分布式架构java

‘壹’ java分布式架构可以把所有项目部署到一台机器上吗

从逻辑上来讲，是可以的，从实际应用上来讲，是闲的蛋疼没事找事

‘贰’ java分布式架构有哪些技术

既然是分布式系统，系统间通信的技术就不可避免的要掌握。

首先，我们必须掌握一些基本知识，例如网络通信协议（例如TCP / UDP等），网络IO（Blocking-IO，NonBlocking-IO，Asyn-IO），网卡（多队列等）。 了解有关连接重用，序列化/反序列化，RPC，负载平衡等的信息。

在学习了这些基本知识之后，您基本上可以在分布式系统中编写一个简单的通信模块，但这实际上还远远不够。 现在，您已经进入了分布式字段，您已经对规模有很多要求。 这意味着需要一种通信程序，该程序可以支持大量连接，高并发性和低资源消耗。

大量的连接通常会有两种方式：

大量client连一个server

当前在NonBlocking-IO非常成熟的情况下，支持大量客户端的服务器并不难编写，但是在大规模且通常是长连接的情况下，有一点需要特别注意 ，即服务器挂起时不可能所有客户端都在某个时间点启动重新连接。 那基本上是一场灾难。 我见过一些没有经验的类似案例。 客户端规模扩大后，服务器基本上会在重新启动后立即刷新。 大量传入连接中断（当然，服务器的积压队列首先应设置为稍大一些）。 可以使用的通常方法是在客户端重新连接之前睡眠一段随机的时间。 另外，重连间隔采用避让算法。

一个client连大量的server

有些场景也会出现需要连大量server的现象，在这种情况下，同样要注意的也是不要并发同时去建所有的连接，而是在能力范围内分批去建。

除了建连接外，另外还要注意的地方是并发发送请求也同样，一定要做好限流，否则很容易会因为一些点慢导致内存爆掉。

这些问题在技术风险上得考虑进去，并在设计和代码实现上体现，否则一旦随着规模上去了，问题一时半会还真不太好解。

高并发这个点需要掌握CAS、常见的lock-free算法、读写锁、线程相关知识（例如线程交互、线程池）等，通信层面的高并发在NonBlocking-IO的情况下，最重要的是要注意在整体设计和代码实现上尽量减少对io线程池的时间占用。

低资源消耗这点的话NonBlocking-IO本身基本已经做到。

伸缩性

分布式系统基本上意味着规模不小。 对于此类系统，在设计时必须考虑可伸缩性。 在体系结构图上绘制的任何点，如果请求量或数据量继续增加，该怎么办？ 通过添加机器来解决。 当然，此过程不需要考虑无限的情况。 如果您有经验的建筑师，从相对较小的规模到非常大型的范围，那么优势显然并不小，而且它们也将越来越稀缺。 。

横向可扩展性（Scale Out）是指通过增加服务器数量来提高群集的整体性能。 垂直可伸缩性（Scale Up）是指提高每台服务器的性能以提高集群的整体性能。 纵向可扩展性的上限非常明显，而分布式系统则强调水平可伸缩性。

分布式系统应用服务最好做成无状态的

应用服务的状态是指运行时程序因为处理服务请求而存在内存的数据。分布式应用服务最好是设计成无状态。因为如果应用程序是有状态的，那么一旦服务器宕机就会使得应用服务程序受影响而挂掉，那存在内存的数据也就丢失了，这显然不是高可靠的服务。把应用服务设计成无状态的，让程序把需要保存的数据都保存在专门的存储上(eg. 数据库)，这样应用服务程序可以任意重启而不丢失数据，方便分布式系统在服务器宕机后恢复应用服务。

