众所周知,在所有的编程语言中,C++语言是一门颇具学习难度,需要很长学习周期的编程语言。甚至很多人经常听到一句调侃的话语------"C++,从入门到放弃"。
C++界的知名书籍特别多,从简单到高端书籍,许多书籍都是C++之父或者至少是C++标准委员会成员这个级别的C++专家写的书,他们是规则和标准的制定者,而这些书至少都有数十上百本。
假设每天不用工作,只读这些书,在能读懂能理解的情况下,大概至少得读5年以上,加上不断的练习,培养自己的实战能力,这意味着做一个相对能力强一点的C++开发人员,至少要10年的功夫。
笔者在学习C++的前10年,每天不停的学,不停的编写代码,10年之后C++开发能力如何呢?能做到在驾驭大项目(几万行)时极少出现bug,整个程序运行基本稳定的程度。笔者真正的实力飞跃是在大概学习C++的第15年,那个时候能够感觉到对一些事物、对一些细节方面考虑的周到程度远远超出常人。
学习C++的时间都花在哪里了
1.基本知识体系的构建
基础的C++开发知识是必须要学习的,C++新标准的知识也不断出现,学习这些都要花时间,刚刚笔者也提到,这些大部头的C++经典书全部读下来,能理解的不错,可能要5年以上的时间。而且读者不难发现,即便是很多大牛、大师级的人写的书,读过后要想把书中的内容进行消化、理解和吸收,也需要反复阅读好几遍,从这一点可以看得出来,很多大师的开发能力很强,但写出适合阅读的书还是比较勉强的。
在基本知识体系构建这一条上有没有什么捷径可走呢?有,很快就会说到。
2.逻辑思维的全面提升
对于一个程序员,真正的实力的体现往往不是诸如这个算法会不会,这个知识点是否知道这种比较细枝末节的问题,而这些问题在很多人口中却成了所谓的内功、基础,笔者不认同这个说法,因为这些问题可能短则需要几分钟,长则也是以天为单位就可以掌握。而逻辑思维的全面提升,才真正决定程序开发质量,是需要数年甚至十数年的努力才可以达到相当的高度。
逻辑思维的全面提升和解决问题实际能力的全面提升,须以常年累月的①阅读高手代码;②动手写项目来实践;③认真思考和总结;④再学习和再实践。这个过程反复来,这方面大概仍旧需要5年甚至10年每天不停的锤炼,才可以达到一定的水准,从这点来讲,程序员最终水平的高低,拼的是耐力和韧劲。
所以,很多只有几年开发经验的程序员代码中经常充斥着bug,天天疲于应付产生的bug,一个项目解决bug所占用的时间甚至是开发时间的好几倍,急得领导跳脚和抓耳挠腮无可奈何的情形时有发生。
C++知识体系
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部分录播视频:
1.精进基石专栏
1.1 数据结构与算法
1.1.1 随处可见的红黑树
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红黑树的应用场景进程调度cfs,内存管理
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红黑树的数学证明与推导
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手撕红黑树的左旋与右旋
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红黑树添加的实现与添加三种情况的证明
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红黑树删除的实现与删除四种情况的证明
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红黑树的线程安全的做法
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分析红黑树工程实用的特点
1.1.2 磁盘存储链式的B树与B+树
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磁盘结构分析与数据存储原理
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多叉树的运用以及B树的定义证明
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B树插入的两种分裂
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B树删除的前后借位与节点合并
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手撕B树的插入,删除,遍历,查找
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B+树的定义与实现
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B+树叶子节点的前后指针
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B+树的应用场景与实用特点
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B+树的线程安全做法
1.1.3 海量数据去重的Hash与BloomFilter,bitmap
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hash的原理与hash函数的实现
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hash的应用场景
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分布式hash的实现原理
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海量数据去重布隆过滤器
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布隆过滤的数学推导与证明
1.2 设计模式
1.2.1 创建型设计模式
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单例模式
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策略模式
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观察者模式
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工厂方法模式与抽象工厂模式
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原型模式
1.2.2 结构型设计模式
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适配器模式
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代理模式
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责任链模式
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状态模式
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桥接模式
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组合模式
1.3 c++新特性
1.3.1 stI容器,智能指针,正则表达式
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unordered_map
