首页 文章 精选 留言 我的

精选列表

搜索[图形后端]，共10000篇文章
优秀的个人博客,低调大师

广州腾讯云代理商：SSD 云硬盘性能调优 搞定后端读写延迟难题

云硬盘标称的 IOPS 和延迟数据往往在业务高负载下被打回原形——P99 延迟动辄飙升，偶尔一次慢查询就拖垮整条链路。不少团队把问题归结为“云盘性能不行”，但真相比这个复杂得多：多数场景下，延迟并非来自盘体本身，而是 I/O 路径上的参数与架构没有对齐业务负载。一套完整的 SSD云硬盘性能调优方案，要做的正是把这些隐性的瓶颈拆出来，再逐个压下去。实际做云盘性能优化时，比“直接换更贵的盘”更重要的是先判断瓶颈究竟出在哪一层。聚搜云在企业云资源评估中，通常会先结合实例规格、云盘类型、IOPS、吞吐量和业务高峰期延迟做一次基础性能画像，再决定是调整参数、优化架构还是升级存储规格，避免把配置问题简单转化成采购成本。
2026-08-12
优秀的个人博客,低调大师

五分钟学后端技术：如何学习Java工程师必须掌握的RPC

声明 本文转自https://developer.51cto.com/art/201906/597963.htm 什么是RPC RPC（Remote Procedure Call）：远程过程调用，它是一种通过网络从远程计算机程序上请求服务，而不需要了解底层网络技术的思想。 RPC 是一种技术思想而非一种规范或协议，常见 RPC 技术和框架有： 应用级的服务框架：阿里的 Dubbo/Dubbox、Google gRPC、Spring Boot/Spring Cloud。 远程通信协议：RMI、Socket、SOAP(HTTP XML)、REST(HTTP JSON)。 通信框架：MINA 和 Netty。 目前流行的开源 RPC 框架还是比较多的，有阿里巴巴的 Dubbo、Facebook 的 Thrift、Google 的 gRPC、Twitter 的 Finagle 等。 常用的RPC框架 gRPC：是 Google 公布的开源软件，基于最新的 HTTP 2.0 协议，并支持常见的众多编程语言。RPC 框架是基于 HTTP 协议实现的，底层使用到了 Netty 框架的支持。 Thrift：是 Facebook 的开源 RPC 框架，主要是一个跨语言的服务开发框架。 用户只要在其之上进行二次开发就行，应用对于底层的 RPC 通讯等都是透明的。不过这个对于用户来说需要学习特定领域语言这个特性，还是有一定成本的。 Dubbo：是阿里集团开源的一个极为出名的 RPC 框架，在很多互联网公司和企业应用中广泛使用。协议和序列化框架都可以插拔是极其鲜明的特色。 完整的 RPC 框架 在一个典型 RPC 的使用场景中，包含了服务发现、负载、容错、网络传输、序列化等组件，其中“RPC 协议”就指明了程序如何进行网络传输和序列化。 图 1：完整 RPC 架构图 如下是 Dubbo 的设计架构图，分层清晰，功能复杂： 图 2：Dubbo 架构图 RPC 核心功能 RPC 的核心功能是指实现一个 RPC 最重要的功能模块，就是上图中的”RPC 协议”部分： 图 3：RPC 核心功能 一个 RPC 的核心功能主要有 5 个部分组成，分别是：客户端、客户端 Stub、网络传输模块、服务端 Stub、服务端等。 图 4：RPC 核心功能图 下面分别介绍核心 RPC 框架的重要组成： 客户端（Client）：服务调用方。 客户端存根（Client Stub）：存放服务端地址信息，将客户端的请求参数数据信息打包成网络消息，再通过网络传输发送给服务端。 服务端存根（Server Stub）：接收客户端发送过来的请求消息并进行解包，然后再调用本地服务进行处理。 服务端（Server）：服务的真正提供者。 Network Service：底层传输，可以是 TCP 或 HTTP。 