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  • 前期回顾与本期预告:昨天我跟你从mybatis,聊到了微服务,最后聊到了Dubbo这个非常优秀的国产rpc框架。今天,我们结合一些实际的场景,看看还有什么需要我们知道的。step28:ElasticSearch 自己做个百度玩玩?前...

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    前期回顾与本期预告:昨天我跟你从mybatis,聊到了微服务,最后聊到了Dubbo这个非常优秀的国产rpc框架。今天,我们结合一些实际的场景,看看还有什么需要我们知道的。

    step28:ElasticSearch 自己做个百度玩玩?

    前一阵子,知名时间管理达人祥哥貌似火了。我很好奇他的时间管理技能,于是乎我就到百度搜索: 翔哥 时间管理。百度很快就给了我响应,让我能够通过这些结果全面的了解这位达人。

    不知道你们好不好奇,百度的结果为什么这么快?他是怎么做的?当你搜索 翔哥 时间管理 的时候,有很多结果都是可能第一段出现翔哥关键字,第五段出现时间管理关键字,他是怎么做拆分的呢?

    在没有接触到ES之前,如果想让你们做搜索的话,你们可能只会想到用数据库的like语句。但是当数据库数量比较多的时候,使用like速度会贼慢。并且,数据库的like语句也不能支持分词。也就是说:如果你使用like搜索 翔哥 时间管理 的时候,你只能搜索到恰好完完全全包含这个关键词的结果。如果某个结果第一段有翔哥关键词,第二段才有时间管理关键词,那么你使用like搜索是无能为力的。

    这就是ES这种全文检索技术的产生原因。哪怕是TB级的数据量,ES也能很快给出结果。并且自带了很多分词器,满足我们分词查询的场景。

    有了ES,我们完全可以自己实现一个百度了 。

    step29:RocketMQ 系统解耦必备神器

    开篇的时候,我跟你说了一下我自己的性格。我说我特别喜欢分享,知道个什么东西总是会迫不及待的想要告诉别人。我非常想要把自己对java技术栈的知识脉络告诉那些初学者,一种方式就是,我一个个找他们私聊:嘿哥们,听说你最近在学java,我要跟你说...巴拉巴拉。但是这种方式的效率太低了。我和用户之间也建立了强关系,毕竟我要先找到他们。后来,我就想,为啥不搞个公众号呢,我只要负责把内容生产到公众号里面(生产者),你们有兴趣的话,只需要关注,就可以查看到我发布的内容(消费者)。

    RocketMQ就是像公众号一样的技术,上面的例子反应到MQ上可以这么来理解:假如有物流,订单,短信,支付等系统,当用户调用订单服务下单的时候,订单服务需要把订单号,用户id等信息告诉其他系统。他可以一个个调用另外三个服务(强关联/耦合),也可以将这个消息放入到MQ中,其他服务如果需要感知用户下单的动作就去监听MQ好了(解耦)。

    MQ的产品很多,为啥我们选了RocketMQ呢?一是RocketMQ由JAVA语言编写,第二就是其所能提供的功能,非常的强大。

    当然MQ不止能给应用解耦,流量削锋填谷也是其最大的应用领域之一,想象小米手机抢购的场景,那么多请求都打到服务器去了,哪能处理的完呢,咋办?放在MQ里面,程序慢慢处理就好啦,管你进来多快,反正,我就按照我自己的能力慢慢干。(等你工作几年之后,成了老油子,你的工作状态也是这样。)

    上面的这些铺垫,应该给了你足够多的理由去使用MQ了。但是使用MQ时候,其实有很多复杂的问题需要解决,而这些问题,都是分布式领域非常常见的面试题。

    为了不让你们觉得那么枯燥,我们假设一个最简单的场景:当订单服务发出消息以后,短信服务监听到了消息,于是向用户发送短信。但是,万一短信服务监听到同一个消息多次怎么办?

    step30:幂等性

    什么,消息的消费者还有可能监听到同一个消息多次吗?怎么可能呢?一个订单创建以后,只会往消息队列里面发送一条消息啊,为啥这个消息会被收到两次嘞?

