Java後端工程師學習大綱

以前本身總結過的Java後端工程師技能樹，其涵蓋的技術點比較全面，並不是一朝一夕可以所有覆蓋到的。對於一些尚未入門或者剛剛入門的Java後端工程師，若是一會兒須要學習如此多的知識，想必不少人會望而卻步。

本文截取了技能樹中的一些關鍵技能點，並輔以學習資料和書籍推薦，作爲Java後端工程師的一個入門或者入職學習計劃，是一個相對完整的從基礎到高級的修煉過程。基本上涵蓋了一個合格的Java後端工程師必備的技能點。

本大綱會持續更新^_^…

一. Git版本管理+Maven工程管理

微博新兵訓練營課程——環境與工具

二. Java編程

書籍

• 《Java核心技術(卷1)》：學習java必備的黃皮書，入門推薦書籍
• 《Java核心技術(卷2)》：黃皮書之高級特性
• 《Java併發編程實戰》: 對java併發庫講得很是透徹
• 《Effective Java》：Java之父高司令都稱讚的一本java進階書籍
• 《寫給大忙人看的Java SE 8》:涵蓋了java8帶來以及java7中被略過的新的java特性，值得一看

資料

• Socket編程: http://ifeve.com/java-socket/
• NIO: http://ifeve.com/java-nio-all/
• 序列化: http://ifeve.com/java-io-s-objectinputstream-objectoutputstream/
• RPC框架: http://dubbo.io
• 併發編程：http://ifeve.com/java-concurrency-constructs/

三. 開發框架

• Spring: 跟開濤學Spring3
• Spring MVC: 跟開濤學SpringMvc
• MyBatis: MyBatis實戰教程 MyBatis學習

對於這些框架或者是一些經常使用的軟件，我的最推崇的仍是閱讀官方文檔來學習。固然，看這些資料能讓你入門地更加快速一些。

更進一步的，在學會使用以後，去閱讀這些框架或軟件的源碼是必不可少的一步。閱讀源碼的一種比較好的步驟以下：

• 1) 先閱讀架構文檔
• 2) 根據架構，將源碼文件以模塊（或上下層級）分類
• 3) 從最獨立（依賴性最小）的模塊代碼讀起
• 4) 閱讀該模塊功能文檔
• 5) 閱讀該模塊源代碼
• 6) 一邊閱讀一邊整理「調用關係表」
• 7) goto 3

四. 性能優化與診斷-系統

《Linux服務器性能調整》

學習內容：

• Linux概述
• 性能分析工具
• 系統調優
• Linux服務器應用的性能特徵
• 調優案例分析

五. 性能優化與診斷-JVM

• 《Java性能優化權威指南》

  學習內容：

  • JVM概述
  • JVM性能監控
  • JVM性能剖析與工具
  • JVM參數與調優步驟
  • JVM調優案例分析

• 《深刻理解Java虛擬機(第二版)》

六. 消息中間件

JMS

最爲經典，也比較簡單的一個消息中間件規範，ActiveMQ是其一個實現。但因爲自身的一些侷限，再也不推薦使用。

• 大規模分佈式消息中間件簡介：http://blog.csdn.net/huyiyang2010/article/details/5969944
• JMS Overview: http://docs.oracle.com/javaee/6/tutorial/doc/bncdr.html
• Basic JMS API Concepts: http://docs.oracle.com/javaee/6/tutorial/doc/bncdx.html
• The JMS API Programming Model: http://docs.oracle.com/javaee/6/tutorial/doc/bnceh.html
• Creating Robust JMS Applications:http://docs.oracle.com/javaee/6/tutorial/doc/bncfu.html
• Using the JMS API in Java EE Applications: http://docs.oracle.com/javaee/6/tutorial/doc/bncgl.html
• Further Information about JMS: http://docs.oracle.com/javaee/6/tutorial/doc/bncgu.html

RabbitMQ

RabbitMQ是AMQP(The Advanced Message Queuing Protocol)協議的實現。適用於須要事務管理、對消息丟失很敏感的應用場景。對比kafka來看，RabbitMQ更爲強調消息的可靠性、事務等。經過閱讀官方文檔學習便可：官方文檔

Kafka

基於日誌的消息隊列，首推固然是官方文檔: http://kafka.apache.org/documentation.html

• kafka中文教程：比較不錯的中文教程

  學習內容：

  • 開始學習kafka
  • 入門
  • 接口
  • 配置
  • 設計
  • 實現
  • 什麼是kafka
  • 什麼場景下使用kafka

• kafka-study: 筆者在學習kafka時的一些筆記

七. OAuth認證技術

原理

OAuth是目前最爲流行的第三方認證技術，即如何爲第三方應用提供基於本身系統賬戶體系的認證。目前，微博、微信、QQ、Facebook、Twitter基本上都是經過此協議讓第三方應用集成的。簡單的介紹可見百度百科簡介: OAuth。

此外，這裏有一篇博文講的比較詳細：OAuth的機制原理講解及開發流程。

開源實現

• Google oauth core：http://oauth.net/code/
• Spring oauth: http://projects.spring.io/spring-security-oauth/

八. Redis設計與實現

• Redis命令: 使用固然要看這份權威文檔，也是日常開發中最經常使用的參考資料。

• Redis設計與實現：能夠經過此文檔來學習Redis的原理。固然，本身去看redis的源代碼更是不錯的選擇。

  學習內容：

  • 經常使用命令以及數據結構
  • 內部數據結構
  • 內存映射數據庫結構
  • redis數據類型
  • 功能的實現
  • 內部運做機制

九. 數據相關

理論基礎

• MapReduce: 分佈式計算的鼻祖，固然谷歌如今推出了新的計算模型。
• GFS: 分佈式存儲技術，開源實現爲HDFS
• Bigtable: 稀疏大型數據庫(列數據庫)技術，開源實現爲HBASE。

做爲業界良心的google還有其餘許多先進的分佈式技術，其論文也很是值得去研讀。能夠經過此連接獲取一些論文的內容：http://www.chinacloud.cn/show.aspx?id=14382&cid=11

實時計算

• 《Storm分佈式實時計算模式》：雖然twitter推出了新一代的Heron，但Storm還是目前應用最爲普遍的實時計算技術。
• Spark streaming: ：Spark帶來了基於批處理的實時流計算技術，對比Storm各有優劣。

離線計算

• 《Hadoop權威指南》：無須多言，Haoop是大數據必需要學習的技術，涵蓋了HDFS+HBase+MapReduce。
• 《Hive編程指南》：Hive下降了MapReduce程序編寫的複雜度。
• 《Spark快速大數據分析》： Spark引進的基於RDD的計算模型大大提升了離線計算的性能，相對於MR來講是更爲領先的離線計算技術。

Lambda架構

大數據領域的經典架構方案，融合了離線和實時計算模型，對外可以提供穩定可靠的數據。對此架構的剖析可見此篇文章：Linkedln技術高管Jay Kreps：Lambda架構剖析

機器學習

除了個性化推薦系統以外，CTR預估、廣告推薦、預測模型都是機器學習的應用場景。

• 《推薦系統實踐》
• 《計算廣告》
• 《集體智慧》
• 《機器學習》