前言

本文是對Java程式員面試中常見的微服務、網路編程、分布式存盤和分布式計算等必備知識點的總結，包括Spring 原理及應用、Spring Cloud原理及應用、Netty網路編程原理及應用、ZooKeeper原理及應用、Kafka原理及應用、Hadoop原理及應用、HBase原理及應用、Cassandra原理及應用、ElasticSearch原理及應用、Spark原理及應用、Flink原理及應用，希望讀者能通過閱讀本書對微服務、網路編程和分布式系統有更深入、系統和全面的理解，

面試官通常會在短短兩小時內對面試者的知識結構進行全面了解，面試者在回答問題時如果拖泥帶水且不能直擊問題的本質，則很難充分表現自己，最終影響面試結果，

針對這種情況，本文對Java分布式架構中常用的技術做了梳理和總結，在介紹知識點時重點介紹原理，同時輔以示例，

本文在講解知識點時不拖泥帶水，力求精簡，用115張原理圖和流程圖以非常直觀的方式對Java程式員面試時常被問及的分布式架構核心知識點進行介紹，

本文將從目錄、主要內容和專家熱評三部分內容組成，希望大家能夠仔細閱讀，掌握其中所有的技術知識點和思維方式，希望本文能夠得到大家的喜歡！！！

目錄

主要內容

為了方便大家的閱讀，本文總共分為11章的內容，各章具體內容如下：

第1章Spring原理及應用；Spring 是一個企業級J2EE應用開發一站式解決方案，其提供的功能貫穿了專案開發的表現層、業務層和持久化層，同時，Spring可以和其他應用框架無縫整合，大部分Java開發人員在專案中均使用到了Spring 技術，但是在使用程序中，有很多開發人員認為“程式run起來就ok 了”，容易忽略其原理，本章將詳細介紹常用的Spring核心技術背后的原理，

第2章Spring Cloud原理及應用；Spring Cloud為企業級分布式Web系統構建提供了一站式的解決方案，為了簡化分布式系統的開發流程和降低開發難度，Spring Cloud 以組件化的形式提供了配置管理、服務發現、斷路器、智能路由、負載均衡和訊息總線等模塊，應用程式只需要根據需求引入模塊，便可方便地實作對應的功能，

第3章Netty網路編程原理及應用；Netty 是一個高性能、異步事件驅動的NIO框架，它基于Java NIO提供的API實作，提供了對TCP ( Transmission Control Protocol，傳輸控制協議)、UDP ( User DatagramProtocol，用戶資料包協議）和檔案傳輸的支持，作為一個異步NIO框架，Netty 的所有I/O操作都是異步非阻塞的，通過Future-Listener機制，用戶可以方便地主動獲取或者通過通知機制獲取I/O操作結果，

第4章ZooKeeper原理及應用；ZooKeeper是一個分布式協調服務，其設計的初衷是為分布式軟體提供一致性服務，ZooKeeper提供了一個類似Linux檔案系統的樹形結構，ZooKeeper的每個節點既可以是目錄也可以是資料，同時，ZooKeeper提供了對每個節點的監控與通知機制，基于ZooKeeper的一致性服務，可以方便地實作分布式鎖、分布式選舉、服務發現和監控、配置中心等功能，

第5章Kafka原理及應用；Kafka是一種高吞吐、分布式、基于發布和訂閱模型的訊息系統，最初由LinkedIn公司開發，使用Scala撰寫，目前是Apache 的開源專案，Kafka用于離線和在線訊息的消費，Kafka將訊息資料按順序保存在磁盤上，并在集群內以副本的形式存盤以防止資料丟失，

Kafka依賴ZooKeeper進行集群的管理，Kafka 與Storm、Spark能夠非常友好地集成，用于實時流式計算，

第6章Hadoop原理及應用；Hadoop是一個大資料解決方案，提供了一套分布式系統基礎架構，核心內容包含HDFS ( Hadoop Distributed File System，分布式檔案系統）、MapReduce計算引擎和YARN ( Yet Another Resource Negotiator，另一種資源協調者）統一資源管理調度，

