这门课解决什么工作场景

很多写了五六年业务代码的 Java 开发，都会卡在一个瓶颈：能把增删改查和中间件用得很熟，但一到系统拆分、容量规划、线上故障排查就发虚。这门课针对的就是这个断层。它不教你基础语法，也不讲 Spring 怎么配 Bean，而是直接面对真实架构决策：分布式系统里 RPC 通信到底怎么设计才扛得住流量，注册中心选型时 ZooKeeper 和 Nacos 的取舍逻辑是什么，微服务拆到什么粒度是合理的，K8s 上部署 Java 服务时 JDK17 和容器内存怎么配合才不踩坑。场景很具体，不是泛泛谈架构理念，而是带着你把一个分布式系统从通信层到部署层逐步搭起来。如果你现在的工作还停留在写单机应用、调接口、改 Bug，但想往技术负责人或架构岗转，这门课的内容正好补上中间缺的那块。

适合什么基础，建议先看哪几块

这门课不适合零基础。你需要有扎实的 Java 开发经验，至少独立做过带数据库交互的 Web 项目，理解线程池、IO 模型、Spring 生态的基本原理。如果连 JVM 内存结构都说不清楚，建议先补基础再看。资料本身的编排是按分布式通信→注册中心→微服务治理→云原生部署这条线走的，但我不建议从头顺序看。如果你日常工作里已经在用 Dubbo 或 Spring Cloud，但说不清底层原理，建议先看 RPC 通信原理和手写 RPC 那几节，把"服务发现、负载均衡、序列化、网络通信"这几个核心环节自己实现一遍，比看十遍源码都管用。如果基础已经不错，可以直接跳到 ZooKeeper 源码剖析和 K8s 部署部分，这两块是日常开发中最容易"会用但出事就懵"的地方。Service Mesh 那部分内容偏前沿，如果你的公司还没上 Istio，可以先了解概念，不必急着动手。

学完能独立做什么，资料怎么配合练习

把核心章节跟下来，你应该能独立完成几件具体的事：第一，自己设计一套 RPC 框架，不依赖 Dubbo 也能实现服务注册、发现、远程调用和容错策略；第二，在做微服务拆分时，能给出明确的拆分依据和治理方案，而不是照搬网上模板；第三，在 K8s 环境里部署 Java 服务时，知道怎么配资源限制、怎么排查容器里 JVM 的内存问题。练习方式上，这门课不能只看视频。建议每看完一个模块，就自己开一个空项目把对应功能写一遍。比如看完手写 RPC，就自己实现一个支持多种序列化、带心跳检测的简易框架；看完 ZooKeeper 源码，就本地起一个集群，模拟 Leader 选举和网络分区。代码不一定要写得多完美，关键是把每个设计决策背后的"为什么"想清楚。架构师的核心能力不是会多少框架，而是在面对具体约束时能做出合理取舍，这个能力只能靠动手练出来。