    你觉得不可思议,但是这种状况非常有可能的。当生产者往消息队列里面放消息的时候,由于网络环境是不能确定的,生产者放了一条消息以后迟迟没有收到回应,以为自己发送失败了,于是再重试一次,又发了一个。而实际上,第一个也发送过去了,只是网络问题,让他以为没法过去而已,所以短信服务可不就收到了两次。

    此时,短信服务一下要给用户发两次短信,虽然这个场景下,也没什么大问题。但是我们是有强迫症的,怎么保证短信服务在收到多条消息的时候也只发送一次,这便是幂等性问题。

    更常见的场景时数据的新增,当别人调用你的订单创建接口,由于网络原因重试时,你怎么保证,不会创建多张订单?支付宝付款时候,为什么网络怎么差,怎么重试,都不会扣你多倍的钱?

    幂等性问题解决方案的核心思路就是校验:比如校验一个订单只能付款一次,第一次付款成功了,虽然接口中没有感知到,但是数据库中肯定已经有了体现,那么第二次支付,再次校验一下数据库中订单支付状态即可。还有一种就是校验token,操作之前先生成token,放到redis中,第一个操作携带token去请求,发现与redis中保存的token一致,可以请求成功,然后更新redis中的token为新的token。由于网络原因,导致重试的时候,既然是重试,第二次请求用的肯定是和第一次token一致,但是去请求的时候,发现redis中的token和第二次请求的token不一致,便拒绝第二次的请求。达成接口幂等性的目的。

    总而言之,幂等性就是要保证:特定场景下,同样的参数,调用多次和调用一次,所产生的的数据结果一致。

    step31:分布式系统

    你应该可以发现,虽然这一步我才准备介绍分布式系统,但是其实上面的步骤中已经零零星星的出现了分布式的字样。分布式和集群是两个经常相伴出现的词语。分布式是说,不同的部门相互协作,对外表现为提供某种功能的统一整体。集群则是说,相同的东西复制多份,提高工作效能。举例来说,一个电商系统是分布式的,它由订单服务,地址服务,物流服务等等服务相互协作完成。一批订单服务组成订单服务集群,原本一台订单服务也许只能为1000个用户提供服务,但是10台,就可以为10000个用户提供服务了(人多力量大)。

    集群的含义很明显,但是有的时候分布式的含义大家都是随便叫,不管是不同的服务之间相互协作还是相同服务之间相互协作,我们都称为分布式的。这也是为啥有的时候大家会混淆分布式和集群的概念。总而言之,可以理解为依靠网络互相通信的系统就是分布式系统。

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    提到分布式系统,我们经常会提到这么几个概念:一致性C,可用性A,分区容错性P,也即是CAP理论。

    分布式系统所涉及的知识点,本质就是对这几个东西的探讨。

    我们举个实际的例子:实际生产环境中,考虑到一台机器有可能会宕机,所以zk会部署多台,组成zk集群。但是问题来了,多台zk上面的数据怎么保证一致呢?万一其中的一台zk挂了,选谁来当老大呢?

    redis集群,mysql集群,mq集群,es集群都会遇到这样的问题。

    分布式系统还有个经常被提到的是指分布式事务,之前第二天我们的课程我们就提到,数据库与txt的区别之一就是数据库支持事务。但是这句话的前提是事务是在一台机器上,比如说,A,B两个表在同一个库,那么当然可以控制A和B要么同时成功要么同时失败。但是问题是:万一 ,不在一个库呢?A表在北京机房的订单库,B表在上海机房的库存库。北京机房的库又控制不了上海的库,那怎么保证这种场景下,插入订单和扣减库存要么同时成功,要么同时失败呢?

    这个,本质上就是分布式环境下数据一致性的问题。

    step32:分布式下还有什么我们要考虑的?