伸缩性的问题围绕着以下两种场景在解决：

无状态场景

对于无状态场景，要实现随量增长而加机器支撑会比较简单，这种情况下只用解决节点发现的问题，通常只要基于负载均衡就可以搞定，硬件或软件方式都有；

无状态场景通常会把很多状态放在db，当量到一定阶段后会需要引入服务化，去缓解对db连接数太多的情况。

有状态场景

所谓状态其实就是数据，通常采用Sharding来实现伸缩性，Sharding有多种的实现方式，常见的有这么一些：

2.1 规则Sharding

基于一定规则把状态数据进行Sharding，例如分库分表很多时候采用的就是这样的，这种方式支持了伸缩性，但通常也带来了很复杂的管理、状态数据搬迁，甚至业务功能很难实现的问题，例如全局join，跨表事务等。

2.2 一致性Hash

一致性Hash方案会使得加机器代价更低一些，另外就是压力可以更为均衡，例如分布式cache经常采用，和规则Sharding带来的问题基本一样。

2.3 Auto Sharding

Auto Sharding的好处是基本上不用管数据搬迁，而且随着量上涨加机器就OK，但通常Auto Sharding的情况下对如何使用会有比较高的要求，而这个通常也就会造成一些限制，这种方案例如HBase。

2.4 Copy

Copy这种常见于读远多于写的情况，实现起来又会有最终一致的方案和全局一致的方案，最终一致的多数可通过消息机制等，全局一致的例如zookeeper/etcd之类的，既要全局一致又要做到很高的写支撑能力就很难实现了。

即使发展到今天，Sharding方式下的伸缩性问题仍然是很大的挑战，非常不好做。

上面所写的基本都还只是解决的方向，到细节点基本就很容易判断是一个解决过多大规模场景问题的架构师，:)

稳定性

作为分布式系统，必须要考虑清楚整个系统中任何一个点挂掉应该怎么处理（到了一定机器规模，每天挂掉一些机器很正常），同样主要还是分成了无状态和有状态：

无状态场景

对于无状态场景，通常好办，只用节点发现的机制上具备心跳等检测机制就OK，经验上来说无非就是纯粹靠4层的检测对业务不太够，通常得做成7层的，当然，做成7层的就得处理好规模大了后的问题。

有状态场景

对于有状态场景，就比较麻烦了，对数据一致性要求不高的还OK，主备类型的方案基本也可以用，当然，主备方案要做的很好也非常不容易，有各种各样的方案，对于主备方案又觉得不太爽的情况下，例如HBase这样的，就意味着挂掉一台，另外一台接管的话是需要一定时间的，这个对可用性还是有一定影响的；

全局一致类型的场景中，如果一台挂了，就通常意味着得有选举机制来决定其他机器哪台成为主，常见的例如基于paxos的实现。

可维护性

维护性是很容易被遗漏的部分，但对分布式系统来说其实是很重要的部分，例如整个系统环境应该怎么搭建，部署，配套的维护工具、监控点、报警点、问题定位、问题处理策略等等。

