《后端架构师技术图谱》
推荐: 《Java技术书籍大全》 - awesome-java-books
从初级开发者到资深架构师,看这些书就够了
- 数据结构
- 队列
- 集合
- 链表、数组
- 字典、关联数组
- 栈
- 树
- 二叉树
- 完全二叉树
- 平衡二叉树
- 二叉查找树(BST)
- 红黑树
- B,B+,B*树
- LSM 树
- BitSet
- 常用算法
- 排序、查找算法
- 选择排序
- 冒泡排序
- 插入排序
- 快速排序
- 归并排序
- 希尔排序
- 堆排序
- 计数排序
- 桶排序
- 基数排序
- 二分查找
- Java 中的排序工具
- 布隆过滤器
- 字符串比较
- 深度优先、广度优先
- 贪心算法
- 回溯算法
- 剪枝算法
- 动态规划
- 朴素贝叶斯
- 推荐算法
- 最小生成树算法
- 最短路径算法
- 并发
- Java 并发
- 多线程
- 线程安全
- 一致性、事务
- 锁
- Java中的锁和同步类
- 公平锁 & 非公平锁
- 悲观锁
- 乐观锁 & CAS
- ABA 问题
- CopyOnWrite容器
- RingBuffer
- 可重入锁 & 不可重入锁
- 互斥锁 & 共享锁
- 死锁
- 操作系统
- 设计模式
- 设计模式的六大原则
- 23种常见设计模式
- 应用场景
- 单例模式
- 责任链模式
- MVC
- IOC
- AOP
- UML
- 微服务思想
- 运维 & 统计 & 技术支持
- 常规监控
- APM
- 统计分析
- 持续集成(CI/CD)
- 自动化运维
- 测试
- TDD 理论
- 单元测试
- 压力测试
- 全链路压测
- A/B 、灰度、蓝绿测试
- 虚拟化
- 容器技术
- 云技术
- DevOps
- 文档管理
- 中间件
- Web Server
- Nginx
- OpenResty
- Tengine
- Apache Httpd
- Tomcat
- Jetty
- 缓存
- 客户端缓存
- 服务端缓存
- Web缓存
- Memcached
- Redis
- Tair
- 消息队列
- 消息总线
- 消息的顺序
- RabbitMQ
- RocketMQ
- ActiveMQ
- Kafka
- Redis 消息推送
- ZeroMQ
- 定时调度
- RPC
- 数据库中间件
- 日志系统
- 配置中心
- API 网关
- 网络
- 协议
- OSI 七层协议
- TCP/IP
- HTTP
- HTTP2.0
- HTTPS
- 网络模型
- 连接和短连接
- 框架
- 零拷贝(Zero-copy)
- 序列化(二进制协议)
- 数据库
- 基础理论
- MySQL
- 原理
- InnoDB
- 优化
- 索引
- 聚集索引, 非聚集索引
- 复合索引
- 自适应哈希索引(AHI)
- explain
- NoSQL
- 搜索引擎
- 搜索引擎原理
- Lucene
- Elasticsearch
- Solr
- sphinx
- 性能
- 性能优化方法论
- 容量评估
- CDN 网络
- 连接池
- 性能调优
- 大数据
- 流式计算
- Storm
- Flink
- Kafka Stream
- 应用场景
- Hadoop
- Spark
- 安全
- web 安全
- XSS
- CSRF
- SQL 注入
- Hash Dos
- 脚本注入
- 漏洞扫描工具
- 验证码
- DDoS 防范
- 用户隐私信息保护
- 序列化漏洞
- 加密解密
- 服务器安全
- 数据安全
- 网络隔离
- 授权、认证
- RBAC
- OAuth2.0
- OIDC
- SAML
- 双因素认证(2FA)
- 单点登录(SSO)
- 常用开源框架
- 开源协议
- 日志框架
- ORM
- 网络框架
- Web 框架
- 工具框架
- 分布式设计
- 扩展性设计
- 稳定性 & 高可用
- 硬件负载均衡
- 软件负载均衡
- 限流
- 应用层容灾
- 跨机房容灾
- 容灾演练流程
- 平滑启动
- 数据库扩展
- 服务治理
- 分布式一致
- CAP 与 BASE 理论
- 分布式锁
- 分布式一致性算法
- PAXOS
- Zab
- Raft
- Gossip
- 两阶段提交、多阶段提交
- 幂等
- 分布式一致方案
- 分布式 Leader 节点选举
- TCC(Try/Confirm/Cancel) 柔性事务
- 分布式文件系统
- 唯一ID 生成
- 一致性Hash算法
- 设计思想 & 开发模式
- DDD(Domain-driven Design - 领域驱动设计)
- Actor 模式
- 响应式编程
- DODAF2.0
- Serverless
- Service Mesh
- 项目管理
- 架构评审
- 重构
- 代码规范
- 代码 Review
- RUP
- 看板管理
- SCRUM
- 敏捷开发
- 极限编程(XP)
- 结对编程
- PDCA 循环质量管理
- FMEA管理模式
- 通用业务术语
- 技术趋势
- 政策、法规
- 架构师素质
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- 行业资讯
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- 行业数据分析
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- 其他类
- 推荐参考书
- 在线电子书
- 纸质书
- 开发方面
- 架构方面
- 技术管理方面
- 基础理论
- 工具方面
- 大数据方面
- 技术资源
- 开源资源
- 手册、文档、教程
- 在线课堂
- 会议、活动
- 常用APP
- 找工作
- 工具
- 代码托管
- 文件服务
- 综合云服务商
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数据结构
队列
集合
链表、数组
字典、关联数组
- 《Java map 详解 - 用法、遍历、排序、常用API等》
栈
- 《java数据结构与算法之栈(Stack)设计与实现》
- 《Java Stack 类》
- 《java stack的详细实现分析》
- Stack 是线程安全的。
- 内部使用数组保存数据,不够时翻倍。
树
二叉树
每个节点最多有两个叶子节点。
完全二叉树
- 《完全二叉树》
- 叶节点只能出现在最下层和次下层,并且最下面一层的结点都集中在该层最左边的若干位置的二叉树。
平衡二叉树
左右两个子树的高度差的绝对值不超过1,并且左右两个子树都是一棵平衡二叉树。
- 《浅谈数据结构-平衡二叉树》
- 《浅谈算法和数据结构: 八 平衡查找树之2-3树》
二叉查找树(BST)