Python 自带 RPC Demo Server.py： fromSimpleXMLRPCServerimportSimpleXMLRPCServer deffun_add(a,b): totle = a + b returntotle if__name__ =='__main__': s = SimpleXMLRPCServer(('0.0.0.0',8080))#开启xmlrpcserver s.register_function(fun_add)#注册函数fun_add print"server is online..." s.serve_forever#开启循环等待 Client.py： fromxmlrpclibimportServerProxy#导入xmlrpclib的包 s = ServerProxy("http://172.171.5.205:8080")#定义xmlrpc客户端 prints.fun_add(2,3)#调用服务器端的函数 开启服务端： 开启客户端： Wireshark 抓包分析过程 客户端去往服务端： 客户端 IP：172.171.4.176 服务端 IP：172.171.5.95 通信使用 HTTP 协议，XML 文件传输格式。传输的字段包括：方法名 methodName，两个参数 2，3。 图 5：Request 抓包 服务端返回结果，字段返回值 Value，结果是 5： 图 6：Response 抓包 在这两次网络传输中使用了 HTTP 协议，建立 HTTP 协议之间有 TCP 三次握手，断开 HTTP 协议时有 TCP 四次挥手。 图 7：基于 HTTP 协议的 RPC 连接过程 详细调用过程 Python 自带 RPC 的 Demo 小程序的实现过程，流程和分工角色可以用下图来表示： 图 8：RPC 调用详细流程图 一次 RPC 调用流程如下： 服务消费者（Client 客户端）通过本地调用的方式调用服务。 客户端存根（Client Stub）接收到调用请求后负责将方法、入参等信息序列化（组装）成能够进行网络传输的消息体。 客户端存根（Client Stub）找到远程的服务地址，并且将消息通过网络发送给服务端。 服务端存根（Server Stub）收到消息后进行解码（反序列化操作）。 服务端存根（Server Stub）根据解码结果调用本地的服务进行相关处理 服务端(Server)本地服务业务处理。 处理结果返回给服务端存根（Server Stub）。 服务端存根（Server Stub）序列化结果。 服务端存根（Server Stub）将结果通过网络发送至消费方。 客户端存根（Client Stub）接收到消息，并进行解码（反序列化）。 服务消费方得到最终结果。 RPC 核心之功能实现 RPC 的核心功能主要由 5 个模块组成，如果想要自己实现一个 RPC，最简单的方式要实现三个技术点，分别是： 服务寻址 数据流的序列化和反序列化 网络传输 服务寻址 服务寻址可以使用 Call ID 映射。在本地调用中，函数体是直接通过函数指针来指定的，但是在远程调用中，函数指针是不行的，因为两个进程的地址空间是完全不一样的。 所以在 RPC 中，所有的函数都必须有自己的一个 ID。这个 ID 在所有进程中都是唯一确定的。 客户端在做远程过程调用时，必须附上这个 ID。然后我们还需要在客户端和服务端分别维护一个函数和Call ID的对应表。 当客户端需要进行远程调用时，它就查一下这个表，找出相应的 Call ID，然后把它传给服务端，服务端也通过查表，来确定客户端需要调用的函数，然后执行相应函数的代码。 实现方式 服务注册中心。 要调用服务，首先你需要一个服务注册中心去查询对方服务都有哪些实例。Dubbo 的服务注册中心是可以配置的，官方推荐使用 Zookeeper。 实现案例：RMI（Remote Method Invocation，远程方法调用）也就是 RPC 本身的实现方式。 图 9：RMI 架构图 Registry(服务发现)：借助 JNDI 发布并调用了RMI服务。实际上，JNDI 就是一个注册表，服务端将服务对象放入到注册表中，客户端从注册表中获取服务对象。 RMI服务在服务端实现之后需要注册到 RMI Server 上，然后客户端从指定的RMI地址上 Lookup 服务，调用该服务对应的方法即可完成远程方法调用。 Registry 是个很重要的功能，当服务端开发完服务之后，要对外暴露，如果没有服务注册，则客户端是无从调用的，即使服务端的服务就在那里。 序列化和反序列化 客户端怎么把参数值传给远程的函数呢？在本地调用中，我们只需要把参数压到栈里，然后让函数自己去栈里读就行。 但是在远程过程调用时，客户端跟服务端是不同的进程，不能通过内存来传递参数。 