程序員必備 Java 核心知識點整理
說實話，作為一名 Java 程序員，不論你需不需要面試都應該好好看下這份資料。我大概擼了一遍，真的是堪稱典范。
就目前國內(nèi)的面試模式來講，在面試前積極的準備面試，復習整個 Java 知識體系將變得非常重要，可以很負責任的說一句，復習準備的是否充分，將直接影響你入職的成功率。
但很多小伙伴卻苦于沒有合適的資料來回顧整個 Java 知識體系，或者有的小伙伴可能都不知道該從哪里開始復習。
我偶然從一個網(wǎng)友群中發(fā)現(xiàn)了整理的這份資料，不論是從整個 Java 知識體系，還是從面試的角度來看，都是一份含技術(shù)量很高的資料。
我隨后截了幾張圖，大家可以仔細查看左邊的菜單欄，覆蓋的知識面真的很廣，而且質(zhì)量都很不錯。
正所謂磨刀不誤砍柴工，本文將先從目錄分析，先給大家介紹整個Java核心知識點的內(nèi)容，同時也是大家學習進階的路線（建議收藏）。
Java核心知識點2.JVM
JVM 是可運行 Java 代碼的假想計算機 ，包括一套字節(jié)碼指令集、一組寄存器、一個棧、 一個垃圾回收，堆 和 一個存儲方法域。JVM 是運行在操作系統(tǒng)之上的，它與硬件沒有直接 的交互。
3. JAVA 集合
集合類存放于 Java.util 包中，主要有 3 種：set(集）、list(列表包含 Queue）和 map(映射)。
Collection：Collection 是集合 List、Set、Queue 的最基本的接口。
Iterator：迭代器，可以通過迭代器遍歷集合中的數(shù)據(jù)
Map：是映射表的基礎接口
4. JAVA 多線程并發(fā)
5. JAVA 基礎
5.1JAVA 異常分類及處理
5.2JAVA 反射
5.3JAVA 注解
5.4JAVA 內(nèi)部類
5.5JAVA 泛型
5.6JAVA 序列化(創(chuàng)建可復用的 Java 對象)
5.7JAVA 復制
6. Spring 原理
他是一個全面的，企業(yè)應用開發(fā)一站式的解決方案，貫穿表現(xiàn)層，業(yè)務層，持久層。但是spring仍然可以和其他框架無縫整合。
6.1Spring 特點
6.2Spring 核心組件
6.3Spring 常用模塊
6.4Spring 主要包
6.5Spring 常用注解
6.6Spring 第三方結(jié)合
6.7Spring IOC 原理
6.8Spring APO 原理
6.9Spring MVC 原理
6.10Spring Boot 原理
6.11JPA 原理
6.12Mybatis 緩存
6.13Tomcat 架構(gòu)
7. 微服務
7.1. 服務注冊發(fā)現(xiàn)
7.2API 網(wǎng)關(guān)
7.3 配置中心
7.4事件調(diào)度（kafka）
7.5服務跟蹤（starter-sleuth）
7.6 服務熔斷（Hystrix）
7.7.API 管理
8. Netty 與 RPC
8.1 Netty 原理
8.2 Netty 高性能
8.3 Netty RPC 實現(xiàn)
8.4 RMI 實現(xiàn)方式
8.5 Protoclol Buffer
8.6 Thrift
9，網(wǎng)絡
9.1 網(wǎng)絡 7 層架構(gòu)
9.2 TCP/IP 原理
9.3 TCP 三次握手/四次揮手
9.4 HTTP 原理
9.5 CDN 原理
10. 日志
10.1 Slf4j
10.2 Log4j
10.3 LogBack
10.4 ELK
11. Zookeeper
Zookeeper 是一個分布式協(xié)調(diào)服務，可用于服務發(fā)現(xiàn)，分布式鎖，分布式領導選舉，配置管理等。 Zookeeper 提供了一個類似于 Linux 文件系統(tǒng)的樹形結(jié)構(gòu)（可認為是輕量級的內(nèi)存文件系統(tǒng)，但 只適合存少量信息，完全不適合存儲大量文件或者大文件），同時提供了對于每個節(jié)點的監(jiān)控與 通知機制。
11.2 Zookeeper 角色
11.3 Zookeeper 工作原理（原子廣播）
11.4 Znode 有四種形式的目錄節(jié)點
12. Kafka
Kafka 是一種高吞吐量、分布式、基于發(fā)布/訂閱的消息系統(tǒng)，最初由 LinkedIn 公司開發(fā)，使用 Scala 語言編寫，目前是 Apache 的開源項目。