二叉查找树(Binary Search Tree),也称有序二叉树(ordered binary tree),排序二叉树(sorted binary tree)。
红黑树
- 《最容易懂得红黑树》
- 《浅谈算法和数据结构: 九 平衡查找树之红黑树》
B,B+,B*树
MySQL是基于B+树聚集索引组织表
- 《B-树,B+树,B*树详解》
- 《B-树,B+树与B*树的优缺点比较》
- B+树的叶子节点链表结构相比于 B-树便于扫库,和范围检索。
LSM 树
LSM(Log-Structured Merge-Trees)和 B+ 树相比,是牺牲了部分读的性能来换取写的性能(通过批量写入),实现读写之间的平衡。
Hbase、LevelDB、Tair(Long DB)、nessDB 采用 LSM 树的结构。LSM可以快速建立索引。
BitSet
经常用于大规模数据的排重检查。
- 《Java Bitset类》
- 《Java BitSet(位集)》
常用算法
排序、查找算法
选择排序
- 《Java中的经典算法之选择排序(SelectionSort)》
- 每一趟从待排序的记录中选出最小的元素,顺序放在已排好序的序列最后,直到全部记录排序完毕。
冒泡排序
- 《冒泡排序的2种写法》
- 相邻元素前后交换、把最大的排到最后。
- 时间复杂度 O(n²)
插入排序
快速排序
归并排序
- 《图解排序算法(四)之归并排序》
- 分而治之,分成小份排序,在合并(重建一个新空间进行复制)。
希尔排序
TODO
堆排序
- 《图解排序算法(三)之堆排序》
- 排序过程就是构建最大堆的过程,最大堆:每个结点的值都大于或等于其左右孩子结点的值,堆顶元素是最大值。
计数排序
桶排序
- 《【啊哈!算法】最快最简单的排序——桶排序》
- 《排序算法(三):计数排序与桶排序》
- 桶排序将[0,1)区间划分为n个相同的大小的子区间,这些子区间被称为桶。
- 每个桶单独进行排序,然后再遍历每个桶。
基数排序
按照个位、十位、百位、…依次来排。
二分查找
-
《二分查找(java实现)》
- 要求待查找的序列有序。
- 时间复杂度 O(logN)。
-
《java实现二分查找-两种方式》
Java 中的排序工具
- 《Arrays.sort和Collections.sort实现原理解析》
- Collections.sort算法调用的是合并排序。
- Arrays.sort() 采用了2种排序算法 – 基本类型数据使用快速排序法,对象数组使用归并排序。
布隆过滤器
常用于大数据的排重,比如email,url 等。
核心原理:将每条数据通过计算产生一个指纹(一个字节或多个字节,但一定比原始数据要少很多),其中每一位都是通过随机计算获得,在将指纹映射到一个大的按位存储的空间中。注意:会有一定的错误率。
优点:空间和时间效率都很高。
缺点:随着存入的元素数量增加,误算率随之增加。
- 《布隆过滤器 – 空间效率很高的数据结构》
- 《大量数据去重:Bitmap和布隆过滤器(Bloom Filter)》
- 《基于Redis的布隆过滤器的实现》
- 《网络爬虫:URL去重策略之布隆过滤器(BloomFilter)的使用》
- 使用Java中的 BitSet 类 和 加权和hash算法。
字符串比较
KMP 算法
KMP:Knuth-Morris-Pratt算法(简称KMP)
核心原理是利用一个“部分匹配表”,跳过已经匹配过的元素。
深度优先、广度优先
贪心算法
- 《算法:贪婪算法基础》
- 《常见算法及问题场景——贪心算法》
回溯算法
剪枝算法
动态规划
- 《详解动态规划——邹博讲动态规划》
- 《动态规划算法的个人理解》
朴素贝叶斯
-
《带你搞懂朴素贝叶斯分类算法》
-
《贝叶斯推断及其互联网应用1》
-
《贝叶斯推断及其互联网应用2》
推荐算法
- 《推荐算法综述》
- 《TOP 10 开源的推荐系统简介》
最小生成树算法
- 《算法导论–最小生成树(Kruskal和Prim算法)》
最短路径算法
并发
Java 并发
多线程
线程安全
一致性、事务
事务 ACID 特性
事务的隔离级别
-
未提交读:一个事务可以读取另一个未提交的数据,容易出现脏读的情况。
-
读提交:一个事务等另外一个事务提交之后才可以读取数据,但会出现不可重复读的情况(多次读取的数据不一致),读取过程中出现UPDATE操作,会多。(大多数数据库默认级别是RC,比如SQL Server,Oracle),读取的时候不可以修改。
-
可重复读: 同一个事务里确保每次读取的时候,获得的是同样的数据,但不保障原始数据被其他事务更新(幻读),Mysql InnoDB 就是这个级别。
-
序列化:所有事物串行处理(牺牲了效率)
-
《理解事务的4种隔离级别》
-
数据库事务的四大特性及事务隔离级别
-
《MySQL的InnoDB的幻读问题 》
- 幻读的例子非常清楚。
- 通过 SELECT … FOR UPDATE 解决。
-
《一篇文章带你读懂MySQL和InnoDB》
MVCC
锁
Java中的锁和同步类
公平锁 & 非公平锁
公平锁的作用就是严格按照线程启动的顺序来执行的,不允许其他线程插队执行的;而非公平锁是允许插队的。
- 《公平锁与非公平锁》
- 默认情况下 ReentrantLock 和 synchronized 都是非公平锁。ReentrantLock 可以设置成公平锁。
悲观锁
悲观锁如果使用不当(锁的条数过多),会引起服务大面积等待。推荐优先使用乐观锁+重试。
乐观锁 & CAS
- 《乐观锁的一种实现方式——CAS》
- 和MySQL乐观锁方式相似,只不过是通过和原值进行比较。
ABA 问题
由于高并发,在CAS下,更新后可能此A非彼A。通过版本号可以解决,类似于上文Mysql 中提到的的乐观锁。
- 《Java CAS 和ABA问题》
- 《Java 中 ABA问题及避免》
- AtomicStampedReference 和 AtomicStampedReference。
CopyOnWrite容器
可以对CopyOnWrite容器进行并发的读,而不需要加锁。CopyOnWrite并发容器用于读多写少的并发场景。比如白名单,黑名单,商品类目的访问和更新场景,不适合需要数据强一致性的场景。
RingBuffer
- 《线程安全的无锁RingBuffer的实现【一个读线程,一个写线程】》
可重入锁 & 不可重入锁
互斥锁 & 共享锁
互斥锁:同时只能有一个线程获得锁。比如,ReentrantLock 是互斥锁,ReadWriteLock 中的写锁是互斥锁。
共享锁:可以有多个线程同时或的锁。比如,Semaphore、CountDownLatch 是共享锁,ReadWriteLock 中的读锁是共享锁。
死锁
-
《“死锁”四个必要条件的合理解释》
-
Java如何查看死锁?