    服务多了以后,服务之间的调用会使得整个系统越来越复杂。A调用B,B调用F,F调用C,... 。时间久了都没有人能理得清楚调用关系。此时问题来了,如果某个调用链路出错了,怎么能够知道出错在哪一环呢?如果某个链路超时了,怎么知道哪一环慢了呢?这就需要链路追踪技术了。

    再考虑一种场景,服务多了以后,服务所需要的配置是否要统一管理?怎么做到配置实时生效,让整个服务群都不需要重新启动服务就能使用到最新配置呢?这个就是配置中心所做的事情。

    还不够,单体的情况下,启动项目很简单,搞个jar包,写几个命令执行一下就能启动。微服务以后,分布式系统则给运维工作带来了巨大的挑战,怎么能够更高效的串起整个开发、发布、测试、验证、回滚,灰度等环节又是一个我们不得不考虑的问题。此时DevOps技术便站了出来。

    关于分布式我们就聊到这里,等你仔细学了cloud之后,相信你会更加的清晰。

    step33:设计模式

    讲道理,设计模式放在这里是不太合适的,因为这玩意是基础,他的地位其实跟java基础差不多。基础的意思并不是说他简单,而是构成代码,设计代码的基石。

    为啥要放在这里讲呢:因为我觉得初学者起初对诸如设计模式或是算法之类的东西是不太感兴趣的,为啥?因为学习这种东西短时间内看不到收益呀。你学mybatis,立马就可以用,并且用着很爽,你会立马得到不错的反馈。但是学设计模式就不一样了,它好像只能用来装逼。可是,真的只能用来装逼吗?

    我们考虑这么一种场景,你的系统需要调用A,B,C三个接口,这三个接口都是第三方服务的,咱们没法控制,并且呢,这三个接口质量还不咋地,经常调用失败。因此,你决定当调用失败的时候重试,最多三次。如果不用设计模式,以调用A接口重试为例,你可能写出如下代码:

    public Result wrapperA(){
    	int retryTimes = 3;
        while(retryTimes > 0){
            Result result = 调用A接口();  // 片段1
            if(result中拿到了结果,也就是调用成功了){
            	return result;
            }
        	retryTimes--;
        }
    }

    这个代码看起来非常完美,逻辑也没什么问题。但是调用B和C接口的时候也要有这种重试策略。所以你不得不把代码拷贝了三次。如果是一百个接口呢?岂不是要拷贝一百次?如果有一天他们接口稳定了,只需要重试两次呢?岂不是到处都要改一遍?

    我们来思考一下上面重试代码,发现无论哪个接口需要重试,所要改变的只是片段1那一点点代码,其余的都不用变。也就是说,做一件事情的步骤是确定的,只是中间某个步骤的做法不确定。

    好了嘛,这不就是模板方法模式吗?

    我们用这个模式来实现以下重试的功能:

    public abstract class RetryTemplate{
        
        // 使用这个方法,自动带调用三次的功能
    	public Result call(){
        	int retryTimes = 3;
            Result result = null;
            while(retryTimes > 0){
                result = callOnce();
                if(result.isSuccess()){
                	return result;
                }
            	retryTimes--;
            }
            // 重试三次之后如果还是失败,再抛出失败
            if(result == null || !result.isSuccess()){
            	throw new RuntimeException("重试三次仍然失败,已放弃");
            }
            
            // 说明第三次成功了
            return result;
        }
        
        // 实现类只需要告诉模板,调用一次该怎么调用就行了
        public abstract Result callOnce();
    }

    可以看到,如果使用了这个模板,只需要在子类中告诉模板怎么调用一次就行,调用三次的活,模板自动帮你干了。也就是说以后只要用了这个模板,就会自动带有三次重试的功能:

    RetryTemplate retryTemplateA = new RetryTemplate{
    	@Override
        public Result callOnce(){
        	调用A接口并返回
        }
    }
    
    retryTemplateA.call(); // 调用A接口时候自动带有三次重试功能

    并且,如果想把3次改为1次,只需要修改模板中的3为1即可,别的使用到模板的地方都不用动。

    这样看来,你可以get到设计模式的魅力吗???

