前言：
关于程序员，一直以来有个默认的共识，这是个高薪的职业但也“高危”。加不完的班、关不掉的电脑、积重难返的身体负荷......在互联网大热狼性文化横行的今天，更是如此。那么面对优胜劣汰的技术环境，程序员该如何避免沦为“螺丝钉”？在过了35岁之后，又如何老而弥坚“尚能饭”？......接下来我们就为你详尽解读，优秀的工程师是学习哪些知识点以及如何攻克这些关卡的。
01-实战NginX
第1章Nginx简介第2章Nginx服务器的安装与配置第3章Nginx的基本配置与优化第4章Nginx与PHP(FastCGI)的安装、配置与优化第5章Nginx与JSP. ASP.NET. Perl的安装与配置第6章Nginx HTTP负载均衡和反向代理的配置与优化第7章Nginx的Rewrite规则与实例第8章Nginx模块开发第9章Nginx的Web缓存服务与新浪网的开源NCACHE模块第10章Nginx在国内知名网站中的应用案例第11章Nginx的非典型应用实例第12章Nginx的核心模块第13章Nginx的标准HTTP模块第14章Nginx的其他HTTP模块第15章Nginx的邮件模块
01-实战NginX
02-微服务实战
箅1章微服务概述第2章微服务设计原则第3章微服务之SpringBoot第4章微服务之Docker第5章微服务之Spring Cloud第6章微服务之Spring Cloud其他框架第7章微服务之自动化测试与质量管理第8章微服务之JHipster第9章微服务之自动化部署第10章微服务之日志收集与监控第11章完整示例第12章微服务核心功能推荐
02-微服务实战
02-微服务实战
这些PDF是进阶架构架构师的必备PDF，小编已经为大家整理出来了，
03-Redis核心原理和应用实践
开筒:授人以鱼不若授人以渔一Redis 可以用来做什么?基础:万丈高楼平地起Redis基础数据结构应用1:千帆竞发一分布式锁应用2:缓兵之计一延时队列应用3:节衣缩食一位图应用4:四两援千斤一HyperLogLog应用5:层峦叠嶂—布隆过滤器应用6:断尾求生一简单限流应用7:-毛环拔一漏斗限流应用8:近水楼台一GeoHash应用9:大海捞针一Scan原理1:鞭辟入里一线程 I0模型原理2:交头接耳一通信协议原理3:未雨绸缪一持久化原理4:雷厉风行一管道原理5:同舟共济一事务原理6:小道消息一PubSub原理7 :开源节流一小对象压缩原理8:有备无患一主从同步集群1:李代桃便一Sentinel集群2:分而治之一Codis集群3:众志成城一Cluster拓展1:耳听八方—Stream拓展2:无所不知—Info指令拓展3:拾逮漏补一再谈分布式锁拓展4:朝生要死一一过期策略拓展5:优胜劣汰一LRU拓展6:平波缓进一懒惰删除拓展7 :妙手仁心一优雅地使用 Jedis拓展8:居安思危一保护 Redis拓展9:隔墙有耳一Redis安全通信源码1 :极度深寒一探索 「字符串」内部结构源码2:极度深寒一探索 「字典」内部源码3:极度深寒一探索 「压缩列表」内部源码4:极度深寒一探索 「快速列表」内部源码5:极度深寒一-探索 「跳跃列表」内部结构源码6:极度深寒一一探索 「紧凑列表」内部源码7 :极度深寒一一探索 「基数树」内部尾声:百尺竿头一 继续深造指南
03-Redis核心原理和应用实践
03-Redis核心原理和应用实践
04-MySQL深度解析
第1章MySQL架构介绍
第2章MySQL权限与安全
第3章数据备份与还原
第4章MySQL的高级特性
第5章MySQL锁定机制
第6章使用MySQL Workbench管理数据库
第7章SQL性能优化
第8章MySQL服务器性能优化
第9章MySQL性能监控
第10章MySQL Replication
第11章MySQL Cluster实战
第12章企业中MySQL的高可用架构
04-MySQL深度解析
04-MySQL深度解析
学习资料是用来学习的，而不是用来收藏的，小编已经将这么文档整理好了，如果您需要的话，
05-Hadoop+Spark大数据架构技术