12.2 Kafka 數(shù)據(jù)存儲設計
12.3 生產(chǎn)者設計
12.4 消費者設計
13. RabbitMQ
RabbitMQ 是一個由 Erlang 語言開發(fā)的 AMQP 的開源實現(xiàn)。
13.2 RabbitMQ 架構(gòu)
13.3 Exchange 類型
14. Hbase
base 是分布式、面向列的開源數(shù)據(jù)庫（其實準確的說是面向列族）。HDFS 為 Hbase 提供可靠的 底層數(shù)據(jù)存儲服務，MapReduce 為 Hbase 提供高性能的計算能力，Zookeeper 為 Hbase 提供 穩(wěn)定服務和 Failover 機制，因此我們說 Hbase 是一個通過大量廉價的機器解決海量數(shù)據(jù)的高速存 儲和讀取的分布式數(shù)據(jù)庫解決方案。
14.2 列式存儲
14.3 Hbase 核心概念
14.4 Hbase 核心架構(gòu)
14.5 Hbase 的寫邏輯
14.6 HBase vs Cassandra
15. MongoDB
MongoDB 是由 C++語言編寫的，是一個基于分布式文件存儲的開源數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)。在高負載的情 況下，添加更多的節(jié)點，可以保證服務器性能。MongoDB 旨在為 WEB 應用提供可擴展的高性能 數(shù)據(jù)存儲解決方案。 MongoDB 將數(shù)據(jù)存儲為一個文檔，數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)由鍵值(key=>value)對組成。MongoDB 文檔類似 于 JSON 對象。字段值可以包含其他文檔，數(shù)組及文檔數(shù)組。
15.2特點
16. Cassandra
Apache Cassandra 是高度可擴展的，高性能的分布式 NoSQL 數(shù)據(jù)庫。 Cassandra 旨在處理許 多商品服務器上的大量數(shù)據(jù)，提供高可用性而無需擔心單點故障。 Cassandra 具有能夠處理大量數(shù)據(jù)的分布式架構(gòu)。 數(shù)據(jù)放置在具有多個復制因子的不同機器上， 以獲得高可用性，而無需擔心單點故障。
16.2 數(shù)據(jù)模型
16.3 Cassandra 一致 Hash 和虛擬節(jié)點
16.4 Gossip 協(xié)議
16.5 數(shù)據(jù)復制
16.6 數(shù)據(jù)寫請求和協(xié)調(diào)者
16.7 數(shù)據(jù)讀請求和后臺修復
16.8 數(shù)據(jù)存儲（CommitLog、MemTable、SSTable）
16.9 二級索引（對要索引的 value 摘要，生成 RowKey）
16.10 數(shù)據(jù)讀寫
17. JAVA中的23個設計模式
18. 負載均衡
負載均衡 建立在現(xiàn)有網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)之上，它提供了一種廉價有效透明的方法擴展網(wǎng)絡設備和服務器的帶 寬、增加吞吐量、加強網(wǎng)絡數(shù)據(jù)處理能力、提高網(wǎng)絡的靈活性和可用性。
18.1 四層負載均衡 vs 七層負載均衡
18.2 負載均衡算法/策略
18.3 LVS
18.4 Keepalive
18.5 Nginx 反向代理負載均衡
18.6 HAProxy
19. 數(shù)據(jù)庫
19.1 存儲引擎
19.2 索引
19.3 數(shù)據(jù)庫三范式
19.4 數(shù)據(jù)庫是事務
19.5 存儲過程(特定功能的 SQL 語句集)
19.6 觸發(fā)器(一段能自動執(zhí)行的程序)
19.7 數(shù)據(jù)庫并發(fā)策略
19.8 數(shù)據(jù)庫鎖
19.9 基于 Redis 分布式鎖
19.10 分區(qū)分表
19.11 兩階段?交協(xié)議
19.12 三階段?交協(xié)議
19.13 柔性事務
19.14 CAP
20. 一致性算法
20.1 Paxos
20.2 Zab
20.3 Raft
20.4 NWR
20.5 Gossip
20.6 一致性 Hash