    step34:JVM 兜兜转转回到起点

    我们看任何一本java书籍的时候,都会告诉我们,java是运行在java虚拟机也就是jvm之上的。可是,我们仿佛一直忽视了这个默默支撑我们程序的雷锋。

    jvm你可以把它理解成一台电脑,虚拟机嘛,就是虚拟的计算机呗。我们用真实的计算机的时候,可能会装很多软件去优化电脑所产生的垃圾,这样我们的电脑性能会更好一点,玩起LOL来也不至于再超鬼了。

    jvm也是一样,想要你写的java程序运行的更好更流畅,除了你本身的代码写的质量比较高以外,还要将jvm优化到最佳状态,怎么调节各种空间的内存大小?怎么调节垃圾回收的策略?怎么进行虚拟机状态的监控?这些都是优化jvm时,所要考虑的问题,也是初级工程师与高级工程师的分水岭。

    想要知道怎么优化jvm,需要先知道jvm的各种构成及运行过程。推荐一下周志明老师的 深入理解java虚拟机。写的真的非常不错。我看了两遍,每次都有新的收获。相信你也能从中学到很多。

    今天的课程到此就结束啦,感谢您观看。

    如果你喜欢本篇文章,不妨关注一下我的公众号,我会在公众号上发送更多类似风格的文章。相信一定会对你有所帮助。

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    十月一由于疫情还是有很多人为了安全不会去旅游,实际上,对于有跳槽打算的人来说,现在正是“闭关修炼”的好时机,但很多人不知道从何开始学习,也正为即将到来的金九银十发愁!今天,小编就要分享今年的面试闯关攻略,读完这些Java技术栈,让你金九银十过五斩六。

    这些Java技术栈整理成册(包括:VM,JAVA集合,JAVA多线程并发,JAVA基础,Spring原理,微服务,Netty与RPC,网络,日志,Zookeeper,Kafka,RabbitMQ,Hbase,MongoDB,Cassandra,设计模式,负载均衡,数据库,一致性哈希,JAVA算法,数据结构,加密算法,分布式缓存,Hadoop,Spark,Storm,YARN,机器学习,云计算),对你的面试大有帮助,让你offer到手,高薪也有!

    疫情在家“闭关修炼”,读完这些Java技术栈,愿金三银四过五斩六

     

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    01 Java核心技术栈宝典

    2. JVM

    • 线程
    • JVM内存区域
    • JVM运行时内存
    • 垃圾回收与算法
    • JAVA四中引用类型
    • GC分代收集算法VS分区收集算
    • GC垃圾收集器
    • JAVA IO/NIO
    • JVM类加载机制

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    3. JAVA集合

    • 接口继承关系和实现
    • List
    • Set
    • Map

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    4. JAVA多线程并发

    • JAVA并发知识库
    • JAVA线程实现/创建方式
    • 4种线程池
    • 线程生命周期(状态)
    • 终止线程4种方式
    • sleep与wait区别
    • start与run区别
    • JAVA后台线程
    • JAVA锁
    • 线程基本方法
    • 线程上下文切换
    • 同步锁与死锁
    • 线程池原理
    • JAVA阻塞队列原理
    • CyclicBarrier、CountDownLatch、Semaphore的用法
    • volatile关键字的作用(变量可见性、禁止重排序)
    • 如何在两个线程之间共享数据
    • ThreadLocal作用(线程本地存储)
    • synchronized和ReentrantLock的区别
    • ConcurrentHashMap并发
    • Java中用到的线程调度
    • 进程调度算法
    • 什么是CAS (比较并交换乐观锁机制-锁自旋)
    • 什么是AQS (抽象的队列同步器)

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    5. JAVA基础

    • JAVA异常分类及处理
    • JAVA反射
    • JAVA注解
    • JAVA内部类
    • JAVA泛型
    • JAVA序列化(创建可复用的Java对象)
    • JAVA复制

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    6. Spring原理

    • Spring特点
    • Spring核心组件
    • Spring常用模块
    • Spring主要包
    • Spring常用注解
    • Spring第三方结合
    • Spring IOC原理
    • Spring APO原理
    • Spring MVC原理
    • Spring Boot原理
    • JPA原理
    • Mybatis缓存
    • Tomcat架构

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    7.微服务

    • 服务注册发现
    • API网关
    • 配置中心
    • 事件调度(kafka)
    • 服务跟踪(starter-sleuth)
    • 服务熔断(Hystrix)
    • API管理

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    8. Netty与RPC

    • Netty原理
    • Netty高性能
    • Netty RPC实现
    • RMI实现方式
    • Protocol Buffer
    • Thrift

