封面 书名页 版权页 前言 目录页 第1章 分布式系统基础知识 1.1 概述 1.1.1 什么是分布式系统 1.1.2 集中式系统VS.分布式系统 1.1.3 如何设计分布式系统 1.1.4 分布式系统所面临的挑战 1.2 线程 1.2.1 什么是线程 1.2.2 进程和线程 1.2.3 编程语言中的线程对象 1.2.4 SimpleThreads示例 1.3 通信 1.3.1 网络基础知识 1.3.2 网络I/O模型的演进 1.3.3 远程过程调用（RPC） 1.3.4 面向消息的通信 1.4 一致性 1.4.1 以数据为中心的一致性模型 1.4.2 以客户为中心的一致性 1.5 容错性 1.5.1 基本概念 1.5.2 故障分类 1.5.3 使用冗余来掩盖故障 1.5.4 分布式提交 1.6 CAP理论 1.6.1 什么是CAP理论 1.6.2 为什么说CAP只能三选二 1.6.3 CAP常见模型 1.6.4 CAP的意义 1.6.5 CAP最新发展 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 访问控制 1.8 并发 1.8.1 线程与并发 1.8.2 并发与并行 1.8.3 并发带来的风险 1.8.4 同步（Synchronization） 1.8.5 原子访问（Atomic Access） 第2章 分布式系统架构体系 2.1 基于对象的体系结构 2.1.1 分布式对象 2.1.2 微软DCOM（COM+） 2.1.3 CORBA 2.1.4 Java RMI 2.2 面向服务的架构（SOA） 2.2.1 架构VS.标准 2.2.2 SOA的基本概念 2.2.3 基于Web Services的SOA 2.2.4 SOA的演变 2.3 REST风格的架构 2.3.1 什么是REST 2.3.2 REST有哪些特征 2.3.3 Java实现REST的例子 2.3.4 REST API最佳实践 2.4 微服务架构（MSA） 2.4.1 什么是MSA 2.4.2 MSA VS. SOA 2.4.3 何时采用MSA 2.4.4 如何构建微服务 2.5 容器技术 2.5.1 虚拟化技术 2.5.2 容器VS.虚拟机 2.5.3 基于容器的持续部署 2.6 Serverless架构 2.6.1 什么是Serverless架构 2.6.2 Serverless典型的应用场景 2.6.3 常见的Serverless框架 2.6.4 Serverless架构原则 2.6.5 例子：使用Serverless实现游戏全球同服 第3章 分布式消息服务 3.1 Apache ActiveMQ 3.1.1 Apache ActiveMQ简介 3.1.2 Apache ActiveMQ安装配置 3.1.3 例子：producer-consumer 3.1.4 例子：使用JMX来监控ActiveMQ 3.1.5 例子：使用Java实现producer-consumer 3.2 RabbitMQ 3.2.1 RabbitMQ简介 3.2.2 RabbitMQ安装配置 3.2.3 例子：Work Queues 3.2.4 例子：Publish/Subscribe 3.2.5 例子：Routing 3.2.6 例子：Topics 3.2.7 例子：RPC 3.3 RocketMQ 3.3.1 RocketMQ简介 3.3.2 RocketMQ安装配置 3.3.3 例子：使用Java实现producer-consumer 3.3.4 RocketMQ最佳实践 3.4 Apache Kafka 3.4.1 Apache Kafka简介 3.4.2 Apache Kafka的核心概念 3.4.3 Apache Kafka的使用场景 3.4.4 Apache Kafka的安装、配置、使用 第4章 分布式计算 4.1 MapReduce 4.1.1 MapReduce简介 4.1.2 MapReduce的编程模型 4.1.3 MapReduce的实现 4.1.4 MapReduce的使用技巧 4.2 Apache Hadoop 4.2.1 Apache Hadoop简介 4.2.2 Apache Hadoop核心组件 4.2.3 Apache Hadoop单节点上的安装配置 4.2.4 Apache Hadoop集群上的安装配置 4.2.5 例子：词频统计WordCount程序 4.3 Apache Spark 4.3.1 Apache Spark简介 4.3.2 Apache Spark与Apache Hadoop的关系 4.3.3 Apache Spark 2.0的新特性 4.3.4 Apache Spark的安装和使用 4.3.5 Apache Spark集群模式 4.4 Apache Mesos 4.4.1 Apache Mesos简介 4.4.2 Apache Mesos的安装、使用 4.4.3 设计高可用的Mesos framework 