
consumerFilter.json
consumerOffset.json
delayOffset.json
subscriptionGroup.json
topics.json
刷盘机制 源码分析
刷盘过程
同步刷盘
异步刷盘
配置选项
NameServer 源码分析
设计特点
心跳流程
集群部署
高吞吐、高并发、高可用 集群
集群原理与实战
单Master模式
多Master模式
多Master多Slave模式（异步复制）
多Master多Slave模式（同步双写）
双主双从集群搭建
Topic中的Queue分布
手动创建topic
自动负载
RocketMQ4.6 新特性
主备切换 故障转移模式
DLedger
RocketMQ SpringBoot 整合
RocketMQ 高薪面试FAQ
说说你们公司线上生产环境用的是什么消息中间件?
为什么要使用MQ？
多个mq如何选型？
RocketMQ由哪些角色组成，每个角色作用和特点是什么？
RocketMQ中的Topic和ActiveMQ有什么区别？
RocketMQ Broker中的消息被消费后会立即删除吗？
那么消息会堆积吗？什么时候清理过期消息？
RocketMQ消费模式有几种？
消费消息时使用的是push还是pull？
为什么要主动拉取消息而不使用事件监听方式？
说一说几种常见的消息同步机制？
broker如何处理拉取请求的？
RocketMQ如何做负载均衡？
producer端负载均衡策略
如何知道mqs的，mqs的数据从哪儿来？
consumer端消费流程
当消费负载均衡consumer和queue不对等的时候会发生什么？
当消费负载均衡consumer和queue不对等的时候会发生什么？
平均分配
环形分配
负载均衡算法
如何应对消息丢失问题？
什么场景会造成消息丢失？
RocketMQ如何保证消息不丢失？
RocketMQ有没有消息重复消费问题？
什么场景下会产生重复消费？
如何避免？
顺序消费
如何让RocketMQ保证消息的顺序消费
你们线上业务用消息中间件的时候，是否需要保证消息的顺序性?
如果不需要保证消息顺序，为什么不需要?
假如我有一个场景要保证消息的顺序，你们应该如何保证?
应用场景是啥？
讲一下消息刷盘机制底层实现
RocketMQ消息存储在Broker的内存吗？
使用的是磁盘式存储消息吗？
为什么不在内存中存储？
这么设计是为什么？
磁盘存储如何保证高吞吐量？
rocketMq的消息堆积如何处理
下游消费系统如果宕机了，导致几百万条消息在消息中间件里积压，此时怎么处理?
你们线上是否遇到过消息积压的生产故障?如果没遇到过，你考虑一下如何应对?
如果consumer和queue不对等，上线了多台也在短时间内无法消费完堆积的消息怎么办？
堆积时间过长消息超时了？
堆积的消息会不会进死信队列？
你们用的是RocketMQ?那你说说RocketMQ的底层架构原理，磁盘上数据如何存储的，整体分布式架构是如何实现的?
零拷贝等技术是如何运用的?
你们用的是RocketMQ?RocketMQ很大的一个特点是对分布式事务的支持，你说说他在分布式事务支持这块机制的底层原理?
如果让你来动手实现一个分布式消息中间件，整体架构你会如何设计实现?
看过RocketMQ 的源码没有。如果看过，说说你对RocketMQ 源码的理解?
高吞吐量下如何优化生产者和消费者的性能?
再说说RocketMQ 是如何保证数据的高容错性的?
