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前言

移动时代、5G时代、物联网时代的大幕已经开启，它们对于高性能、高并发的开发知识和技术的要求，抬升了Java工程师的学习台阶和面试门门槛。

大公司的面试题从某个侧面映射出生产场景中对专项技术的要求。高并发的面试题以前基本是BAT等大公司的专利，现在几乎蔓延至与Java项目相关的整个行业。例如，与JavaNI0、Reactor模式、高性能通信、分布式锁、分布式ID、分布式缓存、高并发架构等技术相关的面试题，从以前的加分题变成了现在的基础题，这也.映射出开发Java项目所必需的技术栈:分布式Java框架、Redis缓存、分布式搜索ElasticSearch、分布式协调ZooKeeper、消息队列Kafka、高性能通信框架Netty。

废话不多说，让我们开始吧！

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Netty、Redis、ZooKeeper高并发实战目录

第1章 高并发时代的必备技能

高并发时代已然到来，Netty、Redis、ZooKeeper是高并发时代的必备工具

第2章 【面试必备】 高并发IO的底层原理

从基础讲起。IO的原理和模型是隐藏在编程知识底下的，是开发人员必须掌握的基础原理,是基础的基础，更是通关大公司面试的必备知识。本章从操作系统的底层原理入手，通过图文并茂的方式，为大家深入剖析高并发IO的底层原理,并介绍如何通过设置来让操作系统支持高并发。

第3章 【面试必备】 Java NIO通信基础详解

高性能的Java通信,绝对离不开Java NI0技术，现在主流的技术框架或中间件服务器，都使用了Java NI0技术，譬如Tomcat、Jetty、Netty。学习和掌握NIO技术，已经不是一项加分技能，而是一项必备技能。不管是面试，还是实际开发，作为Java的“攻城狮”(工程师的谐音)，都必须掌握NI0的原理和开发实践技能。

第4章 【面试必备】 鼎鼎大名的Reactor反应器模式

从基础讲起。Reactor反应器模式是高性能网络编程在设计和架构层面的基础模式。为什么呢?只有彻底了解反应器的原理，才能真正构建好高性能的网络应用，才能轻松地学习和掌握Netty框架。同时，反应器模式也:是BAT级别大公司必不可少的面试题。

第5章 【面试必备】高并发：Future异步回调模式

随着业务模块系统越来越多,各个系统的业务架构变得越来越错综复杂，特别是这几年微服务架构的兴起,跨设备跨服务的接口调用越来越频繁。打个简单的比方:现在的一个业务流程，可能需要调用N次第三方接口，获取N种上游数据。因此，面临一个大的问题是:如何高效率地异步去调取这些接口,然后同步去处理这些接口的返回结果呢?这里涉及线程的异步回调问题,这也是高并发的一个基础问题。

在Netty源代码中，大量地使用了异步回调技术，并且基于Java的异步回调设计了自己的一整套异步回调接口和实现。

在本章中，我们从JavaFuture异步回调技术入手，然后介绍比较常用的第三方异步回调技术一一谷歌公司的Guava Future相关技术，最后介绍一下Netty的异步回调技术。总之，学习高并发编程，掌握异步回调技术是编程人员必须具备的一项基础技术。

第6章 Netty原理与基础

首先引用Netty官网的内容对Netty进行一个正式的介绍。

Netty是为了快速开发可维护的高性能、高可扩展、网络服务器和客户端程序而提供的异步事件驱动基础框架和工具。换句话说，Netty是-个Java NI0客户端/服务器框架。基于Netty,可以快速轻松地开发网络服务器和客户端的应用程序。与直接使用Java NI0相比，Netty给大家造出了一个非常优美的轮子，它可以大大简化了网络编程流程。例如，Netty极大地简化TCP、UDP套接字、HTTP Web服务程序的开发。

Netty的目标之一，是要使开发可以做到“快速和轻松”。除了做到“快速和轻松”的开发TCP/UDP等自定义协议的通信程序之外，Netty经过精心设计，还可以做到“快速和轻松”地开发应用层协议的程序，如FTP、 SMTP 、 HTTP以及其他的传统应用层协议。

Netty的目标之二，是要做到高性能、高可扩展性。基于Java的NIO, Netty设计了-套优秀的Reactor反应器模式。后面会详细介绍Netty中反应器模式的实现。在基于Netty的反应器模式实现中的Channel(通道)、Handler (处理器)等基类，能快速扩展以覆盖不同协议、完成不同业务处理的大量应用类。

第7章 Decoder与Encoder重要组件

大家知道, Netty从底层Jav a通道读到ByteBuf =进制数据，传入Netty通道的流水线，随后开始入站处理。

在入站处理过程中,需要将ByteBuf二进制类型,解码成Java P0J0对象。这个解码过程，可以通过Netty的Decoder 解码器去完成。

在出站处理过程中，业务处理后的结果(出站数据) ,需要从某个Java P0J0对象，编码为最终的ByteBuf 二进制数据，然后通过底层Java通道发送到对端。在编码过程中，需要用到Net ty的Encoder编码器去完成数据的编码工作。

第8章 JSON和ProtoBuf序列化

我们在开发-些远程过程调用(RPC) 的程序时，通常会涉及对象的序列化/反序列化的问题，例如一个“Person”对象从客户端通过TCP方式发送到服务器端;因为TCP协议(UDP等 这种低层协议)只能发送字节流，所以需要应用层将Java P0JO对 象序列化成字节流， 数据接收端再反序列化成Java P0J0对象即可。

第9章 基于Netty的单体IM系统的开发实践

Netty应用的综合实践篇:将综合使用前面学到的编码器、解码器、业务处理器等知识，完成一个聊天系统的设计和实现。

第10章 ZooKeeper分布式协调

ZooKeeper (本书也简称ZK)是Hadoop的正式子项目,它是-个针对大型分布式系统的可靠协调系统，提供的功能包括:配置维护、名字服务、分布式同步、组服务等。

ZooKeeper的目标就是封装好复杂易出错的关键服务,将简单易用的接口和性能高效、功能稳定的系统提供给用户。

ZooKeeper在实际生产环境中应用非常广泛,例如S0A的服务监控系统、Hadoop、Spark的分布式调度系统。

第11章 分布式缓存Redis

缓存是一个很简单的问题，为什么要用缓存?主要原因是数据库的查询比较耗时，而使用缓存能大大节省数据访问的时间。举个例子，假如表中有2千万个用户信息，在加载用户信息时，-次数据库查询大致的时间在数百毫秒级别。这仅仅是一次查询，如果是频繁多次的数据库查询，效率就会更低。

提升效率的通用做法是把数据加入缓存，每次加载数据之前，先去缓存中加载，如果为空，再去查询数据库并将数据加入缓存，这样可以大大提高数据访问的效率。

第12章 亿级高并发IM架构的开发实践

结合分布式缓存Redis、分布式协调ZooKeeper、高性能通信Netty,从架构的维度，设计一套亿级IM通信的高并发应用方案。并从学习和实战的角度出发，将联合“疯狂创客圈”社群的高性能发烧友们，-起持续迭代出一个支持亿级流量的IM项目,暂时命名为“CrazyIM"。

 

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