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    9.网络

    • 网络7层架构
    • TCP/IP原理
    • TCP三次握手/四次挥手
    • HTTP原理
    • CDN原理

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    10.日志

    • Slf4j
    • Log4j
    • logBack
    • ELK

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    11. Zookeeper

    • Zookeeper概念
    • Zookeeper角色
    • Zookeeper工作原理(原子广播)
    • Zonde有四种形式的目录节点

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    12. Kafka

    • Kafka概念
    • Kafka数据存储设计
    • 生产者设计
    • 消费者设计

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    13. RabbitMQ

    • 概念
    • RabbitMQ 架构
    • Exchange类型

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    14. Hbase

    • 概念
    • 列式存储
    • Hbase核心概念
    • Hbase核心架构
    • Hbase的写逻辑
    • Hbase VS Cassandra

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    15. MongoDB

    • 概念
    • 特点

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    16. Cassandra

    • 概念
    • 数据模型
    • Cassandra一致hash和虚拟节点
    • Gossip协议
    • 数据复制
    • 数据写请求和协调者
    • 数据读请求和后台修复
    • 数据存储(Commitlog、MemTable、SSTable)
    • 二级索引
    • 数据读写

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    17.设计模式

    • 设计原则
    • 工厂方法模式
    • 抽象工厂模式
    • 单例模式
    • 建造者模式
    • 原型模式
    • 适配器模式
    • 装饰器模式
    • 代理模式
    • 外观模式
    • 桥接模式
    • 组合模式
    • 享元模式
    • 策略模式
    • 模板方法模式
    • 观察者模式
    • 迭代子模式
    • 责任链模式
    • 命令模式
    • 备忘录模式
    • 状态模式
    • 访问者模式
    • 中介者模式
    • 解释器模式

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    18.负载均衡

    • 四层负载均衡 VS 七层负载均衡
    • 负载均衡算法/策略
    • LVS
    • Keepalive
    • Nginx反向代理负载均衡
    • HAProxy

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    19.数据库

    • 存储引擎
    • 索引
    • 数据库三范式
    • 数据库事务
    • 存储过程(特定SQL语句集)
    • 触发器
    • 数据库并发策略
    • 数据库锁
    • 基于Redis分布式锁
    • 分区分表
    • 两阶段提交协议
    • 三阶段提交协议
    • 柔性事务
    • CPA

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    20.致性算法

    • Paxos
    • Zab
    • Raft
    • NWR
    • Gossip
    • 一致性hash

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    21. JAVA算法

    • 二分查找
    • 冒泡排序算法
    • 插入排序算法
    • 快速排序算法
    • 希尔排序算法
    • 归并排序算法
    • 桶排序算法
    • 基数排序算法
    • 剪枝算法
    • 回溯算法
    • 最短路径算法
    • 最大子数组算法
    • 最长公共子序算法
    • 最小生成树算法

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    22.数据结构

    • 队列
    • 链表
    • 散列表
    • 排序二叉树
    • 红黑树
    • B-Tree
    • 位图

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    23.加密算法

    • AES
    • RSA
    • CRC
    • MD5

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    24.分布式缓存

    • 缓存雪崩
    • 缓存穿透
    • 缓存预热
    • 缓存更新
    • 缓存降级

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    25.Hadoop

    • 概念
    • HDFS
    • MapReduce
    • Hadoop MapReduce作业的生命周期

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    26.Spark

    • 概念
    • 核心架构
    • 核心组件
    • SPARK编程模型
    • SPARK计算模型
    • SPARK运行流程
    • SPARK RDD流程
    • SPARK RDD

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    27.Storm

    • 概念
    • 集群架构
    • 编程模型(spout-> tuple->bolt)
    • Topology运行
    • Storm Streaming Grouping

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    28.YARN

    • 概念
    • ResourceManager
    • NodeManager
    • ApplicationMaster
    • YARN运行流程

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    29.机器学习

    • 决策树
    • 随机森林算法
    • 逻辑回归
    • SVM
    • 朴素贝叶斯
    • K最近邻算法
    • K均值算法
    • Adaboost算法
    • 神经网络
    • 马尔可夫