课程链接
1、RocketMQ 功能 大纲 消息中间件应用场景 linux的部署 角色 对比jms
2、RocketMQ 消息消费模式 集群消息 广播消息 同步消息 异步消息 单向消息 批量消息 TAG SQL表达式过滤
3、RocketMQ 分布式事务 事务消息 顺序消费 重试机制
4、RocketMQ 源码分析 Consumer启动流程 长轮询 ProcessQueue
5、RocketMQ 源码分析 MQClientInstance.start 任务调度
6、RocketMQ 刷盘机制源码分析 Broker启动流程 源码分析
7、RocketMQ NameServer特点 NameServer启动流程 消息路由之HeartBeat信息收集 集群模式消息存储架构模型 消息路由发现
8、RocketMQ 搭建高可用主从同步双写集群，基于raft 协议的 commitlog 存储库DLeger
9、RocketMQ 常见面试题，Topic分布、负载均衡
10、RocketMQ 面试总结 SpringBoot开发
11、DevOps Jenkins安装 maven git 整合
SpringCloud Alibaba Nacos
service registration
service discovery
Nacos Config
Nacos Discovery Endpoint
More Starter Configurations
Dynamic Configuration Udpates
Custom Namespaces
Custom Groups
Custom Data Id
Nacos Config Endpoint
Config AutoConfiguration
SpringCloud Alibaba Dubbo
Spring Cloud Distributed Configuration
Dubbo Configuration Center
Spring Cloud Native Registration Center
Dubbo Native Registration Center
Dubbo built-in implementation
Spring Cloud Hystrix
Alibaba Sentinel
Spring Cloud service call
Zipkin
opentracing
SpringCloud高级使用
客户端的负载均衡
Spring Cloud LoadBalancer
微服务的调用
OpenFeign
微服务网关
Spring Cloud Gateway
配置中心
Consul
web
响应式web Spring Reactive
什么是响应式web
异步调用 callback的本质
servlet3的异步
业务线程的异步
服务器推SSE实现
响应式和阻塞式的微服务
背压的概念
服务调用中的三种耦合
响应式中的流量控制
RXJava2
观察者模式同步与异步实现
Project Reactor 中的Flux、Mono
webflux
如何使用Netty作为web容器
基于注解的WebFlux阻塞式与响应式实现
WebFlux + SSE 服务器推
WebFlux中的ServerHttpRequest 与SpringMVC的区别
响应式数据库
MangoDB
Rest Repositories
使用 Spring HATEOAS 开发 REST 服务
Jersey
Spring Session
Spring WebService
权限
OAuth2
Security
注册中心
Alibaba Nacos
流量哨兵
Alibaba Sentinel
权限与单点登录设计
分布式事务
消息整合
- Spring For RabbitMq
- Spring For Kafka
- Spring For ActiveMQ
- RocketMQ整合
分布式锁
企业级消息总线
- Camel
- Bus
批处理
Spring Batch
动态验证
Spring validation
邮件
Mail Sender
任务调度
- Quartz Scheduler
- XXL-job
容器化
Docker容器化部署
Cloud Foundry和Kubernetes
链路追踪
Zipkin
监控运维
Actuator
Spring Cloud Admin
Admin健康检查 邮件、钉钉群通知
课程链接
微服务下的持续集成
jenkins maven git 整合
sonarqube
增益篇：ServiceMesh理论与落地实战
为什么ServiceMesh在理念上优于MicroService
ServiceMesh之基础理论解析
ServiceMesh之技术选型
ServiceMesh实战落地之Istio
0 概述
service mesh介绍
service mesh简介
service mesh基本特性
什么是istio
istio使用场景
istio架构设计
数据平面
Sidecar（Envoy）
控制平面
Pilot
Mixer
Citadel
Galley
istio核心配置
1 快速入门
环境准备
部署istio
部署微服务
创建规则和路由
验证
请求过程的完整分析
常用命令及操作
2 流量管理
整体介绍
入口流量管理