-
java多线程系列:死锁及检测
操作系统
计算机原理
- 《操作系统基础知识——操作系统的原理,类型和结构》
CPU
多级缓存
典型的 CPU 有三级缓存,距离核心越近,速度越快,空间越小。L1 一般 32k,L2 一般 256k,L3 一般12M。内存速度需要200个 CPU 周期,CPU 缓存需要1个CPU周期。
进程
TODO
线程
协程
- 《终结python协程----从yield到actor模型的实现》
- 线程的调度是由操作系统负责,协程调度是程序自行负责
- 与线程相比,协程减少了无谓的操作系统切换.
- 实际上当遇到IO操作时做切换才更有意义,(因为IO操作不用占用CPU),如果没遇到IO操作,按照时间片切换.
Linux
设计模式
设计模式的六大原则
- 《设计模式的六大原则》
- 开闭原则:对扩展开放,对修改关闭,多使用抽象类和接口。
- 里氏替换原则:基类可以被子类替换,使用抽象类继承,不使用具体类继承。
- 依赖倒转原则:要依赖于抽象,不要依赖于具体,针对接口编程,不针对实现编程。
- 接口隔离原则:使用多个隔离的接口,比使用单个接口好,建立最小的接口。
- 迪米特法则:一个软件实体应当尽可能少地与其他实体发生相互作用,通过中间类建立联系。
- 合成复用原则:尽量使用合成/聚合,而不是使用继承。
23种常见设计模式
- 《设计模式》
- 《23种设计模式全解析》
- 《设计模式类图与示例》
应用场景
-
《细数JDK里的设计模式》
-
结构型模式:
- 适配器:用来把一个接口转化成另一个接口,如 java.util.Arrays#asList()。
- 桥接模式:这个模式将抽象和抽象操作的实现进行了解耦,这样使得抽象和实现可以独立地变化,如JDBC;
- 组合模式:使得客户端看来单个对象和对象的组合是同等的。换句话说,某个类型的方法同时也接受自身类型作为参数,如 Map.putAll,List.addAll、Set.addAll。
- 装饰者模式:动态的给一个对象附加额外的功能,这也是子类的一种替代方式,如 java.util.Collections#checkedList|Map|Set|SortedSet|SortedMap。
- 享元模式:使用缓存来加速大量小对象的访问时间,如 valueOf(int)。
- 代理模式:代理模式是用一个简单的对象来代替一个复杂的或者创建耗时的对象,如 java.lang.reflect.Proxy
-
创建模式:
- 抽象工厂模式:抽象工厂模式提供了一个协议来生成一系列的相关或者独立的对象,而不用指定具体对象的类型,如 java.util.Calendar#getInstance()。
- 建造模式(Builder):定义了一个新的类来构建另一个类的实例,以简化复杂对象的创建,如:java.lang.StringBuilder#append()。
- 工厂方法:就是 一个返回具体对象的方法,而不是多个,如 java.lang.Object#toString()、java.lang.Class#newInstance()。
- 原型模式:使得类的实例能够生成自身的拷贝、如:java.lang.Object#clone()。
- 单例模式:全局只有一个实例,如 java.lang.Runtime#getRuntime()。
-
行为模式:
- 责任链模式:通过把请求从一个对象传递到链条中下一个对象的方式,直到请求被处理完毕,以实现对象间的解耦。如 javax.servlet.Filter#doFilter()。
- 命令模式:将操作封装到对象内,以便存储,传递和返回,如:java.lang.Runnable。
- 解释器模式:定义了一个语言的语法,然后解析相应语法的语句,如,java.text.Format,java.text.Normalizer。
- 迭代器模式:提供一个一致的方法来顺序访问集合中的对象,如 java.util.Iterator。
- 中介者模式:通过使用一个中间对象来进行消息分发以及减少类之间的直接依赖,java.lang.reflect.Method#invoke()。
- 空对象模式:如 java.util.Collections#emptyList()。
- 观察者模式:它使得一个对象可以灵活的将消息发送给感兴趣的对象,如 java.util.EventListener。
- 模板方法模式:让子类可以重写方法的一部分,而不是整个重写,如 java.util.Collections#sort()。
-
《Spring-涉及到的设计模式汇总》
-
《Mybatis使用的设计模式》
单例模式
- 《单例模式的三种实现 以及各自的优缺点》
- 《单例模式--反射--防止序列化破坏单例模式》
责任链模式
TODO
MVC
- 《MVC 模式》
- 模型(model)-视图(view)-控制器(controller)
IOC
- 《理解 IOC》
- 《IOC 的理解与解释》
- 正向控制:传统通过new的方式。反向控制,通过容器注入对象。
- 作用:用于模块解耦。
- DI:Dependency Injection,即依赖注入,只关心资源使用,不关心资源来源。
AOP
- 《轻松理解AOP(面向切面编程)》
- 《Spring AOP详解》
- 《Spring AOP的实现原理》
- Spring AOP使用的动态代理,主要有两种方式:JDK动态代理和CGLIB动态代理。
- 《Spring AOP 实现原理与 CGLIB 应用》
- Spring AOP 框架对 AOP 代理类的处理原则是:如果目标对象的实现类实现了接口,Spring AOP 将会采用 JDK 动态代理来生成 AOP 代理类;如果目标对象的实现类没有实现接口,Spring AOP 将会采用 CGLIB 来生成 AOP 代理类
UML
微服务思想
康威定律
-
《微服务架构的理论基础 - 康威定律》
- 定律一:组织沟通方式会通过系统设计表达出来,就是说架构的布局和组织结构会有相似。
- 定律二:时间再多一件事情也不可能做的完美,但总有时间做完一件事情。一口气吃不成胖子,先搞定能搞定的。
- 定律三:线型系统和线型组织架构间有潜在的异质同态特性。种瓜得瓜,做独立自治的子系统减少沟通成本。
- 定律四:大的系统组织总是比小系统更倾向于分解。合久必分,分而治之。
-
《微服务架构核⼼20讲》
运维 & 统计 & 技术支持
常规监控
-
《腾讯业务系统监控的修炼之路》
- 监控的方式:主动、被动、旁路(比如舆情监控)
- 监控类型: 基础监控、服务端监控、客户端监控、
监控、用户端监控
- 监控的目标:全、块、准
- 核心指标:请求量、成功率、耗时
-
《开源还是商用?十大云运维监控工具横评》
- Zabbix、Nagios、Ganglia、Zenoss、Open-falcon、监控宝、 360网站服务监控、阿里云监控、百度云观测、小蜜蜂网站监测等。
-
《监控报警系统搭建及二次开发经验》
命令行监控工具
APM
APM — Application Performance Management
-
《Dapper,大规模分布式系统的跟踪系统》
-
CNCF OpenTracing,中文版
-
主要开源软件,按字母排序
- Apache SkyWalking
- CAT
- CNCF jaeger
- Pinpoint
- Zipkin
-
《开源APM技术选型与实战》
- 主要基于 Google的Dapper(大规模分布式系统的跟踪系统) 思想。
统计分析
-
《流量统计的基础:埋点》
- 常用指标:访问与访客、停留时长、跳出率、退出率、转化率、参与度
-
《APP埋点常用的统计工具、埋点目标和埋点内容》
- 第三方统计:友盟、百度移动、魔方、App Annie、talking data、神策数据等。
-
《美团点评前端无痕埋点实践》
- 所谓无痕、即通过可视化工具配置采集节点,在前端自动解析配置并上报埋点数据,而非硬编码。
持续集成(CI/CD)
Jenkins
环境分离
开发、测试、生成环境分离。
自动化运维
Ansible
- 《Ansible中文权威指南》
- 《Ansible基础配置和企业级项目实用案例》
puppet
chef
测试
TDD 理论
- 《深度解读 - TDD(测试驱动开发)》
- 基于测试用例编码功能代码,XP(Extreme Programming)的核心实践.
