简介

精彩点评

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  巨人马尔福德

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  和最近工作内容很相关的一本书，感觉很棒，穿针引线的快速扫盲。貌似很久没看过教材类的书了2333

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  zyf

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  从这本书中更多的是学习了一下netty。认识了下zookeeper。然后里面的im，想去实现，但是确实没有那个精力了。提供的代码保存了下来，以后可以用来抄袭。我的极客精神不见了。

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  张大新🤔

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  大篇幅的讲解了java io以及nio原理和netty，简单易懂，不错的书

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  Rebby

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  一直想搞明白Netty也尝试去看过NIO，Netty相关的书籍，都没坚持下来比较枯燥，作者用通俗易懂的方式帮助读者如何读懂Netty，我认为是最点睛之笔。 1、刚开始从操作系统(内核态)、应用进程（用户态）之间的IO读写，作为基础理论帮助读者认识底层流程是怎么走的。 2、传统IO读写有那些问题，进化到NIO优化了那些问题，以及讲了NIO的核心组件Buffer（缓冲区）、 Channel(管道)、 Selector（选择器）这章节非常重要！非常重要！非常重要！。 3、讲了基于NIO设计出来的Reactor反应堆模式 核心设计思想, 包括单线程与多线程的演进性能方面提升了那些，我感觉Reactor就是Netty的雏形，读者这章节读懂了，Netty的核心思想也基本也有了。也为接下来的章节打下了基础，所以这段基础一定要读懂。非常重要！非常重要！ 4、讲了传统异步回调有什么样的问题，google Guava异步回调以及Netty异步回调 之间的对比与优化，这章节也非常重要Netty框架绝大多数场景使用的都是异步回调。 5、讲了Netty基本使用方式，比较核心的概念就是Pipeline流水线处理。这个点很像Reactor中的attach/attachment组合升级版(读到这里你会发现Netty与Reactor很多共同之处，读起来也简单许多)，包括对Nio byteBuf封装的加强版 也有讲到，其他的读者也可以看看官方案例 API还是讲的很细的。 6、粘包、拆包这块讲的比较细，包括解决方案，包括底层什么原因导致粘包、拆包，理论知识比较值得多读章节。 7、Zookeeper 基础理论存储方式、核心组件大概有讲到包括包括Watcher监听通知，InterProcessMutex重入锁实现分布式锁。Cutator主流客户端。 8、Redis版本就讲的比较基础适合入门使用吧。 9、这本结合所有知识点，做了个开发实践demo，我理解是思路版本的，作者还是很用心帮助大家去深入理解 实战如何使用这些组件，当然让我印象最深刻的、学习更多的还是1~5章节，让我有了基础框架，更好的理解Netty 。 最后：要是作者能够在讲讲select/poll/epoll 之间的缺优点与演进就更好的，因为 高路复用为什么快，还是受限于底层使用什么模型，以及系统句柄数，内存。如果是selelct相对于epoll就要慢，因为底层存储数据结构不一样。

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  开车远离柱子

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  阅读本书的收获有以下几点 1. 是把JavaIO模型讲的非常清楚明了。 2. Netty启动源码分析思路。 3. Zk的使用。 全书对很多知识点都是从基础开始，层层递进，很不错的一本书。

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  Eric

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  讲的通俗易懂，不过内容偏基础，另外zookeeper跟redis章节感觉是为了书名写的，不比网上内容优质吧

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  Chuuuuuck

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  本书最主要的还是介绍netty，netty部分内容，示例工程im也让这一部分更有质感，脱离理论陷阱，是很不错的netty学习和实战文章，但后面高并发部分不及netty部分丰富，也未涉及原理，权当开拓眼界，查漏补缺，整一个高并发的im工程还没来得及细看，相信看完能有所获。

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  si烺

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  这本书应该归为Netty所属书籍，花了700页来讲NIO。从Java原生IO、异步回调、reacter模型，再到Netty原理。个人感觉是目前关于Netty最好的书。除去后面的zookeeper和redis部分（完全就是在凑字数），还是很值得一看。

