2020年,年薪50W的阿里P7高级架构师需要掌握哪些技术栈
乐字节教育整合线上教育与线下培训资源，打造全方位的教育体系，在技术研发方面力求精益求精，并致力于培养具备创新思维的高端IT人才。其核心理念在于通过优质教育资源提升公众的职业发展机会。
今夏,乐字节将Java架构师课程精心打造为系统化课程体系,并采用国内独家拥有《业务驱动式项目实操》的教学方案
8个项目实操
2个源码级别实战
一个终极电商项目
项目流程：
本课程共含有以下篇章：
第一章：架构基础篇
第二章：高性能实战
第三章：分布式架构
第四章：微服务
第五章：电商订单实战
第六章：电商基础中台
第七章：电商大数据分析
第八章：电商原生云实战
第一章：架构基础
本课程旨在通过实践操作强化学生的理论知识储备，并结合Maven等工具的使用来帮助他们掌握设计模式及常见算法与数据结构。进而助力技术能力的整体提升。具体而言，本课程包含三个核心模块：软件开发工具模块（Maven, Git, IDEA），计算机基础模块（Linux操作系统及基本的数据结构与算法实现），以及代码精读模块（深入理解设计模式与优秀开源项目精解）。这些模块将帮助学生全面提升技术水平。
一、课程核心技术点
工具篇提升工作开发效率，提高团队协作能力
计算机基础篇提升学生技术硬件，能够解决90%以上的算法面试问题
提高篇提升自学能力，能够快速定位到源码中核心脉络以及思想
二、课程适合哪些人群？
主要旨在帮助有一定工作经验的人士，在高效的基础上迅速掌握基础编程知识，并且能够借助专业的开发工具显著提高个人开发效率以及促进团队协作能力。
三、课程类型
项目\专题\理论+项目\基础 专题\理论\实践
课程内容
4.1 工具
工欲善其事必先利其器
IDEA
Maven
Git
4.2 设计模式
设计模式体现了最佳实践，
通常被视为经验丰富的面向对象编程专家常用的方法。
作为解决他们在软件开发过程中遇到一般性问题的方法，
这些方法则是众多开发者经过长期实践探索与总结得出的结果。
创建型模式
结构型模式
行为型模式
4.3 源码品读
在当前互联网行业中
Spring
Spring5新特性
Spring MVC
Mybatis
4.4 计算机理论基础
在全球超级计算机TOP500强操作系统排行榜中，Linux持续占据85%以上的主导地位，并且呈现出持续增长的趋势。随着开源软件在全球范围内的影响力不断扩大，在服务器操作系统市场中 Linux 已经构建起全方位的应用体系，并形成一个全方位的应用格局，并且始终保持着显著的发展速度。特别是在涉及国家安全的关键部门和行业中, Linux 系统的应用前景更加广阔本次主题将从浅层到深层系统地讲解 Linux 的核心内容
- Linux
4.5 数据结构和算法
数据结构与算法旨在实现高效存储与快速处理信息的需求，在这个背景下我们需要一种兼顾效率与资源消耗的有效方法即复杂度分析方法。在学习这一领域时应关注其发展历史核心特征适用场景及其在实践中的应用价值这一过程堪称思维能力的重要训练场。本主题将以深入解析的方式系统梳理并掌握企业及面试中常见99%以上的核心数据结构与算法体系
线性表
散列表
树
算法基本思想
排序算法
搜索
查找
4.6 项目实战
第二章：高性能实战
本章重点旨在提高学生应对高并发任务的能力，并通过优化设计确保系统的高效运行。具体而言, 通过实现"把所用户的访问请求都尽量往前推"这一目标, 使系统能够更好地处理大量并行操作带来的挑战。本章节将深入探讨JUC高级篇章（包括Unsafe类, Atomic块, 线程池机制, 锁机制, AQS同步通道, 关键字同步等）以及网络编程领域的核心内容（如Netty框架应用与Websocket开发）。整个章节将分为两个核心模块进行讲解。