‘叁’ 北大青鸟java培训：微服务与分布式系统架构问题如何解决

如果大家了解微服务和分布式服务器架构培旁等技术的话，那么对于如何解决系统运行中出现的BUG造成的破坏和损失这些问题也应该有自己独到的见解吧。
今天，电脑培训http://www.kmbdqn.cn/就一起来了解一下，在服务器运行过程中出现的问题都有哪些解决方法。
随着微服务和分布式云架构的崛起，Web变得日趋复杂，“随机性”的故障因此变得越来越难以预测，而我们对这些系统的依赖却与日俱增。
这些故障给公司造成巨大损失，也给用户带来很大的麻烦，影响他们进行在线购物、交易或打断他们的工作。
即使是一些简单的故障也会触及公司的底线，因此，宕机时间就成为很多工程团队的KPI。
2017年，有98%的企业表示，一小时的宕机时间将给他们带来超过10万美元的损失。
一次服务中断有可能让一个公司损失数百万美元。
近，英国航空的CEO透露，2017年5月发生弊腊的一次技术故障造成数千名乘客滞留机场，给公司造成8000千万英镑的损失。
企业需要想办法解决这些问题，因为等到下一次事故发生就为时已晚。
为此，混沌工程应运而生。
混沌工程旨在将故障扼杀在襁褓之中，也就是在故障造成中断之前将它们识别出来。
通过主动制造故障，测试系统在各种压力下的行为，识别并修复故障问题，避免造成严重后果。
混沌工程将预想的事情与实际发生的事情进行对比，通过“有意识地搞破坏”来提升系统的弹性。
混沌工程简史混沌工程先出现在互联网巨头公司中，这些公司拥有大规模的分布式系统租中滑，因为这些系统太过复杂，他们需要一些新的手段来测试它们。
2010年NetflixEngTools团队开发出了ChaosMonkey。
当时，Netflix从物理基础设施迁移到AWS上，为了保证AWS实例的故障不会给Netflix的用户体验造成影响，他们开发了这个工具，用来测试系统。
2011年SimianArmy诞生，在ChaosMonkey的基础上增加了故障注入模式，可以测试更多的故障场景。
Netflix认为，云的特点是冗余和容错，但没有哪个组件能够保证100%的可用性，所以他们必须设计出一种云架构，在这种架构里，个体组件的故障不会影响到整个系统。
2012年Netflix在GitHub上开源了ChaosMonkey，并声称他们“已经找到了应对主要非预期故障的解决方案。
通过经常性地制造故障，我们的服务因此变得更有弹性。
”2014年Netflix团队创建了一种新的角色，叫作混沌工程师。
BruceWong发明了这个角色，并由DanWoods在Twitter上向广大的工程社区推广。
DanWoods解释说，“我从KoltonAndrus那里学到了更多有关混沌工程的知识，他把它叫作故障注入测试”。
2014年10月，当时Gremlin的联合创始人KoltonAndrus还在Netflix，他们在SimianArmy的基础上提出了故障注入测试(FIT)概念，开发者可以更灵活地控制注入故障的“杀伤力范围”。
因为SimianArmy有时候会造成非常严重的故障，所以Netflix的开发者对它抱有疑虑，而FIT可以更好地控制故障粒度，于是他们就由此想出了混沌工程这个概念。

‘肆’ java微服务和分布式的区别有哪些

这个问题已经收藏了一个多月了，一直在考虑如何回答这个问题，总结了很长时间终于有了一些感悟（之前一直都是只可意会不可言传的感觉），和大家分享一下，如果有不同的建议，欢迎大家留言指正。

分布式和微服务
首先 ，我认为微服务就是分布式框架的一种。

分布式的思想就是把一个系统的不同模块，部署在不同的服务器上，以应对高并发的问题。

SOA是一种分布式架构，把业务系统分成多个子系统，提供不同的服务，再通过服务组合、编排实现业务流程；通常在SOA架构中，ESB企业服务总线扮演了重要的角色。

微服务是SOA的升华，如果非要说点儿不同的，那么微服务更加强调服务的细分和专业，去ESB总线、去中心化，部署粒度更细，服务扩展更灵活。

微服务不只是技术架构
很多同学一说微服务，就说这是一种技术架构，有的推荐使用Dubbo，有的推荐使用Spring Cloud。

我认为，微服务不单单是一种技术架构，也涉及到了管理、组织架构。

大多数的公司，需求、开发、测试、运维都是独立的团队，这实际上是有悖于微服务快速迭代的思想；在微服务的架构下，一个服务应该是由一个团队全权负责的。

不过组织架构方面的事情，真的不是我们能说了算的。

必须要用微服务？
我觉得没有必要为了微服务，而微服务；有的公司把服务拆分，但是数据库依然是同一个库，依然是一个项目直接掉另外一个项目的接口，然后对外就宣称完成了微服务的改造...