这时候就需要客户端把参数先转成一个字节流，传给服务端后，再把字节流转成自己能读取的格式。 将二进制流转换成对象的过程叫做反序列化 这个过程叫序列化和反序列化。同理，从服务端返回的值也需要序列化反序列化的过程。 主流序列化协议优缺点对比 JSON 优点1 简单易用开发成本低2 跨语言3 轻量级数据交换4 非冗长性（对比xml标签简单括号闭环） 缺点1 体积大，影响高并发2 无版本检查，自己做兼容3 片段的创建和验证过程比一般的XML复杂4 缺乏命名空间导致信息混合 总结：最简单最通用的应用协议，使用广泛，开发效率高，性能相对较低，维护成本较高。 Protobuf Protobuf是一种以有效并可扩展的格式编码结构化数据的方式。 优点1 跨语言，可自定义数据结构。2 字段被编号，新添加的字段不影响老结构。解决了向后兼容问题。3 自动化生成代码，简单易用。4 二进制消息，效率高，性能高。5 Netty等框架集成了该协议，提供了编×××提高开发效率。 缺点1 二进制格式，可读性差（抓包dump后的数据很难看懂）2 对象冗余，字段很多，生成的类较大，占用空间。3 默认不具备动态特性（可以通过动态定义生成消息类型或者动态编译支持） 总结：简单快速上手，高效兼容性强，维护成本较高。 Thrift（Facebook） 优点1 序列化和RPC支持一站式解决，比pb更方便2 跨语言，IDL接口定义语言，自动生成多语言文件3 省流量，体积较小4 包含完整的客户端/服务端堆栈，可快速实现RPC5 为服务端提供了多种工作模式，如线程池模型、非阻塞模型 缺点1 早期版本问题较大，0.7以前有兼容性问题2 不支持双通道3 rpc方法非线程安全，服务器容易被挂死，需要串行化。4 默认不具备动态特性（可以通过动态定义生成消息类型或者动态编译支持）5 开发环境、编译较麻烦 总结：跨语言、实现简单，初次使用较麻烦，需要避免使用问题和场景限制。 网络传输 网络传输：远程调用往往用在网络上，客户端和服务端是通过网络连接的。 所有的数据都需要通过网络传输，因此就需要有一个网络传输层。网络传输层需要把 Call ID 和序列化后的参数字节流传给服务端，然后再把序列化后的调用结果传回客户端。 只要能完成这两者的，都可以作为传输层使用。因此，它所使用的协议其实是不限的，能完成传输就行。 尽管大部分 RPC 框架都使用 TCP 协议，但其实 UDP 也可以，而 gRPC 干脆就用了 HTTP2。 TCP 的连接是最常见的，简要分析基于 TCP 的连接： 通常 TCP 连接可以是按需连接（需要调用的时候就先建立连接，调用结束后就立马断掉），也可以是长连接（客户端和服务器建立起连接之后保持长期持有，不管此时有无数据包的发送，可以配合心跳检测机制定期检测建立的连接是否存活有效），多个远程过程调用共享同一个连接。 所以，要实现一个 RPC 框架，只需要把以下三点实现了就基本完成了： Call ID 映射：可以直接使用函数字符串，也可以使用整数 ID。映射表一般就是一个哈希表。 序列化反序列化：可以自己写，也可以使用 Protobuf 或者 FlatBuffers 之类的。 网络传输库：可以自己写 Socket，或者用 Asio，ZeroMQ，Netty 之类。 RPC 核心之网络传输协议 在第三节中说明了要实现一个 RPC，需要选择网络传输的方式。 图 10：网络传输 在 RPC 中可选的网络传输方式有多种，可以选择 TCP 协议、UDP 协议、HTTP 协议。 每一种协议对整体的性能和效率都有不同的影响，如何选择一个正确的网络传输协议呢？首先要搞明白各种传输协议在 RPC 中的工作方式。 基于 TCP 协议的 RPC 调用 由服务的调用方与服务的提供方建立 Socket 连接，并由服务的调用方通过 Socket 将需要调用的接口名称、方法名称和参数序列化后传递给服务的提供方，服务的提供方反序列化后再利用反射调用相关的方法。 最后将结果返回给服务的调用方，整个基于 TCP 协议的 RPC 调用大致如此。 但是在实例应用中则会进行一系列的封装，如 RMI 便是在 TCP 协议上传递可序列化的 Java 对象。 基于 HTTP 协议的 RPC 调用 该方法更像是访问网页一样，只是它的返回结果更加单一简单。 其大致流程为：由服务的调用者向服务的提供者发送请求，这种请求的方式可能是 GET、POST、PUT、DELETE 等中的一种，服务的提供者可能会根据不同的请求方式做出不同的处理，或者某个方法只允许某种请求方式。 