课程核心技术点
1：JUC高并发篇能够针对于底层的理解根本上来解决并发问题；
2：网络编程篇能够通过网络的底层喝Netty来从根本上解决并发；
3：通过本章掌握性能优化技巧，为自己的程序人生提供一个弯道超车的机会，在未来掌握更多选择权和掌控权！
课前技术储备
必备知识：具备一定的项目实践经验，在实际的工作环境中经历过并发问题；具备自主学习的能力；英语基础扎实；对底层源代码的理解基础扎实。
课程类型
专题\理论\实践
课程内容
4.1 JUC高并发篇
掌握处理大型网站高并发问题的方法，并深入掌握Linux 。同时从更高层次去审视架构。
unsafe基础
Atomic原子类
线程池
AQS
锁
关键字
集合类
控制相关
并发实战
4.2 网络编程
网络编程基础
Netty
Websocket
实战篇 Springboot + Netty实现高性能的分布式服务架构
4.3 项目：手写高性能的分布式服务架构
第三章：分布式架构
为了应对高并发环境带来的项目架构演进需求，在设计系统时需要综合考虑系统的可扩展性和稳定性。基于对高并发场景的需求以及追求系统的高可用性，在项目的演进方向上进行了相应的技术布局与规划。本章节将主要涵盖以下几个方面：包括但不限于以下内容：分布式网络架构中涉及Nginx和Lvs等技术；深入探讨分布式一致性理论中的BASE/CAP模型及其实践应用；围绕一致性协议展开分析研究；以Zookeeper为例介绍其核心原理及实际应用案例；结合Etcd的学习与实践来理解分布式键值存储的设计理念；探索RabbitMQ在消息队列中的应用场景及性能优化方法；详细分析Kafka的消息生产者与消费者模型设计；了解RockeMQ在消息队列领域的最新发展动态；研究Redis缓存算法及其在实际应用中的优化技巧；探讨Etcd在缓存系统中的实际应用案例；结合MongoDB特性介绍其作为NoSQL数据库的特点与优势；了解Fastdfs在云存储领域的作用机制及其优缺点；研究OSS云存储的技术特点及应用场景分析；最后重点阐述如何基于现有技术基础构建一个基于分布式存储框架的文件存储解决方案。
课程核心技术点
1：分布式架构篇可以提升项目中的遇到的一些架构方面的问题
2：分布式架构篇提升学生技术硬件，能够解决90%以上的分布式面试问题
3：分布式架构篇能够将学生像架构师方向进行培养，形成架构师雏形
课前技术储备
基于课程中的相关实践积累,具备一定的项目实施经验,对常见框架及中间件有基本掌握,能够理解和分析代码实现
课程类型
项目\专题\理论+项目\基础
课程内容
4.1 分布式网络
Nginx
Lvs
4.2 分布式一致性
一致性基础理论BASE/CAP
Zookeeper
Consul
Etcd
4.3 分布式消息
RabbitMQ
Kafka
RocketMQ
4.4 分布式缓存
Redis是一款基于内存的高速缓存数据库系统。它完全开源且免费使用，并采用C语言编写。该软件遵循BSD协议进行开发，并提供高性能的支持key/value键值对的分布式内存解决方案。它运行在内存之上，并支持持久化的NoSQL存储方案。
EhCache
Redis
Memcached
4.5 分布式存储
MongoDB
Fastdfs
OSS云存储
4.6 实现一个分布式文件存储系统
第四章：微服务
春雪被视为一个用于管理服务的平台,被视为当下非常流行的前沿技术. Dubbo则主要用于实现微服务之间消息传递的技术. 旨在帮助开发者提升微服务开发能力,并增强解决问题的能力.