架构设计还是要根据需求背景、团队开发能力、软硬件实力综合来考虑。

好的架构是可以进化的，而不是一步到位建成的。

我将持续分享Java开发、架构设计、程序员职业发展等方面的见解，希望能得到你的关注。

‘伍’ 如何用java 建立一个分布式系统

分布式架构的演进

系统架构演化历程-初始阶段架构

初始阶段 的小型系统 应用程序、数据库、文件等所有的资源都在一台服务器上通俗称为LAMP

特征：
应用程序、数据库、文件等所有的资源都在一台服务器上。

描述：
通常服务器操作系统使用linux，应用程序使用PHP开发，然后部署在Apache上，数据库使用Mysql，汇集各种免费开源软件以及一台廉价服务器就可以开始系统的发展之路了。

系统架构演化历程-应用服务和数据服务分离

好景不长，发现随着系统访问量的再度增加，webserver机器的压力在高峰期会上升到比较高，这个时候开始考虑增加一台webserver

特征：
应用程序、数据库、文件分别部署在独立的资源上。

描述：
数据量增加，单台服务器性能及存储空间不足，需要将应用和数据分离，并发处理能力和数据存储空间得到了很大改善。

系统架构演化历程-使用缓存改善性能

特征：
数据库中访问较集中的一小部分数据存储在缓存服务器中，减少数据库的访问次数，降低数据库的访问压力。

描述：
系统访问特点遵循二八定律，即80%的业务访问集中在20%的数据上。
缓存分为本地缓存和远程分布式缓存，本地缓存访问速度更快但缓存数据量有限，同时存在与应用程序争用内存的情况。

系统架构演化历程-使用应用服务器集群

在做完分库分表这些工作后，数据库上的压力已经降到比较低了，又开始过着每天看着访问量暴增的幸福生活了，突然有一天，发现系统的访问又开始有变慢的趋势了，这个时候首先查看数据库，压力一切正常，之后查看webserver，发现apache阻塞了很多的请求，而应用服务器对每个请求也是比较快的，看来 是请求数太高导致需要排队等待，响应速度变慢

特征：
多台服务器通过负载均衡同时向外部提供服务，解决单台服务器处理能力和存储空间上限的问题。

描述：
使用集群是系统解决高并发、海量数据问题的常用手段。通过向集群中追加资源，提升系统的并发处理能力，使得服务器的负载压力不再成为整个系统的瓶颈。
系统架构演化历程-数据库读写分离

享受了一段时间的系统访问量高速增长的幸福后，发现系统又开始变慢了，这次又是什么状况呢，经过查找，发现数据库写入、更新的这些操作的部分数据库连接的资源竞争非常激烈，导致了系统变慢

特征：
多台服务器通过负载均衡同时向外部提供服务，解决单台服务器处理能力和存储空间上限的问题。

描述：
使用集群是系统解决高并发、海量数据问题的常用手段。通过向集群中追加资源，使得服务器的负载压力不在成为整个系统的瓶颈。
系统架构演化历程-反向代理和CDN加速

特征：
采用CDN和反向代理加快系统的 访问速度。

描述：
为了应付复杂的网络环境和不同地区用户的访问，通过CDN和反向代理加快用户访问的速度，同时减轻后端服务器的负载压力。CDN与反向代理的基本原理都是缓存。
系统架构演化历程-分布式文件系统和分布式数据库

随着系统的不断运行，数据量开始大幅度增长，这个时候发现分库后查询仍然会有些慢，于是按照分库的思想开始做分表的工作

特征：
数据库采用分布式数据库，文件系统采用分布式文件系统。

描述：
任何强大的单一服务器都满足不了大型系统持续增长的业务需求，数据库读写分离随着业务的发展最终也将无法满足需求，需要使用分布式数据库及分布式文件系统来支撑。
分布式数据库是系统数据库拆分的最后方法，只有在单表数据规模非常庞大的时候才使用，更常用的数据库拆分手段是业务分库，将不同的业务数据库部署在不同的物理服务器上。
系统架构演化历程-使用NoSQL和搜索引擎