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stl容器
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hash的用法与原理
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shared_ptr,unique_ptr
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basic_regex, sub_match
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函数对象模板function,bind
1.3.2 新特性的线程,协程,原子操作,lamda表达式
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atomic的用法与原理
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thread_local 与condition_variable
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异常处理exception_ptr
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错误处理error_category
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coroutine的用法与原理
1.4 Linux工程管管理
1.4.1 Makefile/cmake/configure
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Makefile的规则与make的工作原理,
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单文件编译与多文件编译
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Makefile的参数传递
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多目录文件夹递归编译与嵌套执行make
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Makefile的通配符,伪目标,文件搜索
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Makefile的操作函数与特殊语法
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configure生成makefile的原则
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cmake的写法
1.4.2 分布式版本控制git
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git的工作流程
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创建操作与基本操作
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分支管理,查看提交历史
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git服务器搭建
1.4.3 Linux系统运行时参数命令
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进程间通信设施状态 ipcs
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Linux系统运行时长 uptime
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CPU平均负载和磁盘活动 iostat
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监控,收集和汇报系统活动 Sar
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监控多处理器使用情况 mpstat
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监控进程的内存使用情况 pmap
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系统管理员调优和基准测量工具 nmon
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密切关注L inux系统glances
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查看系统调用 strace
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ftp服务器基本信息 ftptop
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电量消耗和电源管理 powertop
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监控mysql的线程和性能 mytop
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系统运行参数分析 htop/ top/atop
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Linux网络统计监控工具 netstat
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显示和修改网络接口控制器 ethtool
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网络数据包分析利刃 tcpdump
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远程登陆服务的标准协议 telnet
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获取实时网络统计信息 iptraf
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显示主机上网络接口带宽使用情况 iftop
2.高性能网络设计专栏
2.1 网络编程异步网络库 zvnet
2.1.1 网络io与io多路复用select/poll/epoll
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socket与文件描述符的关联
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多路复用select/poll
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代码实现LT/ET的区别
2.1.2 事件驱动reactor的原理与实现
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reactor针对业务实现的优点
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epoll封装send_cb/recv_cb/accept_cb
