包含的模块：

本文分为十九个模块，分别是：Java 基础、容器、多线程、反射、对象拷贝、Java Web 、异常、网络、设计模式、Spring/Spring MVC、Spring Boot/Spring Cloud、Hibernate、MyBatis、RabbitMQ、Kafka、Zookeeper、MySQL、Redis、JVM如下图所示：

本文来自爱奇艺研究员在 ArchSummit 全球架构师峰会上的演讲整理,将为大家分享爱奇艺打造移动中台的过程。爱奇艺移动中台的建设过程可分为组件解耦、组件定制化和平台化，未来会利用平台发现、沉淀和复用的能力，对外提供 SaaS 服务。1中台的定义和意义

首先我们来看一下中台的定义，其实中台来源于前台，它更多的是为前台的创新，还有快速迭代服务。所以说中台是位于前台和后台之间的一层。相对于前台来讲，它比前台要更稳定；相对于后台来讲，它比后台要更加灵活。中台的意义在于企业级能力复用平台：

导读

从本章开始我们将要深入讲解redis，讲解的内容包括：redis的基础数据类型及应用场景、数据存储、持久化方式（RDB-AOF）、redis集群进化过程、redis中AKF问题解决方案、redis中CAP问题解决方案、redis的分布式锁、redis的回收策略、哨兵模式、事物、集群等。

本章将要简单的就需要掌握的知识点做一个梳理：

作者：叶提，阿里云数据库高级开发工程师

简介： compaction在以LSM-Tree为架构的系统中是非常关键的模块，log append的方式带来了高吞吐的写，内存中的数据到达上限后不断刷盘，数据范围互相交叠的层越来越多，相同key的数据不断积累，引起读性能下降和空间膨胀。因此，compaction机制被引入，通过周期性的后台任务不断的回收旧版本数据和将多层合并为一层的方式来优化读性能和空间问题。而compaction的策略和任务调度成为新的难题，看似简单的功能，实则需要各方面的权衡，涉及空间、I/O、cpu资源和缓存等多个层面。这篇文章将从compaction策略、挑战、几个主流lsmtree系统的实现和学术上的研究几个方向来探讨

京东大佬问我，每天新增100w订单数据的分库分表方案

嗯，用户问的是高并发订单系统的分库分表方案，每天新增100万订单。首先，我得理解需求。每天100万订单，那每秒大概是多少呢？算一下，100万除以86400秒，大约是11.57每秒，不过可能高峰期会更高，比如集中在几个小时里，可能峰值QPS会到几百甚至上千。所以系统的设计要能应对高并发写入和查询。

1. Spring框架深入

1. Spring IOC容器

一.简介

Pinpoint是一款全链路分析工具，提供了无侵入式的调用链监控、方法执行详情查看、应用状态信息监控等功能。基于GoogleDapper论文进行的实现，与另一款开源的全链路分析工具Zipkin类似，但相比Zipkin提供了无侵入式、代码维度的监控等更多的特性

二.主要功能

服务拓扑图：对整个系统中应用的调用关系进行了可视化的展示，单击某个服务节点，可以显示该节点的详细信息，比如当前节点状态、请求数量等

在 Flink 中处理维表关联大体氛围Table SQL Lookup Join 和 DataStream 算子函数，主要技术实现路径：

Schema高级特性

静态节点（Static Vertex）

静态顶点标签是控制数据生命周期的一种方法，在将数据加载到图中时很有用，而这些数据在创建后不应修改。

在构建保险核心系统时，工程师必须像设计分布式数据库般进行数据分层治理。

我们通过五大解耦策略实现系统弹性伸缩：