特征：
系统引入NoSQL数据库及搜索引擎。

描述：
随着业务越来越复杂，对数据存储和检索的需求也越来越复杂，系统需要采用一些非关系型数据库如NoSQL和分数据库查询技术如搜索引擎。应用服务器通过统一数据访问模块访问各种数据，减轻应用程序管理诸多数据源的麻烦。
系统架构演化历程-业务拆分

特征：
系统上按照业务进行拆分改造，应用服务器按照业务区分进行分别部署。

描述：
为了应对日益复杂的业务场景，通常使用分而治之的手段将整个系统业务分成不同的产品线，应用之间通过超链接建立关系，也可以通过消息队列进行数据分发，当然更多的还是通过访问同一个数据存储系统来构成一个关联的完整系统。

纵向拆分：
将一个大应用拆分为多个小应用，如果新业务较为独立，那么就直接将其设计部署为一个独立的Web应用系统

纵向拆分相对较为简单，通过梳理业务，将较少相关的业务剥离即可。

横向拆分：将复用的业务拆分出来，独立部署为分布式服务，新增业务只需要调用这些分布式服务

横向拆分需要识别可复用的业务，设计服务接口，规范服务依赖关系。

系统架构演化历程-分布式服务

特征：
公共的应用模块被提取出来，部署在分布式服务器上供应用服务器调用。

描述：
随着业务越拆越小，应用系统整体复杂程度呈指数级上升，由于所有应用要和所有数据库系统连接，最终导致数据库连接资源不足，拒绝服务。

Q：分布式服务应用会面临哪些问题？

A：
(1) 当服务越来越多时，服务URL配置管理变得非常困难，F5硬件负载均衡器的单点压力也越来越大。
(2) 当进一步发展，服务间依赖关系变得错踪复杂，甚至分不清哪个应用要在哪个应用之前启动，架构师都不能完整的描述应用的架构关系。
(3) 接着，服务的调用量越来越大，服务的容量问题就暴露出来，这个服务需要多少机器支撑？什么时候该加机器？
(4) 服务多了，沟通成本也开始上升，调某个服务失败该找谁？服务的参数都有什么约定？
(5) 一个服务有多个业务消费者，如何确保服务质量？
(6) 随着服务的不停升级，总有些意想不到的事发生，比如cache写错了导致内存溢出，故障不可避免，每次核心服务一挂，影响一大片，人心慌慌，如何控制故障的影响面？服务是否可以功能降级？或者资源劣化？

Java分布式应用技术基础

分布式服务下的关键技术：消息队列架构

消息对列通过消息对象分解系统耦合性，不同子系统处理同一个消息
分布式服务下的关键技术：消息队列原理

分布式服务下的关键技术：服务框架架构

服务框架通过接口分解系统耦合性，不同子系统通过相同的接口描述进行服务启用
服务框架是一个点对点模型
服务框架面向同构系统
适合：移动应用、互联网应用、外部系统

分布式服务下的关键技术：服务框架原理

分布式服务下的关键技术：服务总线架构

服务总线同服务框架一样，均是通过接口分解系统耦合性，不同子系统通过相同的接口描述进行服务启用
服务总线是一个总线式的模型
服务总线面向同构、异构系统
适合：内部系统

分布式服务下的关键技术：服务总线原理

分布式架构下系统间交互的5种通信模式

request/response模式（同步模式）：客户端发起请求一直阻塞到服务端返回请求为止。

Callback（异步模式）：客户端发送一个RPC请求给服务器，服务端处理后再发送一个消息给消息发送端提供的callback端点，此类情况非常合适以下场景：A组件发送RPC请求给B，B处理完成后，需要通知A组件做后续处理。

Future模式：客户端发送完请求后，继续做自己的事情，返回一个包含消息结果的Future对象。客户端需要使用返回结果时，使用Future对象的.get(),如果此时没有结果返回的话，会一直阻塞到有结果返回为止。

Oneway模式：客户端调用完继续执行，不管接收端是否成功。

Reliable模式：为保证通信可靠，将借助于消息中心来实现消息的可靠送达，请求将做持久化存储，在接收方在线时做送达，并由消息中心保证异常重试。
五种通信模式的实现方式-同步点对点服务模式