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reactor 多核实现
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跨平台(select/epoll/kqueue)的封装reactor
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redis,memcached,nginx网络组件
2.1.3 http服务器的实现
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reactor sendbuffer 与recvbuffer 封装http协议
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http协议格式
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有限状态机fsm解析http
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其他协议websocket,tcp文件传输
2.2 网络原理
2.2.1 服务器百万并发实现(实操)
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同步处理与异步处理的数据差异
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网络io线程池异步处理
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ulimit的fd的百万级别支持
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sysctl. conf的rmem与wmem的调优
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conntrack的原理分析
2.2.3 Posix API与网络协议栈
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connect,listen,accept与三次握手
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listen参数backlog
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syn泛洪的解决方案
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close与四次挥手
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11个状态迁移
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大量close_ wait与time_ wait的原因与解决方案
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tcp keepalive与应用层心跳包
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拥塞控制与滑动窗口
2.2.4 UDP的可靠传输协议QUIC
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udp的优缺点
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udp高并发的设计方案
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qq早期为什么选择udp作为通信协议
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udp可靠传输原理
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quic协议的设计原理
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quic的开源方案quiche
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kcp的设计方案与算法原理
2.3 自研框架:协程框架NtyCo的实现(已开源)
2.3.1 协程设计原理与汇编实现
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协程存在的3个原因
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同步与异步性能,服务端异步处理,客户端异步请求
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协程原语switch, resume, yield
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协程切换的三种实现方式,setjmp/longjmp,ucontext,汇编实现
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汇编实现寄存器讲解
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协程初始启动eip寄存器设置
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协程栈空间定义,独立栈与共享栈的做法
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协程结构体定义
2.3.2 协程调度器实现与性能测试
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调度器的定义分析
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超时集合,就绪队列,io等待集合的实现
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协程调度的执行流程
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协程接口实现,异步流程实现
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hook钩子的实现
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协程实现mysql请求
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协程多核方案分析
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协程性能测试
2.4 自研框架:基于dpdk的用户态协议栈的实现(已开源)
2.4.1 用户态协议栈设计实现
-
用户态协议栈的存在场景与实现原理
-
netmap开源框架
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eth协议,ip协议, udp协议实现
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arp协议实现
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icmp协议实现