- 好处:一次关注一个点,降低思维负担;迎接需求变化或改善代码的设计;提前澄清需求;快速反馈;
单元测试
- 《Java单元测试之JUnit篇》
- 《JUnit 4 与 TestNG 对比》
- TestNG 覆盖 JUnit 功能,适用于更复杂的场景。
- 《单元测试主要的测试功能点》
- 模块接口测试、局部数据结构测试、路径测试 、错误处理测试、边界条件测试 。
压力测试
- 《Apache ab 测试使用指南》
- 《大型网站压力测试及优化方案》
- 《10大主流压力/负载/性能测试工具推荐》
- 《真实流量压测工具 tcpcopy应用浅析》
- 《nGrinder 简易使用教程》
全链路压测
- 《京东618:升级全链路压测方案,打造军演机器人ForceBot》
- 《饿了么全链路压测的探索与实践》
- 《四大语言,八大框架|滴滴全链路压测解决之道》
- 《全链路压测经验》
A/B 、灰度、蓝绿测试
-
《技术干货 | AB 测试和灰度发布探索及实践》
-
《nginx 根据IP 进行灰度发布》
-
《蓝绿部署、A/B 测试以及灰度发布》
虚拟化
- 《VPS的三种虚拟技术OpenVZ、Xen、KVM优缺点比较》
KVM
- 《KVM详解,太详细太深入了,经典》
- 《【图文】KVM 虚拟机安装详解》
Xen
OpenVZ
- 《开源Linux容器 OpenVZ 快速上手指南》
容器技术
Docker
- 《几张图帮你理解 docker 基本原理及快速入门》
- 《Docker 核心技术与实现原理》
- 《Docker 教程》
云技术
OpenStack
DevOps
- 《一分钟告诉你究竟DevOps是什么鬼?》
- 《DevOps详解》
文档管理
- Confluence-收费文档管理系统
- GitLab?
- Wiki
中间件
Web Server
Nginx
OpenResty
- 官方网站
- 《浅谈 OpenResty》
- agentzh 的 Nginx 教程
Tengine
Apache Httpd
Tomcat
架构原理
调优方案
-
《Tomcat 调优方案》
- 启动NIO模式(或者APR);调整线程池;禁用AJP连接器(Nginx+tomcat的架构,不需要AJP);
-
《tomcat http协议与ajp协议》
-
《AJP与HTTP比较和分析》
- AJP 协议(8009端口)用于降低和前端Server(如Apache,而且需要支持AJP协议)的连接数(前端),通过长连接提高性能。
- 并发高时,AJP协议优于HTTP协议。
Jetty
- 《Jetty 的工作原理以及与 Tomcat 的比较》
- 《jetty和tomcat优势比较》
- 架构比较:Jetty的架构比Tomcat的更为简单。
- 性能比较:Jetty和Tomcat性能方面差异不大,Jetty默认采用NIO结束在处理I/O请求上更占优势,Tomcat默认采用BIO处理I/O请求,Tomcat适合处理少数非常繁忙的链接,处理静态资源时性能较差。
- 其他方面:Jetty的应用更加快速,修改简单,对新的Servlet规范的支持较好;Tomcat 对JEE和Servlet 支持更加全面。
缓存
- 《缓存失效策略(FIFO 、LRU、LFU三种算法的区别)》
本地缓存
-
《HashMap本地缓存》
-
《EhCache本地缓存》
- 堆内、堆外、磁盘三级缓存。
- 可按照缓存空间容量进行设置。
- 按照时间、次数等过期策略。
-
《Guava Cache》
-
《Nginx本地缓存》
-
《Pagespeed—懒人工具,服务器端加速》
客户端缓存
服务端缓存
Web缓存
- nuster - nuster cache
- varnish - varnish cache
- squid - squid cache
Memcached
Redis
-
《Redis 教程》
-
《redis底层原理》
- 使用 ziplist 存储链表,ziplist是一种压缩链表,它的好处是更能节省内存空间,因为它所存储的内容都是在连续的内存区域当中的。
- 使用 skiplist(跳跃表)来存储有序集合对象、查找上先从高Level查起、时间复杂度和红黑树相当,实现容易,无锁、并发性好。
-
《Redis持久化方式》
- RDB方式:定期备份快照,常用于灾难恢复。优点:通过fork出的进程进行备份,不影响主进程、RDB 在恢复大数据集时的速度比 AOF 的恢复速度要快。缺点:会丢数据。
- AOF方式:保存操作日志方式。优点:恢复时数据丢失少,缺点:文件大,回复慢。
- 也可以两者结合使用。
-
《分布式缓存–序列3–原子操作与CAS乐观锁》
架构
回收策略
Tair
- 官方网站
- 《Tair和Redis的对比》
- 特点:可以配置备份节点数目,通过异步同步到备份节点
- 一致性Hash算法。
- 架构:和Hadoop 的设计思想类似,有Configserver,DataServer,Configserver 通过心跳来检测,Configserver也有主备关系。
几种存储引擎:
- MDB,完全内存性,可以用来存储Session等数据。
- Rdb(类似于Redis),轻量化,去除了aof之类的操作,支持Restfull操作
- LDB(LevelDB存储引擎),持久化存储,LDB 作为rdb的持久化,google实现,比较高效,理论基础是LSM(Log-Structured-Merge Tree)算法,现在内存中修改数据,达到一定量时(和内存汇总的旧数据一同写入磁盘)再写入磁盘,存储更加高效,县比喻Hash算法。
- Tair采用共享内存来存储数据,如果服务挂掉(非服务器),重启服务之后,数据亦然还在。
消息队列
消息总线
消息总线相当于在消息队列之上做了一层封装,统一入口,统一管控、简化接入成本。
消息的顺序
RabbitMQ
支持事务,推拉模式都是支持、适合需要可靠性消息传输的场景。
- 《RabbitMQ的应用场景以及基本原理介绍》
- 《消息队列之 RabbitMQ》
- 《RabbitMQ之消息确认机制(事务+Confirm)》
RocketMQ
Java实现,推拉模式都是支持,吞吐量逊于Kafka。可以保证消息顺序。
