前言
这篇文章，是对，Java程序员面试之中，常见的，微服务、网络编程、分布式存储以及分布式计算等，必备知识点的，总结。其中涵盖，Spring原理以及应用、Spring Cloud原理以及应用，Netty网络编程原理以及应用、ZooKeeper原理以及应用、Kafka原理以及应用，Hadoop原理以及应用、HBase原理以及应用、Cassandra原理以及应用、ElasticSearch原理以及应用、Spark原理以及应用、Flink原理以及应用。但愿读者借阅读此书，对微服务，对网络编程，对分布式系统，有更深入，更系统，更全面之理解。
面试官一般会在仅仅两小时之内，对面试者的知识结构予以全面了解，若面试者在回答问题之际拖泥带水，而且无法直击问题的本质，那么很难充分展现自身，最终对面试结果造成影响。
针对这般情形，此文针对Java分布式架构里常用的技术予以了梳理以及总结，于介绍知识点之际着重介绍原理，与此同时还辅以示例。
这款文章旨在就知识点讲解实施开展时，不会出现拖沓冗长、纠缠不清的状况，而是竭尽全力去达成精简的目标，通过运用115张原理图，还有流程示意图，以一种极为直观的形式，针对那群Java程序员在参与面试期间常常会被问到的分布式架构核心知识要点予以介绍。
此文会由目录部分，主要内容部分，以及专家热评部分这三部分内容构成，期望大家可以认真进行阅读，从而掌握其中全部的技术知识点以及思维方式，期望此文能够获得大家的喜爱！！！
目录
主要内容
为了给大伙的阅读提供便利，这篇文章一共划分成有着11章的内容，每一章的具体内容是这样的：
第1章，Spring原理以及应用，Spring是一个企业级J2EE应用开发一站式类可解决办法，它所提供的功能贯穿于项目开发的表现层，业务层以及持久化层，与此同时，Spring能够和其他应用框架无间隙整合。大部分Java开发人员在项目里都使用到了Spring技术，然而在使用进程中，有许多开发人员觉得“程序run起来就ok了”，容易忽视其原理。本章会详细介绍常用的Spring核心技术背后的原理。
第2章Spring Cloud的原理以及应用；Spring Cloud给企业级分布式Web系统构建打造了一站式的解决办法。为了让分布式系统的开发流程简化，并且降低开发的难度，Spring Cloud用组件化的样式提供了配置管理、服务发现、断路器、智能路由、负载均衡以及消息总线等模块，应用程序只要依据需求引入模块，就能够便利地达成对应的功能。
第3章，有关Netty网络编程原理及应用；Netty此为一个高性能情况之下、异步事件而驱动的NIO框架，它是依据Java NIO所提供的API去实现的，能提供对于TCP，也就是传输控制协议的支持，也能提供对于UDP，也就是用户数据包协议的支持，还能提供文件传输方面的支持。Netty 作为一种异步 NIO 框架，它的全部 I/O 操作皆是异步非阻塞的，借助 Future - Listener 机制这个方式，用户能够便利地主动去获取，或者经由通知机制来获取 I/O operation 的结果。
第4章ZooKeeper原理及应用，ZooKeeper乃是一个分布式协调服务，其设计的最初目的是为分布式软件给予一致性服务，ZooKeeper给出了一个类似Linux文件系统的树形结构，ZooKeeper的每个节点既能够是目录也能够是数据，与此同时，ZooKeeper提供了对每个节点的监控与通知机制，基于ZooKeeper的一致性服务，能够便捷地达成分布式锁、分布式选举、服务发现和监控、配置中心等功能。
关于第 5 章，其中涉及 Kafka 原理及应用，Kafka 是消息系统，具备高吞吐、分布式特点，基于发布和订阅模型，最初由 LinkedIn 公司开发，使用 Scala 编写，现在是 Apache 的开源项目，它用于离线消息的消费，也用于在线消息的消费，Kafka 会把消息数据按顺序保存在磁盘上，并且在集群内以副本的形式存储，以此来防止数据丢失。
Kafka依靠ZooKeeper实施集群的管理，Kafka跟Storm、Spark能极为友好地整合，用以进行实时流式计算。
那第6章呢，其中讲的是Hadoop的那些原理跟应用；Hadoop呀，它可是一个给予了一套分布式系统基础架构的大数据解决方案，其核心内容呢，涵盖了HDFS，也就是Hadoop Distributed File System，即分布式文件系统，还包括MapReduce计算引擎以及YARN，也就是Yet Another Resource Negotiator，也就是另一种资源协调者的统一资源管理调度。
在此之中，HDFS被划分成NameNode以及DataNode，NameNode开展保存元数据基础信息这一行动路径，DataNode执行针对具体数据进行存储此一动作步骤。MapReduce分为JobTracker和TaskTracker，JobTracker承担起任务分发的职责使命，TaskTracker负责针对具体任务实施执行的操作行为。