21. JAVA 算法
21.1 二分查找
21.2 冒泡排序算法
21.3 插入排序算法
21.4 快速排序算法
21.1 希爾排序算法
21.2 歸并排序算法
21.3 桶排序算法
21.4 基數(shù)排序算法
21.6 回溯算法
21.7 最短路徑算法
21.8 最大子數(shù)組算法
21.9 最長公共子序算法
21.10 最小生成樹算法
22. 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)
22.1 棧（stack）
22.2 隊列（queue）
22.3 鏈表（Link）
22.4 散列表（Hash Table）
22.5 排序二叉樹
22.6 紅黑樹
22.7 B-TREE
22.8 位圖
23. 加密算法
23.1 AES
23.2 RSA
23.3 CRC
23.4 MD5
24，分布式緩存
24.1 緩存雪崩
24.2 緩存穿透
24.3 緩存穿透
24.3 緩存預熱
24.4 緩存更新
24.5 緩存降級
25. Hadoop
就是一個大數(shù)據(jù)解決方案。它提供了一套分布式系統(tǒng)基礎架構(gòu)。 核心內(nèi)容包含 hdfs 和 mapreduce。hadoop2.0 以后引入yarn. hdfs 是提供數(shù)據(jù)存儲的，mapreduce 是方便數(shù)據(jù)計算的。
25.2 HDFS
25.3 MapReduce
25.4 Hadoop MapReduce 作業(yè)的生命周期
26. Spark
Spark 提供了一個全面、統(tǒng)一的框架用于管理各種有著不同性質(zhì)（文本數(shù)據(jù)、圖表數(shù)據(jù)等）的數(shù)據(jù) 集和數(shù)據(jù)源（批量數(shù)據(jù)或?qū)崟r的流數(shù)據(jù)）的大數(shù)據(jù)處理的需求。
26.1概念
26.2 核心架構(gòu)
26.3 核心組件
26.4 SPARK 編程模型
26.5 SPARK 計算模型
26.6 SPARK 運行流程
26.7 SPARK RDD 流程
26.8 SPARK RDD
27. Storm
27.1集群架構(gòu)
27.2 編程模型（spout->tuple->bolt）
27.3 Topology 運行
27.4 Storm Streaming Grouping
28. YARN
YARN 是一個資源管理、任務調(diào)度的框架，主要包含三大模塊：ResourceManager（RM）、 NodeManager（NM）、ApplicationMaster（AM）。其中，ResourceManager 負責所有資 源的監(jiān)控、分配和管理； ApplicationMaster 負責每一個具體應用程序的調(diào)度和協(xié)調(diào)； NodeManager 負責每一個節(jié)點的維護。對于所有的 applications，RM 擁有絕對的控制權(quán)和對資 源的分配權(quán)。而每個 AM 則會和 RM 協(xié)商資源，同時和 NodeManager 通信來執(zhí)行和監(jiān)控 task。
28.2 ResourceManager
28.3 NodeManager
28.4 ApplicationMaster
28.5 YARN 運行流程
29. 機器學習
29.1 決策樹
29.2 隨機森林算法
29.3 邏輯回歸
29.4 SVM
29.5 樸素貝葉斯
29.6 K 最近鄰算法
29.7 K 均值算法
29.8 Adaboost 算法
29.9 神經(jīng)網(wǎng)絡
29.10 馬爾可夫
30. 云計算
30.1.1. SaaS
30.1.2. PaaS
30.1.3. IaaS
30.1.5. Openstack
這些年做Java開發(fā)我整理了一份完整的java的系統(tǒng)化資料，從Javase- ssm-springcloud，包括了面試題，PDF電子書等等，以及我自身之前的一個面試文案和知識點補充，如果你需要一本全面的Java書，如果你想學習Java，如果你想找到一份好的工作，那么緣分就來了，有需要的朋友可以在評論下方留言，免費領取更多學習資料，這里也祝愿大家最終都能夠?qū)W有所成，早日找到滿意的工作！
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