本章节涵盖Spring Cloud系列内容（包括但不限于微服务架构相关内容以及各组件的功能介绍），重点阐述了以下几个关键模块：Eureka注册中心相关内容（用于实现分布式系统节点发现）、Ribbon负载均衡相关内容（负责处理网络流量分配）、Consul注册中心相关内容（提供分布式系统状态协调功能）、OpenFeign服务调用相关技术（支持标准化的服务调用接口）、Hystrix服务熔断机制（实现故障容错能力）、Sentinel服务哨兵功能（提供实时监控与告警能力）、Zuul与Gateway服务网关相关技术（用于构建细粒度的服务分发机制）、Sleuth链路追踪技术应用（帮助定位系统异常路径）等；此外还详细探讨了Dubbo框架的两大核心篇章：基于消息队列的消息中间件以及基于缓存层的数据传输解决方案。
课程核心技术点
1：学完本章之后会让微服务的开发变的非常的便捷。
2：学完本章之后可以学会一整套的微服务开发技术解决方案
3：学完本章之后可以解决分布式中的远程调用
课前技术储备
必备知识：在相关课程学习中进行了部分知识点的实际操作，并且参与过团队项目开发；项目背景中最理想的情况是最好是涉及微服务架构设计；具备一定的自主问题解决能力。
课程类型
项目\专题\理论+项目\基础
课程内容
4.1 Spring Cloud
SpringCloud作为一个现代的服务治理平台，在当前技术领域内备受欢迎并被广泛采用。它整合了全面的技术方案以支持微服务架构的设计与实现，并包含一系列关键功能模块如配置管理和分布式会话构建等基础组件以及智能路由策略、断路器机制、控制总线管理等高级功能支持系统。特别值得一提的是与Spring Boot框架协同工作能够显著提升微服务构建效率并将显著提升微服务构建效率，并带来更高的灵活性与可扩展性
微服务架构介绍
Eureka注册中心
Ribbon负载均衡
Consul注册中心
OpenFeign服务调用
Hystrix服务熔断
Sentinel服务哨兵
Zuul服务网关
Gateway服务网关
Sleuth链路追踪
Stream消息处理
Config配置中心
Apollo配置中心
Nacos注册中心
Consul配置中
Bus消息总线
4.2 Dubbo
在现代化项目的开发过程中, 普遍采用的系统架构模式是基于分布式计算框架的设计, 在这种框架下进行通信机制和数据存储方案的选择极为关键.
本次课程的重点是围绕分布式操作展开讲解，并深入探讨了分布式系统中实现远程调用的技术方案。这些内容将帮助学员更高效地处理分布式架构中服务通信的核心挑战。
Dubbo
Dubbo对传统工程进行服务化改造
基于ZooKeeper的服务注册中心
SSM项目整合
服务发布
服务调用
监控中心
基于dubbo的分布式系统架构
服务集群
分布式子系统的划分
服务接口设计
服务启动依赖检查
服务负载均衡策
开发测试
直连提供者
服务只订阅
服务只注册
当当网dubboX架构体系
dubboX开发实战
微博motan架构体系
motan开发实战
课程回顾和总结
4.3 实现自己的RPC服务框架
第五章：电商订单实战
本课程主要利用项目中的业务逻辑及框架/中间件进行支撑，并结合相关的技术和工具提高学生的专业技能水平。着重整合分布式计算与相关技术进行系统设计与开发实践教学
本章节主要涵盖项目的概览与规划, 包括用户身份验证流程, 商品页面展示, 购物车功能模块, 订单管理模块, 支付环节管理, 客户评价系统, 高并发场景处理, 数据分析功能模块, 后台管理系统模块以及系统部署阶段等内容. 共计涉及11个功能模块.