路由
根据权重拆分流量
通信超时控制
故障重试
出口流量管理
金丝雀部署
A/B 测试
灰度发布
3 安全控制
Denier适配器
黑白名单
服务与身份认证
访问控制
安全加固
4 服务弹性
负载均衡
连接池
健康检查
熔断
超时
重试
限流
5 故障检测
指标收集
日志收集
链路追踪
指标可视化
故障排除
6 实战演练
制定目标
方案部署
测试验证
切换演练
试点上线
第九篇： 千亿流量高并发高可用分布式系统 之数据治理篇
数据生态技术栈
大数据简史&启蒙
课程链接
Hadoop生态之HDFS分布式存储原理
Hadoop生态之HDFS对计算层和其他存储层的支撑原理
1、hadoop-HDFS理论基础读写流程
2、hadoop-HDFS集群搭建-伪分布式模式
3、hadoop-HDFS集群搭建-HA模式概念
4、hadoop-HDFS集群搭建-HA模式验证
5、hadoop-HDFS权限、企业级搭建、idea+maven开发HDFS
Hadoop生态之MapReduce计算框架启蒙
1、hadoop-MapReduce原理精讲、轻松入门
2、hadoop-MapReduce调度原理，Yarn原理
3、hadoop-MapReduce-Yarn集群搭建、idea开发MR的WC程序
Hadoop生态之MapReduce计算框架源码深度分析
1、hadoop-MapReduce作业提交方式、源码-客户端提交源码
2、hadoop-MapReduce源码-MapTask-input源码精讲
3、hadoop-MapReduce源码-MapTask-output和ReduceTask精讲
4、hadoop-MapReduce开发-分组取TopN-API精炼
5、hadoop-MapReduce开发-推荐系统-大数据思维模式
Hadoop生态Yarn资源管理原理分析
Hadoop生态Yarn与计算框架整合实践分析
大数据交换之接入与导出分析
数据采集Flume&sqoop
Hadoop项目-Flume讲解及数据清洗模块准备工作
Hadoop项目-MR输出数据到mysql的输出格式化类、sqoop的简单介绍
大数据ETL实现分析
分布式数据库存储HBase
1、HBase架构介绍、数据模型
2、HBase伪分布式及完全分布式安装、HBase 基本命令
3、HBase Java API、Protocol Buffer简单介绍
4、HBase与MapReduce整合、Hbase表设计
5、Hbase优化及LSM树
数据管理与数据仓库概述
数据仓库Hive原理分析
1、Hive的架构介绍及远程数据库模式安装
2、Hive的远程元数据服务模式安装及Hive SQL
3、Hive Serde、HiveServer2、Hive函数
4、Hive参数设置、运行方式、动态分区、分桶
5、Hive视图、索引、权限管理
6、Hive优化、文件类型、HiveServer2高可用
数据仓库之元数据管理
分布式消息系统Kafka原理
课程链接
分布式消息系统Kafka对大数据计算框架的支撑
大数据Spark计算框架的深度剖析
1、scala语言、函数式编程、数据集处理、iterator设计模式实现
2、scala语言、流程控制、高级函数地址
3、scala语言、集合容器、iterator设计模式源码分析
4、scala语言、match、case class、implicitt、spark wordcount
5、spark-core、复习hadoop生态、梳理术语、hadoopRDD 源码分析
6、spark-core、wordcount案例源码分析、图解
7、spark-core、集合操作API、pvuv分析、RDD源码分析
8、spark-core、聚合计算API、combineByKey、分区调优
9、spark-core、二次排序、分组取TopN、算子综合应用
10、spark-core、集群框架图解、角色功能介绍、官网学习 、搭建
11、spark-core、history服务、standaloneHA、资源调度参数
12、spark-core、基于yarn的集群搭建、配置、资源调度参数、优化jars
大数据Spark计算框架离线批量计算源码分析
13、spark-core-源码、RpcEnv、standaloneMaster启动分析
14、spark-core-源码、Worker启动、sparksubmit提交、Driver启动
15、spark-core-源码、Application注册、Executor资源申请
16、spark-core-源码、sparkContext、DAGScheduler、stage划分
17、spark-core-源码、TaskScheduler、Executor运行Task、SparkEnv
18、spark-core-源码、MemoryManager、BlockManager
19、spark-core-源码、Dependency、SortShuffleManager
20、spark-core-源码、SortShuffleWriter、内存缓冲区buffer1
21、spark-core-源码、SortShuffleWriter、内存缓冲区buffer2
22、spark-core-源码、UnsafeShuffleWriter、Tungsten、Unsafe、堆外
