前言

本文是对Java程序员面试中常见的微服务、网络编程、分布式存储和分布式计算等必备知识点的总结，包括Spring 原理及应用、Spring Cloud原理及应用、Netty网络编程原理及应用、ZooKeeper原理及应用、Kafka原理及应用、Hadoop原理及应用、HBase原理及应用、Cassandra原理及应用、ElasticSearch原理及应用、Spark原理及应用、Flink原理及应用。希望读者能通过阅读本书对微服务、网络编程和分布式系统有更深入、系统和全面的理解。

面试官通常会在短短两小时内对面试者的知识结构进行全面了解，面试者在回答问题时如果拖泥带水且不能直击问题的本质，则很难充分表现自己，最终影响面试结果。

针对这种情况，本文对Java分布式架构中常用的技术做了梳理和总结，在介绍知识点时重点介绍原理，同时辅以示例。

本文在讲解知识点时不拖泥带水，力求精简，用115张原理图和流程图以非常直观的方式对Java程序员面试时常被问及的分布式架构核心知识点进行介绍。

本文将从目录、主要内容和专家热评三部分内容组成，希望大家能够仔细阅读，掌握其中所有的技术知识点和思维方式，希望本文能够得到大家的喜欢！！！

目录

主要内容

为了方便大家的阅读，本文总共分为11章的内容，各章具体内容如下：

第1章Spring原理及应用；Spring 是一个企业级J2EE应用开发一站式解决方案，其提供的功能贯穿了项目开发的表现层、业务层和持久化层，同时，Spring可以和其他应用框架无缝整合。大部分Java开发人员在项目中均使用到了Spring 技术，但是在使用过程中，有很多开发人员认为“程序run起来就ok 了”，容易忽略其原理。本章将详细介绍常用的Spring核心技术背后的原理。

第2章Spring Cloud原理及应用；Spring Cloud为企业级分布式Web系统构建提供了一站式的解决方案。为了简化分布式系统的开发流程和降低开发难度，Spring Cloud 以组件化的形式提供了配置管理、服务发现、断路器、智能路由、负载均衡和消息总线等模块，应用程序只需要根据需求引入模块，便可方便地实现对应的功能。

第3章Netty网络编程原理及应用；Netty 是一个高性能、异步事件驱动的NIO框架，它基于Java NIO提供的API实现，提供了对TCP ( Transmission Control Protocol，传输控制协议)、UDP ( User DatagramProtocol，用户数据包协议）和文件传输的支持。作为一个异步NIO框架，Netty 的所有I/O操作都是异步非阻塞的，通过Future-Listener机制，用户可以方便地主动获取或者通过通知机制获取I/O操作结果。

第4章ZooKeeper原理及应用；ZooKeeper是一个分布式协调服务，其设计的初衷是为分布式软件提供一致性服务。ZooKeeper提供了一个类似Linux文件系统的树形结构，ZooKeeper的每个节点既可以是目录也可以是数据，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，可以方便地实现分布式锁、分布式选举、服务发现和监控、配置中心等功能。

第5章Kafka原理及应用；Kafka是一种高吞吐、分布式、基于发布和订阅模型的消息系统，最初由LinkedIn公司开发，使用Scala编写，目前是Apache 的开源项目。Kafka用于离线和在线消息的消费。Kafka将消息数据按顺序保存在磁盘上，并在集群内以副本的形式存储以防止数据丢失。

Kafka依赖ZooKeeper进行集群的管理，Kafka 与Storm、Spark能够非常友好地集成，用于实时流式计算。

第6章Hadoop原理及应用；Hadoop是一个大数据解决方案，提供了一套分布式系统基础架构，核心内容包含HDFS ( Hadoop Distributed File System，分布式文件系统）、MapReduce计算引擎和YARN ( Yet Another Resource Negotiator，另一种资源协调者）统一资源管理调度。