而调用的具体方法则是根据 URL 进行方法调用，而方法所需要的参数可能是对服务调用方传输过去的 XML 数据或者 JSON 数据解析后的结果，最后返回 JOSN 或者 XML 的数据结果。 由于目前有很多开源的 Web 服务器，如 Tomcat，所以其实现起来更加容易，就像做 Web 项目一样。 两种方式对比 基于 TCP 的协议实现的 RPC 调用，由于 TCP 协议处于协议栈的下层，能够更加灵活地对协议字段进行定制，减少网络开销，提高性能，实现更大的吞吐量和并发数。 但是需要更多关注底层复杂的细节，实现的代价更高。同时对不同平台，如安卓，iOS 等，需要重新开发出不同的工具包来进行请求发送和相应解析，工作量大，难以快速响应和满足用户需求。 基于 HTTP 协议实现的 RPC 则可以使用 JSON 和 XML 格式的请求或响应数据。 而 JSON 和 XML 作为通用的格式标准（使用 HTTP 协议也需要序列化和反序列化，不过这不是该协议下关心的内容，成熟的 Web 程序已经做好了序列化内容），开源的解析工具已经相当成熟，在其上进行二次开发会非常便捷和简单。 但是由于 HTTP 协议是上层协议，发送包含同等内容的信息，使用 HTTP 协议传输所占用的字节数会比使用 TCP 协议传输所占用的字节数更高。 因此在同等网络下，通过 HTTP 协议传输相同内容，效率会比基于 TCP 协议的数据效率要低，信息传输所占用的时间也会更长，当然压缩数据，能够缩小这一差距。 使用 RabbitMQ 的 RPC 架构 在 OpenStack 中服务与服务之间使用 RESTful API 调用，而在服务内部则使用 RPC 调用各个功能模块。 正是由于使用了 RPC 来解耦服务内部功能模块，使得 OpenStack 的服务拥有扩展性强，耦合性低等优点。 OpenStack 的 RPC 架构中，加入了消息队列 RabbitMQ，这样做的目的是为了保证 RPC 在消息传递过程中的安全性和稳定性。 下面分析 OpenStack 中使用 RabbitMQ 如何实现 RPC 的调用。 RabbitMQ 简介 以下摘录自知乎： 对于初学者，举一个饭店的例子来解释这三个分别是什么吧。不是百分百恰当，但是应该足以解释这三者的区别。 RPC：假设你是一个饭店里的服务员，顾客向你点菜，但是你不会做菜，所以你采集了顾客要点什么之后告诉后厨去做顾客点的菜，这叫 RPC(remote procedure call)，因为厨房的厨师相对于服务员而言是另外一个人(在计算机的世界里就是 Remote 的机器上的一个进程)。厨师做好了的菜就是RPC的返回值。 任务队列和消息队列：本质都是队列，所以就只举一个任务队列的例子。假设这个饭店在高峰期顾客很多，而厨师只有很少的几个，所以服务员们不得不把单子按下单顺序放在厨房的桌子上，供厨师们一个一个做，这一堆单子就是任务队列，厨师们每做完一个菜，就从桌子上的订单里再取出一个单子继续做菜。 角色分担如下图： 图 11：RabbitMQ 在 RPC 中角色 使用 RabbitMQ 的好处： 同步变异步：可以使用线程池将同步变成异步，但是缺点是要自己实现线程池，并且强耦合。使用消息队列可以轻松将同步请求变成异步请求。 低内聚高耦合：解耦，减少强依赖。 流量削峰：通过消息队列设置请求最大值，超过阀值的抛弃或者转到错误界面。 网络通信性能提高：TCP 的创建和销毁开销大，创建 3 次握手，销毁 4 次分手，高峰时成千上万条的链接会造成资源的巨大浪费，而且操作系统每秒处理 TCP 的数量也是有数量限制的，必定造成性能瓶颈。 RabbitMQ 采用信道通信，不采用 TCP 直接通信。一条线程一条信道，多条线程多条信道，公用一个 TCP 连接。 一条 TCP 连接可以容纳无限条信道（硬盘容量足够的话），不会造成性能瓶颈。 RabbitMQ 的三种类型的交换器 RabbitMQ 使用 Exchange（交换机）和 Queue（队列）来实现消息队列。 在 RabbitMQ 中一共有三种交换机类型，每一种交换机类型都有很鲜明的特征。 基于这三种交换机类型，OpenStack 完成两种 RPC 的调用方式。首先简单介绍三种交换机。 