微信支撑 10 亿用户背后核心技术：亿级流量 Java 并发与网络编程实战

大家可能不知道，支撑微信 10 亿用户之后，最基础也是最核心的技术是什么？那就是网络编程。

越是大型互联网通讯项目，越是对网络编程的落地要求越高。落地，意味着对实战的要求更高。

所以，一些朋友更喜欢用类似 Netty 这种封装好的框架——快速，高效。确实，跟开发细节相比，我们常常更看重开发效率。

可日常的项目里，我们也不得不面对极端的网络性能考验。没人喜欢堵车，但应对大量请求时，如果网络性能处理不佳，数据、业务就会面临大塞车。

举个正向的例子，之前在绿盟有个信息安全产品，叫黑洞，是当时市场上最成功的 DDOS 过滤设备。这玩意最大的技术难点就在于：当攻击报文洪水到达时，每秒要过滤掉几十万攻击请求。在那之前，我从没想过通过程序代码，对网络报文的处理效率，竟然能达到如此强悍的地步。

早些年尚且如此，更别提如今的 5G 时代了。用户大幅度提升的平均网络传输速度，正对我们提出高性能网络编程的要求：不仅要解决诸如提高吞吐量和并发性等问题，还得处理各种棘手异常，比如保证千万个连接的正常运行等等。

这些，显然不是一两个框架就能搞定的。

可惜的是，我面试过的不少候选人都没有意识到这点，哪怕他们已经工作多年，在网络协议和网络编程这块依旧不是很上心，对其的理解也还停留在一个比较浅的层次上，比如：

• 大家经常说的四层、七层，分别指的是什么？

• TCP 三次握手是什么，TIME_WAIT 是怎么发生的？CLOSE_WAIT 又是什么状态？

• Linux 下的 epoll 解决的是什么问题？如何使用 epoll 写出高性能的网络程序？

• 什么是网络事件驱动模型？Reactor 模式又是什么？

其实，无论在面试还是工作中，网络性能及优化这方面的知识都是非常重要的基本功。在我看来，想做到高性能网络编程，下面两个核心要点永远都绕不开：

第一，在理解网络协议的基础上，充分利用操作系统内核提供的能力，感知各种网络 I/O 事件；第二，学会使用线程处理并发。抓住这两点，就抓住了高性能网络编程的“七寸”。

但话又说回来，高性能就建立在那些实打实的经验基础上，说白了，就是需要从解决实际问题的角度切入，讲解知识点，让你透彻理解协议、API 和代码。学完就能用得上

分享给你一张网络编程的核心知识图谱，将上述两个核心会涉及到的知识点都囊括在内，只要我们仔细梳理、透彻理解这些核心知识点，就能学以致用地解决工作中的实际问题。

今天给小伙伴们分享的这份《亿级流量：Java 高并发与编程实战》就体现出了很大的作用。

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目录概览

内容概览

第 1 章 高并发概述

第 2 章 系统分析与大型互联网架构设计

第 3 章 高并发相关 JVM 与 JDK 新特性案例讲解

第 4 章 实战解析多线程并发包

第 5 章 分布式网络编程核心技术—远程调用

• OSI 与 TCP/IP 网络模型

• 实战远程调用的设计模式─代理模式

• 使用网络编程实现分布式远程调用

• 远程调用两大方案一 RMI 与 RPC

• 综合案例：通过底层技能实现 RMI

第 6 章 NIO 案例解析与高性能聊天室实战

第 7 章 高性能 NIO 框架 Netty 实例详解

第 8 章 主流 RPC 框架解析与跨语言调用案例 RPC 调用

第 9 章 实战解析高并发框架 Disruptor

第 10 章 手把手开发微服务构建框架 Spring Boot

第 11 章 Spring 全家桶——使用 Spring Boot 整合常见 Web 组件

第 12 章 微服务治理框架 Spring Cloud 理论与案例解析

• Spring Cloud 要点精讲及入门案例

• 通过案例详解微服务注册中心 Eureka

• 实战 Spring Cloud 中的负载均衡组件

• 分布式系统的稳定性保障─熔断器

• 服务跟踪与路由网关的原理及实现案例

• Cloud 技术栈补充介绍

• 分布式配置中心 Spring Cloud Config 微服务通信 Spring Cloud Bus.

• 消息驱动微服务 Spring Cloud Stream

第 13 章 通过案例讲解分布式服务框架 Dubb

第 14 章 MySQL 性能调优案例实战

第 15 章 基于海量数据的高性能高可用数据库方案的设计与实现

• 使用 MySQL 及数据库中间件处理海量数据

• MySQL 主从同步功能的设计与实现.

• 实战基于 MyCat 的分库分表与读写分离功能

• 使用 Haproxy 实现 MyCat 的高可用

• 使用 keepalived 防止 Haproxy 单点故障

• 搭建高性能高可用低延迟的 MySQL 架构南

• 搭建基于 Oracle 的分布式数据库

第 16 章 使用 Redis 实现持久化与高速缓存功能

第 17 章 分布式计算框架 MapReduce 入门详解

第 18 章 通过典型案例剖析 MapReduce 内部机制

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