第1章大数据与机器学习第2章VirtualBox虚拟机软件的安装第3章Ubuntu Linux操作系统的安装第4章Hadoop Single Node Cluster的安装第5章Hadoop Muti Node Cluster的安装第6章Hadoop HDFS命令第7章Hadoop MapReduce第8章Spark的安装与介绍第9章Spark RDD第10章Spark的集成开发环境第11章创建推荐引擎第12章StumbleUpon数据集第13章决策树二元分类第14章运辑回归:元分类第15章支持向量机SVM二元分类第16章朴素贝叶斯元分类第17章决策树多元分类第18章决策树回归分析第19章使用Apache Zeppelin 数据可视化
05-Hadoop+Spark大数据架构技术
05-Hadoop+Spark大数据架构技术
06-Spark大数据商业实战三部曲_内核解密_商业案例_性能调优
上篇：内核解密
第1章电光石火间体验Spark 2.2开发实战
第2章Spark 2.2技术及原理
第3章Spark的灵魂: RDD和DataSet
第4章Spark Driver启动内幕剖析
第5章Spark集群启动原理和源码详解
第6章Spark Aplication提交给集群的原理和源码详解
第7章Shuffle原理和源码详解
第8章Job工作原理和源码详解
第9章Spark中Cache和checkpoint原理和源码详解
第10章Spark中BroadcastAccumulator原理和源码详解
第11章Spark与大数据其他经典组件整合原理与实战
中篇：商业案例
第12章Spark商业案例之大数据电影点评系统应用案例
第13章Spark 2.2实战之Dataset开发实战企业人员管理系统应用案例
第14章Spark商业案例之电商交互式分析系统应用案例
第15章Spark商业案例之NBA篮球运动员大数据分析系统应用案例
第16章电商广告点击大数据实时流处理系统案例
第17章Spark在通信运营商生产环境中的应用案例
第18章使用Spark GraphX实现婚恋社交网络多维度分析案例
下篇：性能调优
第19章对运行在YARN上的Spark进行性能调优
第20章Spark 算子调优最佳实践
第21章Spark 频繁遇到的性能问题及调优技巧
第22章Spark集群资源分配及并行度调优最佳实践
第23章Spark集群中Mapper端、Reducer 端内存调优;
第24章使用Broadcast实现Mapper端Shufle聚合功能的原理和调优实战:
第25章使用Accumulator高效地实现分布式集群全局计数器的原理和调优案例:
第26章Spark下JVM性能调优最佳实践
第27章Spark五大子框架调优最佳实践:
第28章Spark2.2.0新-.代钨丝计划优化引擎;
第29章Spark Shufle调优原理及实践
第30章Spark性能调优之数据倾斜调优一站式解决方案原理与实战:
第31章Spark大数据性能调优实战专业之路
06-Spark大数据商业实战三部曲_内核解密_商业案例_性能调优
06-Spark大数据商业实战三部曲_内核解密_商业案例_性能调优
07-Flink
第1章为何选择Flink第2章流处理架构第3章Flink的用途第4章对时间的处理第5章有状态的计算第6章批处理:一种特殊的流处理附录其他资源
07-Flink
08-K8S
第1部分Kubernetes基础筒第1章Kubernetes介绍第2章Kubernetes的架构和部署第3章Kubernetes快速入门第4章Pod第5章Replication Controller第6章Service第7章数据卷第8章访问Kubernetes API第9章Kubernetes网络第10章Kubernetes安全第11章Kubernetes资源管理第12章管理和运维Kubernetes第13章CoreOS第14章Etcd第15章Mesos
08-K8S
08-K8S
学习资料是用来学习的，而不是用来收藏的，小编已经将这么文档整理好了，如果您需要的话可以查看图片中的获取方式
