前言

面试在即，Java知识点很凌乱？

别急，有本套书在呢！

除了原理，还有框架！

★ 精细讲解JVM原理、Java基础、并发编程、数据结构和算法、网络与负载均衡

★ 深入挖掘数据库与分布式事务、分布式缓存原理及应用、设计模式原理及实现

★ 快速掌握Spring、Spring Cloud、Netty、ZooKeeper、Kafka、Hadoop的核心知识

★ 深度剖析HBase、Cassandra、ElasticSearch、Spark、Flink的重点难点

★面试时的原理+动手实现脑海已就位，整装待发！

互联网寒冬怕什么！

本书在手，Java程序员笑傲“江湖”！



《Offer来了：Java面试核心知识点精讲》+《Offer来了：Java面试核心知识点精讲（框架篇） 》





总目录



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《Offer来了：Java面试核心知识点精讲》

本书是对Java程序员面试必备知识点的总结，详细讲解了JVM原理、多线程、数据结构和算法、分布式缓存、设计模式等面试必备知识点，在讲解时不拖泥带水，力求精简。本书可作为Java程序员的技术面试参考用书，也可作为Java程序员、技术经理和架构师的日常技术参考用书。



第1章讲解JVM原理，涉及JVM运行机制、JVM内存模型、常用垃圾回收算法和JVM类加载机制等内容；





第2章讲解Java基础知识，涉及集合、异常分类及处理、反射、注解、内部类、泛型和序列化等内容；





第3章讲解Java并发编程知识，涉及Java多线程的工作原理及应用、Java线程池的工作原理及应用，以及锁、进程调度算法等内容；





第4章讲解数据结构知识，涉及栈、队列、链表、散列表、二叉树、红黑树、图和位图等内容；





第5章讲解Java中的常用算法，涉及二分查找、冒泡排序、插入排序、快速排序、希尔排序、归并排序、桶排序、基数排序等算法；





第6章讲解网络与负载均衡原理，涉及TCP/IP、HTTP、常用负载均衡算法和LVS原理等内容；





第7章讲解数据库及分布式事务原理，涉及数据库存储引擎、数据库并发操作和锁、数据库分布式事务等内容；





第8章讲解分布式缓存的原理及应用，涉及分布式缓存介绍、Ehcache原理及应用、Redis原理及应用、分布式缓存设计的核心问题等内容；





第9章讲解设计模式，涉及常见的23种经典设计模式。





《Offer来了：Java面试核心知识点精讲（框架篇） 》

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本书是对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。

本书可作为Java程序员的技术面试参考用书，也可作为Java程序员、大数据开发人员、技术经理和架构师的日常技术参考用书。



第1章讲解Spring原理及应用，涉及Spring IoC原理、Spring AOP原理、Spring MVC原理、事务、MyBatis缓存等内容；





第2章讲解Spring Cloud原理及应用，涉及Spring Boot、Spring Cloud Config、Eureka、Consul、Hystrix、Zuul和Spring Cloud链路监控等内容；





第3章讲解Netty网络编程原理及应用；





第4章讲解ZooKeeper原理及应用，涉及ZooKeeper选举机制、ZooKeeper数据模型和ZooKeeper应用场景等内容；





第5章讲解Kafka原理及应用，涉及Kafka组成、Kafka数据存储设计、Kafka生产者并发设计、Kafka消费者并发设计，以及Kafka安装和应用等内容；





第6章讲解Hadoop原理及应用，涉及HDFS、MapReduce、YARN等内容；





第7章讲解HBase原理及应用，涉及HBase列式存储数据模型、HBase架构组成和HBase数据读写流程等内容；





第8章讲解Cassandra原理及应用，涉及Cassandra数据模型、Gossip协议、NWR理论、一致性Hash、Cassandra数据副本策略和读写机制等内容；





第9章讲解ElasticSearch原理及应用，涉及ElasticSearch数据模型、ElasticSearch分布式架构、ElasticSearch数据读写原理和段合并等内容；





第10章讲解Spark原理及应用，涉及Spark特点、Spark模块组成、Spark运行机制，以及Spark RDD、Spark Streaming、Spark SQL、DataFrame、DataSet、Spark Structured Streaming的原理和使用等内容；





第11章讲解Flink原理及应用，涉及Flink核心概念、Flink架构、Flink事件驱动模型、Flink数据分析应用和Flink基于状态的内存计算等内容。





专家热评

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