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分布式Java应用：基础与实践

分布式Java应用：基础与实践
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作者: 著
出版社: 电子工业出版社
2010-06
版次: 1
ISBN: 9787121109416
定价: 49.80
装帧: 平装
开本: 16开
纸张: 胶版纸
页数: 274页
字数: 350千字
正文语种: 简体中文
分类: 计算机与互联网
277人买过
  • 　　介绍分布式Java应用涉及的知识点，分为基于Java实现网络通信、RPC；基于SOA实现大型分布式Java应用；编写高性能Java应用；构建高可用、可伸缩的系统四个部分，共七章内容。作者结合自己在淘宝网的实际工作经验展开论述，既可作供初学者学习，也可供同行参考。 　　林昊，淘宝网架构师ChinaOSGiUserGroupDirector。2006年开始在商业产品中使用OSGi，并结合自己的经验编写了《OSGi实践》、《OSGi进阶》两篇0pendoc以及《OSGi原理与**实践》一书，推动了OSGi在国内的使用。2007年进入淘宝，负责淘宝服务框架的开发，此框架目前每天承担了100亿以上的服务请求量。个人关注的方向为模块化、动态化Java系统，以及高性能、高可用、低成本的大型分布式Java系统的构建。 前言
    第1章分布式Java应用
    1.1基于消息方式实现系统间的通信
    1.1.1基于Java自身技术实现消息方式的系统间通信
    1.1.2基于开源框架实现消息方式的系统间通信
    1.2基于远程调用方式实现系统间的通信
    1.2.1基于Java自身技术实现远程调用方式的系统间通信
    1.2.2基于开源框架实现远程调用方式的系统间通信

    第2章大型分布式Java应用与SOA
    2.1基于SCA实现SOA平台
    2.2基于ESB实现SOA平台
    2.3基于Tuscany实现SOA平台
    2.4基于Mule实现SOA平台

    第3章深入理解JVM
    3.1Java代码的执行机制
    3.1.1Java源码编译机制
    3.1.2类加载机制
    3.1.3类执行机制
    3.2JVM内存管理
    3.2.1内存空间
    3.2.2内存分配
    3.2.3内存回收
    3.2.4JVM内存状况查看方法和分析工具
    3.3JVM线程资源同步及交互机制
    3.3.1线程资源同步机制
    3.3.2线程交互机制
    3.3.3线程状态及分析

    第4章分布式Java应用与SunJDK类库
    4.1集合包
    4.1.1ArrayList
    4.1.2LinkedList
    4.1.3Vector
    4.1.4Stack
    4.1.5HashSet
    4.1.6TreeSet
    4.1.7HashMap
    4.1.8TreeMap
    4.1.9性能测试
    4.1.10小结
    4.2并发包（java.util.concurrent）
    4.2.1ConcurrentHashMap
    4.2.2CopyOnWriteArrayList
    4.2.3CopyOnWriteArraySet
    4.2.4ArrayBlockingQueue
    4.2.5AtomicInteger
    4.2.6ThreadPoolExecutor
    4.2.7Executors
    4.2.8FutureTask
    4.2.9Semaphore
    4.2.10CountDownLatch
    4.2.11CyclicBarrier
    4.2.12ReentrantLock
    4.2.13Condition
    4.2.14ReentrantReadWriteLock
    4.3序列化/反序列化
    4.3.1序列化
    4.3.2反序列化

    第5章性能调优
    5.1寻找性能瓶颈
    5.1.1CPU消耗分析
    5.1.2文件IO消耗分析
    5.1.3网络IO消耗分析
    5.1.4内存消耗分析
    5.1.5程序执行慢原因分析
    5.2调优
    5.2.1JVM调优
    5.2.2程序调优
    5.2.3对于资源消耗不多，但程序执行慢的情况

    第6章构建高可用的系统
    6.1避免系统中出现单点
    6.1.1负载均衡技术
    6.1.2热备
    6.2提高应用自身的可用性
    6.2.1尽可能地避免故障
    6.2.2及时发现故障
    6.2.3及时处理故障
    6.2.4访问量及数据量不断上涨的应对策略