图 12：RabbitMQ 架构图 ①广播式交换器类型（Fanout） 该类交换器不分析所接收到消息中的 Routing Key，默认将消息转发到所有与该交换器绑定的队列中去。 图 13：广播式交换机 ②直接式交换器类型（Direct） 该类交换器需要精确匹配 Routing Key 与 Binding Key，如消息的 Routing Key = Cloud，那么该条消息只能被转发至 Binding Key = Cloud 的消息队列中去。 图 14：直接式交换机 ③主题式交换器（Topic Exchange） 该类交换器通过消息的 Routing Key 与 Binding Key 的模式匹配，将消息转发至所有符合绑定规则的队列中。 Binding Key 支持通配符，其中“*”匹配一个词组，“#”匹配多个词组（包括零个）。 图 15：主题式交换机 注：以上四张图片来自博客园，如有侵权，请联系作者：https://www.cnblogs.com/dwlsxj/p/RabbitMQ.html。 当生产者发送消息 Routing Key=F.C.E 的时候，这时候只满足 Queue1，所以会被路由到 Queue 中。 如果 Routing Key=A.C.E 这时候会被同时路由到 Queue1 和 Queue2 中，如果 Routing Key=A.F.B 时，这里只会发送一条消息到 Queue2 中。 Nova 基于 RabbitMQ 实现两种 RPC 调用： RPC.CALL（调用） RPC.CAST（通知） 其中 RPC.CALL 基于请求与响应方式，RPC.CAST 只是提供单向请求，两种 RPC 调用方式在 Nova 中均有典型的应用场景。 RPC.CALL RPC.CALL 是一种双向通信流程，即 RabbitMQ 接收消息生产者生成的系统请求消息，消息消费者经过处理之后将系统相应结果反馈给调用程序。 图 16：RPC.CALL 原理图 一个用户通过 Dashboard 创建一个虚拟机，界面经过消息封装后发送给 NOVA-API。 NOVA-API 作为消息生产者，将该消息以 RPC.CALL 方式通过 Topic 交换器转发至消息队列。 此时，Nova-Compute 作为消息消费者，接收该信息并通过底层虚拟化软件执行相应虚拟机的启动进程。 待用户虚拟机成功启动之后，Nova-Compute 作为消息生产者通过 Direct 交换器和响应的消息队列将虚拟机启动成功响应消息反馈给 Nova-API。 此时 Nova-API 作为消息消费者接收该消息并通知用户虚拟机启动成功。 RPC.CALL 工作原理如下图： 图 17：RPC.CALL 具体实现图 工作流程： 客户端创建 Message 时指定 reply_to 队列名、correlation_id 标记调用者。 通过队列，服务端收到消息。调用函数处理，然后返回。 返回的队列是 reply_to 指定的队列，并携带 correlation_id。 返回消息到达客户端，客户端根据 correlation_id 判断是哪一个函数的调用返回。 如果有多个线程同时进行远程方法调用，这时建立在 Client Server 之间的 Socket 连接上会有很多双方发送的消息传递，前后顺序也可能是随机的。 Server 处理完结果后，将结果消息发送给 Client，Client 收到很多消息，怎么知道哪个消息结果是原先哪个线程调用的？ Client 线程每次通过 Socket 调用一次远程接口前，生成一个唯一的 ID，即 Request ID（Request ID必需保证在一个 Socket 连接里面是唯一的），一般常常使用 AtomicLong 从 0 开始累计数字生成唯一 ID。 RPC.CAST RPC.CAST 的远程调用流程与 RPC.CALL 类似，只是缺少了系统消息响应流程。 一个 Topic 消息生产者发送系统请求消息到 Topic 交换器，Topic 交换器根据消息的 Routing Key 将消息转发至共享消息队列。 与共享消息队列相连的所有 Topic 消费者接收该系统请求消息，并把它传递给响应的服务端进行处理。 其调用流程如图所示： 图 18：RPC.CAST 原理图 连接设计 RabbitMQ 实现的 RPC 对网络的一般设计思路：消费者是长连接，发送者是短连接。但可以自由控制长连接和短连接。 