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《阿里巴巴Java 开发手册》是阿里巴巴集团技术团队的集体经验总结，经历了
多次大规模一线实战的检验及不断的完善，反馈给广大开发者。现代软件行业的高速
发展对开发者的综合素质要求越来越高，因为不仅是编程知识点，其它维度的知识点
也会影响到软件的最终交付质量。比如：数据库的表结构和索引设计缺陷可能带来软
件上的架构缺陷或性能风险；工程结构混乱导致后续维护艰难；没有鉴权的漏洞代码
易被黑客攻击等等。所以本手册以Java 开发者为中心视角，划分为编程规约、异常日
志、MySQL 数据库、工程结构、安全规约五大块，再根据内容特征，细分成若干二级子
目录。根据约束力强弱及故障敏感性，规约依次分为强制、推荐、参考三大类。对于
规约条目的延伸信息中，“说明”对内容做了引申和解释；“正例”提倡什么样的编
码和实现方式；“反例”说明需要提防的雷区，以及真实的错误案例。
本手册的愿景是码出高效、码出质量。代码的字里行间流淌的是软件生命中的血
液，质量的提升是尽可能少踩坑，杜绝踩重复的坑，切实提升质量意识。另外，现代
软件架构都需要协同开发完成，高效协作即降低协同成本，提升沟通效率，所谓无规
矩不成方圆，无规范不能协作。众所周知，制订交通法规表面上是要限制行车权，实
际上是保障公众的人身安全。试想如果没有限速，没有红绿灯，谁还敢上路行驶。对
软件来说，适当的规范和标准绝不是消灭代码内容的创造性、优雅性，而是限制过度
个性化，以一种普遍认可的统一方式一起做事，提升协作效率。
《阿里巴巴Java 开发手册》，开放包容地认真听取社区、博客、论坛的反馈，及
时修正，保持与时俱进。请关注手册末页的“阿里技术”和“云栖社区”公众号获取
最新版本。
2018-06-05
《App后台开发运维和架构实践》
第1章 App后台入门 16
1.1 App后台的功能 16
1.2 App后台架构 17
1.3 App和App后台的通信 19
1.4 App后台和Web后端的区别 22
1.5 选择服务器 23
1.6 选择编程语言 24
1.7 快速入门新技术 25
1.7.1 思维模式 25
1.7.2 4种快速入门新技术的方法 25
1.8 App是怎样炼成的 26
1.8.1 项目启动阶段 26
1.8.2 研发阶段 28
1.8.3 测试阶段 29
1.8.4 正式推出阶段 29
1.9 最适合App的开发模式——敏捷开发 30
1.9.1 Sprint 计划会议 31
1.9.2 日常开发 32
1.9.3 每日例会 33
1.9.4 测试和修复Bug 33
1.9.5 评审会议 34
1.9.6 回顾会议 34
1.9.7 及时反馈 34
1.9.8 总结 34
第2章 App后台基础技术 35
2.1 从App业务逻辑中提炼API接口 35
2.1.1 业务逻辑思维导图 36
2.1.2 功能—业务逻辑思维导图 37
2.1.3 基本功能模块关系 40
2.1
.4 功能模块接口UML（设计出API） 41
2.1.5 编写在线API测试文档 42
2.1.6 设计稿标注API 45
2.2 设计API的要点 46
2.3 如何选择合适的数据库产品 50
2.3.1 Redis，MongoDB，MySQL读写数据的区别 50
2.3.2 Redis，MongoDB，MySQL查找数据的区别 50
2.3.3 Redis，MongoDB，MySQL适用场景 51
2.4 如何选择消息队列软件 52
2.4.1 为什么要用消息队列？ 52
2.4.2 消息队列的工作流程 53
2.4.3 常见的一些消息队列产品 54
2.5 使用分布式服务实现业务的复用 54
2.5.1 巨无霸系统的危害 55
2.5.2 远程服务的优点 56
2.5.3 远程服务的实现 56
2.6 搜索技术入门 59
2.6.1 一个简单的搜索例子 59
2.6.2 搜索技术的基本原理 60
2.6.3 常见的开源搜索软件介绍 62
2.7 定时任务 65
2.7.1 Linux定时任务Crontab 65
2.7.2 在后台轻松管理各种各样的定时任务 66
第3章 App后台核心技术 68
3.1 用户验证方案 68
3.1.1 使用HTTPS协议 68
3.1.2 基本的用户登录方案 69
3.2 App通信安全 72
3.2.1 URL签名 72
3.2.2 AES对称加密 74
3.2.3 更进一步的通信安全 77
3.3 短信服务 78
3.3.1 App后台发送短信简介 78
3.3.2 选择短信平台 78
3.3.3 建立可靠的短信服务 79
3.4 处理表情的一些技巧 80
3.4.1 表情在MySQL的存储 80
3.4.2 当文字中夹带表情的处理 80
3.4.3 Openfire中发送表情引起连接断开的问题 81
3.5 高效更新数据 82
3.5.1 内容的推拉 83
3.5.2 数据增量更新策略 84
3.6 图片处理 90
3.7 视频处理 91
3.7.1 FFmpeg简介 91
3.7.2 后台调用FFmpeg的功能 92
3.8 获取APK和IPA文件里的资源 94
3.8.1 Android的APK文件 94
3.8.2 iOS的IPA文件 96
3.9 文件系统 98