其中，HDFS分为NameNode和DataNode，NameNode负责保存元数据的基本信息，DataNode负责具体数据的存储。MapReduce分为JobTracker和TaskTracker，JobTracker负责任务的分发，TaskTracker负责具体任务的执行。

Hadoop集群是Master/Slave (M/S）架构，NameNode和JobTracker运行在Master节点上，DataNode和 TaskTracker运行在Slave节点上。

第7章HBase原理及应用；HBase是一个开源的分布式Key-Value数据库，其主要作用是面向数十亿级数据的实时人库和快速随机访问。HBase底层存储基于HDFS实现，集群的管理基于ZooKeeper实现。HBase良好的分布式架构设计为海量数据的快速存储、随机访问提供了可能，基于数据副本机制和分区机制可以轻松实现在线扩容、缩容和数据容灾，是大数据领域中Key-Value数据结构存储最常用的数据库方案。

第8章Cassandra原理及应用；Cassandra是一套开源分布式NoSQL数据库系统。它最初由Facebook开发，于2008年开源。Cassandra由于良好的可扩展性、高性能和PP去中心化的设计，迅速成为分布式存储中十分流行的数据存储方案。

第9章ElasticSearch原理及应用；ElasticSearch是一个分布式、基于RESTful风格的数据搜索和分析引擎，由Elastic公司开发并基于Apache许可条款发布源码。ElasticSearch的底层全文检索基于Lucene实现，其灵活的数据存取和分析方式、良好的性能和稳定性使其在大数据存储和分析领域被广泛使用。

第10章Spark原理及应用；Apache Spark是通用的分布式大数据计算引擎。Spark是UC Berkeley AMPLab（美国加州大学伯克利分校的AMP实验室）开源的通用并行框架。Spark拥有HadoopMapReduce所具有的优点，但不同于Hadoop MapReduce的是，Hadoop每次经过Job执行的中间结果都存储到HDFS等磁盘上，而Spark的Job中间输出结果可以保存在内存中，而不再需要读写HDFS。因为内存的读写速度与磁盘的读写速度不在一个数量级上，所以Spark利用内存中的数据能更快速地完成数据的处理。

Spark启用了弹性分布式数据集（Resilient Distributed Dataset，RDD)，除了能够提高交互式查询效率，还可以优化迭代器的工作负载。由于弹性分布式数据集的存在，使得数据挖掘与机器学习等需要迭代的MapReduce的算法更容易实现。

第11章Flink原理及应用；Flink是一个分布式计算引擎，主要用于有界数据流和无界数据流的有状态的数据分析和处理。Flink擅长处理有界数据流和无界数据流，其精确的时间控制和状态化使Flink能够安全并快速地处理海量数据。

Flink 将数据抽象为有界数据流和无界数据流。

Flink 由Job Manager、Task Manager和客户端组成。Job Manager是管理节点，负责集群任务的提交、分配和资源管理;Task Manager是具体执行任务的计算节点﹔客户端用于作业的提交。

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专家对本文的热评

Java程序员很大部分从事Web方向和大数据应用开发方向，对于后者来说，除了编程语言等基础知识，了解大数据组件也是一个重要的部分。本文涵盖了常用大数据组件的重要基础知识，对于相关从业人员是很好的读物。

本文主题虽然是Offer来了，但却对Java分布式架构的常用技术做了非常详细的梳理，并且结合了大量的原理图和流程图，让读者快速学习和了解这些常用技术，更以非常直观的方式对知识体系做了总结，方便读者在面试的时候有更全面的发挥，同时能够在工作中得到运用，非常值得大家购买和阅读。

微服务、网络编程、分布式系统等方面的知识，是每一个Java程序员都必须掌握的。

本文深入浅出，使得读者们充分了解上述这些重要的知识点和底层逻辑，非常值得一读。

希望大家通过本文的阅读，能够得到很大的提升，把自己的技术深度和广度给提升上来，提高自身的价值，更好地适应社会的发展，更希望本文能够帮助到广大程序员！