    第7章构建可伸缩的系统
    7.1垂直伸缩
    7.1.1支撑高访问量
    7.1.2支撑大数据量
    7.1.3提升计算能力
    7.2水平伸缩
    7.2.1支撑高访问量
    7.2.2支撑大数据量
    7.2.3提升计算能力
  • 内容简介:
    　　介绍分布式Java应用涉及的知识点，分为基于Java实现网络通信、RPC；基于SOA实现大型分布式Java应用；编写高性能Java应用；构建高可用、可伸缩的系统四个部分，共七章内容。作者结合自己在淘宝网的实际工作经验展开论述，既可作供初学者学习，也可供同行参考。
  • 作者简介:
    　　林昊，淘宝网架构师ChinaOSGiUserGroupDirector。2006年开始在商业产品中使用OSGi，并结合自己的经验编写了《OSGi实践》、《OSGi进阶》两篇0pendoc以及《OSGi原理与**实践》一书，推动了OSGi在国内的使用。2007年进入淘宝，负责淘宝服务框架的开发，此框架目前每天承担了100亿以上的服务请求量。个人关注的方向为模块化、动态化Java系统，以及高性能、高可用、低成本的大型分布式Java系统的构建。
  • 目录:
    前言
    第1章分布式Java应用
    1.1基于消息方式实现系统间的通信
    1.1.1基于Java自身技术实现消息方式的系统间通信
    1.1.2基于开源框架实现消息方式的系统间通信
    1.2基于远程调用方式实现系统间的通信
    1.2.1基于Java自身技术实现远程调用方式的系统间通信
    1.2.2基于开源框架实现远程调用方式的系统间通信

    第2章大型分布式Java应用与SOA
    2.1基于SCA实现SOA平台
    2.2基于ESB实现SOA平台
    2.3基于Tuscany实现SOA平台
    2.4基于Mule实现SOA平台

    第3章深入理解JVM
    3.1Java代码的执行机制
    3.1.1Java源码编译机制
    3.1.2类加载机制
    3.1.3类执行机制
    3.2JVM内存管理
    3.2.1内存空间
    3.2.2内存分配
    3.2.3内存回收
    3.2.4JVM内存状况查看方法和分析工具
    3.3JVM线程资源同步及交互机制
    3.3.1线程资源同步机制
    3.3.2线程交互机制
    3.3.3线程状态及分析

    第4章分布式Java应用与SunJDK类库
    4.1集合包
    4.1.1ArrayList
    4.1.2LinkedList
    4.1.3Vector
    4.1.4Stack
    4.1.5HashSet
    4.1.6TreeSet
    4.1.7HashMap
    4.1.8TreeMap
    4.1.9性能测试
    4.1.10小结
    4.2并发包（java.util.concurrent）
    4.2.1ConcurrentHashMap
    4.2.2CopyOnWriteArrayList
    4.2.3CopyOnWriteArraySet
    4.2.4ArrayBlockingQueue
    4.2.5AtomicInteger
    4.2.6ThreadPoolExecutor
    4.2.7Executors
    4.2.8FutureTask
    4.2.9Semaphore
    4.2.10CountDownLatch
    4.2.11CyclicBarrier
    4.2.12ReentrantLock
    4.2.13Condition
    4.2.14ReentrantReadWriteLock
    4.3序列化/反序列化
    4.3.1序列化
    4.3.2反序列化

    第5章性能调优
    5.1寻找性能瓶颈
    5.1.1CPU消耗分析
    5.1.2文件IO消耗分析
    5.1.3网络IO消耗分析
    5.1.4内存消耗分析
    5.1.5程序执行慢原因分析
    5.2调优
    5.2.1JVM调优
    5.2.2程序调优
    5.2.3对于资源消耗不多，但程序执行慢的情况

    第6章构建高可用的系统
    6.1避免系统中出现单点
    6.1.1负载均衡技术
    6.1.2热备
    6.2提高应用自身的可用性
    6.2.1尽可能地避免故障
    6.2.2及时发现故障
    6.2.3及时处理故障
    6.2.4访问量及数据量不断上涨的应对策略

    第7章构建可伸缩的系统
    7.1垂直伸缩
    7.1.1支撑高访问量
    7.1.2支撑大数据量
    7.1.3提升计算能力
    7.2水平伸缩
    7.2.1支撑高访问量
    7.2.2支撑大数据量
    7.2.3提升计算能力
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