五种通信模式的实现方式-异步点对点消息模式1

五种通信模式的实现方式-异步点对点消息模式2

五种通信模式的实现方式-异步广播消息模式

分布式架构下的服务治理

服务治理是服务框架/服务总线的核心功能。所谓服务治理，是指服务的提供方和消费方达成一致的约定，保证服务的高质量。服务治理功能可以解决将某些特定流量引入某一批机器，以及限制某些非法消费者的恶意访问，并在提供者处理量达到一定程度是，拒绝接受新的访问。

基于服务框架Dubbo的服务治理-服务管理

可以知道你的系统，对外提供了多少服务，可以对服务进行升级、降级、停用、权重调整等操作
可以知道你提供的服务，谁在使用，因业务需求，可以对该消费者实施屏蔽、停用等操作

基于服务框架Dubbo的服务治理-服务监控
可以统计服务的每秒请求数、平均响应时间、调用量、峰值时间等，作为服务集群规划、性能调优的参考指标。

基于服务框架Dubbo的服务治理-服务路由

基于服务框架Dubbo的服务治理-服务保护

基于服务总线OSB的服务治理-功能介绍

基于服务总线OSB的服务治理

Q：Dubbo到底是神马？
A：
淘宝开源的高性能和透明化的RPC远程调用服务框架
SOA服务治理方案
Q：Dubbo原理是？
A：

-结束-

‘陆’ 目前主流的Java分布式框架有哪些，学起来难不难

Java前景是很不错的，像Java这样的专业还是一线城市比较好，师资力量跟得上、就业的薪资也是可观的，学习Java可以按照路线图的顺序，

0基础学习Java是没有问题的，关键是找到靠谱的Java培训机构，你可以深度了解机构的口碑情况，问问周围知道这家机构的人，除了口碑再了解机构的以下几方面：

1. 师资力量雄厚

要想有1+1>2的实际效果，很关键的一点是师资队伍，你接下来无论是找个工作还是工作中出任哪些的人物角色，都越来越爱你本身的技术专业java技术性，也许的技术专业java技术性则绝大多数来自你的技术专业java教师，一个好的java培训机构必须具备雄厚的师资力量。

2. 就业保障完善

实现1+1>2效果的关键在于能够为你提供良好的发展平台，即能够为你提供良好的就业保障，让学员能够学到实在实在的知识，并向java学员提供一对一的就业指导，确保学员找到自己的心理工作。

3. 学费性价比高

一个好的Java培训机构肯定能给你带来1+1>2的效果，如果你在一个由专业的Java教师领导并由Java培训机构自己提供的平台上工作，你将获得比以往更多的投资。

希望你早日学有所成。

‘柒’ java学习路线

目前在职Java开发，我给出的Java学习路线是：

JavaSE--数据库--jdbc----前端基础--Javaweb--Spring--Mybatis--Maven--Springboot---Reids--Springcloud--Linux--Git。

JavaSE：java基础，既然是基础，那肯定是最重要的，所以学习的时候也是需要重点学习的地方。

数据库：为什么要学数据库呢，因为我们的web数据需要持久化到磁盘上统一管理，而数据库无疑就是最好工具。目前主流的关系型数据库有mysql 和oracle。我建议先学mysql。为什么呢mysql相比Oracle难度要低，而在国内应用场景又是最多的。

学会了mysql可以开发出一个完整的产品了，再学oracle都可以的。

前端基础：既然是做一个网站，那肯定不能是后台的数据，这样用户也是没办法看的，所以需要学习前端知识，把数据展示到页面上，而对于后台人员来说，学习阶段只需要学习前端基础就可以了。Html 、js、css、jquery就可以了。当然到离开后期你也可以学学专门为后端人员定制的前端框架，比如，layui，easyui。如果还觉得不够可以学学前端专用框架。比如vue element ，但是大前提是把自己的后台学到位了再学其他的。

