前言

不想当将军的士兵不是好士兵，这句话对于程序员来说同样适用，不想成为大牛的程序员不是好程序员。做为一个IT的新人，要想成为技术大牛要怎么做，怎样能快速成长。我们来看看过来人的分享。

简单来讲，成为技术大牛虽然有难度，但其实也不是不可能。要成为任何一个领域的专家，你需要做的是学会该领域的已有知识，所以你需要不断的去学习、研究。利用已有的知识，在自己的领域做精，创造出别人还不知道的有价值的东西。

技能学习这件事，有技巧无捷径，正所谓，纸上得来终觉浅，绝知此事要躬行。有技巧是说学习技术需要实践和看书相结合，有高手指点就更好，关键是一定要实践，光看不动是不行的；无捷径是一定要自己下苦功夫，不要幻想有高手带你飞。在工作学习中要靠自己，要注意观察高手的工作方法、听他们分享的观点，迷茫的时候找他们指点。

三大内容：

• Java并发编程
• Java高并发编程
• 高并发系统设计

Java并发编程

1. 概览

2. 进程与线程

3. Java 线程

4. 共享模型之管程

5. 共享模型之内存

6. 共享模型之无锁

7. 共享模型之不可变

8. 共享模型之工具

并发编程—模式篇：

并发编程—应用篇：

并发编程—原理篇：

Java高并发编程

由于此处内容过多，在此就仅展示目录以及部分内容截图展示！

高并发系统设计

基础：

①高并发系统：它的通用设计方法是什么

②架构分层：我们为什么一定要这么做？

③系统设计目标（一）：如何提升系统性能？

④系统设计目标（二）：系统怎样做到高可用？

⑤系统设计目标（三）：如何让系统易于扩展？

数据库：

①池化技术：如何减少频繁创建数据库连接的性能损耗？

②数据库优化方案（一）：查询请求增加时，如何做主从分离？

③数据库优化方案（二）：写入数据量增加时，如何实现分库分表？

④发号器：如何保证分库分表后ID的全局唯一性？

⑤NoSQL：在高并发场景下，数据库和NoSQL如何做到互补？

缓存：

①缓存：数据库成为瓶颈后，动态数据的查询要如何加速？

②缓存的使用姿势（一）：如何选择缓存的读写策略？

③缓存的使用姿势（二）：缓存如何做到高可用？

④缓存的使用姿势（三）：缓存穿透了怎么办？

⑤CDN：静态资源如何加速？

消息队列：

①消息队列：秒杀时如何处理每秒上万次的下单请求？

②消息投递：如何保证消息仅仅被消费一次？

③消息队列：如何降低消息队列系统中消息的延迟？

分布式服务：

①系统架构：每秒1万次请求的系统要做服务化拆分吗？

②微服务架构：微服务化后，系统架构要如何改造？

③RPC框架：10万QPS下如何实现毫秒级的服务调用？

④注册中心：分布式系统如何寻址？

⑤分布式Trace：横跨几十个分布式组件的慢请求要如何排查？

⑥负载均衡：怎样提升系统的横向扩展能力？

⑦API网关：系统的门面要如何做呢？

⑧多机房部署：跨地域的分布式系统如何做？

⑨Service Mesh：如何屏蔽服务化系统的服务治理细节？

维护：

①给系统加上眼睛：服务端监控要怎么做？

②应用性能管理：用户的使用体验应该如何监控？

③压力测试：怎样设计全链路压力测试平台？

④配置管理：成千上万的配置项要如何管理？

⑤降级熔断：如何屏蔽非核心系统故障的影响？

⑥流量控制：高并发系统中我们如何操纵流量？

实战：

①计数系统设计（一）：面对海量数据的计数器要如何做？

②计数系统设计（二）：50万QPS下如何设计未读数系统？

③信息流设计（一）：通用信息流系统的推模式要如何做？

④信息流设计（二）：通用信息流系统的拉模式要如何做？

总结

其他的内容都可以按照路线图里面整理出来的知识点逐一去熟悉，学习，消化，不建议你去看书学习，最好是多看一些视频，把不懂地方反复看，学习了一节视频内容第二天一定要去复习，并总结成思维导图，形成树状知识网络结构，方便日后复习。

这里还有一份很不错的《Java基础核心总结笔记》，特意跟大家分享出来，需要的话点击这里免费获取

目录：

部分内容截图：

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目录：

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部分内容截图：

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