2.4.2 应用层posix api的具体实现
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socket/bind/listen的实现
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accept实现
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recv/send的实现
-
滑动窗口/慢启动讲解
-
重传定时器,坚持定时器,time_wait定时器,keepalive定时器
2.4.3 手把手设计实现epoll
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epoll数据结构封装与线程安全实现
-
协议栈fd就绪回调实现
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epoll接口实现
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LT/ET的实现
2.5 高性能异步io机制 io_uring
2.5.1 与epoll媲美的io_uring
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io_uring系统调用io_uring_setup,io_uring_register, io_ur ing_enter
-
I iburng的io_uring的关系
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io_uring与epoll性能对比
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io_uring的共享内存机制
2.5.2 io_ uring的使用场景
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io_ur ing的accept,connect,recv,send实现机制
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io_uring网络读写
-
io_uring磁盘读写
-
proactor的实现
3.基础组件设计专栏
3.1 池式组件
3.1.1 手写线程池与性能分析(项目)
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线程池的异步处理使用场景
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线程池的组成任务队列执行队列
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任务回调与条件等待
-
线程池的动态防缩
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扩展:nginx线程池实现对比分析
3.1.2 内存池的实现与场景分析(项目)
-
内存池的应用场景与性能分析
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内存小块分配与管理
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内存大块分配与管理
-
手写内存池,结构体封装与API实现
-
避免内存泄漏的两种万能方法
-
定位内存泄漏的3种工具
-
扩展:nginx内存池实现
3.2 高性能组件
3.2.1 原子操作CAS与锁实现(项目)
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互斥锁的使用场景与原理
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自旋锁的性能分析
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原子操作的汇编实现
3.2.2 无锁消息队列实现(项目)
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有锁无锁队列性能
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内存屏障Barrier
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数组无锁队列设计实现
-
链表无锁队列设计实现
3.2.3 网络缓冲区设计
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RingBuffer设计
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定长消息包
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ChainBuffer 设计
-
双缓冲区设计
3.2.4 定时器方案红黑树,时间轮,最小堆(项目)
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定时器的使用场景
-
定时器的红黑树存储
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时间轮的实现
-
最小堆的实现
-
分布式定时器的实现
3.2.5 手写死锁检测组件(项目)
-
死锁的现象以及原理
-
pthread_mutex_lock/pthread_mutex_unlock dlsym的 实现
-
有向图的构建
-
有向图dfs判断环的存在
-
三个原语操作lock_before,lock_after, unlock_after
-
死锁检测线程的实现
3.2.6 手写内存泄漏检测组件(项目)
-
内存泄漏现象
-
第三方内存泄漏与代码内存泄漏
-
malloc与free的dlsym实现
-
内存检测策略
-
应用场景测试
3.2.7手把手实现分布式锁(项目)
-
多线程资源竞争互斥锁,自旋锁
-
加锁的异常情况
-
非公平锁的实现
-
公平锁的实现
3.3 开源组件
3.3.1 异步日志方案spdlog (项目)
-
日志库性能瓶颈分析
-
异步日志库设计与实现
-
批量写入与双缓存冲机制
-
奔溃后的日志找回
3.3.2 应用层协议设计ProtoBuf (项目)
-
IM,云平台,nginx, http, redis协议设计
-
如何保证消息完整性
-
手撕protobuf IM通 信协议
-
protobuf序列化与反序列化
-
protobuf编码原理
4.中间件开发专栏
4.1 Redis
4.1.1 Redis相关命令详解及其原理
-
string,set , zset,list, hash
-
分布式锁的实现
-
lua脚本解决ACID原子性
-
Redis事务的ACID性质分析
4.1.2 Redis协议与异步方式
-
Redis协议解析
-
特殊协议操作订阅发布
-
手撕异步redis协议
4.1.3 存储原理与数据模型
-
string的三种编码方式 int, raw, embstr
-
双向链表的list实现
-
字典的实现,hash函数
-
解决 键冲突与 rehash
-
跳表的实现 与数据论证
-
整数集合实现
-
压缩列表原理证明
4.1.4 主从同步与对象模型
-
对象的类型与编码
-
字符串对象
-
列表对象
-
哈希对象
-
集合对象
-
有序集合
-
类型检测与命令多态
-
内存回收
-
对象共享
-
对象空转时长
-
redis的3种集群方式 主从复制,sentinel,cluster
-
4种持久化方案
4.2 MySQL
4.2.1 SQL语句, 索引,视图,存储过程, 触发器