课程核心技术点
1：能够全方面的刨析项目的设计方案
2：能够掌握到分布式、微服务、高并发集于一体的项目架构过程
3：提高自己编写代码的业务逻辑，针对于复杂场景下面BUG的解决能力
4：能够自己部署分布式项目，拥有自己的电商项目
课前技术储备
基于项目中使用的架构针对于项目的框架有较为深入的理解；具备扎实的Java技术基础；拥有优秀的业务逻辑设计能力；掌握一定的英语基础；具备独立排查和解决问题的能力
课程类型
专题\理论\实践
课程内容
首先带领大家了解电商首页的需求，并按照规划逐步实现首页轮播图模块、分类管理模块、商品推荐模块以及商品评价模块的功能开发。接着开发电商核心模块：购物车系统，并完成收货地址信息的录入与处理；随后深入设计并开发电商核心业务流程：订单管理与支付（支持微信支付及支付宝支付）；最后围绕中心任务展开设计工作：定时任务配置用于实现超期订单自动关闭等功能，并完成订单管理与评价管理系统的完善工作；通过系统学习掌握能力架构与开发单体项目的能力；最后将前端项目打包上传至云服务器进行发布处理，并完成后端项目的部署工作；最终目标是帮助大家掌握完整的电商项目的构建流程并实现上线运营
项目介绍
用户认证
商品展示
购物车
订单中心
支付中心
评价
高并发/缓存
数据分析
后台管理
项目部署
第六章：电商基础中台
本课程重点收集各个业务领域的关键指标；统一规范各个业务的数据标准与计量单位；经过数据分析与处理后为用户提供决策支持。针对业务高峰期的任务需求；解决大数据环境下线性可扩展的技术挑战；解决复杂业务系统间解耦的技术难点；在技术架构与组织模式上进行创新性的改革。
本章节主要涉及设计自动化运维方案（包括但不限于Ansible, Zabbix, ELK, Jumpserver, Jenkins等技术架构）、分布式链路跟踪方案（采用OpenTracing与Skywalking实现跨平台通信）、日志采集服务部署（基于Filebeat结合Elasticsearch与ELK构建高效采集网络）、TICK技术栈应用（部署Telegraf配合InfluxDB与Chronograf构建实时数据传输系统以及利用Kapacitor实现故障自愈功能）、监控告警平台搭建（基于Prometheus结合Grafana进行数据可视化展示）以及数据同步服务部署（采用canal与Datax实现高可用性数据备份策略）。共分为六个核心模块。
课程核心技术点
1：能够正确把控数据中台承担的企业角色
该系统能够实现自动化搭建涵盖数据采集、融合、治理、组织管理和智能分析等功能的实时监控模块与实时数据处理平台组成的追踪与监控中台服务
3：构建完整的平台搭建思维模式，提升决策水平
课前技术储备
必备知识：企业项目实操经验，拥有一定平台架构经验。
课程类型
项目\专题\理论+项目\基础
课程内容
4.1 自动化运维
服务器批量管理 Ansible
监控报警 Zabbix
数据仓库 ELK
跳板机 Jumpserver
持续集成 Jenkins
4.2 分布式链路跟踪
OpenTracing 理论概念详解
Skywalking
编写自己的分布式链路跟踪服务
4.3 日志采集服务
Filebeat
Elasticsearch
ELK
4.4 TICK技术栈
Telegraf
InfluxDB
Chronograf
Kapacitor
4.5 监控告警平台
Prometheus
Grafana数据可视化
4.6 数据同步平台
canal实时数据同步
Datax离线数据同步
4.7分库分表后进行数据查询实战：mysql 同步到elasticsearch
第七章：电商大数据分析
本课程着重于学习Hadoop的核心技术体系，并结合实际案例中的电商场景进行深入探索。基于真实的企业级电商数据进行专业化的数据分析处理后即可完成对电商行为日志的数据分析工作，并使理论知识与实践操作紧密结合。课程内容全面覆盖Storm、Spark等主流大数据框架，并通过实战案例和完整的电商项目实践帮助学员彻底掌握大数据处理的核心技能
课程核心技术点
1：最全面的大数据所有核心体系，最合理的课程设置
2：真实企业级落地项目，学习的更加扎实。
3: 6大核心知识体系，80个技术点，配套项目以及企业落地项目助力
课前技术储备
必备知识：真正意义上的零基础大数据课程，让你轻松入坑大数据。
课程类型
项目\专题\理论+项目\基础 专题\理论\实践
课程内容
4.1 Hadoop生态体系
HDFS概念
MapReduce
Hive架构
Hive DDL
Hive DML
Hive查询访问
Hive安全管理与压缩
Hbase 架构与操作
