分布式Java应用基础与实践
最近更新 2024年05月27日
资源编号 580505

分布式Java应用基础与实践

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详情介绍

资源名称:分布式Java应用基础实践

内容简介:

本书介绍了编写分布式Java应用涉及的众多知识点,分为了基于Java实现网络通信、RPC;基于SOA实现大型分布式Java应用;编写高性能Java应用;构建高可用、可伸缩的系统四个部分,七章内容来进行介绍,在这一本不算厚的书中,一方面结合作者的经验介绍了这些知识点;另一方面提供了进一步学习这些知识点的参考资料,希望能给想掌握编写分布式Java应用知识点的开发人员提供一定的帮助以及指引,同时也希望书中分享的经验对于目前正在从事分布式Java应用编写的开发人员提供帮助。

? 实践是最好的成长 发表是最好的记忆。

? 分布式Java应用第一手经验的总结和分享。

? 分布式Java应用知识点的全景图。

作者简介:

林昊,淘宝网架构师,China OSGi User Group Director,2006年开始在商业产品中使用OSGi,并结合自己的经验编写了《OSGi实战》、《OSGi进阶》两篇Opendoc以及《OSGi原理与最佳实践》一书,推动了OSGi在国内的使用;2007年进入淘宝,负责淘宝服务框架的开发,此框架目前每天承担了100亿以上的服务请求量,个人关注的方向为模块化、动态化Java系统,以及高性能、高可用、低成本的大型分布式Java系统的构建。

资源目录:

前言

第1章 分布式Java应用

1.1 基于消息方式实现系统间的通信

1.1.1 基于Java自身技术实现消息方式的系统间通信

1.1.2 基于开源框架实现消息方式的系统间通信

1.2 基于远程调用方式实现系统间的通信

1.2.1 基于Java自身技术实现远程调用方式的系统间通信

1.2.2 基于开源框架实现远程调用方式的系统间通信

第2章 大型分布式Java应用与SOA

2.1 基于SCA实现SOA平台

2.2 基于ESB实现SOA平台

2.3 基于Tuscany实现SOA平台

2.4 基于Mule实现SOA平台

第3章 深入理解JVM

3.1 Java代码的执行机制

3.1.1 Java源码编译机制

3.1.2 类加载机制

3.1.3 类执行机制

3.2 JVM内存管理

3.2.1 内存空间

3.2.2 内存分配

3.2.3 内存回收

3.2.4 JVM内存状况查看方法和分析工具

3.3 JVM线程资源同步及交互机制

3.3.1 线程资源同步机制

3.3.2 线程交互机制

3.3.3 线程状态及分析

第4章 分布式应用与Sun JDK类库

4.1 集合包

4.1.1 ArrayList

4.1.2 LinkedList

4.1.3 Vector

4.1.4 Stack

4.1.5 HashSet

4.1.6 TreeSet

4.1.7 HashMap

4.1.8 TreeMap

4.1.9 性能测试

4.1.10 小结

4.2 并发包(java.util.concurrent)

4.2.1 ConcurrentHashMap

4.2.2 CopyOnWriteArrayList

4.2.3 CopyOnWriteArraySet

4.2.4 ArrayBlockingQueue

4.2.5 AtomicInteger

4.2.6 ThreadPoolExecutor

4.2.7 Executors

4.2.8 FutureTask

4.2.9 Semaphore

4.2.10 CountDownLatch

4.2.11 CyclicBarrier

4.2.12 ReentrantLock

4.2.13 Condition

4.2.14 ReentrantReadWriteLock

4.3 序列化/反序列化

4.3.1 序列化

4.3.2 反序列化

第5章 性能调优

5.1 寻找性能瓶颈

5.1.1 CPU消耗分析

5.1.2 文件IO消耗分析

5.1.3 网络IO消耗分析

5.1.4 内存消耗分析

5.1.5 程序执行慢原因分析

5.2 调优

5.2.1 JVM调优

5.2.2 程序调优

5.2.3 对于资源消耗不多,但程序执行慢的情况

第6章 构建高可用的系统

6.1 避免系统中出现单点

6.1.1 负载均衡技术

6.1.2 热备

6.2 提高应用自身的可用性

6.2.1 尽可能地避免故障

6.2.2 及时发现故障

6.2.3 及时处理故障

6.2.4 访问量及数据量不断上涨的应对策略

第7章 构建可伸缩的系统

7.1 垂直伸缩

7.1.1 支撑高访问量

7.1.2 支撑大数据量

7.1.3 提升计算能力

7.2 水平伸缩

7.2.1 支撑高访问量

7.2.2 支撑大数据量

7.2.3 提升计算能力

资源截图:

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