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    30.云计算

    • SaaS
    • PaaS
    • laaS
    • Docker
    • Openstack

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    02 学习文档部分:实战为主

    关于学习文档,包括MySQL、SpringBoot实战、SpringMVC开发、SpringCloud微服务架构实战、并发编程、Redis实战、Netty实战、Spring源码解读以及各类算法等等。

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    以SpringBoot实战为主:

    • 入门
    • 开发第一个应用程序
    • 自定义配置
    • 测试
    • Groovy与Spring Boot CLI
    • 在Spring Boot中使用Grails
    • 深入Actuator
    • 部署Spring Boot应用程序

    疫情在家“闭关修炼”,读完这些Java技术栈,愿金三银四过五斩六

     

    疫情在家“闭关修炼”,读完这些Java技术栈,愿金三银四过五斩六

     

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  • Java程序员除了要掌握的20%以外还要掌握些什么知识才能游刃有余。下面说说我接触(使用)过、的东西吧。java以分布式应用丰富的生态闻名,在... etc)RPC框架在SOA架构中起着重要的作用,好好探究终是有好处的,在...

    Java程序员除了要掌握的20%以外还要掌握些什么知识才能游刃有余。下面说说我接触(使用)过、的东西吧。

    1. java以分布式应用丰富的生态闻名,在分布式系统中逃不过CAP的抉择。早早了解一些分布式一致性协议paxos、raft等。学习zookeeper的原理和使用场景(metadata、分布式锁、leaderEletion... etc)
    2. RPC框架在SOA架构中起着重要的作用,好好探究终是有好处的,在这里推荐阿里巴巴的dubbo框架,同时会netty、mina等网络库
    3. Hadoop系列 Storm Spark 等离线实时计算框架
    4. ElasticSearchSolrCloud 分布式搜索 ELK 日志相关的东西对这些比较敏感,当然在更多的场景使用ES也是有很多
    5. 消息队列 kafkaMetaQ RabbitMQ 缓存 Redis/memcached .容器tomcat/jetty web服务器NGINX/OpenResty
    6. 然后就是各种基础知识,编程语言、网络方面、数据库、数据结构和算法。不要觉得任何一项都精通了,敢说精通的能有几个。
    7. 掌握技能也就是需要时间成本和学习成本,要成为一个好的程序员不要怕学习,有学历能力需要新技术才能跟得上,想当年才学的时候struts2比springmvc高出一截,不过现在也基本没人用啦。

    Java程序员一定要学好重点的技术,如下面这些

    • 并发包:理解 ConcurrentHashMap原理,线程池,异步并发,锁。
    • 集合类,线程类。
    • http请求
    • json,xml读写。
    • 常用api。
    • 前端模块javascript、css,熟悉一个前端框架。
    • 常用框架、常见的设计模式、面向对象。

    加薪必备知识点

    • 掌握Java编程语言,包含io/nio/socket/multi threads/collection/concurrency等功能的使用;
    • 熟练掌握jvm(sun hotspot和ibm j9)内存模型、gc垃圾回收调优等技能;
    • 精通JVM,JMM,MVC架构,熟练使用struts2。
    • 熟练使用spring、struts、ibatis构建应用系统。
    • 熟练使用Servlet,jsp,freemark等前端技术。
    • 熟练使用axis搭建基于SOAP协议的WebService服务接口。
    • 熟练使用MAVEN构建项目工程。
    • 熟练使用tomcat等web服务。
    • 熟练使用mysql等关系型数据库,熟悉mysql集群搭建
    • 熟练使用redis等NOSQL技术。
    • 熟悉tcp、http协议。
    • 熟悉nginx、haproxy等配置。
    • 熟悉javascript、ajax等技术。
    • 熟悉主流分布式文件系统FastDFS等。
    • 熟悉JMS,可熟练使用ActiveMQ。