其中，HDFS分為NameNode和DataNode，NameNode負責保存元資料的基本資訊，DataNode負責具體資料的存盤，MapReduce分為JobTracker和TaskTracker，JobTracker負責任務的分發，TaskTracker負責具體任務的執行，

Hadoop集群是Master/Slave (M/S）架構，NameNode和JobTracker運行在Master節點上，DataNode和 TaskTracker運行在Slave節點上，

第7章HBase原理及應用；HBase是一個開源的分布式Key-Value資料庫，其主要作用是面向數十億級資料的實時人庫和快速隨機訪問，HBase底層存盤基于HDFS實作，集群的管理基于ZooKeeper實作，HBase良好的分布式架構設計為海量資料的快速存盤、隨機訪問提供了可能，基于資料副本機制和磁區機制可以輕松實作在線擴容、縮容和資料容災，是大資料領域中Key-Value資料結構存盤最常用的資料庫方案，

第8章Cassandra原理及應用；Cassandra是一套開源分布式NoSQL資料庫系統，它最初由Facebook開發，于2008年開源，Cassandra由于良好的可擴展性、高性能和PP去中心化的設計，迅速成為分布式存盤中十分流行的資料存盤方案，

第9章ElasticSearch原理及應用；ElasticSearch是一個分布式、基于RESTful風格的資料搜索和分析引擎，由Elastic公司開發并基于Apache許可條款發布原始碼，ElasticSearch的底層全文檢索基于Lucene實作，其靈活的資料存取和分析方式、良好的性能和穩定性使其在大資料存盤和分析領域被廣泛使用，

第10章Spark原理及應用；Apache Spark是通用的分布式大資料計算引擎，Spark是UC Berkeley AMPLab（美國加州大學伯克利分校的AMP實驗室）開源的通用并行框架，Spark擁有HadoopMapReduce所具有的優點，但不同于Hadoop MapReduce的是，Hadoop每次經過Job執行的中間結果都存盤到HDFS等磁盤上，而Spark的Job中間輸出結果可以保存在記憶體中，而不再需要讀寫HDFS，因為記憶體的讀寫速度與磁盤的讀寫速度不在一個數量級上，所以Spark利用記憶體中的資料能更快速地完成資料的處理，

Spark啟用了彈性分布式資料集（Resilient Distributed Dataset，RDD)，除了能夠提高互動式查詢效率，還可以優化迭代器的作業負載，由于彈性分布式資料集的存在，使得資料挖掘與機器學習等需要迭代的MapReduce的演算法更容易實作，

第11章Flink原理及應用；Flink是一個分布式計算引擎，主要用于有界資料流和無界資料流的有狀態的資料分析和處理，Flink擅長處理有界資料流和無界資料流，其精確的時間控制和狀態化使Flink能夠安全并快速地處理海量資料，

Flink 將資料抽象為有界資料流和無界資料流，

Flink 由Job Manager、Task Manager和客戶端組成，Job Manager是管理節點，負責集群任務的提交、分配和資源管理;Task Manager是具體執行任務的計算節點﹔客戶端用于作業的提交，

這份【java面試核心知識點核心篇】共有399頁，需要完整版的朋友，可以轉發此文關注小編，掃碼獲取！！！

專家對本文的熱評

Java程式員很大部分從事Web方向和大資料應用開發方向，對于后者來說，除了編程語言等基礎知識，了解大資料組件也是一個重要的部分，本文涵蓋了常用大資料組件的重要基礎知識，對于相關從業人員是很好的讀物，

本文主題雖然是Offer來了，但卻對Java分布式架構的常用技術做了非常詳細的梳理，并且結合了大量的原理圖和流程圖，讓讀者快速學習和了解這些常用技術，更以非常直觀的方式對知識體系做了總結，方便讀者在面試的時候有更全面的發揮，同時能夠在作業中得到運用，非常值得大家購買和閱讀，

微服務、網路編程、分布式系統等方面的知識，是每一個Java程式員都必須掌握的，

本文深入淺出，使得讀者們充分了解上述這些重要的知識點和底層邏輯，非常值得一讀，

希望大家通過本文的閱讀，能夠得到很大的提升，把自己的技術深度和廣度給提升上來，提高自身的價值，更好地適應社會的發展，更希望本文能夠幫助到廣大程式員！