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  好名字

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  除了高并发实战部分走马观花，其他部分作者很用心，能给个好评。

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  袁凯🐌

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  这本书最大的优点是，耐心的将知识点用代码进行了说明演示。别放过每个细小的环节，去阅读代码，会有所收获。

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  天涯明月刀

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  写的很详细，从基础开始，从NIO开始，再到netty需要的设计模式等，循序渐进，按部就班。我看了前几章觉得很容易跟上作者节奏，好书！

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  八九点钟的太阳呀

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  Netty入门的好书，介绍netty的核心内容，精细，TCP网络知识f附带讲解了，值得看，ZK介绍部分要深入的话，可以继续参考其他的

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  wdssdream

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  根本没讲清楚，仿佛读书时平庸的老师，照着教材读一遍，然后还问你懂了没

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  周伟鹏

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  io四种模型，第一次比较全面的理解了，netty也讲得很好，我算入门了，但举的代码例子我不甚满意，五分！

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  郑同学

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  目标 ZooKeeper 是用来做什么的？ 之前没有ZK，为什么会诞生 ZK？ 凭直觉: ZooKeeper 是用于简化分布式应用开发的，对开发者屏蔽一些分布式应用开发过程中的底层细节 ZooKeeper 对外暴露简单的 API，用于支持分布式应用开发 ZooKeeper 在提供上述功能的同时，其还是一个 高性能、高可用、高可靠的分布式集群 上面说这么多，总结一下，ZK 能解决分布式应用开发的问题，ZK 能很好的解决问题。到这一步，疑问就更多了： 分布式应用开发，有哪些常见问题？ZK 是如何屏蔽这些底层细节的？ ZooKeeper 对外暴露了那些 API？这些 API 如何支持分布式应用开发的？这些 API 还能简化吗？API 的语义性怎么样？ ZooKeeper 自身是一个高性能、高可用、高可靠的分布式集群，那有个简单的问题： 高性能是指什么？ZooKeeper 为了达到高性能，做了哪些工作？ 高可用? 高可靠? 为什么有 ZooKeeper 一个应用程序，涉及多个进程协作时，业务逻辑代码中混杂有大量复杂的进程协作逻辑。 上述多进程协作逻辑，有 2 个特点： 处理复杂 处理逻辑可重用 因此，考虑将多进程协作的共性问题拎出，作为基础设施，让 RD 更加专注业务逻辑开发，即： ZooKeeper 就是上述多进程协作基础服务的一种。 ZooKeeper 的特点 ZooKeeper 有几个简单特点： ZooKeeper 的 API：从 文件系统 API 得到的启发，提供简单的 API ZooKeeper 运行在专用服务器上，跟业务逻辑分离，保证了高容错性和可扩展性 ZooKeeper 是存储设施，但特别注意 ZK上存储的数据聚焦为：协作数据（元数据），而不是应用数据，应用数据有自己的存储方案，例如 HDFS 等 ZK 本质上，可以看作一种特殊的 FS 特别说明： 应用数据和元数据，由于使用场景不同，对一致性和持久性的要求有差异， 因此，架构设计、数据治理过程中，应将 2 类数据独立看待、独立存储。 