- 《RocketMQ 实战之快速入门》
- 《RocketMQ 源码解析》
ActiveMQ
纯Java实现,兼容JMS,可以内嵌于Java应用中。
Kafka
高吞吐量、采用拉模式。适合高IO场景,比如日志同步。
- 官方网站
- 《各消息队列对比,Kafka深度解析,众人推荐,精彩好文!》
- 《Kafka分区机制介绍与示例》
Redis 消息推送
生产者、消费者模式完全是客户端行为,list 和 拉模式实现,阻塞等待采用 blpop 指令。
- 《Redis学习笔记之十:Redis用作消息队列》
ZeroMQ
TODO
定时调度
单机定时调度
分布式定时调度
RPC
Dubbo
** SPI **
TODO
Thrift
gRPC
服务端可以认证加密,在外网环境下,可以保证数据安全。
数据库中间件
Sharding Jdbc
日志系统
日志搜集
- 《从零开始搭建一个ELKB日志收集系统》
- 《用ELK搭建简单的日志收集分析系统》
- 《日志收集系统-探究》
配置中心
servlet 3.0 异步特性可用于配置中心的客户端
API 网关
主要职责:请求转发、安全认证、协议转换、容灾。
网络
协议
OSI 七层协议
- 《OSI七层协议模型、TCP/IP四层模型学习笔记》
TCP/IP
- 《深入浅出 TCP/IP 协议》
- 《TCP协议中的三次握手和四次挥手》
HTTP
HTTP2.0
- 《HTTP 2.0 原理详细分析》
- 《HTTP2.0的基本单位为二进制帧》
HTTPS
网络模型
-
《web优化必须了解的原理之I/o的五种模型和web的三种工作模式》
- 五种I/O模型:阻塞I/O,非阻塞I/O,I/O复用、事件(信号)驱动I/O、异步I/O,前四种I/O属于同步操作,I/O的第一阶段不同、第二阶段相同,最后的一种则属于异步操作。
- 三种 Web Server 工作方式:Prefork(多进程)、Worker方式(线程方式)、Event方式。
-
《select、poll、epoll之间的区别总结》
- select,poll,epoll本质上都是同步I/O,因为他们都需要在读写事件就绪后自己负责进行读写,也就是说这个读写过程是阻塞的。
- select 有打开文件描述符数量限制,默认1024(2048 for x64),100万并发,就要用1000个进程、切换开销大;poll采用链表结构,没有数量限制。
- select,poll “醒着”的时候要遍历整个fd集合,而epoll在“醒着”的时候只要判断一下就绪链表是否为空就行了,通过回调机制节省大量CPU时间;select,poll每次调用都要把fd集合从用户态往内核态拷贝一次,而epoll只要一次拷贝。
- poll会随着并发增加,性能逐渐下降,epoll采用红黑树结构,性能稳定,不会随着连接数增加而降低。
-
《select,poll,epoll比较 》
- 在连接数少并且连接都十分活跃的情况下,select和poll的性能可能比epoll好,毕竟epoll的通知机制需要很多函数回调。
-
《深入理解Java NIO》
- NIO 是一种同步非阻塞的 IO 模型。同步是指线程不断轮询 IO 事件是否就绪,非阻塞是指线程在等待 IO 的时候,可以同时做其他任务
-
《BIO与NIO、AIO的区别》
-
《两种高效的服务器设计模型:Reactor和Proactor模型》
Epoll
Java NIO
- 《深入理解Java NIO》
- 《Java NIO编写Socket服务器的一个例子》
kqueue
连接和短连接
框架
- 《Netty原理剖析》
- Reactor 模式介绍。
- Netty 是 Reactor 模式的一种实现。
零拷贝(Zero-copy)
- 《对于 Netty ByteBuf 的零拷贝(Zero Copy) 的理解》
- 多个物理分离的buffer,通过逻辑上合并成为一个,从而避免了数据在内存之间的拷贝。
序列化(二进制协议)
Hessian
- 《Hessian原理分析》
Binary-RPC;不仅仅是序列化
Protobuf
-
《Protobuf协议的Java应用例子》
Goolge出品、占用空间和效率完胜其他序列化类库,如Hessian;需要编写 .proto 文件。
-
《Protocol Buffers序列化协议及应用》
-
《简单的使用 protobuf 和 protostuff》
- protostuff 的好处是不用写 .proto 文件,Java 对象直接就可以序列化。
数据库
基础理论
关系数据库设计的三大范式
- 《数据库的三大范式以及五大约束》
- 第一范式:数据表中的每一列(每个字段)必须是不可拆分的最小单元,也就是确保每一列的原子性;
- 第二范式(2NF):满足1NF后,要求表中的所有列,都必须依赖于主键,而不能有任何一列与主键没有关系,也就是说一个表只描述一件事情;
- 第三范式:必须先满足第二范式(2NF),要求:表中的每一列只与主键直接相关而不是间接相关,(表中的每一列只能依赖于主键);
MySQL
原理
InnoDB
优化
-
《MySQL36条军规》
-
《MYSQL性能优化的最佳20+条经验》
-
《SQL优化之道》
-
《mysql数据库死锁的产生原因及解决办法》
-
《导致索引失效的可能情况》
-
《 MYSQL分页limit速度太慢优化方法》
索引
聚集索引, 非聚集索引
- 《MySQL 聚集索引/非聚集索引简述》
- 《MyISAM和InnoDB的索引实现》
MyISAM 是非聚集,InnoDB 是聚集
复合索引
自适应哈希索引(AHI)
explain
- 《MySQL 性能优化神器 Explain 使用分析》
NoSQL
MongoDB
- MongoDB 教程
- 《Mongodb相对于关系型数据库的优缺点》
- 优点:弱一致性(最终一致),更能保证用户的访问速度;内置GridFS,支持大容量的存储;Schema-less 数据库,不用预先定义结构;内置Sharding;相比于其他NoSQL,第三方支持丰富;性能优越;
- 缺点:mongodb不支持事务操作;mongodb占用空间过大;MongoDB没有如MySQL那样成熟的维护工具,这对于开发和IT运营都是个值得注意的地方;
Hbase