23、spark-core-源码、ShuffleReader、Tracker、Scheduler完整调度
24、spark-core-源码、RDD持久化、检查点、广播变量、累加器1
25、spark-core-源码、RDD持久化、检查点、广播变量、累加器2
大数据SparkSQL分析系统源码分析
大数据SQL分析总结
26、spark-sql、大数据中的SQL组成原理
27、spark-sql、datafram到dataset开发
28、spark-sql、整合hive的metastore搭建企业级数仓1
29、spark-sql、整合hive的metastore搭建企业级数仓2
30、spark-sql、复杂sql、函数、自定义函数、开窗over函数、OLAP
31、spark-sql-源码、sql解析、dataset到rdd的执行计划
32、spark-sql-源码、antlr4的sql解析、AST语法树的逻辑到物理转换
33、spark-sql-源码、逻辑计划、优化器、物理计划、转换RDD
大数据Spark计算框架流式计算框架源码分析
34、spark-streaming、流式计算之微批计算原理及standalone
35、spark-streaming、api、ha、检查点、窗口等机制
36、spark-streaming、整合MQ-kafka开发
37、spark-streaming、源码分析、流式微批任务的调度原理
38、spark-streaming
实时流式计算框架Flink原理剖析
Flink数据分析系统实践及源码分析
1、Flink初始及搭建集群环境
2、Flink基于Yarn多种启动方式
3、Flink运行架构及并行度设置
4、Flink各种算子精讲1
5、Flink各种算子精讲2
6、Flink各种算子精讲3
7、基本函数类及富函数的使用
8、Flink Checkpoint及SavePoint精讲
9、Flink Window窗口剖析1
10、Flink Window剖析2
11、Flink时间语义+Watermark
12、Flink Window剖析3
13、Flink Table API 编程
14、Flink SQL编程
15、Flink 复杂事件处理CEP
离线数据仓库概念
离线数据仓库之数据生成及采集
数据仓库理论与搭建
数据可视化
实时数据仓库搭建
实时数仓对BI的支持及可视化大屏实战
企业级数据平台解决方案
混合云中的数据管理和分析
企业级Edge管理
企业级数据交换管理，基于Apache Nifi
企业级数据实时分析管理
企业级数据流式处理管理
企业级数据仓库管理
企业级元数据管理
企业级数据治理管理
企业级产品介绍
Cloudera CDH
Cloudera Data Hub
Cloudera Data Warehouse
Aliyun Maxcompute
Aliyun Dataworks
Aliyun QuickBI
Aliyun DataV
Aliyun AnalyticDB
企业级实时分析数仓
上百亿规模快速查询
hadoop生态数据仓库的标准SQL实现
亚秒级大数据查询交互实现
实时数据流上简历秒级可见数据仓库
商业智能BI的支撑分析与实现
第十篇： 千亿流量高并发高可用分布式系统 之人工智能加成篇
数据融合模块
数据采集
flume分布式数据采集 用户行为数据
数据迁移
sqoop增量数据导入
sqoop全量数据导入
构建画像模块
物品画像
一切能够刻画这个物品的数据都属于物品画像
节目描述信息提取关键词
1、TF-IDF指标
hive：keyword_idf表
hive：keyword_tf-idf表
节目基本属性
创作时间
上映时间
节目时长
.......
hive:program_profile表
用户画像
一切能够刻画这个用户的数据都属于用户画像
用户行为数据
历史浏览的节目的关键词
分值
浏览时间
衰减系数 1/(log(n)+1)
浏览时长
喜好分值
hbase:user_profile
rowkey:UserID
列簇
label
itemID
kw|score
info
province
city
用户基本属性
省份
城市
召回策略模块
内容召回策略
计算节目的相似度
节目向量化
tf-idf
Word2Vec
hive：tmp_keywprd_weight hbase：tmp_keywprd_weight
计算节目的相似性
KMeans算法
LSH局部敏感Hash算法
hbase:program_similar
rowkey：itemid
列簇
similar
itemid
score
基于用户历史浏览的节目召回相似的节目
hbase:recall:content,history_recall
行为召回策略
基于用户对节目的评分矩阵，采用LFM隐语义模型构建两个隐语义矩阵 优化算法：ALS
hbase:recall:als,history_recall
热门召回策略
流式计算框架实时统计节目的热度
1、基于用户浏览时长计算出观看百分比
2、Redis hot+1
redis：Sorted Set类型
实时召回策略
实时计算
内容召回
hbase:recall:online,history_recall
多路召回
防止出现冷启动问题
增加推荐列表新颖性
防止信息茧房问题