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课程目录

*   01 第一章 5.大型互联网分布式架构突击/

  *   01 1-1 RPC 通信原理实战 (299.91 MB), 03:24:40

  *   03 1-3 Netty 通信技术进阶（下） (632.47 MB), 05:36:56

  *   04 1-4 纯手写 RPC（上） (307.88 MB), 02:41:07

  *   05 1-5 纯手写 RPC（下） (329.05 MB), 02:34:59

  *   06 1-6 注册中心 Zookeeper 源码深度剖析（上） (365.58 MB), 03:02:13

  *   07 1-7 注册中心 Zookeeper 源码深度剖析（下） (438.72 MB), 03:15:01

  *   08 1-8 Dubbo 核心源码剖析（上） (309.54 MB), 02:38:53

  *   09 1-9 Dubbo 核心源码剖析（中） (436.03 MB), 03:12:52

  *   10 1-10 Dubbo 核心源码剖析（下） (394.23 MB), 02:47:21

*   02 第二章 6-互联网微服务前沿技术栈进阶/

  *   01 2-1 玩转 SpringCloud 高级应用、原理、源码（上） (347.30 MB), 03:07:55

  *   02 2-2 玩转 SpringCloud 高级应用、原理、源码（中） (289.42 MB), 02:32:02

  *   03 2-3 玩转 SpringCloud 高级应用、原理、源码（下） (320.38 MB), 02:25:15

  *   04 2-4 链路追踪 Skywalking 真实演练（上） (346.41 MB), 03:03:46

  *   05 2-5 链路追踪 Skywalking 真实演练（下） (337.35 MB), 02:47:29

  *   06 2-6 SpringCloudAlibaba 主流微服务前沿技术栈（一） (310.08 MB), 02:44:38

  *   07 2-7 SpringCloudAlibaba 主流微服务前沿技术栈（二） (332.16 MB), 02:54:44

  *   08 2-8 SpringCloudAlibaba 主流微服务前沿技术栈（三） (289.18 MB), 02:38:05

  *   09 2-9 SpringCloudAlibaba 主流微服务前沿技术栈（四） (344.90 MB), 02:38:16

  *   10 2-10 携程 Apollo 应用发布实战（上） (328.36 MB), 02:55:09

  *   11 2-11 携程 Apollo 应用发布实战（下） (328.35 MB), 02:26:25

  *   12 2-12 服务网格 ServiceMesh 学习与实战（上） (284.76 MB), 02:53:46

  *   13 2-13 服务网格 ServiceMesh 学习与实战（下） (313.98 MB), 02:53:29

*   03 第三章 架构师源码深度剖析/

  *   01 3-1 JDK 源码剖析（上） (668.43 MB), 02:47:59

  *   02 3-2 JDK 源码剖析（中） (677.15 MB), 02:50:13

  *   03 3-3 JDK 源码剖析（下） (610.02 MB), 02:33:20

  *   04 3-4 Tomcat源码剖析 (663.04 MB), 02:46:33

  *   05 3-5 Spring 源码深度剖析（一） (601.75 MB), 02:31:14

  *   06 3-6 Spring 源码深度剖析（二） (583.14 MB), 02:26:32

  *   07 3-7 Spring 源码深度剖析（三） (569.89 MB), 02:23:10

  *   08 3-8 Spring 源码深度剖析（四） (200.38 MB), 02:20:39

  *   09 3-9 SpringBoot 源码剖析（上） (249.63 MB), 02:32:33

  *   10 3-10 SpringBoot 源码剖析（下） (269.57 MB), 02:36:52

  *   11 3-11 MyBatis 源码剖析（上） (332.57 MB), 02:49:18

  *   12 3-12 MyBatis 源码剖析（下） (380.58 MB), 02:49:06

*   04 第四章 互联网全景消息通信实战/

  *   01 4-1 RabbitMQ 深度剖析（上） (313.98 MB), 03:09:10

  *   02 4-2 RabbitMQ 深度剖析（下） (310.43 MB), 02:49:54

  *   03 4-3 RocketMQ 深度剖析（上） (345.27 MB), 02:49:05

  *   04 4-4 RocketMQ 深度剖析（中） (285.72 MB), 02:55:24

  *   05 4-5 RocketMQ 深度剖析（下） (345.18 MB), 03:17:20

  *   06 4-6 Kafka 深度剖析（上） (207.17 MB), 02:43:45

  *   07 4-7 Kafka 深度剖析（中） (250.36 MB), 02:39:25