3.9.1 文件云存储服务 99
3.9.2 架设文件系统 99
3.10 ELK日志分析平台 101
3.10.1 基本模块 101
3.10.2 日志分析流程 102
3.11 Docker构建一致的开发环境 103
3.11.1 Docker原理 103
3.11.2 搭建一致的开发环境 104
第4章 Linux——App后台应用最广泛的系统 107
4.1 基本的系统优化 107
4.1.1 开机自启动服务优化 107
4.1.2 增大文件描述符 109
4.2 常用的命令 110
4.2.1 全面了解系统资源情况——top 110
4.2.2 显示进程状态——ps 115
4.2.3 查看网络相关信息——netstat 116
4.2.4 查看某个进程打开的所有文件——lsof 118
4.2.5 跟踪数据到达主机所经路由——traceroute 119
4.2.6 文件下载/上传工具——“ssh secure shell client”和“lrzsz” 119
4.2.7 查看程序的依赖库——LD_DEBUG 121
4.2.8 进程管理利器——superivisor 122
4.3 故障案例分析 125
第5章 Nginx——App后台HTTP服务的利器 126
5.1 简介 126
5.2 基本原理 127
5.2.1 工作模型 127
5.2.2 进程解析 128
5.3 常用配置 129
5.3.1 Nginx的全局配置 130
5.3.2 event配置 130
5.3.3 http配置 131
5.3.4 负载均衡配置 133
5.3.5 server虚拟主机配置 134
5.3.6 location配置 134
5.3.7 HTTPS的配置 135
5.3.8 下载App的配置 136
5.3.9 生产环境中修改配置的良好习惯 136
5.4 性能统计 136
5.5 实现负载均衡的方案 137
5.6 用Nginx处理业务逻辑 139
第6章 MySQL——App后台最常用的数据库 140
6.1 基本架构 140
6.2 选择版本 141
6.3 配置文件详解 142
6.4 软件优化 144
6.4.1 正确使用MyISAM和InnoDB存储引擎 144
6.4.2 正确使用索引 145
6.4.3 避免使用select * 146
6.4.4 字段尽可能地设置为NOT NULL 146
6.5 硬件优化 147
6.5.1 增加物理内存 147
6.5.2 增加应用缓存 147
6.5.3 用固态硬盘代替机械硬盘 148
6.5.4 SSD硬盘+SATA硬盘混合存储方案 149
6.6 架构优化 149
6.6.1 分表 150
6.6.2 读写分离 151
6.6.3 分库 153
6.7 SQL慢查询分析 156
6.8 云数据库简介 157
6.9 灵活的存储结构 158
6.10 故障排除案例 159
第7章 Redis——App后台高性能的缓存系统 160
7.1 Redis简介 160
7.2 Redis的常用数据结构及应用场景 161
7.2.1 string——存储简单的数据 162
7.2.2 hash——存储对象的数据 163
7.2.3 list——模拟队列操作 165
7.2.4 set——无序且不重复的元素集合 167
7.2.5 sorted set——有序且不重复的元素集合 168
7.3 内存优化 170
7.3.1 监控内存使用的状况 170
7.3.2 优化存储结构 170
7.3.3 限制使用的最大内存 172
7.3.4 设置过期时间 172
7.4 集群 174
7.4.1 客户端分片 174
7.4.2 Twemproxy 175
7.4.3 Codis 176
7.4.4 Redis 3.0集群 179
7.4.5 云服务器上的集群服务 180
7.5 持久化 180
7.5.1 RDB 181
7.5.2 AOF 182
7.6 故障排除案例 184
第8章 MongoDB——App后台新兴的数据库 185
8.1 简介 185
8.2 核心机制解析 186
8.2.1 MMAP（内存文件映射） 186
8.2.2 Journal日志 187
8.3 入门 187
8.3.1 基本操作 188
8.3.2 数组操作 190
8.3.3 实例演示MySQL和MongoDB设计数据库的区别 191
8.4 高可用集群 195
8.4.1 主从 195
8.4.2 副本集 196
8.4.3 分片 198
8.5 LBS——地理位置查询 200
8.6 MongoDB 3.0版本的改进 205
8.6.1 灵活的存储架构 206
8.6.2 性能提升7~10倍 206
8.6.3 存储空间最多减少80% 207
8.6.4 运维成本最多降低95% 207
第9章 App后台架构剖析 208
9.1 聊天App后台架构 208
9.1.1 移动互联网的网络特性 209
9.1.2 协议 212
9.1.3 整体架构 218
9.2 社交App后台架构 221
9.2.1 基本表结构 222
9.2.2 推拉模式 223
9.2.3 数据库架构的演进 225
9.2.4 缓存架构的演进 229
9.3 LBS App后台架构 234
9.3.1 地理坐标详解 235