-
《简明 HBase 入门教程(开篇)》
-
《深入学习HBase架构原理》
-
《传统的行存储和(HBase)列存储的区别》
-
《Hbase与传统数据库的区别》
-
《HBase Rowkey设计》
- rowkey 按照字典顺序排列,便于批量扫描。
- 通过散列可以避免热点。
搜索引擎
搜索引擎原理
Lucene
Elasticsearch
- 《Elasticsearch学习,请先看这一篇!》
- 《Elasticsearch索引原理》
Solr
- 《 Apache Solr入门教程》
- 《elasticsearch与solr比较》
sphinx
性能
性能优化方法论
-
《15天的性能优化工作,5方面的调优经验》
- 代码层面、业务层面、数据库层面、服务器层面、前端优化。
-
《系统性能优化的几个方面》
容量评估
- 《联网性能与容量评估的方法论和典型案例》
- 《互联网架构,如何进行容量设计?》
- 评估总访问量、评估平均访问量QPS、评估高峰QPS、评估系统、单机极限QPS
CDN 网络
- 《CDN加速原理》
- 《国内有哪些比较好的 CDN?》
连接池
性能调优
大数据
流式计算
Storm
Flink
Kafka Stream
- 《Kafka Stream调研:一种轻量级流计算模式》
应用场景
例如:
- 广告相关实时统计;
- 推荐系统用户画像标签实时更新;
- 线上服务健康状况实时监测;
- 实时榜单;
- 实时数据统计。
Hadoop
- 《用通俗易懂的话说下hadoop是什么,能做什么》
- 《史上最详细的Hadoop环境搭建》
HDFS
MapReduce
- 《用通俗易懂的大白话讲解Map/Reduce原理》
- 《 简单的map-reduce的java例子》
Yarn
Spark
- 《Spark(一): 基本架构及原理》
- 《子雨大数据之Spark入门教程(Python版)》
安全
web 安全
XSS
CSRF
SQL 注入
Hash Dos
- 《邪恶的JAVA HASH DOS攻击》
- 利用JsonObject 上传大Json,JsonObject 底层使用HashMap;不同的数据产生相同的hash值,使得构建Hash速度变慢,耗尽CPU。
- 《一种高级的DoS攻击-Hash碰撞攻击》
- 《关于Hash Collision DoS漏洞:解析与解决方案》
脚本注入
漏洞扫描工具
验证码
-
《验证码原理分析及实现》
-
《详解滑动验证码的实现原理》
- 滑动验证码是根据人在滑动滑块的响应时间,拖拽速度,时间,位置,轨迹,重试次数等来评估风险。
-
《淘宝滑动验证码研究》
DDoS 防范
- 《学习手册:DDoS的攻击方式及防御手段》
- 《免费DDoS攻击测试工具大合集》
用户隐私信息保护
- 用户密码非明文保存,加动态salt。
- 身份证号,手机号如果要显示,用 “*” 替代部分字符。
- 联系方式在的显示与否由用户自己控制。
- TODO
-
《个人隐私包括哪些》
-
《在互联网上,隐私的范围包括哪些?》
-
《用户密码保存》
序列化漏洞
加密解密
对称加密
- 《常见对称加密算法》
- DES、3DES、Blowfish、AES
- DES 采用 56位秘钥,Blowfish 采用1到448位变长秘钥,AES 128,192和256位长度的秘钥。
- DES 秘钥太短(只有56位)算法目前已经被 AES 取代,并且 AES 有硬件加速,性能很好。
哈希算法
非对称加密
服务器安全
- 《Linux强化论:15步打造一个安全的Linux服务器》
数据安全
数据备份
TODO
网络隔离
内外网分离
TODO
登录跳板机
在内外环境中通过跳板机登录到线上主机。
授权、认证
RBAC
- 《基于组织角色的权限设计》
- 《权限系统与RBAC模型概述》
- 《Spring整合Shiro做权限控制模块详细案例分析》
OAuth2.0
- 《理解OAuth 2.0》
- 《一张图搞定OAuth2.0》
OIDC
SAML
双因素认证(2FA)
2FA - Two-factor authentication,用于加强登录验证
常用做法是 登录密码 + 手机验证码(或者令牌Key,类似于与网银的 USB key)
- 【《双因素认证(2FA)教程》】(http://www.ruanyifeng.com/blog/2017/11/2fa-tutorial.html)
单点登录(SSO)
- 《单点登录原理与简单实现》
- CAS单点登录框架
- 使用 Authing 实现单点登录
常用开源框架
开源协议
日志框架
Log4j、Log4j2
- 《log4j 详细讲解》
- 《log4j2 实际使用详解》
- 《Log4j1,Logback以及Log4j2性能测试对比》
Logback
- 《最全LogBack 详解、含java案例和配置说明》
ORM
MyBatis:
网络框架
TODO
Web 框架
Spring 家族
Spring
Spring Boot
Spring Cloud
- Spring Boot 中文索引站
- Spring Cloud 中文文档
- 《Spring Cloud基础教程》
工具框架
- 《Apache Commons 工具类介绍及简单使用》
- 《Google guava 中文教程》
分布式设计
扩展性设计
-
《架构师不可不知的十大可扩展架构》
-
《可扩展性设计之数据切分》
- 水平切分+垂直切分
- 利用中间件进行分片如,MySQL Proxy。
- 利用分片策略进行切分,如按照ID取模。
-
《说说如何实现可扩展性的大型网站架构》
-
《大型网站技术架构(七)–网站的可扩展性架构》
稳定性 & 高可用
-
《系统设计:关于高可用系统的一些技术方案》
- 可扩展:水平扩展、垂直扩展。 通过冗余部署,避免单点故障。
- 隔离:避免单一业务占用全部资源。避免业务之间的相互影响 2. 机房隔离避免单点故障。
- 解耦:降低维护成本,降低耦合风险。减少依赖,减少相互间的影响。
- 限流:滑动窗口计数法、漏桶算法、令牌桶算法等算法。遇到突发流量时,保证系统稳定。
- 降级:紧急情况下释放非核心功能的资源。牺牲非核心业务,保证核心业务的高可用。