第5章 分布式存储 5.1 Bigtable 5.1.1 Bigtable简介 5.1.2 Bigtable的数据模型 5.1.3 Bigtable的实现 5.1.4 Bigtable的性能优化 5.2 Apache HBase 5.2.1 Apache HBase简介 5.2.2 Apache HBase基本概念 5.2.3 Apache HBase架构 5.2.4 Apache HBase的安装、配置、使用 5.2.5 本地伪分布式 5.2.6 完全分布式 5.3 Apache Cassandra 5.3.1 Apache Cassandra简介 5.3.2 Apache Cassandra的应用场景 5.3.3 Apache Cassandra的架构、数据模型 5.3.4 用于配置Apache Cassandra的核心组件 5.3.5 Apache Cassandra的安装、配置、使用 5.4 Memcached 5.4.1 Memcached简介 5.4.2 Memcached的架构 5.4.3 Memcached的安装、使用 5.4.4 Memcached客户端 5.5 Redis 5.5.1 Redis简介 5.5.2 Redis的下载、安装、使用 5.5.3 Redis的数据类型及抽象 5.6 MongoDB 5.6.1 MongoDB简介 5.6.2 MongoDB的安装、配置、运行 5.6.3 MongoDB核心概念 5.6.4 MongoDB的数据模型 5.6.5 示例：Java连接MongoDB 第6章 分布式监控 6.1 Nagios 6.1.1 Nagios简介 6.1.2 Nagios的安装、使用 6.1.3 Nagios监控 6.1.4 Nagios插件 6.2 Zabbix 6.2.1 Zabbix简介 6.2.2 安装Zabbix 6.2.3 Zabbix对于容器的支持 6.2.4 Zabbix基本概念 6.3 Consul 6.3.1 Consul简介 6.3.2 Consul架构 6.3.3 Consul的安装和使用 6.3.4 Consul agent 6.4 ZooKeeper 6.4.1 ZooKeeper简介 6.4.2 ZooKeeper的安装和使用 6.4.3 ZooKeeper内部工作原理 6.4.4 例子：ZooKeeper实现barrier和producer-consumer queue 第7章 分布式版本控制系统 7.1 Bazaar 7.1.1 Bazaar简介 7.1.2 Bazaar的核心概念 7.1.3 Bazaar的安装 7.1.4 Bazaar的使用 7.2 Mercurial 7.2.1 Mercurial简介 7.2.2 Mercurial的核心概念 7.2.3 Mercurial的安装 7.2.4 Mercurial的使用 7.3 Git 7.3.1 Git简介 7.3.2 Git的安装 7.3.3 Git的基础概念 7.3.4 Git的使用 第8章 RESTful API、微服务及容器技术 8.1 Jersey 8.1.1 Jersey简介 8.1.2 Jersey的模块和依赖 8.1.3 JAX-RS核心概念 8.1.4 例子：用SSE构建实时Web应用 8.2 Spring Boot 8.2.1 Spring Boot简介 8.2.2 Spring Boot的安装 8.2.3 Spring Boot的使用 8.2.4 Spring Boot的属性与配置 8.3 Docker 8.3.1 Docker简介 8.3.2 Docker的特性 8.3.3 Docker的概念和原理 8.3.4 Docker Engine的安装 8.3.5 Docker的使用 第9章 淘宝网：“双11”神话的缔造者 9.1 从LAMP到Java平台的转变 9.1.1 淘宝网的诞生与发展 9.1.2 “平民英雄”LAMP架构 9.1.3 数据库更改为Oracle 9.1.4 向Java平台转变 9.2 坚定不移地走“去IOE”的道路 9.2.1 使用小型机、EMC存储 9.2.2 考虑“去IOE” 9.2.3 如何去“I” 9.2.4 如何去“O” 9.2.5 如何去“E” 9.3 打造云计算，决战“双11” 9.3.1 “大淘宝”战略简介 9.3.2 成立阿里云，专注云计算 9.3.3 利用大数据优化物流 9.3.4 技术是决胜“双11”的关键 第10章 Twitter：实时信息传递的王者 10.1 缓存，让响应更快 10.1.1 Twitter的诞生 10.1.2 RoR的蛮荒时代 10.1.3 使用Memcached 10.2 服务拆分与治理 10.2.1 关系数据库不是万灵药 10.2.2 系统拆分，平台转换 10.2.3 Finagle 10.3 抗击流量的洪流 10.3.1 业务的重新设计 10.3.2 Storm处理实时的大数据 10.3.3 从Storm到Heron 参考文献 ..更多