分布式系統(tǒng)常用技術(shù)及案例分析（第2版）

目　　錄

第1章　分布式系統(tǒng)基礎(chǔ)知識(shí)
1．1　概述
1．1．1　什么是分布式系統(tǒng)
1．1．2　集中式系統(tǒng)與分布式系統(tǒng)
1．1．3　如何設(shè)計(jì)分布式系統(tǒng)
1．1．4　分布式系統(tǒng)所面臨的挑戰(zhàn)
1．2　線程
1．2．1　什么是線程
1．2．2　進(jìn)程和線程
1．2．3　線程和纖程
1．2．4　編程語(yǔ)言中的線程對(duì)象
1．2．5　SimpleThreads示例
1．3　通信
1．3．1　網(wǎng)絡(luò)I/O模型的演進(jìn)
1．3．2　遠(yuǎn)程過(guò)程調(diào)用（RPC）
1．3．3　面向消息的通信
1．4 一致性
1．4．1　以數(shù)據(jù)為中心的一致性模型
1．4．2　以客戶(hù)為中心的一致性
1．5　容錯(cuò)性
1．5．1　基本概念
1．5．2　故障分類(lèi)
1．5．3　使用冗余來(lái)掩蓋故障
1．5．4　分布式提交
1．6　CAP理論
1．6．1　什么是CAP理論
1．6．2　為什么CAP只能三選二
1．6．3　CAP常見(jiàn)模型
1．6．4　CAP的意義
1．6．5　CAP最新發(fā)展
1．7　安全性
1．7．1　基本概念
1．7．2　加密算法
1．7．3　安全通道
1．7．4　訪問(wèn)控制
1．8　并發(fā)
1．8．1　線程與并發(fā)
1．8．2　并發(fā)與并行
1．8．3　并發(fā)帶來(lái)的風(fēng)險(xiǎn)
1．8．4　同步（Synchronization）
1．8．5 原子訪問(wèn)（Atomic Access）
1．8．6 無(wú)鎖化設(shè)計(jì)提升并發(fā)能力
1．8．7 緩存提升并發(fā)能力
1．8．8 更細(xì)顆粒度的并發(fā)單元
第2章　分布式系統(tǒng)架構(gòu)體系
2．1　基于對(duì)象的體系結(jié)構(gòu)
2．1．1　分布式對(duì)象
2．1．2　Java RMI
2．2　面向服務(wù)的架構(gòu)（SOA）
2．2．1　SOA的基本概念
2．2．2　基于Web Services的SOA
2．2．3　SOA的演變
2．3　REST風(fēng)格的架構(gòu)
2．3．1　什么是REST
2．3．2　REST有哪些特征
2．3．3　Java實(shí)現(xiàn)REST的例子
2．3．4　REST API最佳實(shí)踐
2．4　微服務(wù)架構(gòu)（MSA）
2．4．1　什么是MSA
2．4．2　MSA與SOA
2．4．3　何時(shí)采用MSA
2．4．4　如何構(gòu)建微服務(wù)
2．5　容器技術(shù)
2．5．1　虛擬化技術(shù)
2．5．2　容器與虛擬機(jī)
2．5．3　基于容器的持續(xù)部署
2．6　Serverless架構(gòu)
2．6．1　什么是Serverless架構(gòu)
2．6．2　Serverless典型的應(yīng)用場(chǎng)景
2．6．3　Serverless架構(gòu)原則
2．6．4　例子：使用Serverless實(shí)現(xiàn)游戲全球同服
第3章　分布式消息服務(wù)
3．1　分布式消息概述
3．1．1　基本概念
3．1．2　使用場(chǎng)景
3．1．3　常用技術(shù)
3．2　Apache ActiveMQ
3．2．1 例子：producer-consumer
3．2．2 例子：使用JMX來(lái)監(jiān)控ActiveMQ
3．2．3 例子：使用Java實(shí)現(xiàn)producer-consumer
3．3 RabbitMQ
3．3．1　例子：Work Queues
3．3．2　例子：Publish/Subscribe
3．3．3　例子：Routing
3．3．4　例子：Topics
3．3．5 例子：RPC
3．4 Apache RocketMQ
3．4．1 例子：使用Java實(shí)現(xiàn)producer-consumer
3．4．2 RocketMQ最佳實(shí)踐
3．5 Apache Kafka
3．5．1 Apache Kafka的核心概念
3．5．2 Apache Kafka的使用場(chǎng)景
3．6 實(shí)戰(zhàn)：基于JMS的消息發(fā)送和接收
3．6．1 項(xiàng)目概述
3．6．2 項(xiàng)目配置
3．6．3 編碼實(shí)現(xiàn)
3．6．4 運(yùn)行
第4章　分布式計(jì)算
4．1　分布式計(jì)算概述
4．1．1　使用場(chǎng)景
4．1．2　常用技術(shù)
4．2　MapReduce
4．2．1　MapReduce簡(jiǎn)介
4．2．2 MapReduce的編程模型
4．2．3 MapReduce接口實(shí)現(xiàn)
4．2．4　MapReduce的使用技巧
4．3 Apache Hadoop
4．3．1 Apache Hadoop的核心組件
4．3．2 例子：詞頻統(tǒng)計(jì)WordCount程序
4．4 Spark
4．4．1 Spark簡(jiǎn)介
4．4．2 Spark與Hadoop的關(guān)系