-
MySQL体系结构,SQL执行流程
-
SQL CURD与高级查询
-
视图,触发器,存储过程
-
MySQL权限管理
4.2.2 MySQL索引原理以及SQL优化
-
索引,约束以及之间的区别
-
B+树,聚集索引和辅助索引
-
最左匹配原则以及覆盖索引
-
索引失效以及索引优化原则
-
EXPLAIN执行计划以及优化选择过程分析
4.2.3 MySQL事务原理分析
-
事务的ACID特性
-
MySQL并发问题脏读,不可重复读,幻读
-
事务隔离级别
-
锁的类型,锁算法实现以及锁操作对象
-
S锁 X锁 IS锁 IX锁
-
记录锁,间隙锁, next-key lock
-
插入意向锁,自增锁
-
MVCC原理剖析
4.2.4 MySQL缓存策略
-
读写分离,连接池的场景以及其局限a
-
缓存策略问题分析
-
缓存策略强一致性解决方案
-
缓存策略最终一致性解决方案
-
2种mysql缓存同步方案从数据库与触发器+udf
-
缓存同步开源方案go-mysql-transfer
-
缓存同步开源方案canal原理分析
-
3种缓存故障,缓存击穿,缓存穿透,缓存雪崩
4.3 Kafka
4.3.1 Kafka使用场景与设计原理
-
发布订阅模式
-
点对点消息传递
-
Kafka Brokers原理
-
Topics 和 Partition
4.3.2Kafka存储机制
-
Partition存储分布
-
Partition文件存储机制
-
Segment文件存储结构
-
offset查找message
-
高效文件存储设计
4.4 微服务之间通信基石gRPC
4.4.1 gRPC的内部组件关联
-
ClientSide与ServerSide, Channel,Serivce,Stub的概念
-
异步gRPC的实现
-
回调方式的异步调用
-
Server 与Client 对RPC的实现
4.4.2 基于http2的gRPC通信协议
-
基于http协议构造
-
ABNF语法
-
请求协议 Request-Headers
-
gRPC上下文传递
4.5 Nginx
4.5.1 Nginx反 向代理与系统参数配置conf原理
-
Nginx静态文件的配置
-
Nginx动态接口代理配置
-
Nginx 对Mqtt协议转发
-
Nginx对Rtmp推拉流
-
Openresty对Redis缓 存数据代理
-
shmem的 三种实现方式
-
原子操作
-
nginx channel
-
信号
-
信号量
4.5.2 Nginx过滤器模块实现
-
Nginx Filter模块运行原理
-
过滤链表的顺序
-
模块开发数据结构ngx_str_t,ngx_list_t,ngx_buf_t, ngx_chain_t
-
error日志的用法
-
ngx_comond_t的讲解
-
ngx_http_module_t的执行流程
-
文件锁,互斥锁
-
slab共享内存
-
如何解决"惊群"问题
-
如何实现负载均衡
4.5.3 Nginx Handler模 块实现
-
Nginx Handler模块运行原理
-
ngx_module_t/ngx_http_module_t的讲解
-
ngx_http_top_body_filter/ngx_http_top_header_filter的 原理
-
ngx_rbtree_t的使用方法
-
ngx_rbtree自定义添加方法
-
Nginx的核心数据结构ngx_cycle_t,ngx_event_moule_t
-
http请求的11个处理阶段
-
http包体处理
-
http响应发送
-
Nginx Upstream机制的设计与实现
-
模块性能测试
5.开源框架专栏
5.1 游戏服务器开发skynet (录播答疑)
5.1.1 Skynet设计原理
-
多核并发编程-多线程, 多进程,csp模型, actor模型
-
actor模型实现-lua服务和c服务
-
消息队列实现
-
actor消息调度
5.1.2 skynet网络层封装以及lua/c接口编程
-
skynet reactor 网络模型封装
-
socket/socketchannel 封装
-
手撕高性能c服务
-
lua编程以及lua/c接口编程
5.1.3 skynet重要组件以及手撕游戏项目
-
基础接口 skynet.send , skynet.call , skynet.response
-
广播组件 multicastd
-
数据共享组件sharedatad datasheet
-
手撕万人同时在线游戏
5.2 分布式API网关
5.2.1 高性能web网关Openresty
-
Nginx与lua模块
-
Openresty访问Redis,MySQL
-
Restful API接口开发
-
Openresty性能分析
5.2.2 Kong动态负载均衡与服务发现
-
nginx,openresty , Kong之 间的"苟且"
-
动态负载均衡的原理
-
服务发现实现的原理
-
Serverless
-
监控,故障检测与恢复
-
代理层缓存与响应服务
-
系统日志
5.3 SPDK助力MySQL数据落盘,让性能腾飞( 基础设施)
5.3.1 SPDK文件系统设计与实现
-
NVMe与PCle的原理
-
NVMe Controller 与bdev之间的rpc
-
blobstore与blob的关系
5.3.2 文件系统的posix api实现
-
4层结构设计vfs
-
spdk的异步改造posix同步api
-
open/write/read/close的实现
5.3.3 文件系统的性能测试与承接mysq|业务
-
LD_PRELOAD更好mysql系统调用实现
-
iodepth讲解
-
随机读,随机写,顺序读,顺序写
5.4 高性能计算CUDA (录播答疑)
5.4.1 gpu并行计算cuda的开发流程
-
cpu+gpu的异构计算
-
计算机体系结构中的gpu
-
cuda的环境搭建nvcc与srun的使用
-
cuda的向量加法与矩阵乘法
-
MPI与CUDA
5.4.2 音视频编解码中的并行计算
-
cuda的h264编解码
-
cuda的mpeg编解码
-
ffmpeg的cuda支持
5.5 并行计算与异步网络引擎workflow
5.5.1 workflow的应用场景
-
workflow的编程范式与设计理念
-
mysql/redi s/kafka/dns的请求实现
-
parallel处理与任务组装
5.5.2 workflow的组件实现
-
线程池实现
-
DAG图任务
-
msgqueue的实现
-
纯c的jsonparser实现
5.6 物联网通信协议mqtt的实现框架mosquitto
5.6.1 mqtt的高效使用场景
-
mqtt的发布订阅模式
-
解决低带宽网络环境的数据传输
-
3种Qos等级
-
0Auth与JWT的安全认证
5.6.2 mqtt的broker
-
mqtt的遗嘱机制
-
发布订阅的过滤器
-
mosquitto的docker部署
-
mqtt的日志实时监控
6. 云原生专栏
6.1 Docker
6.1.1. Docker风光下的内核功能(录播答疑)
-
进程 namespace
-
UTS namespace
-
IPC namespace
-
网络namespace
-
文件系统namesapce
-
cgroup的资源控制
- 1.2. Docker容器管理与镜像操作(录播答疑)
-
Docker 镜像下载与镜像运行
-
Docker 存储管理
-
Docker 数据卷
-
Docker 与容器安全
6.1.3. Docker网络管理(项目)
-
5种Docker网络驱动
-
pipework跨主机通信
-
0vS划分vlan与隧道模式
-
GRE实现跨主机Docker间通信
6.1.4. Docker云与容器编排(项目)
-
Dockerfile的语法流程
-
编排神器Fig/Compose
-
Flynn体系架构
-
Docker改变了什么?