9.3.2 查找附近的人 236
9.3.3 基于MongoDB的LBS后台架构演进 240
9.4 推送服务器后台架构 242
9.4.1 Android推送 242
9.4.2 iOS推送 248
9.5 获得更多App后台架构资料 252
第10章 App后台架构的演进 255
10.1 架构的核心要素 255
10.1.1 高性能 256
10.1.2 高可用 258
10.1.3 可伸缩 261
10.1.4 可扩展 262
10.1.5 安全性 262
10.2 架构选型的要点 262
10.2.1 用成熟稳定的开源软件 263
10.2.2 尽可能使用云服务 264
10.3 架构的演进 268
10.3.1 单机部署 269
10.3.2 分布式部署 275
10.3.3 服务化 277
10.4 架构的特点 279
10.4.1 每个App的后台架构不会完全一样 279
10.4.2 架构的演进是由业务驱动的 279
10.4.3 架构不是为了炫耀技术 280
2018-06-05
流畅的Python
Python 官方教程（https://docs.python.org/3/tutorial/）的开头是这样写
的：“Python 是一门既容易上手又强大的编程语言。”这句话本身并无大
碍，但需要注意的是，正因为它既好学又好用，所以很多 Python 程序员
只用到了其强大功能的一小部分。
只需要几个小时，经验丰富的程序员就能学会用 Python 写出实用的程
序。然而随着这最初高产的几个小时变成数周甚至数月，在那些先入为
主的编程语言的影响下，开发者们会慢慢地写出带着“口音”的 Python 代
码。即便 Python 是你的初恋，也难逃此命运。因为在学校里，抑或是那
些入门书上，教授者往往会有意避免只跟语言本身相关的特性。
另外，向那些已在其他语言领域里有了丰富经验的程序员介绍 Python 的
时候，我还发现了一个问题：人们总是倾向于寻求自己熟悉的东西。受
到其他语言的影响，你大概能猜到 Python 会支持正则表达式，然后就会
去查阅文档。但是如果你从来没见过元组拆包（tuple unpacking），也没
听过描述符（descriptor）这个概念，那么估计你也不会特地去搜索它
们，然后就永远失去了使用这些 Python 独有的特性的机会。这也是本书
试图解决的一个问题。
这本书并不是一本完备的 Python 使用手册，而是会强调 Python 作为编
程语言独有的特性，这些特性或者是只有 Python 才具备的，或者是在其
1
1他大众语言里很少见的。Python 语言核心以及它的一些库会是本书的重
点。尽管 Python 的包索引现在已经有 6 万多个库了，而且其中很多都异
常实用，但是我几乎不会提到 Python 标准库以外的包。
2018-06-05
亿级流量网站架构核心技术
《亿级流量网站架构核心技术》一书总结并梳理了亿级流量网站高可用和高并发原则，通过实例详细介绍了如何落地这些原则。本书分为四部分：概述、高可用原则、高并发原则、案例实战。从负载均衡、限流、降级、隔离、超时与重试、回滚机制、压测与预案、缓存、池化、异步化、扩容、队列等多方面详细介绍了亿级流量网站的架构核心技术，让读者看后能快速运用到实践项目中。
不管是软件开发人员，还是运维人员，通过阅读《亿级流量网站架构核心技术》都能系统地学习实现亿级流量网站的架构核心技术，并收获解决系统问题的思路和方法。
2018-06-05
深入分布式缓存 从原理到实践
这是国内首本从大型互联网系统的应用角度探讨分布式缓存的书籍，包含了原理、框架、架构、案例等多方面的视角。
互联网系统随着容量需求的陡增，许多看似简单的存储类场景都面临着巨大的容量和稳定性风险，而其中的大部分都可以通过对缓存的合理使用来规避。读者从对本书的阅读当中，将会获得应对这些问题的经验，也会对分布式缓存有一个体系化的认识。
本书内容共分为三个部分，按照从理论到实现，再到实践的思路撰写。
首先介绍分布式缓存的背景知识，对本书“分布式”和“缓存”这两个关键词进行了全面的综述，作为后续章节叙述的基础；
第二部分介绍业界主流的缓存，关注其原理与实现，囊括了Ehcache、Memcached、Redis、tair、EVCache、Aerospike等六个缓存或类缓存系统；
最后一部分讨论缓存在互联网系统中的实践，从广告、社交、新闻、电商、营销等五类典型的互联网应用入手，分析它们面临的性能稳定性问题以及如何利用分布式缓存解决这些问题
2018-06-05
Kubernetes 1.9 中文指南
Kubernetes 是谷歌开源的容器集群管理系统，是 Google 多年大规模容器管理技术 Borg 的开源版本，也是 CNCF 最重要的项目之一。
Kubernetes 发展非常迅速，已经成为容器编排领域的领导者。Kubernetes的中文资料也非常丰富，但系统化和紧跟社区更
新的则就比较少见了。《Kubernetes 指南》开源电子书旨在整理平时在开发和使用 Kubernetes 时的参考指南和实践总结，
形成一个系统化的参考指南以方便查阅。欢迎大家关注和添加完善内容。
2018-06-05
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