前言

本文是对Java程序员面试中常见的微服务、网络编程、分布式存储和分布式计算等必备知识点的总结，包括Spring 原理及应用、Spring Cloud原理及应用、Netty网络编程原理及应用、ZooKeeper原理及应用、Kafka原理及应用、Hadoop原理及应用、HBase原理及应用等等。希望读者能通过阅读本书对微服务、网络编程和分布式系统有更深入、系统和全面的理解。

本文在讲解知识点时不拖泥带水，力求精简，用115张原理图和流程图以非常直观的方式对Java程序员面试时常被问及的分布式架构核心知识点进行介绍。

面试在即，Java知识点很凌乱？别急，本书是对Java程序员面试必备知识点的总结，详细讲解了JVM原理、多线程、数据结构和算法、分布式缓存、设计模式等内容，除了原理讲解，还有Java实现！

本文将从目录、主要内容和对读者阅读本文的建议三部分内容来介绍

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主要内容

第一章：Spring 原理及应用

Spring 是一个开源框架，是为了解决企业应用程序开发复杂性而创建的。框架的主要优势之一就是其分层架构，分层架构允许您选择使用哪一个组件，同时为 J2EE 应用程序开发提供集成的框架。

第一章目录：

1.1 Spring 的特性

1.2 Spring的模块

1.3 Spring的核心JAR包

1.4 Spring的注解

1.5 Spring IoC的原理

1.6 Spring AOP的原理

1.7Spring MVC的原理

1.8 事务

1.9 MyBatis 的缓存

1.10 Spring 的生态

第二章 Spring Cloud 原理及应用

主要提供了微服务开发所需的配置管理、服务发现、断路器、智能路由、微代理、控制总线、全局锁、决策竞选、分布式会话和集群状态管理等组件。 可以跟spring boot框架一起使用，会让你开发微服务架构的云服务非常好的方便。

第二章目录：

2.1 Spring Boot

2.2 Spring Cloud Config

2.3 Spring Cloud Eureka

2.4 Spring Cloud Consul

2.5 Spring Cloud Feign

2.6 Spring Cloud Hystrix

2.7 Spring Cloud Zuul

2.8 Spring Cloud 的链路监控

第三章 Netty 网络编程原理及应用

Netty是一个高性能、异步事件驱动的NIO框架，它基于Java NIO提供的API实现，提供了对TCP（Transmission Control Protocol，传输控制协议）、UDP（User Datagram Protocol，用户数据包协议）和文件传输的支持。作为一个异步NIO框架，Netty的所有I/O操作都是异步非阻塞的，通过Future-Listener机制，用户可以方便地主动获取或者通过通知机制获取I/O操作结果。

第三章目录

3.1 Reactor 线程模型

3.2 Netty 架构

3.3 Netty 的特性

3.4 Netty 的使用

第四章 ZooKeeper 原理及应用

Zookeeper是一个分布式协调服务，可以用于元数据管理、分布式锁、分布式协调、发布订阅、服务命名等等。

例如，Kafka中就是用Zookeeper来保存其集群中的相关元数据，例如Broker、Topic以及Partition等等。同时，基于Zookeeper的Watch监听机制，还可以用其实现发布、订阅的功能。

在平常的常规业务使用场景下，我们几乎只会使用到分布式锁这一个用途。

第四章目录：

4.1 ZooKeeper 的原理

4.2 ZooKeeper 的应用

第五章 Kafaka 原理及应用

Kafka是一种高吞吐、分布式、基于发布和订阅模型的消息系统，最初由LinkedIn公司开发，使用Scala编写，目前是Apache 的开源项目。Kafka用于离线和在线消息的消费。Kafka将消息数据按顺序保存在磁盘上，并在集群内以副本的形式存储以防止数据丢失。

第五章目录：

5.1 Kafka 的原理

5.2Kafka 的应用

第六章 Hadoop 原理及应用

Hadoop分布式文件系统(HDFS)被设计成适合运行在通用硬件(commodity hardware)上的分布式文件系统。它和现有的分布式文件系统有很多共同点。但同时，它和其他的分布式文件系统的区别也是很明显的。HDFS是一个高度容错性的系统，适合部署在廉价的机器上。HDFS能提供高吞吐量的数据访问，非常适合大规模数据集上的应用。HDFS放宽了一部分POSIX约束，来实现流式读取文件系统数据的目的。HDFS在最开始是作为Apache Nutch搜索引擎项目的基础架构而开发的。HDFS是Apache Hadoop Core项目的一部分。