6.2. Kubernetes
6.2.1 k8s环境搭建(录播答疑)
-
k8s集群安全设置
-
k8s集群网络设置
-
k8s核心服务配置
-
kubectl命令工具
-
yaml文件语法
6.2.2 Pod与Service的用法(录播答疑)
-
Pod的管理配置
-
Pod升级与回滚
-
DNS服务之于k8s
-
http 7层策略与TLS安全设置
6.2.3 k8s集群管理的那些事儿(项目)
-
Node的管理
-
namespace隔离机制
-
k8s集群日志管理
-
k8s集群监控
6.2.4 k8s二次开发与k8s API(项目)
-
RESTful接口
-
API聚合机制
-
API组
-
Go访问k8s API
7.性能分析专栏
7.1 性能与测试工具
7.1.1 测试框架gtest以及内存泄漏检测(录播答疑)
-
googletest与googlemock文件
-
函数检测以及类测试
-
test fixture测试夹具
-
类型参数化
-
事件测试
-
内存泄漏
-
设置期望,期待参数,调用次数,满足期望
7.1.2 性能工具与性能分析(录播答疑)
-
MySQL性能测试工具mysqlslap
-
Redis性能测试工具redis-benchmark
-
http性能测试工具wrk
-
Tcp性能测试工具TCPBenchmarks
-
磁盘,内存,网络性能分析
7.1.3 火焰图的生成原理与构建方式
-
火焰图工具讲解
-
火焰图使用场景与原理
-
nginx 动态火焰图
-
MySQL 火焰图
-
Redis 火焰图
7.2 观测技术bpf与ebpf
7.2.1 内核bpf的实现原理
-
跟踪,嗅探,采样,可观测的理解
-
动态hook: kprobe/ uprobe
-
静态hook: tracepoint和USDT
-
性能监控计时器PMC模式
-
cpu的观测taskset的使 用
-
BPF工具bpftrace, BCC
7.2.2 bpf对内核功能的观测
-
内存观测 kmalloc与vm_area_struct
-
文件系统观测vfs的状态
-
磁盘io的观测bitesize,mdflush
-
bpf对网络流量的统计
-
bpf对redis-server观测
-
网络观测tcp_connect, tcp_accept, tcp_close
7.3 内核源码机制
7.3.1 进程调度机制哪些事儿
-
qemu调试内存
-
进程调度cfs与其他的四个调度类
-
task_struct结构体
-
RCU机制与内存优化屏障
7.3.2 内核内存管理运行机制
-
虚拟内存地址布局
-
SMP/ NUMA模型
-
页表与页表缓存原理
-
伙伴系统实现
-
块分配(Slab/Slub/Slob) 原理实现
-
brk/kmalloc/vmalloc系统调用流程
7.3.3 文件系统组件
-
虚拟文件系统vfs
-
Proc文件系统
-
super_block与inode结构体
-
文件描述符与挂载流程
8. 分布式架构专栏
8.1 分布式数据库
8.1.1 不一样的kv存储RocksDB的使用场景
-
前缀搜索
-
低优先级写入
-
生存时间的支持
-
Transact ions
-
快照存储
-
日志结构的数据库引擎
8.2.1 TiDB存储引擎的原理
-
TiKV的Key-Value存储引擎
-
基于RBAC的权限管理
-
数据加密
8.2.2 TiDB集群方案与Replication原理
-
集群三个组件TiDB Server, PD Server, TiKV Server
-
Raft协议讲解
-
OLTP与0LAP
8.2分布式文件系统(录播答疑)
8.2.1 内核级支持的分布式存储Ceph
-
ceph的集群部署
-
monitor与0SD
-
ceph5个核心组件
-
ceph集群监控
-
ceph性能调调优与benchmark
8.2.2 分布式ceph存储集群部署
-
同步机制
-
线性扩容
-
如何实现高可用
-
负载均衡
8.3 分布式协同
8.3.1 注册服务中心Etcd
-
etcd配置服务、服务发现、集群监控、leader选举、分布式锁
-
etcd体系结构详解(gRPC,WAL,Snapshot、 BoItDB、 Raft)
-
etcd存储原理深入剖析(B树、 B+树)
-
etcd读写机制以及事务的acid特性分析
-
raft共识算法详解(leader选举+日志复制)
8.3.2 协同事件用户态文件系统fuse (项目)
-
fuse的使用场景
-
文件系统读写事件
-
fuse的实现原理
-
/dev/fuse的作用
8.3.3快播核心技术揭秘P2P框架的实现(录播答疑)
-
网关NAT表分析
-
NAT类型,完全锥型NAT,对称NAT,端口限制锥形NAT,IP限制锥型NAT
-
代码逻辑实现NAT类型检测
-
网络穿透的原理
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网络穿透的3种情况
9. 上线项目实战
9.1 dkvstore实现(上线项目)
9.1.1 kv存储的架构设计
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存储节点定义
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tcp server/client
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hash数据存储
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list数据存储
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skiptable数据存储
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rbtree数据存储
9.1.2 网络同步与事务序列化
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序列化与反序列化格式
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建立事务与释放事务
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线程安全的处理
9.1.3 内存池的使用与LRU的实现
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大块与小块分配策略
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内存回收机制
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数据持久化
9.1.4 KV存储的性能测试
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网络测试tps
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吞吐量测试
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go, lua, java多语言支持
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hash/list/skiptable/rbtree测试
9.2 图床共享云存储(上线项目)
9.2.1 ceph架构分析和配置
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ceph架构分析
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快速配置ceph
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上传文件逻辑分析
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下载文件逻辑分析
9.2.2 文件传输和接口设计
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http接口设计
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图床数据库设计
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图床文件上传,下载,分享功能实现
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业务流程实现
9.2.3 容器化docker部署
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crontab定时清理数据
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docker server服务
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grpc连接池管理
9.2.4 产品上云公网发布/测试用例
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使用云服务器的各种坑分析
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fiddler 监控http请求,postman模拟请求
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wrk测试接口吞吐量
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jmeter压力测试
9.3 微服务即时通讯(上线项目)
9.3.1 IM即时通讯项目框架分析和部署
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即时通讯应用场景分析