一般消费者是长连接，随时准备接收处理消息；而且涉及到 RabbitMQ Queues、Exchange 的 auto-deleted 等没特殊需求没必要做短连接。发送者可以使用短连接，不会长期占住端口号，节省端口资源。 Nova 中 RPC 代码设计： 简单对比 RPC 和 Restful API RESTful API 架构 REST 最大的几个特点为：资源、统一接口、URI 和无状态。 ①资源 所谓"资源"，就是网络上的一个实体，或者说是网络上的一个具体信息。它可以是一段文本、一张图片、一首歌曲、一种服务，就是一个具体的实在。 ②统一接口 RESTful 架构风格规定，数据的元操作，即 CRUD(Create，Read，Update 和 Delete，即数据的增删查改)操作，分别对应于 HTTP 方法：GET 用来获取资源，POST 用来新建资源（也可以用于更新资源），PUT 用来更新资源，DELETE 用来删除资源，这样就统一了数据操作的接口，仅通过 HTTP 方法，就可以完成对数据的所有增删查改工作。 ③URL 可以用一个 URI（统一资源定位符）指向资源，即每个 URI 都对应一个特定的资源。 要获取这个资源，访问它的 URI 就可以，因此 URI 就成了每一个资源的地址或识别符。 ④无状态 所谓无状态的，即所有的资源，都可以通过 URI 定位，而且这个定位与其他资源无关，也不会因为其他资源的变化而改变。有状态和无状态的区别，举个简单的例子说明一下。 如查询员工的工资，如果查询工资是需要登录系统，进入查询工资的页面，执行相关操作后，获取工资的多少，则这种情况是有状态的。 因为查询工资的每一步操作都依赖于前一步操作，只要前置操作不成功，后续操作就无法执行。 如果输入一个URI即可得到指定员工的工资，则这种情况是无状态的，因为获取工资不依赖于其他资源或状态。 且这种情况下，员工工资是一个资源，由一个URI与之对应，可以通过 HTTP 中的 GET 方法得到资源，这是典型的 RESTful 风格。 RPC 和 Restful API 对比 面对对象不同： RPC 更侧重于动作。 REST 的主体是资源。 RESTful 是面向资源的设计架构，但在系统中有很多对象不能抽象成资源，比如登录，修改密码等而 RPC 可以通过动作去操作资源。所以在操作的全面性上 RPC 大于 RESTful。 传输效率： RPC 效率更高。RPC，使用自定义的 TCP 协议，可以让请求报文体积更小，或者使用 HTTP2 协议，也可以很好的减少报文的体积，提高传输效率。 复杂度： RPC 实现复杂，流程繁琐。 REST 调用及测试都很方便。 RPC 实现（参见第一节）需要实现编码，序列化，网络传输等。而 RESTful 不要关注这些，RESTful 实现更简单。 灵活性： HTTP 相对更规范，更标准，更通用，无论哪种语言都支持 HTTP 协议。 RPC 可以实现跨语言调用，但整体灵活性不如 RESTful。 总结 RPC 主要用于公司内部的服务调用，性能消耗低，传输效率高，实现复杂。 HTTP 主要用于对外的异构环境，浏览器接口调用，App 接口调用，第三方接口调用等。 RPC 使用场景（大型的网站，内部子系统较多、接口非常多的情况下适合使用 RPC）： 长链接。不必每次通信都要像 HTTP 一样去 3 次握手，减少了网络开销。 注册发布机制。RPC 框架一般都有注册中心，有丰富的监控管理；发布、下线接口、动态扩展等，对调用方来说是无感知、统一化的操作。 安全性，没有暴露资源操作。 微服务支持。就是最近流行的服务化架构、服务化治理，RPC 框架是一个强力的支撑。 参考文章 https://developer.51cto.com/art/201906/597963.htm http://www.mamicode.com/info-detail-2443824.html 博客 Java技术仓库《Java程序员复习指南》 https://github.com/h2pl/Java-Tutorial 整合全网优质Java学习内容，帮助你从基础到进阶系统化复习Java 面试指南 全网最热的Java面试指南，共200多页，非常实用，不管是用于复习还是准备面试都是不错的。在公众号【Java技术江湖】回复“PDF”即可免费领取。
2020-03-29
优秀的个人博客,低调大师