4．4．3 Spark 2．0的新特性
4．4．4　Spark集群模式
4．5 Mesos
4．5．1 Mesos簡(jiǎn)介
4．5．2 設(shè)計(jì)高可用的Mesos framework
4．6 實(shí)戰(zhàn)：基于Spark的詞頻統(tǒng)計(jì)
4．6．1 項(xiàng)目概述
4．6．2 項(xiàng)目配置
4．6．3 編碼實(shí)現(xiàn)
4．6．4 運(yùn)行
第5章　分布式存儲(chǔ)
5．1　分布式存儲(chǔ)概述
5．1．1　使用場(chǎng)景
5．1．2　常用技術(shù)
5．2　Bigtable
5．2．1　Bigtable的數(shù)據(jù)模型
5．2．2　Bigtable的實(shí)現(xiàn)
5．2．3　Bigtable的性能優(yōu)化
5．3　Apache HBase
5．3．1　Apache HBase的基本概念
5．3．2　Apache HBase的架構(gòu)
5．4　Apache Cassandra
5．4．1　Apache Cassandra簡(jiǎn)介
5．4．2　Apache Cassandra的應(yīng)用場(chǎng)景
5．4．3　Apache Cassandra的架構(gòu)和數(shù)據(jù)模型
5．4．4　用于配置Apache Cassandra的核心組件
5．5　Memcached
5．5．1　Memcached簡(jiǎn)介
5．5．2　Memcached的架構(gòu)
5．5．3　Memcached客戶(hù)端
5．6　Redis
5．6．1　Redis簡(jiǎn)介
5．6．2　Redis的下載與簡(jiǎn)單使用
5．6．3　Redis的數(shù)據(jù)類(lèi)型及抽象
5．7　MongoDB
5．7．1　MongoDB簡(jiǎn)介
5．7．2　MongoDB核心概念
5．7．3　MongoDB的數(shù)據(jù)模型
5．7．4　示例：Java連接MongoDB
5．8 實(shí)戰(zhàn)：基于Redis的分布式鎖
5．8．1 項(xiàng)目概述
5．8．2 項(xiàng)目配置
5．8．3 編碼實(shí)現(xiàn)
5．8．4 運(yùn)行
第6章　分布式監(jiān)控
6．1　分布式監(jiān)控概述
6．1．1　使用場(chǎng)景
6．1．2　常用技術(shù)
6．2　Nagios
6．2．1　Nagios監(jiān)控
6．2．2　Nagios插件
6．3　Zabbix
6．3．1　Zabbix對(duì)容器的支持
6．3．2　Zabbix的基本概念
6．4　Consul
6．4．1　Consul架構(gòu)
6．4．2　Consul agent
6．5　ZooKeeper
6．5．1　ZooKeeper簡(jiǎn)介
6．5．2　ZooKeeper內(nèi)部工作原理
6．5．3　例子：ZooKeeper實(shí)現(xiàn)barrier和producer-consumer queue
6．6 實(shí)戰(zhàn)：基于ZooKeeper的服務(wù)注冊(cè)和發(fā)現(xiàn)
6．6．1 項(xiàng)目概述
6．6．2 項(xiàng)目配置
6．6．3 編碼實(shí)現(xiàn)
6．6．4 運(yùn)行
第7章　分布式版本控制系統(tǒng)
7．1　分布式版本控制系統(tǒng)概述
7．1．1　集中式與分布式
7．1．2　分布式版本控制系統(tǒng)的核心概念
7．2　Bazaar
7．2．1　Bazaar的核心概念
7．2．2　Bazaar的使用
7．3　Mercurial
7．3．1　Mercurial的核心概念
7．3．2　Mercurial的使用
7．4　Git
7．4．1　Git的基礎(chǔ)概念
7．4．2　Git的使用
7．5　Git Flow―團(tuán)隊(duì)協(xié)作最佳實(shí)踐
7．5．1　分支定義
7．5．2　新功能開(kāi)發(fā)工作流
7．5．3　Bug修復(fù)工作流
7．5．4　版本發(fā)布工作流
第8章　RESTful API、微服務(wù)及容器技術(shù)
8．1　Jersey
8．1．1　Jersey簡(jiǎn)介
8．1．2　Jersey的模塊和依賴(lài)
8．1．3　JAX-RS核心概念
8．1．4　例子：用SSE構(gòu)建實(shí)時(shí)Web應(yīng)用
8．2　Spring Boot
8．2．1　Spring Boot簡(jiǎn)介
8．2．2　Spring Boot的安裝
8．2．3　Spring Boot的使用
8．2．4　Spring Boot的屬性與配置
8．3　Docker
8．3．1　Docker簡(jiǎn)介
8．3．2　Docker的核心組成、架構(gòu)及工作原理
8．3．3　Docker的使用
8．4　實(shí)戰(zhàn)：基于Docker構(gòu)建、運(yùn)行、發(fā)布微服務(wù)
8．4．1　編寫(xiě)微服務(wù)
8．4．2　微服務(wù)容器化
8．4．3　構(gòu)建Docker image
8．4．4　運(yùn)行image
8．4．5　訪問(wèn)應(yīng)用
8．4．6　發(fā)布微服務(wù)