- 熔断:异常情况超出阈值进入熔断状态,快速失败。减少不稳定的外部依赖对核心服务的影响。
- 自动化测试:通过完善的测试,减少发布引起的故障。
- 灰度发布:灰度发布是速度与安全性作为妥协,能够有效减少发布故障。
-
《关于高可用的系统》
- 设计原则:数据不丢(持久化);服务高可用(服务副本);绝对的100%高可用很难,目标是做到尽可能多的9,如99.999%(全年累计只有5分钟)。
硬件负载均衡
软件负载均衡
-
《几种负载均衡算法》
轮寻、权重、负载、最少连接、QoS
-
《DNS负载均衡》
-
《Nginx负载均衡》
-
《借助LVS+Keepalived实现负载均衡 》
-
《HAProxy用法详解 全网最详细中文文档》
- 支持到七层(比如HTTP)、功能比较全面,性能也不错。
-
《Haproxy+Keepalived+MySQL实现读均衡负载》
-
《rabbitmq+haproxy+keepalived实现高可用集群搭建》
限流
- 《谈谈高并发系统的限流》
- 计数器:通过滑动窗口计数器,控制单位时间内的请求次数,简单粗暴。
- 漏桶算法:固定容量的漏桶,漏桶满了就丢弃请求,比较常用。
- 令牌桶算法:固定容量的令牌桶,按照一定速率添加令牌,处理请求前需要拿到令牌,拿不到令牌则丢弃请求,或进入丢队列,可以通过控制添加令牌的速率,来控制整体速度。Guava 中的 RateLimiter 是令牌桶的实现。
- Nginx 限流:通过
limit_req
等模块限制并发连接数。
应用层容灾
跨机房容灾
-
《“异地多活”多机房部署经验谈》
-
《异地多活(异地双活)实践经验》
- 注意延迟问题,多次跨机房调用会将延时放大数倍。
- 建房间专线很大概率会出现问题,做好运维和程序层面的容错。
- 不能依赖于程序端数据双写,要有自动同步方案。
- 数据永不在高延迟和较差网络质量下,考虑同步质量问题。
- 核心业务和次要业务分而治之,甚至只考虑核心业务。
- 异地多活监控部署、测试也要跟上。
- 业务允许的情况下考虑用户分区,尤其是游戏、邮箱业务。
- 控制跨机房消息体大小,越小越好。
- 考虑使用docker容器虚拟化技术,提高动态调度能力。
-
容灾技术及建设经验介绍
容灾演练流程
- 《依赖治理、灰度发布、故障演练,阿里电商故障演练系统的设计与实战经验》
- 常见故障画像
- 案例:预案有效性、预案有效性、故障复现、架构容灾测试、参数调优、参数调优、故障突袭、联合演练。
平滑启动
-
平滑重启应用思路
1.端流量(如vip层)、2. flush 数据(如果有)、3, 重启应用
-
《JVM安全退出(如何优雅的关闭java服务)》
推荐推出方式:System.exit,Kill SIGTERM;不推荐 kill-9;用 Runtime.addShutdownHook 注册钩子。
-
《常见Java应用如何优雅关闭》
Java、Spring、Dubbo 优雅关闭方式。
数据库扩展
读写分离模式
分片模式
-
《分库分表需要考虑的问题及方案》
- 中间件: 轻量级:sharding-jdbc、TSharding;重量级:Atlas、MyCAT、Vitess等。
- 问题:事务、Join、迁移、扩容、ID、分页等。
- 事务补偿:对数据进行对帐检查;基于日志进行比对;定期同标准数据来源进行同步等。
- 分库策略:数值范围;取模;日期等。
- 分库数量:通常 MySQL 单库 5千万条、Oracle 单库一亿条需要分库。
-
《MySql分表和表分区详解》
- 分区:是MySQL内部机制,对客户端透明,数据存储在不同文件中,表面上看是同一个表。
- 分表:物理上创建不同的表、客户端需要管理分表路由。
服务治理
服务注册与发现
服务路由控制
- 《分布式服务框架学习笔记4 服务路由》
- 原则:透明化路由
- 负载均衡策略:随机、轮询、服务调用延迟、一致性哈希、粘滞连接
- 本地路由优先策略:injvm(优先调用jvm内部的服务),innative(优先使用相同物理机的服务),原则上找距离最近的服务。
- 配置方式:统一注册表;本地配置;动态下发。
分布式一致
CAP 与 BASE 理论
- 《从分布式一致性谈到CAP理论、BASE理论》
- 一致性分类:强一致(立即一致);弱一致(可在单位时间内实现一致,比如秒级);最终一致(弱一致的一种,一定时间内最终一致)
- CAP:一致性、可用性、分区容错性(网络故障引起)
- BASE:Basically Available(基本可用)、Soft state(软状态)和Eventually consistent(最终一致性)
- BASE理论的核心思想是:即使无法做到强一致性,但每个应用都可以根据自身业务特点,采用适当的方式来使系统达到最终一致性。
分布式锁
分布式一致性算法
PAXOS
- 《分布式系列文章——Paxos算法原理与推导》
- 《Paxos–>Fast Paxos–>Zookeeper分析》
- 《【分布式】Zookeeper与Paxos》
Zab
- 《Zab:Zookeeper 中的分布式一致性协议介绍》
Raft
- 《Raft 为什么是更易理解的分布式一致性算法》
- 三种角色:Leader(领袖)、Follower(群众)、Candidate(候选人)
- 通过随机等待的方式发出投票,得票多的获胜。
Gossip
两阶段提交、多阶段提交
幂等
- 《分布式系统—幂等性设计》
- 幂等特性的作用:该资源具备幂等性,请求方无需担心重复调用会产生错误。
- 常见保证幂等的手段:MVCC(类似于乐观锁)、去重表(唯一索引)、悲观锁、一次性token、序列号方式。
分布式一致方案
- 《分布式系统事务一致性解决方案》
- 《保证分布式系统数据一致性的6种方案》
分布式 Leader 节点选举
- 《利用zookeeper实现分布式leader节点选举》
TCC(Try/Confirm/Cancel) 柔性事务
- 《传统事务与柔性事务》
- 基于BASE理论:基本可用、柔性状态、最终一致。
- 解决方案:记录日志+补偿(正向补充或者回滚)、消息重试(要求程序要幂等);“无锁设计”、采用乐观锁机制。
分布式文件系统
- 说说分布式文件存储系统-基本架构 ?
- 《各种分布式文件系统的比较》 ?