Hbase 压缩与存储
Flume
Sqoop
Zookeeper
Elasticsearch
CDH
Hue
Impala
oozie
4.2 Strom流式计算
面对海量数据的大规模处理场景 当系统每天产生的数据显示达到百千万级别时 我们可以通过存储技术来实现解决方案 如果系统每天产生的数据显示达到百十亿级别 则更适合采用分布式存储方案 这些预先确定好的 不会发生变化的数据类型 被称为批处理data 在这种情况下 我们就可以认为其大小即等于其容量 除此之外 流式化的大数据分析模式则是另一种重要的应用场景 其核心特征在于持续不断地生成新的原始data 并伴随实时性的分析需求
对于流式数据处理中, 我们将利用Kafka的消息缓存系统来承接 incoming的数据. 同时, Strom实时计算框架将被用来完成 data的处理. Redis则用于存储已完成的数据结果. 本阶段我们将深入系统地学习流式计算的相关知识与技术.
◆ 可解决的现实问题及价值所在
在经过本阶段的学习后, 我们能够掌握针对流式数据处理的场景的技术选型方法; Storm是如何应对不同实时场景的数据处理的; 同时学会高效地将处理结果进行快速存储和快速查询
- Kafka
- Redis
- Storm
4.3 Flink
Flink 基础
Flink 安装部署
Flink Api
Flink 高级功能
Flink 窗口与 Time
Flink 与 Kafka 整合
4.4 大数据平台架构师
◆ 学习目的
本阶段着重培养企业在集群优化与技术架构设计方面的复杂技能，并涵盖企业当前最前沿的技术应用内容。课程内容将根据行业发展动态和市场需求不断优化与更新。通过本阶段的学习与实践训练,帮助同学们在面对企业面试时展现专业能力,并在数据处理方案设计与架构选择等关键环节中突出核心竞争力,从而掌握行业制胜的关键技术要点
◆ 可解决的现实问题及价值所在
当前企业在人才市场上面临较大的竞争压力，在这一背景下对于具备数据开发与分析能力的专业人才需求日益增长。与此同时，在技术领域的企业也在不断进行创新与升级。经过这一阶段的学习培训后，在面对激烈的职场环境时将更具竞争优势，并且能够有效解决公司内部资源优化配置以及各项技术选型问题。
Kylin 架构与使用
Hive优化
Hbase 优化
Spark 核心源码分析
Spark 优化
Flink 源码分析
4.5实际应用
用户行为分析
报表统计分析
4.6 项目实战
第八章：电商原生云实战
微服务架构升级后应用功能模块繁多
课程能学到什么？
1：如何快速部署
2：每秒数万交易的促销、秒杀、抢购系统如何做弹性扩缩容
该系统后台应用部署方案旨在实现以下几点：一是保障业务的高可用性；二是支持资源弹性伸缩策略；三是优化发布流程自动化；四是实现运维流程自动化。
课前技术储备
有微服务开发经验，对于容器化有一定了解以及掌握者
三、课程类型
专题\理论\实践
四、课程内容
4.1 Docker
简要介绍容器技术与Docker的基础知识。课程提供者将详细讲解如何获取源码并完成实验环境搭建步骤说明。作为Docker体系中最核心的概念之一，镜像与容器两种类型构成了其理论基础框架。
通过Registry服务器拉取镜像或通过Dockerfile文件进行本地构建是两种主要的镜像获取方式。
启动、停止以及删除三种基本操作构成了对容器的基本管理流程。
基于Linux系统中的network namespace机制，默认情况下会隔离不同虚拟机之间的网络通信。
其具体实现原理是怎样的？通过深入分析docker内核中的host网络与bridge网络的工作流程，
我们可以清晰地理解不同容器之间如何实现安全隔离的同时保持通信连接。
Docker简介
Docker架构实现方案
Docker的下载安装
Docker的常见命令
Docker的镜像
Dockerfile
Docker Registry
Maven构建Docker镜像
Docker Compose编排微服务
Compose安装和入门
Docker Compose工程、服务、容器
Compose常用命令
Docker部署以及数据共享
Docker日志分析
4.2 Cloud Foundry
作为新一代云计算应用代表的Cloud Foundry,它特意设计以满足私有 clouds,大型数据中心以及公共 clouds service providers的需求.该平台能够有效简化现代应用程序的整个生命周期,从规划到部署再到运维.它还提供了经过优化设计的应用架构,适用于各种 cloud 环境中,从而显著提升了开发者在云端构建及运营应用的能力.