　　Hadoop 是Apache基金会下一个开源的分布式计算平台，它以分布式文件系统HDFS和MapReduce算法为核心，为用户提供了系统底层细节透明的分布式基础架构。用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，充分利用分布式集群进行高速运算和存储。

第六章目录：

6.1 HDFS

6.2 MapReduce

6.3 YARN

6.4 Hadoop 的安装和应用

第七章 HBase 原理及使用

HBASE是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统，利用HBASE技术可在廉价PC Server上搭建起大规模结构化存储集群。

HBASE的目标是存储并处理大型的数据，更具体来说是仅需使用普通的硬件配置，就能够处理由成千上万的行和列所组成的大型数据。

HBASE是Google Bigtable的开源实现，但是也有很多不同之处。比如：Google Bigtable利用GFS作为其文件存储系统，HBASE利用Hadoop HDFS作为其文件存储系统；Google运行MAPREDUCE来处理Bigtable中的海量数据，HBASE同样利用Hadoop MapReduce来处理HBASE中的海量数据；Google Bigtable利用Chubby作为协同服务，HBASE利用Zookeeper作为对应。

第七章目录：

7.1 HBase 的原理

7.2 HBase 的使用

第八章 Cassandra 原理及应用

Cassandra是一套开源分布式NoSQL数据库系统。它最初由Facebook开发，于2008年开源。Cassandra由于良好的可扩展性、高性能和PP去中心化的设计，迅速成为分布式存储中十分流行的数据存储方案。

第八章目录

8.1 Cassandra 的原理

8.2 Cassandra 的应用

第九章 ElasticSearch 原理及应用

Elasticsearch 是一个分布式的免费开源搜索和分析引擎，适用于包括文本、数字、地理空间、结构化和非结构化数据等在内的所有类型的数据。Elasticsearch 在 Apache Lucene 的基础上开发而成，由 Elasticsearch N.V.（即现在的 Elastic）于 2010 年首次发布。Elasticsearch 以其简单的 REST 风格 API、分布式特性、速度和可扩展性而闻名，是 Elastic Stack 的核心组件；Elastic Stack 是一套适用于数据采集、扩充、存储、分析和可视化的免费开源工具。人们通常将 Elastic Stack 称为 ELK Stack（代指 Elasticsearch、Logstash 和 Kibana），目前 Elastic Stack 包括一系列丰富的轻量型数据采集代理，这些代理统称为 Beats，可用来向 Elasticsearch 发送数据。

第九章目录：

9.1 Elasticsearch 的概念和原理

9.2 Elasticsearch 的应用

第十章 Spark 原理及应用

Spark，是一种"One Stack to rule them all"的大数据计算框架，期望使用一个技术堆栈就完美地解决大数据领域的各种计算任务。Apache官方，对Spark的定义就是：通用的大数据快速处理引擎。

Spark使用Spark RDD、Spark SQL、 Spark Streaming，MLlib，GraphX成功解决了大数据领城中，离线批处理、交互式查询、实时流计算、机器学习与图计算等最重要的任务和问题。

Spark除了一站式的特点之外，另外一个最重要的特点，就是基于内存进行计算，从而让它的速度可以达到MapReduce、Hive的数倍甚至数十倍！

第十章目录：

10.1 Spark 的原理

10.2 Spark 的使用

第十一章 Flink 原理及应用

Flink是分布式、高性能、随时可以用以及准确的流处理应用程序打造的开源流处理框架。

Apache Flink是一个框架和分布式处理引擎，用于对无界和有界数据流进行有状态计算。Flink被设计在所有常见的集群环境中运行，以内存执行速度和任意规模来执行计算。

第十一章目录：

11.1 Flink 的原理

11.2 Flink 的应用

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结语：

本书主题虽然是Offer来了，但却对Java分布式架构的常用技术做了非常详细的梳理，并且结合了大量的原理图和流程图，让读者快速学习和了解这些常用技术，更以非常直观的方式对知识体系做了总结，方便读者在面试的时候有更全面的发挥，同时能够在工作中得到运用，非常值得大家购买和阅读。

希望大家能够仔细品读本文，慢慢的理解本文的真谛，慢慢的增加自己的技术广度和深度，让自己变得更加有价值！

希望本文能够帮助到大家，大家加油好好学习吧！