- HDFS:大批量数据读写,用于高吞吐量的场景,不适合小文件。
- FastDFS:轻量级、适合小文件。
唯一ID 生成
全局唯一ID
-
《高并发分布式系统中生成全局唯一Id汇总》
- Twitter 方案(Snowflake 算法):41位时间戳+10位机器标识(比如IP,服务器名称等)+12位序列号(本地计数器)
- Flicker 方案:MySQL自增ID + “REPLACE INTO XXX:SELECT LAST_INSERT_ID();”
- UUID:缺点,无序,字符串过长,占用空间,影响检索性能。
- MongoDB 方案:利用 ObjectId。缺点:不能自增。
-
《TDDL 在分布式下的SEQUENCE原理》
- 在数据库中创建 sequence 表,用于记录,当前已被占用的id最大值。
- 每台客户端主机取一个id区间(比如 1000~2000)缓存在本地,并更新 sequence 表中的id最大值记录。
- 客户端主机之间取不同的id区间,用完再取,使用乐观锁机制控制并发。
一致性Hash算法
设计思想 & 开发模式
DDD(Domain-driven Design - 领域驱动设计)
命令查询职责分离(CQRS)
CQRS — Command Query Responsibility Seperation
贫血,充血模型
- 《贫血,充血模型的解释以及一些经验》
- 失血模型:老子和儿子分别定义,相互不知道,二者实体定义中完全没有业务逻辑,通过外部Service进行关联。
- 贫血模型:老子知道儿子,儿子也知道老子;部分业务逻辑放到实体中;优点:各层单项依赖,结构清楚,易于维护;缺点:不符合OO思想,相比于充血模式,Service层较为厚重;
- 充血模型:和贫血模型类似,区别在于如何划分业务逻辑。优点:Service层比较薄,只充当Facade的角色,不和DAO打交道、复合OO思想;缺点:非单项依赖,DO和DAO之间双向依赖、和Service层的逻辑划分容易造成混乱。
- 肿胀模式:是一种极端情况,取消Service层、全部业务逻辑放在DO中;优点:符合OO思想、简化了分层;缺点:暴露信息过多、很多非DO逻辑也会强行并入DO。这种模式应该避免。
- 作者主张使用贫血模式。
Actor 模式
TODO
响应式编程
Reactor
TODO
RxJava
TODO
Vert.x
TODO
DODAF2.0
- 《DODAF2.0方法论》
- 《DODAF2.0之能力视角如何落地》
Serverless
无需过多关系服务器的服务架构理念。
-
《什么是Serverless无服务器架构?》
- Serverless 不代表出去服务器,而是去除对服务器运行状态的关心。
- Serverless 代表一思维方式的转变,从“构建一套服务在一台服务器上,对对个事件进行响应转变为构建一个为服务器,来响应一个事件”。
- Serverless 不代表某个具体的框架。
-
《如何理解Serverless?》
- 依赖于 Baas ((Mobile) Backend as a Service) 和 Faas (Functions as a service)
Service Mesh
- 《什么是Service Mesh?》
- 《初识 Service Mesh》
项目管理
架构评审
- 《架构设计之如何评审架构设计说明书》
- 《人人都是架构师:非功能性需求》
重构
代码规范
代码 Review
制度还是制度!
另外,每个公司需要根据自己的需求和目标制定自己的 check list
RUP
看板管理
SCRUM
SCRUM - 争球
敏捷开发
TODO
极限编程(XP)
XP - eXtreme Programming
结对编程
边写码,边review。能够增强代码质量、减少bug。
PDCA 循环质量管理
P——PLAN 策划,D——DO 实施,C——CHECK 检查,A——ACT 改进
FMEA管理模式
TODO
通用业务术语
TODO
技术趋势
TODO
政策、法规
法律
严格遵守刑法253法条
我国刑法第253条之一规定:
- 国家机关或者金融、电信、交通、教育、医疗等单位的工作人员,违反国家规定,将本单位在履行职责或者提供服务过程中获得的公民个人信息,出售或者非法提供给他人,情节严重的,处3年以下有期徒刑或者拘役,并处或者单处罚金。
- 窃取或者以其他方法非法获取上述信息,情节严重的,依照前款的规定处罚。
- 单位犯前两款罪的,对单位判处罚金,并对其直接负责的主管人员和其他直接责任人员,依照各该款的规定处罚。
最高人民法院、最高人民检察院关于执行《中华人民共和国刑法》确定罪名的补充规定(四)规定:触犯刑法第253条之一第1款之规定,构成“出售、非法提供公民个人信息罪”;触犯刑法第253条之一第2款之规定,构成“非法获取公民个人信息罪”
避风港原则
“避风港”原则是指在发生著作权侵权案件时,当ISP(网络服务提供商)只提供空间服务,并不制作网页内容,如果ISP被告知侵权,则有删除的义务,否则就被视为侵权。如果侵权内容既不在ISP的服务器上存储,又没有被告知哪些内容应该删除,则ISP不承担侵权责任。 后来避风港原则也被应用在搜索引擎、网络存储、在线图书馆等方面。
架构师素质
团队管理
TODO
招聘
资讯
行业资讯
公众号列表
TODO
博客
团队博客
个人博客
- 阮一峰的网络日志
- 酷壳 - COOLSHELL-陈皓
- hellojava-阿里毕玄
- Cm’s Blog
- 程序猿DD-翟永超-《Spring Cloud微服务实战》作者
综合门户、社区
国内:
-
CSDN
老牌技术社区、不必解释。
-
51cto.com
-
ITeye
-
博客园
-
ChinaUnix
-
开源中国社区
-
InfoQ
-
深度开源
-
伯乐在线
- 涵盖 IT职场、Web前端、后端、移动端、数据库等方面内容,偏技术端。
-
ITPUB
-
腾讯云— 云+社区
-
阿里云— 云栖社区
-
IBM DeveloperWorks
-
开发者头条
-
LinkedKeeper
国外:
问答、讨论类社区
- segmentfault
- 知乎
- stackoverflow
行业数据分析
-
艾瑞网
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QUEST MOBILE
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国家数据
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TalkingData
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-
测试:
-
运维:
-
Java:
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大数据
-
其他专题网站:
其他类
推荐参考书
在线电子书
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《深入理解Spring Cloud与微服务构建》
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《阿里技术参考图册-研发篇》
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《阿里技术参考图册-算法篇》
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《2018美团点评技术年货(合辑)》70M
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InfoQ《架构师》月刊
-
《架构师之路》
纸质书
更多架构方面书籍参考: awesome-java-books
开发方面
架构方面
技术管理方面
- 《CTO说》详情
- 《技术管理之巅》详情
- 《网易一千零一夜:互联网产品项目管理实战》详情
基础理论
工具方面
TODO
大数据方面
技术资源
开源资源
手册、文档、教程
国内:
-
W3Cschool
-
Runoob.com
- HTML 、 CSS、XML、Java、Python、PHP、设计模式等入门手册。
-
Love2.io
- 很多很多中文在线电子书,是一个全新的开源技术文档分享平台。
-
gitbook.cn
-
ApacheCN
国外:
- Quick Code
- gitbook.com
- Cheatography
- Tutorialspoint
- 知名教程网站,提供Java、Python、JS、SQL、大数据等高质量入门教程。
- LeetCode
- 知名题库网站,提供Java、Python、C#、C++、算法、SQL、等高质量各程度题库和解决办法。
在线课堂
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