是Master/Slave (M/S）架构的Hadoop集群，运行于Master节点上的是NameNode和JobTracker，运行于Slave节点上的是DataNode和TaskTracker。
专门展示第7章HBase原理以及应用的部分；HBase是那种被开发出来的、具备分布式特性的Key-Value数据库 ，它的主要功能是针对达到数十亿级别的数据进行实时入库操作，以及能够有着快速随机访问的能力。HBase底层的存储是依靠HDFS来实现的，针对于集群的管理是借助ZooKeeper来达成的。HBase具备优良的分布式架构设计之作，这为量多如瀚海之数据的迅疾存储给予了可能，基于数据副本机制以及分区机制能够轻易达成在线容量扩充、缩减和数据灾难应对，它是大数据范畴里Key-Value数据结构存储最为常用的数据库方案。
第8章，Cassandra的原理以及应用阐述；Cassandra该套分布式数据库系统是开源且非关系型的，它最初是由Facebook进行开发的，并在2008年的时候，对此进行开源共享，Cassandra凭借着极具优越性的可扩展性，高性能以及去中心化的设计理念，在分布式存储领域快速成为了备受欢迎且广泛流行的数据存储方案 。
在关于第9章的内容里，其中有ElasticSearch原理及应用方面的阐述；其是这样一个东西，属于分布式的、基于RESTful这样一种风格的数据搜索以及分析引擎哦，它是被Elastic公司给开发出来的，还依据Apache许可条款来发布其源码呢。另外呀，ElasticSearch底层的全文检索是基于Lucene去实现的，再加上其有着灵活的数据存取方式以及分析方式，还有良好的性能以及稳定性呢，因而它在大数据存储和分析领域当中被广泛予以使用啦。
第10章，Spark的原理以及应用其中；Apache Spark，它属于通用的那种具备分布式特性的大数据计算引擎。Spark呢，它是由UC Berkeley AMPLab，也就是美国加州大学伯克利分校的AMP实验室所开源出来的通用并行框架 。Spark具备HadoopMapReduce所拥有的长处，然而与Hadoop MapReduce不同的是，Hadoop在每次经由Job执行时，其产生的中间结果都会被存储至诸如HDFS等的磁盘之上，而Spark的Job中间输出结果能够被保存在内存里，进而不再需要对HDFS进行读写操作。鉴于内存的读写速度和磁盘的读写速度并非处于同一个数量级，所以Spark借助内存中的数据能够更为迅速地达成数据的处理 。
为了提高交互式查询效率，Spark启用了弹性分布式数据集，也就是Resilient Distributed Dataset，即RDD，这不仅能够提高交互式查询效率，以还可以对迭代器的工作负载进行优化。因为弹性分布式数据集的存在，所以数据挖掘与机器学习等那些需要迭代的MapReduce的算法实现起来变得更加容易了。
章第十一Flink关乎原理以及应用的相关事项；Flink属于一个引擎是分布式计算类型的，主要是用来处理有界数据流以及无界数据流的具备有状态特征的数据分析还有处理工作呈现的。Flink具备擅长处理有界数据流以及无界数据流的相应能力，其拥有精确的时间控制以及状态化的特性致使Flink能够保障安全且以此快速地处理海量数据的情况产生的。
Flink 将数据抽象为有界数据流和无界数据流。
Flink包含Job Manager ，Task Manager以及客户端，Job Manager作为管理节点，承担着集群任务的提交、分配以及资源管理工作，Task Manager是具体执行任务的计算节点，客户端则用于作业的提交 。
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专家对本文的热评
相当一部分Java程序员投身于Web方向以及大数据应用开发方向，就大数据应用开发方向而言，除了编程语言这类基础知识以外，知晓大数据组件同样是关键的一块。本文包含了常用大数据组件的要紧基础知识，对相关从业人员来讲是颇为不错的读物。
虽然本文主题名为Offer来了，可是它对Java分布式架构的常用技术进行了十分详尽的梳理，还结合了大量的原理图以及流程图，使得读者能够快速学习并了解这些常用技术，而且以极为直观的方式对知识体系做了总结，便于读者在面试时拥有更全面的发挥，同时能在工作当中得以运用，着实非常值得大家购买并阅读。
具备微服务方面的知识，拥有网络编程方面的知识，涉及分布式系统等方面的知识，这是每一个Java程序员都必定要掌握的。
这本书介绍得极为深入且浅显易懂，能够让读者们充分地知晓上述那些具有十分重要意义的知识点以及底层逻辑，是相当值得去阅读 。
期望大家经由对本篇文章的阅读，得以获取颇为显著的提高，将自身技术的深度以及广度予以提升，增进自身所具备的价值，更为妥善地契合社会的发展进程，且更期望，本篇文章能够对广大程序员起到助力作用！