Cloud Foundry整体架构
Cloud Foundry网络管理
基于Cloud Foundry网络特性实现业务蓝绿发布
Cloud Foundry数据服务管理
数据持久层的高可用和业务连续性
容器应用和PaaS平台双重管理
Cloud Foundry混合容器云架构和实践
4.3 Mesos+Marathon
容器编排技术选型
Mesos资源管理原理剖析与实战
通过Mesos实现DCOS多类型负载综合管理
Marathon调度器原理剖析与实战
Marathon应用隔离和依赖管理
如何实现无单点大集群容器编排管理
Mesos+Marathon落地实战，部署微服务
4.4 K8S
k8s 是一个容器编排工具；同时也可以看作是管理应用全生命周期的一个工具；它能够轻松地完成创建、部署、提供服务等操作；这些操作都非常便捷；此外还具备自我修复能力；例如，在某台服务器发生故障时；它可以自动将该服务器上的服务调度到另一个主机上继续运行；无需人工干预；k8s 还能够快速地完成版本更新，并生成镜像文件；在迁移过程中无需额外步骤；只需要通过一次配置文件即可生成图像文件；适用于开发环境到测试环境再到生产环境等多种场景。
K8S调度原理剖析与Pod生命周期管理
K8S控制器管理原理剖析与实战
K8S Yaml配置实战血泪教训总结分享
K8S网络模型原理剖析与实战
K8S系统分层架构回顾和故障排除思路
如何实现大规模集群？100节点->1000节点
全链路高可用架构升级
4.5 容器弹性扩缩容
通过弹性伸缩机制（Auto Scaling），您可根据具体的业务需求及运营策略来设定弹性伸缩规则；当遇到业务负载增加的情况时会自动添加更多ECS实例以维持计算能力；而当遇到负载下降的情况则会相应地缩减ECS实例数量从而节省成本。该弹性伸缩机制不仅适用于那些周期性波动较大的应用场景还特别适合那些需要持续稳定运行的场景
Mesos资源管理属性和配额管理
有状态应用如何实现弹性伸缩和失效重置
容器弹性扩缩容：资源触发、简单决策
CloudFoundryautoscale技术落地
容器弹性扩缩容：负载触发、动态扩缩容
容器弹性扩缩容：更换轮子、自由扩缩容
K8S Adds-on技术落地
4.6 服务编排
相对于传统的架构体系，在采用微服务架构的情况下依赖各微服务间的协同工作完成整个业务流程的核心环节可以说进行业务流程的组织与规划是微服务架构体系中的必备技能其中涉及诸如RPC技术和分布式事务管理等技术细节但是即便如此安排也只能依靠专业化的知识储备而不能仅仅依靠老手技术人员的经验水平因此必须建立专业的业务流程配置系统作为支撑才能确保系统的高效运行
微服务编排的必要性
常见的微服务编排方式-Orchestration（编制）
常见的微服务编排方式-Choreography（编排）
常见的微服务编排方式-API网关
微服务编排的框架
微服务编排的事务一致性
微服务编排的监控工具支撑
课程回顾与总结
4.7 项目实战
