Java后端工程师学习大纲

之前自己总结过的Java后端工程师技能树(http://www.rowkey.me/blog/2016/06/17/java-skill-tree/),其涵盖的技术点比较全面,并非一朝一夕能够全部覆盖到的。对于一些还没有入门或者刚刚入门的Java后端工程师,如果一下子需要学习如此多的知识,想必很多人会望而却步。


本文截取了技能树中的一些关键技能点,并辅以学习资料和书籍推荐,做为Java后端工程师的一个入门或者入职学习计划,基本上涵盖了一个合格的Java后端工程师必备的技能点,是一个相对完整的从基础到高级的修炼过程。当然,这只是一个大纲性指引的东西,也主要针对的是Java后端这个职位,并不会面面俱到,也不会很详细的讲述。毕竟其中每一个知识点深入下去都是可以成书的。另外,像数据结构、计算机网络等计算机科学基础知识,我认为是从事计算机专业的人必备的知识点,因此并不包括在内。如果要一个很全的知识点可以移步Java后端工程师技能树


一. Git版本管理+Maven工程管理


微博新兵训练营课程——环境与工具(http://weibo.com/p/1001643874239169320051


二. Java编程


书籍


  • 《Java核心技术(卷1)》:学习java必备的黄皮书,入门推荐书籍

  • 《Java核心技术(卷2)》:黄皮书之高级特性

  • 《Java并发编程实战》: 对java并发库讲得非常透彻

  • 《Effective Java》:Java之父高司令都称赞的一本java进阶书籍

  • 《写给大忙人看的Java SE 8》:涵盖了java8带来以及java7中被略过的新的java特性,值得一看


资料


  • Socket编程: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

  • 并发编程:http://ifeve.com/java-concurrency-constructs/


三. 开发框架


  • Spring:跟开涛学Spring3(http://www.open-open.com/doc/view/5407635b943d410c9cfde409c90450b7

  • Spring MVC:跟开涛学SpringMvc(http://www.cnblogs.com/kaitao/archive/2012/07/16/2593441.html

  • MyBatis:MyBatis实战教程(http://www.yihaomen.com/article/java/302.htm MyBatis学习(http://limingnihao.iteye.com/blog/781671


对于这些框架或者是一些常用的软件,个人最推崇的还是阅读官方文档来学习。当然,看这些资料能让你入门地更加快速一些。


更进一步的,在学会使用之后,去阅读这些框架或软件的源码是必不可少的一步。阅读源码的一种比较好的步骤如下:


1) 先阅读架构文档

2) 根据架构,将源码文件以模块(或上下层级)分类

3) 从最独立(依赖性最小)的模块代码读起

4) 阅读该模块功能文档

5) 阅读该模块源代码

6) 一边阅读一边整理「调用关系表」

7) goto 3


四. 性能优化与诊断-系统


《Linux服务器性能调整》(https://book.douban.com/subject/4027746/


学习内容:


  • Linux概述

  • 性能分析工具

  • 系统调优

  • Linux服务器应用的性能特征

  • 调优案例分析


五. 性能优化与诊断-JVM


  • 《Java性能优化权威指南》(https://book.douban.com/subject/25828043/


学习内容:


    • JVM概述

    • JVM性能监控

    • JVM性能剖析与工具

    • JVM参数与调优步骤

    • JVM调优案例分析


  • 《深入理解Java虚拟机(第二版)》(https://book.douban.com/subject/24722612/


六. 消息中间件


JMS


最为经典,也比较简单的一个消息中间件规范,ActiveMQ是其一个实现。但由于自身的一些局限,不再推荐使用。


  • 大规模分布式消息中间件简介: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)协议的实现。适用于需要事务管理、对消息丢失很敏感的应用场景。对比kafka来看,RabbitMQ更为强调消息的可靠性、事务等。通过阅读官方文档学习即可:官方文档(http://www.rabbitmq.com/documentation.html


