Java工程师进阶：掌握高并发、分布式、微服务技术

资源摘要信息:"本书作为互联网Java工程师进阶的知识手册，全面覆盖了高并发、分布式系统、高可用性、微服务架构以及海量数据处理等核心领域。在当今互联网企业中，Java工程师不仅需要掌握基础的编程技能，还需要对这些高级技术领域有深入的理解和实践经验。通过本书的学习，工程师们能够提升自己在系统设计和架构方面的能力，更好地应对大型互联网应用中遇到的挑战。 一、高并发技术 高并发是互联网系统设计中的一个重要方面，它指的是系统能够同时处理大量请求的能力。在这一部分，我们会讨论如何通过优化算法、使用并发控制机制、利用缓存、负载均衡、异步处理等方式来提高系统的并发处理能力。同时，还会涉及到无锁编程、锁优化技术、并行计算框架等高级话题。 二、分布式系统 分布式系统是由多个通过网络通信的组件组成的系统，它能够提供高可用、扩展性强的服务。本书会从分布式系统的概念讲起，逐步深入到分布式数据存储、分布式计算、分布式事务处理等方面。同时，还会介绍分布式系统设计中的一些经典理论，如CAP定理、BASE理论、一致性协议等。 三、高可用性架构 高可用性指的是系统长时间稳定运行的能力，通常以系统的正常运行时间比例来衡量。在高可用性架构部分，本书会讲解如何通过冗余设计、故障转移、系统监控、灾难恢复计划等方法来保证系统的高可用性。此外，还会介绍一些提高系统容错能力的策略和技术。 四、微服务架构 微服务架构是一种将单一应用程序划分成一组小服务的设计风格，每个服务运行在其独立的进程中，并围绕业务能力构建。本部分将探讨微服务的定义、特点、优势与挑战，并深入讲解服务治理、服务注册与发现、API 网关、微服务安全、容器化部署等关键技术。 五、海量数据处理 在处理海量数据时，传统的数据处理方法往往不再适用。本书将介绍如何利用大数据技术栈来处理和分析大量数据。这一部分会涵盖Hadoop生态系统、NoSQL数据库、实时计算框架等技术。同时，还会讲解数据挖掘、机器学习、深度学习等人工智能技术在海量数据处理中的应用。 本书适用于有一定Java基础的读者，以及那些希望在现有基础上进一步提升自己在互联网技术方面专业技能的中级到高级Java工程师。通过阅读和实践本书内容，读者将能够更有效地构建高性能、高可靠、可扩展的互联网应用系统。"