微信支撑10亿用户背后核心技术:亿级流量Java并发与网络编程实战

本文涉及的产品
云数据库 RDS SQL Server,独享型 2核4GB
云数据库 RDS MySQL Serverless,0.5-2RCU 50GB
简介: 大家可能不知道,支撑微信10亿用户之后,最基础也是最核心的技术是什么?那就是网络编程。越是大型互联网通讯项目,越是对网络编程的落地要求越高。落地,意味着对实战的要求更高。

大家可能不知道,支撑微信10亿用户之后,最基础也是最核心的技术是什么?那就是网络编程。

越是大型互联网通讯项目,越是对网络编程的落地要求越高。落地,意味着对实战的要求更高。

所以,一些朋友更喜欢用类似 Netty 这种封装好的框架——快速,高效。确实,跟开发细节相比,我们常常更看重开发效率。

可日常的项目里,我们也不得不面对极端的网络性能考验。没人喜欢堵车,但应对大量请求时,如果网络性能处理不佳,数据、业务就会面临大塞车

举个正向的例子,之前在绿盟有个信息安全产品,叫黑洞,是当时市场上最成功的 DDOS 过滤设备。这玩意最大的技术难点就在于:当攻击报文洪水到达时,每秒要过滤掉几十万攻击请求。在那之前,我从没想过通过程序代码,对网络报文的处理效率,竟然能达到如此强悍的地步。

早些年尚且如此,更别提如今的 5G 时代了。用户大幅度提升的平均网络传输速度,正对我们提出高性能网络编程的要求:不仅要解决诸如提高吞吐量和并发性等问题,还得处理各种棘手异常,比如保证千万个连接的正常运行等等。

这些,显然不是一两个框架就能搞定的。

可惜的是,我面试过的不少候选人都没有意识到这点,哪怕他们已经工作多年,在网络协议和网络编程这块依旧不是很上心,对其的理解也还停留在一个比较浅的层次上,比如:

  • 大家经常说的四层、七层,分别指的是什么?
  • TCP 三次握手是什么,TIME_WAIT 是怎么发生的?CLOSE_WAIT 又是什么状态?
  • Linux 下的 epoll 解决的是什么问题?如何使用 epoll 写出高性能的网络程序?
  • 什么是网络事件驱动模型?Reactor 模式又是什么?

其实,无论在面试还是工作中,网络性能及优化这方面的知识都是非常重要的基本功。在我看来,想做到高性能网络编程,下面两个核心要点永远都绕不开:

第一,在理解网络协议的基础上,充分利用操作系统内核提供的能力,感知各种网络 I/O 事件;第二,学会使用线程处理并发。抓住这两点,就抓住了高性能网络编程的“七寸”

但话又说回来,高性能就建立在那些实打实的经验基础上说白了,就是需要从解决实际问题的角度切入,讲解知识点,让你透彻理解协议、API 和代码。学完就能用得上

分享给你一张网络编程的核心知识图谱,将上述两个核心会涉及到的知识点都囊括在内,只要我们仔细梳理、透彻理解这些核心知识点,就能学以致用地解决工作中的实际问题。


今天阿嘴分享的这份《亿级流量:Java高并发与编程实战》就体现出了很大的作用,下面将目录和内容展示给大家,有需要的小伙伴可以点击此处来获取就可以了!

目录展示

内容详解

第 1 章 高并发概述

第 2 章 系统分析与大型互联网架构设计

第 3 章 高并发相关JVM与JDK新特性案例讲解

第 4 章 实战解析多线程并发包

第 5 章 分布式网络编程核心技术—远程调用

  • OSI与TCP/IP网络模型
  • 实战远程调用的设计模式─代理模式
  • 使用网络编程实现分布式远程调用
  • 远程调用两大方案一RMI与RPC
  • 综合案例:通过底层技能实现RMI

第 6 章 NIO案例解析与高性能聊天室实战

第 7 章 高性能NIO框架Netty实例详解

第 8 章 主流RPC框架解析与跨语言调用案例RPC调用

第 9 章 实战解析高并发框架Disruptor

第 10 章 手把手开发微服务构建框架Spring Boot

第 11 章 Spring全家桶——使用Spring Boot整合常见Web组件

第 12 章 微服务治理框架Spring Cloud理论与案例解析

  • Spring Cloud要点精讲及入门案例
  • 通过案例详解微服务注册中心Eureka
  • 实战Spring Cloud中的负载均衡组件
  • 分布式系统的稳定性保障─熔断器
  • 服务跟踪与路由网关的原理及实现案例
  • Cloud技术栈补充介绍
  • 分布式配置中心Spring Cloud Config微服务通信Spring Cloud Bus.
  • 消息驱动微服务Spring Cloud Stream

第 13 章 通过案例讲解分布式服务框架Dubb

第 14 章 MySQL性能调优案例实战

第 15 章 基于海量数据的高性能高可用数据库方案的设计与实现

  • 使用MySQL及数据库中间件处理海量数据
  • MySQL主从同步功能的设计与实现.
  • 实战基于MyCat的分库分表与读写分离功能
  • 使用Haproxy实现MyCat的高可用
  • 使用keepalived防止Haproxy单点故障
  • 搭建高性能高可用低延迟的MySQL架构南
  • 搭建基于Oracle的分布式数据库

第 16 章 使用Redis实现持久化与高速缓存功能

第 17 章 分布式计算框架MapReduce入门详解

第 18 章 通过典型案例剖析MapReduce内部机制


限于平台篇幅原因,只能展示部分内容,有需要的小伙伴帮可以点击此处来获取就可以了!

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