2018年6月中旬值得一读的8本后端开发技术书籍！

RocketMQ实战与原理解析杨开元 著 阿里巴巴数据专家/RocketMQ源码贡献者撰写，RocketMQ官方开发团队鼎力推荐！从开发和运维双重视角，详细讲解如何使用和用好RocketMQ，以及如何基于RocketMQ源码进行定制和二次开发。 Kafka源码解析与实战王亮 著 资深架构师多年工作经验总结,2.包含Kafka源代码分析与内部的实现原理，以及外部的维护工具、客户端编程、与第三方集成方式，本书穿插了大量的图片，讲解细致、生动有趣。 Akka实战：快速构建高可用分布式应用杜云飞 著 资深Java技术专家在大量实践后的经验与教训的总结。以实战为导向，从Akka架构、组件、工具包、分布式、集群、微服务等多个角度展开，为快速构建高性能、高可用的应用提供良好解决方案。为快速掌握Akka技术细节和实践方法提供系统、详尽指导。 深入分布式缓存于君泽，曹洪伟，邱硕 等著 来自蚂蚁金服、京东、网联、新浪微博、同程旅游等公司的10余位一线架构师用心之作。深度解构Ehcache、Memcached、Redis、tair、EVCache、Aerospike等6大缓存系统的技术原理及其在电商、社交、广告等典型场景中的应用。 架构即未来：现代企业可扩展的Web架构、流程和组织 [美]马丁 L. 阿伯特（Martin L. Abbott），迈克尔 T. 费舍尔（Michael T. Fisher）著 世界互联网技术和管理引领者经典著作最新版，易宝支付CTO倾情翻译，著译双馨；深入讨论人员能力、组织形态、流程和软件系统架构对业务扩展性的影响，并提出面向高速发展的业务进行组织与架构转型的参考模型和路线图。李大学、余晨、唐毅 亲笔作序；涂子沛、段念、唐彬 联合力荐。 架构之美斯宾耐立思（Diomidis Spinellis） 等著 Facebook的架构如何建立在以数据为中心的应用生态系统之上。《架构之美》让优秀的设计师和架构师来描述他们选择的软件架构，剥开架构的各层 展示他们如何让软件做到实现功能、可靠、易用、高效率、可维护、可移植和优雅。 Java高并发编程详解汪文君 著 作者毫无保留地分享了多年的Java服务器、大数据程序开发架构经验和实践 实战性强，从底层原理的角度总结和归纳各个技术细节，结合真实的案例讲解高并发程序设计架构的技巧。 Java编程的逻辑马俊昌 著 Java专家用心力作，力求透彻讲解每个知识点，逐步建立编程知识图谱 以Java语言为例，由基础概念入手，到背后实现原理与逻辑，再到应用实践 融会贯通
2018-06-13

资源下载

更多资源
Mario

Mario

马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长，特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤，还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起，长年担任任天堂的招牌角色。

时间: 2026-10-18 大小: 211.28KB 下载: 56次
腾讯云软件源

腾讯云软件源

为解决软件依赖安装时官方源访问速度慢的问题，腾讯云为一些软件搭建了缓存服务。您可以通过使用腾讯云软件源站来提升依赖包的安装速度。为了方便用户自由搭建服务架构，目前腾讯云软件源站支持公网访问和内网访问。

时间: 2026-08-21 大小: 1MB 下载: 10次
Rocky Linux

Rocky Linux

Rocky Linux（中文名：洛基）是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版，作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL（Red Hat Enterprise Linux）完全兼容的开源替代方案，由社区拥有并管理，支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性，采用模块化包装和SELinux安全架构，默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统，支持十年生命周期更新。

时间: 2026-08-21 大小: 1.42GB 下载: 6次
Sublime Text

Sublime Text

Sublime Text具有漂亮的用户界面和强大的功能，例如代码缩略图，Python的插件，代码段等。还可自定义键绑定，菜单和工具栏。Sublime Text 的主要功能包括：拼写检查，书签，完整的 Python API ， Goto 功能，即时项目切换，多选择，多窗口等等。Sublime Text 是一个跨平台的编辑器，同时支持Windows、Linux、Mac OS X等操作系统。

时间: 2026-08-21 大小: 9.84MB 下载: 40次
热门标签
DeepSeek Jdk25 OpenAi HarmonyOS6 Nacos3 SpringBoot4 SpringCloud Docker Kubernetes Service Mesh Redis Gemini3 Rocky

欢迎您来访！

登录后，您将获得更多功能！
热门文章
联系我们

有任何问题或合作意向欢迎联系我们

Email: 99873273@qq.com

QQ: 99873273

用户登录
用户注册