ZooKeeper 的使命 ZK 要解决的核心问题： ZK 目标：简化分布式应用开发中，多进程协作问题。为分布式应用，提供高效、可靠的分布式协调服务（基础服务），例如： 统一的命名服务 分布式锁 进程崩溃检测 Leader 选举 配置管理：配置变更时，及时下发到各个 Client。 一个简单的问题：多进程的协作是什么？尼玛呀，有完没完，啥问题你都有，面对这个掉咋天的脑壳，还是回答一下。 多进程协作，整体分为 2 类： 协作：多进程需要一同处理某些事情，一些进程采取行动是的其他进程能够正常工作，例如：主从结构，M 向 S 分配任务，S 才会执行，否则 S 就保持空闲状态 竞争：两个进程不能同时工作，一个进程必须等待另个进程执行完毕，例如：主从结构，M 节点失效后，很多 S 都想成为 M，这时，就需要互斥锁，只有第一个获得锁的 S 成为 M 特别说明： 不跨网络协作：多进程，可以在同一台物理主机上，同步原语很方便(比如管道、共享内存、消息队列、信号量) 跨网络协作：多进程，分布在不同的物理主机上，ZK 关注这一类 跨网络多进程协作，进程通信，基本思路有 2 个： 消息机制：通过网络，直接信息交换，多消息传递算法，实现同步原语 共享存储：利用外部共享存储，实现多进程协作，要求共享存储提供有序访问，ZK 采用这种方式 真实系统中，跨网络通信，有几个共性问题： 消息延迟：由于网络原因，后发送先到达 处理器性能：由于系统调度原因，消息到达后，延迟处理 时钟偏移：不同物理主机，时钟发生偏移 ZK 精心设计用于屏蔽上述 3 个共性问题，使得这些问题在应用服务层面完全透明化。 ZooKeeper 特性 ZooKeeper 解决的本质问题 分布式系统的一致性问题： 消息传递：延迟性，先发送的消息，不一定先到达； 消息传递：丢失性，发送的消息，可能丢失； 节点崩溃：分布式系统内，任何一个节点都可能崩溃； 在这种情况下，如何保证数据的一致性？ 提案投票：基于投票策略，2PC 选举投票：基于投票策略，投出优先级最高的节点（包含最新数据的节点） Paxos 目标：解决分布式一致性问题，提高分布式系统容错性的一致性算法。 Paxos 本质：基于消息传递的高度容错的一致性算法 ZooKeeper 定位 ZooKeeper 是： 分布式协调服务，高效、可靠，方便应用程序，聚焦业务逻辑开发，而不需要过多关注分布式进程间协作细节。 ZooKeeper 不直接暴露原语，而是，暴露一部分调用方法组成的 API，类似文件系统的 API，支持应用程序实现自己的原语。 ZooKeeper 特性 ZooKeeper 可以保证如下分布式一致性特性： 顺序一致性：同一个 Client 发起的事务请求，严格按照发起顺序执行 原子性：事务请求，要么应用到所有节点，要么一个节点都没有应用 单一视图：Client 无论连接到哪个节点，看到的服务端数据都是一致的（Note：不准确，其实是最终一致性） 可靠性：事务一旦执行成功，状态永久保留 实时性：事务一旦执行成功，Client 并不能立即看到最新数据，但 ZooKeeper 保证最终一致性 ZooKeeper 设计目标 ZooKeeper 致力于提供高性能、高可用、顺序一致性的分布式协调服务，保证数据最终一致性。 目标一：高性能（简单的数据模型） 采用树形结构组织数据节点； 全量数据节点，都存储在内存中； Follower 和 Observer 直接处理非事务请求； 目标二：高可用（构建集群） 半数以上机器存活，服务就能正常运行 自动进行 Leader 选举 目标三：顺序一致性（事务操作的顺序） 每个事务请求，都会转发给 Leader 处理 每个事务，会分配全局唯一的递增id（zxid，64位：epoch + 自增 id） 目标四：最终一致性 通过提议投票方式，保证事务提交的可靠性 提议投票方式，只能保证 Client 收到事务提交成功后，半数以上节点能够看到最新数据 ZooKeeper 出现之前 ZK 出现之前，分布式系统常用两种方式，实现多进程协作： 分布式锁管理器 分布式数据库 ZK 更专注于进程协作，而不提供任何锁接口和通用的存储数据接口。 应用服务器，常见的 2 种需求： Master-Slave Leader 选举：要求提供Master节点选举功能 进程响应跟踪 崩溃检测：要求提供进程存活状态的跟踪 分布式锁：互斥排它锁 ZK 为上述 2 种策略提供了基础 API。 ZooKeeper 不适用的场景： 海量数据存储：ZK 本质是特殊的 FS，但 ZK 用于存储元数据，需要单独存储应用数据