2020年必備最強(qiáng) Java 核心知識點(diǎn)整理

說實(shí)話好爬，作為一名 Java 程序員扒俯，不論你需不需要面試都應(yīng)該好好看下這份資料奶卓。我大概擼了一遍，真的是堪稱典范撼玄。

就目前國內(nèi)的面試模式來講夺姑，在面試前積極的準(zhǔn)備面試，復(fù)習(xí)整個 Java 知識體系將變得非常重要掌猛，可以很負(fù)責(zé)任的說一句盏浙，復(fù)習(xí)準(zhǔn)備的是否充分，將直接影響你入職的成功率荔茬。

但很多小伙伴卻苦于沒有合適的資料來回顧整個 Java 知識體系废膘，或者有的小伙伴可能都不知道該從哪里開始復(fù)習(xí)。


我偶然從一個網(wǎng)友群中發(fā)現(xiàn)了整理的這份資料慕蔚，不論是從整個 Java 知識體系丐黄，還是從面試的角度來看，都是一份含技術(shù)量很高的資料孔飒。

我隨后截了幾張圖灌闺，大家可以仔細(xì)查看左邊的菜單欄，覆蓋的知識面真的很廣坏瞄，而且質(zhì)量都很不錯桂对。


正所謂磨刀不誤砍柴工，本文將先從目錄分析鸠匀，先給大家介紹整個Java核心知識點(diǎn)的內(nèi)容蕉斜，同時(shí)也是大家學(xué)習(xí)進(jìn)階的路線（建議收藏）。



Java核心知識點(diǎn)2.JVM


JVM 是可運(yùn)行 Java 代碼的假想計(jì)算機(jī) ，包括一套字節(jié)碼指令集蛛勉、一組寄存器鹿寻、一個棧、 一個垃圾回收诽凌，堆 和 一個存儲方法域毡熏。JVM 是運(yùn)行在操作系統(tǒng)之上的，它與硬件沒有直接 的交互侣诵。


3. JAVA 集合


集合類存放于 Java.util 包中痢法，主要有 3 種：set(集）、list(列表包含 Queue）和 map(映射)杜顺。

Collection：Collection 是集合 List财搁、Set、Queue 的最基本的接口躬络。

Iterator：迭代器尖奔，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(chǔ)接口


4. JAVA 多線程并發(fā)


5. JAVA 基礎(chǔ)

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(fù)用的 Java 對象)

5.7JAVA 復(fù)制

6. Spring 原理


他是一個全面的，企業(yè)應(yīng)用開發(fā)一站式的解決方案穷当，貫穿表現(xiàn)層提茁，業(yè)務(wù)層，持久層馁菜。但是spring仍然可以和其他框架無縫整合茴扁。

6.1Spring 特點(diǎn)

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(wù)

7.1. 服務(wù)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(wù)跟蹤（starter-sleuth）

7.6 服務(wù)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(shí)現(xiàn)

8.4 RMI 實(shí)現(xiàn)方式

8.5 Protoclol Buffer

8.6 Thrift


9，網(wǎng)絡(luò)

9.1 網(wǎng)絡(luò) 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(wù)汪疮，可用于服務(wù)發(fā)現(xiàn)峭火，分布式鎖，分布式領(lǐng)導(dǎo)選舉智嚷，配置管理等卖丸。 Zookeeper 提供了一個類似于 Linux 文件系統(tǒng)的樹形結(jié)構(gòu)（可認(rèn)為是輕量級的內(nèi)存文件系統(tǒng)，但 只適合存少量信息盏道，完全不適合存儲大量文件或者大文件）坯苹，同時(shí)提供了對于每個節(jié)點(diǎn)的監(jiān)控與 通知機(jī)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(diǎn)

12. Kafka


Kafka 是一種高吞吐量摇天、分布式粹湃、基于發(fā)布/訂閱的消息系統(tǒng)，最初由 LinkedIn 公司開發(fā)泉坐，使用 Scala 語言編寫为鳄，目前是 Apache 的開源項(xiàng)目。

12.2 Kafka 數(shù)據(jù)存儲設(shè)計(jì)

12.3 生產(chǎn)者設(shè)計(jì)

12.4 消費(fèi)者設(shè)計(jì)