  *   08 4-8 Kafka 深度剖析（下） (196.27 MB), 02:37:12

*   05 第五章 亿级流量服务架构解密/

  *   01 5-1 千亿流量拦截控制处理技术 OpenResty、Kong（上） (325.93 MB), 03:22:54

  *   02 5-2 千亿流量拦截控制处理技术 OpenResty、Kong（下） (379.45 MB), 03:26:47

  *   03 5-3 高性能缓存代理方案Redis、Twemproxy（上） (405.95 MB), 03:27:47

  *   04 5-4 高性能缓存代理方案Redis、Twemproxy（中） (459.09 MB), 03:50:25

  *   05 5-5 高性能缓存代理方案Redis、Twemproxy（下） (374.69 MB), 02:55:01

*   06 第六章 互联网海量数据高效处理/

  *   01 6-1 分布式检索引擎 Elasticsearch（上） (251.33 MB), 03:06:14

  *   02 6-2 分布式检索引擎 Elasticsearch（下） (241.57 MB), 03:03:54

  *   03 6-3 MySQL 千亿级数据生产环境扩容实战（上） (178.77 MB), 02:17:32

  *   04 6-4 MySQL 千亿级数据生产环境扩容实战（下） (234.87 MB), 02:43:02

  *   05 6-5 MongoDB 打造亿级用户动态扩容机制（上） (250.93 MB), 03:20:01

  *   06 6-6 MongoDB 打造亿级用户动态扩容机制（下） (282.06 MB), 03:39:43

  *   08 6-8 无限容量云盘分布式存储技术方案ceph（上） (200.42 MB), 02:31:58

  *   09 6-9 无限容量云盘分布式存储技术方案ceph（下） (186.51 MB), 02:23:25

*   07 第七章 大数据综合应用实战/

  *   01 7-1 Apache Druid 打造大数据实时监控系统（上） (261.74 MB), 02:52:50

  *   02 7-2 Apache Druid 打造大数据实时监控系统（中） (302.00 MB), 02:54:12

  *   03 7-3 Apache Druid 打造大数据实时监控系统（下） (357.38 MB), 03:02:09

  *   04 7-4 基于 Flink 平台实时流数据分析（上） (251.49 MB), 02:40:37

  *   05 7-5 基于 Flink 平台实时流数据分析（中） (252.58 MB), 02:44:04

  *   06 7-6 基于 Flink 平台实时流数据分析（下） (394.71 MB), 04:02:27

*   08 第八章 玩儿爆大型项目性能优化/

  *   01 8-1 高性能队列 Disruptor (403.70 MB), 03:21:49

  *   02 8-2 并发编程多线程调优（上） (387.73 MB), 04:04:28

  *   03 8-3 并发编程多线程调优（中） (340.50 MB), 03:15:17

  *   04 8-4 并发编程多线程调优（下） (369.44 MB), 03:25:06

  *   05 8-5 JVM内核调优（上） (426.48 MB), 03:58:49

  *   06 8-6 JVM内核调优（下） (324.79 MB), 03:22:12

  *   07 8-7 高性能队列 Disruptor-加餐 (216.18 MB), 02:40:19

  *   08 8-8 MYSQL 数据库调优（上） (315.06 MB), 03:02:00

  *   09 8-9 MYSQL 数据库调优（下） (291.94 MB), 02:46:35

  *   10 8-10 设计模式优化 (164.52 MB), 02:27:39

*   09 第九章 数据结构与算法实战/

  *   01 9-1 数据结构与算法（一） (222.71 MB), 02:53:03

  *   02 9-2 数据结构与算法（二） (211.50 MB), 02:40:40

  *   03 9-3 数据结构与算法（三） (177.36 MB), 02:14:19

  *   04 9-4 数据结构与算法（四） (199.68 MB), 02:32:18

*   10 第十章 高效基础设施运维实战/

  *   01 10-1 持续集成 Jenkins (397.81 MB), 03:22:30

  *   02 10-2 容器化技术 Docker（上） (355.83 MB), 03:02:17

  *   03 10-3 容器化技术 Docker（下） (437.22 MB), 03:36:26

  *   04 10-4 容器编排 Kubernetes（K8s）（上） (291.27 MB), 02:55:31

  *   05 10-5 容器编排 Kubernetes（K8s）（下） (316.53 MB), 03:15:37

  *   06 10-6 软负载均衡器 LVS+Keepalived 高可用部署实战 (346.30 MB), 03:25:21

  *   07 10-7 全链路压测刨根解牛（上） (300.35 MB), 02:54:00

  *   09 10-9 云上架构与场景方案实战 (291.95 MB), 02:56:23