Javaweb：jsp、servlet。为什么用了html还要学jsp呢。因为jsp和Java是无缝连接的。学了javaweb以后就可以自己做一个项目出来了，比如你想做一个个人网站。你可以给你们学校做一个教务管理系统都是可以的。

Spring：后台框架。为什么要用框架呢，可以快速开发，并且降低了耦合。Spring的AOP支持允许将一些通用任务如安全、事务、日志等进行集中式管理，从而提供了更好的复用，Spring的ORM和DAO提供了与第三方持久层框架的良好整合，并简化了底层的数据库访问。

Mybatis：持久层框架，当然持久层还有一个框架应用也很广的，那就是hibernate，一个是半自动的一个是全自动，而在国内应用最多的是mybatis，在国外用得最多的是hibernate，具体原因，大家可以网络查查。持久层框架有什么好处呢？如果你用原始的jdbc做开发，那你得自己来管理每一个连接，连接的打开和关闭，都是有开发人员来操作的，而且jdbc也没有实体的映射，需要我们写代码把值set进去，而用了框架这些都交给框架去做了。

Maven：mavne是一个工具，他的核心是pom.xml，这个配置文件，pom的全英文是project object model，意思是对象管理模型，也就是把项目也看成一个对象来操作了。给我们带来最直观的好处就是依赖问题，以前我们需要自己下载jar包，在构建到项目中，但是有了maven只需要写jar的依赖就可以自动给我们下载了。

Springboot：springboot是基于maven的，springboot最明显的特点就是开箱即用，也就是构建了一个springboot项目 直接就可以做开发了，而不需要像我们自己配一个springmvc的框架一样的需要去配置大量的xml文件。让我们开发人员更着重于业务上的开发。

Redis：前面的mysql，oracle是关系型数据库，什么是关系型呢，就是一对一 一对多 多对多。有表与表之间有这些关系在，所以就叫关系型数据库，而redis就是非关系型数据库，也就是他存储数据之间是没有这些关系，他是以键值对 list set方式存储的。

对了，顺便在这里说一下，我目前是在职Java开发，如果你现在也在学习Java，了解Java，渴望成为一名合格的Java开发工程师，在入门学习Java的过程当中缺乏基础入门的视频教程，你都可以申请加入我的Java新手学习交流qun：前面输入是：前面输入是：七九八，中间输入是：八四四，最后输入是：六二零。里面聚集了很多正在学习Java技术的初学者，qun文件里面还有我做Java技术这段时间整理的一些学习手册，面试题，开发工具，PDF文档书籍教程，需要的话都可以来获取下载。

Springcloud：微服务框架，什么是微服务呢，就是把我们传统的单体服务拆分开了，就是将一个单体架构的应用按业务划分为一个个的独立运行的程序即服务，微服务架构其实就是一个分布式架构，具体的就不详细的讲了，因为这里面牵涉到的解决方案是灵活的。

Linux：linux的应用通常都是在底层，那我们上层开发人员为什么也要学它呢，其实我们的主要应用是在服务器上，也就是服务器的系统。当然系统也有Windows的，而Windows的和Linux的区别就是Windows服务器有问题是微软来解决，很方便：别人替你做，但也不方便：你遇到问题都得让他官方来解决漏洞，但是Linux就不一样，他是完全开源的，有问题自己马上就可以解决，只要开发人员能力够硬去改内核都是可以的。

Git：版本管理工具，与之对应的还有svn，最大的区别在于git是分布式系统，而svn不是分布式的，因为你们进企业以后都是协同开发 也就是一个项目小组里面几个小伙伴一起开发一个项目，所以就要有一个代码的管理工具来保证你们做的不同模块可以整合，所以说git也是需要学的。

‘捌’ 求讲解Java分布式架构

Java分布式架构：Web服务实战
课程目标
通过实际案例，详细介绍Web服务的使用
适用人群
有J2EE和JavaSE基础；中级开发人员
课程简介
实例介绍如何发布Web服务、如何调用Web服务

