阿里巴巴
前言：
關於程序員，一直以來有個默認的共識，這是個高薪的職業但也“高危”。加不完的班、關不掉的電腦、積重難返的身體負荷......在互聯網大熱狼性文化橫行的今天，更是如此。那麼面對優勝劣汰的技術環境，程序員該如何避免淪為“螺絲釘”？在過了35歲之後，又如何老而彌堅“尚能飯”？......接下來我們就為你詳盡解讀，優秀的工程師是學習哪些知識點以及如何攻克這些關卡的。
01-實戰NginX
- 第1章Nginx簡介
- 第2章Nginx服務器的安裝與配置
- 第3章Nginx的基本配置與優化
- 第4章Nginx與PHP(FastCGI)的安裝、配置與優化
- 第5章Nginx與JSP. ASP.NET. Perl的安裝與配置
- 第6章Nginx HTTP負載均衡和反向代理的配置與優化
- 第7章Nginx的Rewrite規則與實例
- 第8章Nginx模塊開發
- 第9章Nginx的Web緩存服務與新浪網的開源NCACHE模塊
- 第10章Nginx在國內知名網站中的應用案例
- 第11章Nginx的非典型應用實例
- 第12章Nginx的核心模塊
- 第13章Nginx的標準HTTP模塊
- 第14章Nginx的其他HTTP模塊
- 第15章Nginx的郵件模塊
01-實戰NginX
01-實戰NginX
02-微服務實戰
- 箅1章微服務概述
- 第2章微服務設計原則
- 第3章微服務之SpringBoot
- 第4章微服務之Docker
- 第5章微服務之Spring Cloud
- 第6章微服務之Spring Cloud其他框架
- 第7章微服務之自動化測試與質量管理
- 第8章微服務之JHipster
- 第9章微服務之自動化部署
- 第10章微服務之日誌收集與監控
- 第11章完整示例
- 第12章微服務核心功能推薦
02-微服務實戰
02-微服務實戰
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03-Redis核心原理和應用實踐
- 開筒:授人以魚不若授人以漁一Redis 可以用來做什麼?
- 基礎:萬丈高樓平地起
- Redis基礎數據結構
- 應用1:千帆競發一分佈式鎖
- 應用2:緩兵之計一延時隊列
- 應用3:節衣縮食一位圖
- 應用4:四兩援千斤一HyperLogLog
- 應用5:層巒疊嶂—布隆過濾器
- 應用6:斷尾求生一簡單限流
- 應用7:-毛環拔一漏斗限流
- 應用8:近水樓臺一GeoHash
- 應用9:大海撈針一Scan
- 原理1:鞭辟入裡一線程 I0模型
- 原理2:交頭接耳一通信協議
- 原理3:未雨綢繆一持久化
- 原理4:雷厲風行一管道
- 原理5:同舟共濟一事務
- 原理6:小道消息一PubSub
- 原理7 :開源節流一小對象壓縮
- 原理8:有備無患一主從同步
- 集群1:李代桃便一Sentinel
- 集群2:分而治之一Codis
- 集群3:眾志成城一Cluster
- 拓展1:耳聽八方—Stream
- 拓展2:無所不知—Info指令
- 拓展3:拾逮漏補一再談分佈式鎖
- 拓展4:朝生要死一一過期策略
- 拓展5:優勝劣汰一LRU
- 拓展6:平波緩進一懶惰刪除
- 拓展7 :妙手仁心一優雅地使用 Jedis
- 拓展8:居安思危一保護 Redis
- 拓展9:隔牆有耳一Redis安全通信
- 源碼1 :極度深寒一探索 「字符串」內部結構
- 源碼2:極度深寒一探索 「字典」內部
- 源碼3:極度深寒一探索 「壓縮列表」內部
- 源碼4:極度深寒一探索 「快速列表」內部
- 源碼5:極度深寒一-探索 「跳躍列表」內部結構
- 源碼6:極度深寒一一探索 「緊湊列表」內部
- 源碼7 :極度深寒一一探索 「基數樹」內部
- 尾聲:百尺竿頭一 繼續深造指南
03-Redis核心原理和應用實踐
03-Redis核心原理和應用實踐
04-MySQL深度解析
第1章MySQL架構介紹
第2章MySQL權限與安全
第3章數據備份與還原
第4章MySQL的高級特性
第5章MySQL鎖定機制
第6章使用MySQL Workbench管理數據庫
第7章SQL性能優化
第8章MySQL服務器性能優化
第9章MySQL性能監控
第10章MySQL Replication
第11章MySQL Cluster實戰
第12章企業中MySQL的高可用架構
04-MySQL深度解析
04-MySQL深度解析