    底层计算机理解内存管理/数据挖掘系统

    可靠性和可用性如何理解

    • jsp和sever lap对比
    • 数据库到界面,字符集转化
    • 基栈
    • jvm优化cup高的时候如果分析和监控
    • java curb突出细节问题
    • 分布式缓存文档如何分流
    • 迁移数据库垂直分割
    • 高并发如何处理前端高并发应用层
    • LB设计load balance
    • 负载均衡
    • 防网络攻击
    • 数据日志事件监控后通知
    • 数据库事务实现的底层机制
    • 字符串空格输入的网络攻击
    • Quartz框架的底层原理
    • 数据库同步中不通过数据库引擎直接读日志等方式同步数据

    针对上面的内容,我精心整理了一份【Java进阶核心技术知识点】,助力成长进阶。本架构专题合集由原BAT资深架构师依据过往项目实践经验,耗时巨长、精心创作。内容非常广泛,读者老哥们可以参考一下。

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    JVM

    af5ecbb28b42d6ef2188b1567a8fef3c.png

    Spring原理

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    微服务

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    Netty与Rpc

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    设计模式

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    数据结构与算法

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    由于篇幅限制,只能展示部分截图出来,需要获取这份【Java进阶核心技术知识点】的读者老哥们可以转发关注一下小编,后台私信:“技术”来免费获取吧。

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  • 文章目录Java后端开发工程师技术栈整理常用工具Java IDE数据库客户端数据库建模工具SSH客户端文本编辑器Markdown编辑器API调试工具浏览器压力测试工具DevOps工具链其它工具框架与库核心框架综合库数据库ORM依赖管理...

    Java后端开发工程师技术栈整理

    整理后端开发工程师常用的工具和框架,持续更新,持续学习。

    常用工具

    Java IDE

    最主流的是IntellijIDEA,但是仍然有很多人用Eclipse或Spring Tool Suite。

    数据库客户端

    Navicat非常好用。

    数据库建模工具

    除了可以用PowerDesigner,还可以用PDMan。

    SSH客户端

    Windows上可以用XShell、mRemoteNG、secureCRT,或者最原始的Putty。

    Mac上用iTerm2。

    文本编辑器

    Windows上用Notepad++,Mac上用Sublime Text。

    或者用VS Code。

    Markdown编辑器

    Typora非常好用。

    API调试工具

    Postman非常好用。

    浏览器

    Chrome浏览器,配合插件和打开调试功能,非常好用。

    压力测试工具

    JMeter

    DevOps工具链

    参见DevOps工具链

    其它工具

    参见架构师的效率工具

    框架与库

    在GitHub中使用高级搜索语法来快速搜索最热门的项目,比如json in:description language:java stars:>1000。详情参见:使用GitHub高级搜索语法来搜索项目和代码

    核心框架

    Spring Boot

    综合库

    Apache Commons和Google Guava。

    数据库ORM

    一般用MyBatis Plus,比较简单的项目可以用Spring Data JPA。

    依赖管理

    Maven或Gradle。

    任务调度

    XXL-JOB或Spring Quartz。

    JSON序列化

    Jackson或fastjson。

    导入导出Excel

    Apache POI或easyexcel。

    单元测试

    JUnit或TestNG。

    配合流式断言AssertJ来食用,效果更佳。

    代码简化

    lombok。

    微服务架构

    网关

    Spring Cloud Gateway。

    服务注册、配置和管理中心

    Consul, Eureka, Nacos。

    安全(认证和健全)

    Spring OAuth2。

    服务间调用(RPC调用)

    OpenFeign。

    服务负载均衡

    Ribbon。

    链路跟踪

    Jaeger, Zipkin。

    服务网络拓扑

    Kiali。

    服务监控

    Spring Boot Admin。

    中间件

    负载均衡和代理服务器

    Nginx,HAProxy。

    Squid。

    分布式缓存

    Redis。

    关系型数据库

    MySQL是主流,不过也可以考虑PostgreSQL。

    NoSQL数据库

    基于文档类型数据库可以考虑MongoDB。

    分布式消息队列

    RabbitMQ或Kafka。

    搜索引擎

    EliasticSearch或Solr。

    环境和部署

    Linux

    CentOS或Ubuntu。

    容器

    Docker、DockerCompose。

    容器云

    Kubernetes,OpenShift。

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  • RPC细节

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    千次阅读 2019-05-21 15:55:09
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