排序模型模块ctr预估
构建训练集
基于所有用户的行为数据构建
反馈数据类型
显式用户反馈数据
特点：明确得知用户对物品的喜好程度 评价系统
隐式用户反馈数据
特点：无法准备的得知用户对物品的喜好程度
用户画像
用户行为数据
用户基本属性
redis:构建用户画像部分的特征索引
物品画像
hbase:tmp_keyword_weight
hive:tmp_keyword_weight
label标签
0：不喜欢
1：喜欢
hbase:ctr_feature
算法：分类算法 SparkMLlib LogisticRegress
保存模型参数
Redis：model
key：index
value：weight
模型评估指标
混淆矩阵
TP
TN
FP
FN
正确率
准确率
召回率
F-measure
微服务模块
生产者
基于用户召回结果构建测试样本
特征索引
用户基本属性特征索引
用户行为数据部分
物品画像 hbase:tmp_keyword_weight
测试样本+model = 预测score
HashMap集合 排序 TopN
消费者
AB Test模块
AB Test
基线桶
试验桶
AAB test
基线桶1
基线桶2
试验桶
Spark调优模块
代码调优
1、避免创建重复的RDD
2、尽可能复用同一个RDD
3、频繁使用的RDD 进行持久化
cache
persist
MEMORY_ONLY
MEMORY_ONLY_SER
MEMORY_AND_DISK
DISK相关的持久化策略以及带有_2的 不要用
unpersist
4、尽可能多的使用广播变量
每个Executor一份
5、尽可能多的使用高性能算子
mapPartition
foreachPartition
reduceByKey
AggregateByKey
combineByKey
map都存在combine
mapPartitionWithIndex
数据倾斜的解决方案
1、提前预聚合
2、提高并行度
1、改变HDFS block个数
2、初始化RDD的时候，设置分区数
3、使用shuffle类算子的时候，设置并行度 reduceByKey join
4、spark.default.parallelism
conf.set("spark.default.parallelism","10")
spark-submit --conf spark.default.parallelism=10
全局：spark-default.conf配置文件
5、repartition coalesce
repartition(numPartition)=coalesce（numPartition,true）默认有shuffle，适合增加分区数
coalesce(numpartiton,isshuffle) 适合减少分区数
3、过滤掉导致数据倾斜的key
sample、wc、filter
4、双重reduce聚合
1、随机加前缀
2、第一次聚合
3、去掉前缀
4、第二次聚合
5、join 添加随机前缀+分拆RDD
筛选导致数据倾斜的key
分拆RDD
RDD添加N以内随机前缀
RDD扩容N倍
聚合
union
6、join 导致数据倾斜的key过多
全局加随机前缀，全局扩容N倍
数据本地化调优
本地化级别
PROCESS_LOCAL
NODE_LOCAL
task计算的数据在本节点的磁盘上
task计算的数据在本节点的其他的进程内存中
NO_PREF
RACK_LOCAL
ANY
调优
1
2
3
4
任务的流程
资源调优
资源调优是计算框架调优的根本
1、加大集群管理的资源Yarn standalone
注意点：核心支持超线程，一个core分配两个thread
SPARK_WORKER_CORES 48
2、增加Executor使用的资源
--executor-cores
--executor-memory
--total-executor-cores
3、提高任务的并行度
推荐系统落地实践
课程链接
1、推荐系统的来龙去脉与推荐架构
2、推荐系统架构设计及构建推荐系统训练集
3、推荐系统代码实现及测试
4、实现推荐系统在线推荐微服务
5、基于节目的推荐系统，架构剖析，数据迁移
6、提取节目的关键词，构建节目画像
7、基于TextRank算法+TF-IDF算法提取关键词
8、构建节目画像与用户画像
9、构建用户画像及性能调优
10、基于节目画像计算节目的相似度
11、Spark调优总结及word2vec算法原理
12、基于物品画像计算相似度
13、实现基于模型的召回策略
14、构建特征中心及模型召回实现
15、训练排序模型及搭建推荐系统微服务
16、推荐系统项目-大总结
第十一篇： 千亿流量高并发高可用分布式系统 之服务质量保障一（CI/CD）篇
持续集成CI/CD Gitlab/Jenkins
Maven / Gradle / Ant
课程链接
Git / Svn
课程链接
JIRA/禅道
Deploy: docker vagrant puppet chef ansible saltstack k8s Istio
课程链接
镜像仓库:Harbor
监控：ELK Zabbix Prometheus Grafana
代码检测SonarCube
灰度
第十二篇： 千亿流量高并发高可用分布式系统 之服务质量保障二 （测试）