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即时通讯自研和使用第三方SDK优缺点
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即时通讯数据库设计
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接入层、 逻辑层、路由层、数据层架构.
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即时通讯项目部署
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即时通讯web账号注册源码分析
9.3.2 IM消息服务器/文件传输服务器
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protobuf通信协议设计
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reactor模型C++实现
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login_ server 负载均衡手写代码实现
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用户登录请求验证密码+混淆码MD5匹对
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如何全量、增量拉取好友列表、用户信息
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知乎、b站小红点点未读消息如何实现
9.3.3 IM消息服务器和路由服务器设计
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请求登录逻辑
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最近联系会话逻辑
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查询用户在线主题
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未读消息机制
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单聊消息推拉机制
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群聊消息推拉机制
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路由转发机制
9.3.4 数据库代理服务器设计
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main函数主流程
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reactor+线程池+连接池处理逻辑分
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redis缓存实现消息计数(单聊和群聊)
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redis实现未读消息机制
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如何实现群消息的推送
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单聊消息推送、拉取优缺点
9.3.5 文件服务器和docker部署
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在线文件传输机制分析
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离线文件传输机制分析
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etcd微服务注册与发现
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docker制作与部署
9.3.6 产品上云公网发布/公网测试上线
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单元测试案例
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testbench如何设计
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IM项目性能压测
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定制私有功能
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拓展新功能(代码)
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云服务器部署
9.4 零声教学AI助手一代(上线项目)
9.4.1 AI助手架构设计与需求分析
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chatgpt的构想 与需求分析
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基于开源项目初步构建项目
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gin框架实现代理服务
9.4.2 接口功能设计
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grpc与protobuf的使用流程
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token计数器与tokenizer的服务封装
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敏感词识别服务
9.4.3 向量数据库与连接池设计
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redis实现上下文管理
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问题记录保存
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web端协议解析
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OneBot协议
9.4.4 服务部署上线
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docker stack 服务部署
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wrk接口吞吐量测试
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线上节点监控
9.5 魔兽世界后端TrinityCore (上线项目)
9.5.1 网络模块实现
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boost. asio 跨平台网络库
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boost. asio 核心命名空间以及异步io接口
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boost. asio 在 TrinityCore 中的封装
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网络模块应用实践
9.5.2 地图模块实现
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地图模块抽象: map、 area、 grid、 cell
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地图模块驱动方式
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A0I 核心算法实现
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AABB碰撞检测实现
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A*寻路算法实现
9.5.3战斗模块实现
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技能设计以及实现
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AI设计
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怪物管理
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副本设计
9.5.4 TrinityCore 玩法实现
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用户玩法实现-任务系统
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数据配置以及数据库设计
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触发机制实现
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多人玩法实现-工会设计