13. RabbitMQ


RabbitMQ 是一個由 Erlang 語言開發(fā)的 AMQP 的開源實(shí)現(xiàn)腕让。

13.2 RabbitMQ 架構(gòu)

13.3 Exchange 類型


14. Hbase

base 是分布式孤钦、面向列的開源數(shù)據(jù)庫（其實(shí)準(zhǔn)確的說是面向列族）歧斟。HDFS 為 Hbase 提供可靠的 底層數(shù)據(jù)存儲服務(wù)，MapReduce 為 Hbase 提供高性能的計(jì)算能力偏形，Zookeeper 為 Hbase 提供 穩(wěn)定服務(wù)和 Failover 機(jī)制静袖，因此我們說 Hbase 是一個通過大量廉價(jià)的機(jī)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++語言編寫的俊扭，是一個基于分布式文件存儲的開源數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)队橙。在高負(fù)載的情 況下，添加更多的節(jié)點(diǎn)萨惑，可以保證服務(wù)器性能捐康。MongoDB 旨在為 WEB 應(yīng)用提供可擴(kuò)展的高性能 數(shù)據(jù)存儲解決方案。 MongoDB 將數(shù)據(jù)存儲為一個文檔庸蔼，數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)由鍵值(key=>value)對組成解总。MongoDB 文檔類似 于 JSON 對象。字段值可以包含其他文檔姐仅，數(shù)組及文檔數(shù)組花枫。

15.2特點(diǎn)

16. Cassandra

Apache Cassandra 是高度可擴(kuò)展的，高性能的分布式 NoSQL 數(shù)據(jù)庫掏膏。 Cassandra 旨在處理許 多商品服務(wù)器上的大量數(shù)據(jù)劳翰，提供高可用性而無需擔(dān)心單點(diǎn)故障。 Cassandra 具有能夠處理大量數(shù)據(jù)的分布式架構(gòu)壤追。 數(shù)據(jù)放置在具有多個復(fù)制因子的不同機(jī)器上， 以獲得高可用性供屉，而無需擔(dān)心單點(diǎn)故障行冰。

16.2 數(shù)據(jù)模型

16.3 Cassandra 一致 Hash 和虛擬節(jié)點(diǎn)

16.4 Gossip 協(xié)議

16.5 數(shù)據(jù)復(fù)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(fù)

16.8 數(shù)據(jù)存儲（CommitLog、MemTable伶丐、SSTable）

16.9 二級索引（對要索引的 value 摘要悼做，生成 RowKey）

16.10 數(shù)據(jù)讀寫

17. JAVA中的23個設(shè)計(jì)模式

18. 負(fù)載均衡

負(fù)載均衡 建立在現(xiàn)有網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)之上，它提供了一種廉價(jià)有效透明的方法擴(kuò)展網(wǎng)絡(luò)設(shè)備和服務(wù)器的帶 寬哗魂、增加吞吐量肛走、加強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)處理能力、提高網(wǎng)絡(luò)的靈活性和可用性录别。

18.1 四層負(fù)載均衡 vs 七層負(fù)載均衡

18.2 負(fù)載均衡算法/策略

18.3 LVS

18.4 Keepalive

18.5 Nginx 反向代理負(fù)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(wù)

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(wù)

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(duì)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朽色，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(yù)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(chǔ)架構(gòu)组题。 核心內(nèi)容包含 hdfs 和 mapreduce葫男。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(jì)算的崔列。

25.2 HDFS

25.3 MapReduce

25.4 Hadoop MapReduce 作業(yè)的生命周期

26. Spark

Spark 提供了一個全面梢褐、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(shí)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(jì)算模型

26.6 SPARK 運(yùn)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(yùn)行

27.4 Storm Streaming Grouping

28. YARN

YARN 是一個資源管理盈咳、任務(wù)調(diào)度的框架耿眉，主要包含三大模塊：ResourceManager（RM）、 NodeManager（NM）鱼响、ApplicationMaster（AM）鸣剪。其中，ResourceManager 負(fù)責(zé)所有資 源的監(jiān)控热押、分配和管理西傀； ApplicationMaster 負(fù)責(zé)每一個具體應(yīng)用程序的調(diào)度和協(xié)調(diào)； NodeManager 負(fù)責(zé)每一個節(jié)點(diǎn)的維護(hù)桶癣。對于所有的 applications拥褂，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)商資源牙寞，同時(shí)和 NodeManager 通信來執(zhí)行和監(jiān)控 task饺鹃。

28.2 ResourceManager

28.3 NodeManager

28.4 ApplicationMaster

28.5 YARN 運(yùn)行流程

29. 機(jī)器學(xué)習(xí)

29.1 決策樹

29.2 隨機(jī)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(luò)

29.10 馬爾可夫

30. 云計(jì)算

30.1.1. SaaS

30.1.2. PaaS

30.1.3. IaaS

30.1.5. Openstack


那么如何獲取這份資料呢？因?yàn)橹跗脚_的一些原因间雀，是PDF文檔的不方便直接將此資料給大家悔详，需要大家需要可以到我扣扣群下載，沒有任何其它套路惹挟。


另外加一下這個茄螃，就是專門分享 Java 技術(shù)干貨和一些基礎(chǔ)討論交流，進(jìn)一下又不會懷孕连锯。



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