测试工作的发展方向
敏捷化
高度自动化
云化
服务化
模型化
智能化
传统测试与敏捷测试
测试开发实践
软件质量趋势
瀑布模式
课程链接
敏捷DevOps模式
课程链接
伪敏捷模式
课程链接
职业及技能规划
互联网测试开发技能要求分析
课程链接
不同阶段测试开发技能介绍
课程链接
常见测试开发职业误区
课程链接
测试开发实践
基于传统测试项目体验
课程链接
基于敏捷测试项目体验
课程链接
测试开发详解
详解1
环境及后续课程简介
课程链接
原型交互AxureRP简介
课程链接
HTML基础简介
课程链接
CSS与Js基础
课程链接
AJAX前后台交互
课程链接
Vue框架体系
课程链接
Windows窗体程序开发
课程链接
基于WPF的Hybird程序开发
课程链接
基于WPF的HTTP请求封装
课程链接
安卓APP架构Native开发原理
课程链接
详解2
安卓APP架构Hybird开发及前台开发总结
课程链接
Springboot基础
课程链接
RESTAPI后台开发
课程链接
mybatis数据库服务
课程链接
基于Rest的CURD服务开发
课程链接
基于Swagger2构建可视化的Rest接口服务说明
课程链接
分层体系
分层自动化体系1
单元测试基础理念
课程链接
junit5驱动和断言
课程链接
SpringbootTest
课程链接
Controller集成测试技术及jackson解析框
课程链接
Junit数据驱动
课程链接
mockito
课程链接
分层自动化体系 2
单元测试覆盖率基础
课程链接
onthefly动态覆盖率模式
课程链接
maventest测试执行及报告
课程链接
通过maven生成测试覆盖率报告
课程链接
Allure测试报告美化体系
课程链接
分层UI自动化体系1
WebDriver基础理念
课程链接
WebDriver浏览器启动及无头模式
课程链接
Xpath定位1
课程链接
Xpath定位2
课程链接
CSS定位
课程链接
单一对象和多对象的处理
课程链接
对象过滤及属性获取
课程链接
Vue的数据驱动测试脚本练习
课程链接
常见对象操作1
课程链接
常见对象操作2
课程链接
分层UI自动化体系 2
javascriptExecutor
课程链接
隐式等待及显示等待
课程链接
截图及封装
课程链接
日志体系
课程链接
Cookie管理
课程链接
PO基本概念
课程链接
PO框架开发
课程链接
SeleniumGrid分布式执行
课程链接
测试报告框架及美化
课程链接
代理模式Har性能解决方案
课程链接
分层UI自动化体系 3
分层UI自动化体系_cypress简介
课程链接
AppiumNative自动化
课程链接
AppiumHybird自动化
课程链接
微信小程序自动化
课程链接
分层接口自动化体系1
接口测试入门
课程链接
Fiddler基本入门
课程链接
Fiddler扩展断点体系
课程链接
Fiddler扩展挡板及脚本体系
课程链接
PostMan基础
课程链接
PostMan请求执行、断言
课程链接
PostMan场景开发
课程链接
PostMan场景监控
课程链接
Postman的MockSever使用
课程链接
Postman的持续集成
课程链接
分层接口自动化体系2
Jmeter接口速成
课程链接
单元测试工具
Junit5
TestNG
Mock工具
Mockito
Mock Server
测试开发落地之接口自动化框架
测试开发落地之UI自动化框架
测试开发落地之微服务测试
测试开发落地之大数据测试
走向测试架构师之构建测试框架
构建DevOps
构建测试Mock平台
第十三篇： 千亿流量高并发高可用分布式系统 之服务质量保障三（运维）篇
内核调优
/etc/sysctl.conf
安全
监控
高可用
lvs
nginx
keepalived
服务动态降级弹性扩容
openstack
k8s
docker
kvm
全链路追踪与监控
灰度发布
混合云运维
页面静态化与二级CDN建设
谷歌SRE模式
CMDB与应用配置管理
为什么阿里运维团队从200->2
从Ops->SRE->DevOps->AIOps->NoOps
第十四篇： 千亿流量高并发高可用分布式系统 之新技术与新趋势探索篇
架构演进背后的推动力是什么？
有没有银弹能够覆盖所有架构？
Serverless能否成为将来的中心热点？
随着算力越来越强架构有没有可能发生根本改变？
5G与IoT给架构设计带来了哪些创新与改进？
传说中的智能架构到底长什么样？
除了技术和业务架构最应该考虑什么？
有没有一种让我们跟随甚至引领架构的方法论？
第十五篇： 技术人的哲学思考 架构人的人生架构 寻找财富自由之路 寻找精神自由之路
架构人应该构建自己的人生架构
超越技术重新解读架构
丝般顺滑的架构人涨薪升职思考
重新定义什么是财富自由
技术人靠技术能不能达到财富自由
财富自由真的是我们人生的终极目标吗
出世是否是达到精神自由的唯一路线
到底有没有真正意义上的精神自由
科技与人类文明的哲学思考
其他人的成功路线到底于我们有什么启发
如何培养架构师的大局观
如何培养架构师的大格局与大视野
如何破局个人非连续成长
个人成长不断打造第二曲线方法论
一半技术，一半管理，从架构到技术团队管理
论架构师的自我修养
能落地的架构师 才是真正的架构师