‘玖’ JAVA架构师哪个机构专业都学些什么内容呢就业岗位有哪些

首先可以从课程体系方面考虑下，可以做如下参考
初级JAVA的基础知识:
1、首先要学习java的基础知识。
不要被新技术迷惑，所谓万变不离其宗，新技术都是基于java的基础之上，如果基础不扎实，对于这些新技术的理解也是一知半解，学不到根源。
2、做一个java项目
在学习纯轮完java的基础知识之后，做一个java项目来巩固一下，在项目中会发现很多问题，通过解决问题，加深基础知识的掌握。
3、学习数据库的基础知识和开发应用
软件开发离不了数据库，掌握几种流行的数据库：Oracle、SQL
server、MySQL等。
4、JEE基础
在这里首先要学习网站基础，包括HTML、DHTML、JavaScript；接着要学习XML，XML JAXP；然后学习JEE基础，包括JEE开发环境，RMI/IIOP、JNDI；最后学习JDBC数据库的应用开发。
5、web开发
全面的JEE的web开发知识：Servlet JSP javaBean TagLib，到这里做一个完整的web应用项目开发。
6、EJB开发
包含全面的EJB知识：1）EJB入门和无状态会话Bean；2）有状态会话Bean；3）BMP和CMP是实体Bean；4）jms和MessageDrivenBean；5）事物和安全（JTA、JTS和JAAS）；6）WebService的开发和应用；
7、开源框架的学习
学习几种现在流行的开源框架：Struts、Spring、Hibernian、Webwork等。完整的学习这些框架的开发和应用。如果有兴趣还可以学习Ibati框架、AJAX技术和DWR框架的开发和应用。
8、JEE项目
综合应用JEE的知识来开发一个完整的应用。
9、面向对象分析与设计
java是一种面向对象的语言，所以要深入学习面向对象的分析与设计，另外还要学习UML统一建模陵袭语言。
10、接下来就是系统设计与尺裤兄架构
这里要学习的是Java设计模式、EJB设计模式、JEE核心设计模式、JEE应用程序框架设计。
11、软件工程
软件工程基本理论知识的学习，还有Rup和极限编程。
12、技术研究
学习搜索引擎技术：如Lucene等、工作流技术：包含Shark、JBPM等、SOA架构和应用。
13、综合项目实战
实现一个企业级的应用。

‘拾’ 学习Java应该了解的大数据和框架

很多人都在知道，计算机行业的发展是非常迅速的，软件开发人员想要跟上时代的发展，最重要的就是不断挑战自己。在学习软件开发的过程，前期学习的知识是远远不够的，需要了解更多的知识，并且挑战更多的复杂性。

现在学习Java语言不能忽略工具和框架的使用，工具和框架的构建越来越复杂。很多人不知道学习工具和框架有什么用？下面昆明电脑培训为大家具体了解Java开发应该了解的大数据工具和框架。

一、MongoDB

这是一种最受欢迎的，跨平台的，面向文档的数据库。

MongoDB的核心优势是灵活的文档模型，高可用性复制集和可扩展的碎片集群。云南java培训建议可以尝试以多种方式了解MongoDB，例如MongoDB工具的实时监控，内存使用和页面错误，连接，数据库操作，复制集等。

二、Elasticsearch

主要正滑悔是能够为云构建的分布式RESTful搜索引擎。

Elasticsearch主让闷要是使用在Lucene之中的服务器，能够进行分布式多用户能力的全文搜索引擎，并且还是使用在Java的开发中，这是现在很多企业中使用最流行的搜索引擎。ElasticSearch不仅是一个全文搜索引擎，而且是一个分布式实时文档存储，每个字段都能够被索引并且可以被搜索。它也是一个具有实时分析功能的分布式搜索引擎，java课程发现它还可以扩展到数百个服务器存储和处理数PB的数据。