Kafka


基于日志的消息队列,首推当然是官方文档:http://kafka.apache.org/documentation.html


  • Kafka中文教程:比较不错的中文教程(http://www.orchome.com/kafka/index

学习内容:


    • 开始学习kafka

    • 入门

    • 接口

    • 配置

    • 设计

    • 实现

    • 什么是kafka

    • 什么场景下使用kafka


  • kafka-study:笔者在学习kafka时的一些笔记(https://github.com/superhj1987/kafka-study


七. OAuth认证技术


原理


OAuth是目前最为流行的第三方认证技术,即如何为第三方应用提供基于自己系统帐户体系的认证。目前,微博、微信、QQ、Facebook、Twitter基本上都是通过此协议让第三方应用集成的。简单的介绍可见百度百科简介:OAuth(https://baike.baidu.com/item/oAuth?fr=aladdin)。


此外,这里有一篇博文讲的比较详细:OAuth的机制原理讲解及开发流程(http://blog.jobbole.com/49211/)。


开源实现


  • Google oauth core:http://oauth.net/code/

  • Spring oauth:http://projects.spring.io/spring-security-oauth/


八. Redis设计与实现


  • Redis命令:使用当然要看这份权威文档,也是平常开发中最常用的参考资料。(http://redisdoc.com/

  • Redis设计与实现:可以通过此文档来学习Redis的原理。当然,自己去看Redis的源代码更是不错的选择。(http://redisbook.com/


学习内容:


    • 常用命令以及数据结构

    • 内部数据结构

    • 内存映射数据库结构

    • redis数据类型

    • 功能的实现

    • 内部运作机制


九. 数据相关


理论基础


  • MapReduce:分布式计算的鼻祖,当然谷歌现在推出了新的计算模型。(http://blog.csdn.net/active1001/article/details/1675920

  • GFS:分布式存储技术,开源实现为HDFS。(http://blog.csdn.net/xuleicsu/article/details/526386

  • Bigtable:稀疏大型数据库(列数据库)技术,开源实现为HBASE。(http://blog.csdn.net/accesine960/article/details/595628


作为业界良心的google还有其他许多先进的分布式技术,其论文也非常值得去研读。可以通过此链接获取一些论文的内容:http://www.chinacloud.cn/show.aspx?id=14382&cid=11


实时计算


  • 《Storm分布式实时计算模式》:虽然twitter推出了新一代的Heron,但Storm仍是目前应用最为广泛的实时计算技术。(https://book.douban.com/subject/26312249/

  • Spark streaming:Spark带来了基于批处理的实时流计算技术,对比Storm各有优劣。(https://spark.apache.org/streaming/


离线计算


  • 《Hadoop权威指南》:无须多言,Haoop是大数据必须要学习的技术,涵盖了HDFS+HBase+MapReduce。(https://book.douban.com/subject/26206050/

  • 《Hive编程指南》:Hive降低了MapReduce程序编写的复杂度。(https://book.douban.com/subject/25791255/

  • 《Spark快速大数据分析》: Spark引进的基于RDD的计算模型大大提高了离线计算的性能,相对于MR来说是更为领先的离线计算技术。(https://book.douban.com/subject/26616244/


Lambda架构


大数据领域的经典架构方案,融合了离线和实时计算模型,对外能够提供稳定可靠的数据。对此架构的剖析可见此篇文章:Linkedln技术高管Jay Kreps:Lambda架构剖析

http://www.csdn.net/article/2014-07-08/2820562-Lambda-Linkedln


机器学习


除了个性化推荐系统之外,CTR预估、广告推荐、预测模型都是机器学习的应用场景。


  • 《推荐系统实践》(https://book.douban.com/subject/10769749/

  • 《计算广告》(https://book.douban.com/subject/26596778/

  • 《集体智慧》(https://book.douban.com/subject/3288908/

  • 《机器学习》(https://book.douban.com/subject/26708119/


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