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05-Hadoop+Spark大數據架構技術
- 第1章大數據與機器學習
- 第2章VirtualBox虛擬機軟件的安裝
- 第3章Ubuntu Linux操作系統的安裝
- 第4章Hadoop Single Node Cluster的安裝
- 第5章Hadoop Muti Node Cluster的安裝
- 第6章Hadoop HDFS命令
- 第7章Hadoop MapReduce
- 第8章Spark的安裝與介紹
- 第9章Spark RDD
- 第10章Spark的集成開發環境
- 第11章創建推薦引擎
- 第12章StumbleUpon數據集
- 第13章決策樹二元分類
- 第14章運輯迴歸:元分類
- 第15章支持向量機SVM二元分類
- 第16章樸素貝葉斯元分類
- 第17章決策樹多元分類
- 第18章決策樹迴歸分析
- 第19章使用Apache Zeppelin 數據可視化
05-Hadoop+Spark大數據架構技術
05-Hadoop+Spark大數據架構技術
06-Spark大數據商業實戰三部曲_內核解密_商業案例_性能調優
上篇：內核解密
第1章電光石火間體驗Spark 2.2開發實戰
第2章Spark 2.2技術及原理
第3章Spark的靈魂: RDD和DataSet
第4章Spark Driver啟動內幕剖析
第5章Spark集群啟動原理和源碼詳解
第6章Spark Aplication提交給集群的原理和源碼詳解
第7章Shuffle原理和源碼詳解
第8章Job工作原理和源碼詳解
第9章Spark中Cache和checkpoint原理和源碼詳解
第10章Spark中BroadcastAccumulator原理和源碼詳解
第11章Spark與大數據其他經典組件整合原理與實戰
中篇：商業案例
第12章Spark商業案例之大數據電影點評系統應用案例
第13章Spark 2.2實戰之Dataset開發實戰企業人員管理系統應用案例
第14章Spark商業案例之電商交互式分析系統應用案例
第15章Spark商業案例之NBA籃球運動員大數據分析系統應用案例
第16章電商廣告點擊大數據實時流處理系統案例
第17章Spark在通信運營商生產環境中的應用案例
第18章使用Spark GraphX實現婚戀社交網絡多維度分析案例
下篇：性能調優
第19章對運行在YARN上的Spark進行性能調優
第20章Spark 算子調優最佳實踐
第21章Spark 頻繁遇到的性能問題及調優技巧
第22章Spark集群資源分配及並行度調優最佳實踐
第23章Spark集群中Mapper端、Reducer 端內存調優;
第24章使用Broadcast實現Mapper端Shufle聚合功能的原理和調優實戰:
第25章使用Accumulator高效地實現分佈式集群全局計數器的原理和調優案例:
第26章Spark下JVM性能調優最佳實踐
第27章Spark五大子框架調優最佳實踐:
第28章Spark2.2.0新-.代鎢絲計劃優化引擎;
第29章Spark Shufle調優原理及實踐
第30章Spark性能調優之數據傾斜調優一站式解決方案原理與實戰:
第31章Spark大數據性能調優實戰專業之路
06-Spark大數據商業實戰三部曲_內核解密_商業案例_性能調優
06-Spark大數據商業實戰三部曲_內核解密_商業案例_性能調優
07-Flink
- 第1章為何選擇Flink
- 第2章流處理架構
- 第3章Flink的用途
- 第4章對時間的處理
- 第5章有狀態的計算
- 第6章批處理:一種特殊的流處理
- 附錄其他資源
07-Flink
08-K8S
- 第1部分Kubernetes基礎筒
- 第1章Kubernetes介紹
- 第2章Kubernetes的架構和部署
- 第3章Kubernetes快速入門
- 第4章Pod
- 第5章Replication Controller
- 第6章Service
- 第7章數據卷
- 第8章訪問Kubernetes API
- 第9章Kubernetes網絡
- 第10章Kubernetes安全
- 第11章Kubernetes資源管理
- 第12章管理和運維Kubernetes
- 第13章CoreOS
- 第14章Etcd
- 第15章Mesos
08-K8S
08-K8S
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