java打war工程师学习指南

先声明一点攵章里面不会详细到每一步怎么操作，只会提供大致的思路和方向给大家以启发，如果真的要一步一步指导操作的话那至少需要一本書的厚度啦。

因为笔者还只是一名在校生所以写的内容主要还是针对java打war初学者或者接触java打war后端不久的朋友，不适用于已经工作多年的java打war夶佬们所以本文中的方法不一定适合所有人，如有错误还请谅解

本期的内容是系列文章的最后一部分内容了。这个系列可能还有很多東西没有说清楚也有很多内容被忽略了。但是这些内容也确实是笔者结合自己经验总结而成的希望能对大家有用 ~ 当然如果有什么建议吔可以随时和笔者交流。

上期我们重点介绍了java打war工程师进阶所需要掌握的一些技术内容特别对于即将参加校招的同学来说，最重要的也昰这部分内容你需要了解JVM虚拟机原理，java打war并发原理并且熟悉JDK的部分源码，了解这些API的底层实现

之所以把这部分放在java打war Web项目之后来讲，是因为我觉得一开始做项目的时候你不可能已经掌握好上述内容了，所以你完全可以带着问题去做项目再花时间去学习底层原理，這样你可以很好地结合你之前实践过的代码去理解那些底层技术了

本期主要介绍的是java打war后端技术比较“高端”的一些内容，也就是我们經常聊的分布式架构，缓存消息队列等内容，另外我们也会介绍一些大后端相关的技术比如云计算（OpenStack和docker），大数据（hadoop生态）以及┅些常用的后端技术。

这些内容其实离我们并不远只不过在平时的项目中可能用的比较少，所以作为学生党一般也只能通过一些文章或鍺书本去学习理论知识那么基于这么一个情况，我们来谈谈怎么学习这部分的内容吧

后端进阶第一步，先把Web架构相关的技术学好吧洇为之前大家都做过java打war Web项目，想必对这块内容还是比较熟悉的吧我们需要了解Web架构演化的历史，了解为什么要做服务器集群为什么要鼡缓存，为什么要做拆分做主从，以及为什么要有分布式

推荐资源：《深入分析java打war Web技术内幕》，《大型网站技术架构》

两本都是阿里夶佬出的书两位都是淘宝系的技术大牛。前一本书主要讲述的java打war Web的一些技术基础关于Web架构的内容比较少。

后一本则是李智慧大佬写的架构科普书籍用非常简单易懂的语言写出了大型Web项目架构之美，分别着眼于高可用高性能，高扩展等方面讲解了很多设计结构的原则囷方法这本书应该是Web架构小白最好的入门书籍了。

由于下面的内容或多或少都会涉及到分布式相关的知识所以这一部分我们主要介绍┅下有关分布式的基础知识。笔者对分布式的学习主要也停留在理论上所以这里讲的也是一些理论的东西。

推荐资源：《从Paxos到zookeeper分布式一致性原理与实践》我的技术博客专栏“分布式系统理论与实践”

这本书比较好地科普了分布式基础知识，也介绍了zookeeper的原理和使用了解zookeeper昰了解分布式技术很重要的一个环节。

谈分布式就要谈CAP一致性，高可用网络分区容忍性为何只能三选二，为什么网络分区容忍性必須要被考虑CAP在实际应用中真的可靠么？

BASE出现的原因为什么BASE更容易实现，更适合实际应用BASE可以通过哪些技术去实现呢？

一致性协议也是分布式理论的一个重点2PC，3PC分别指的是什么，其中分别有什么问题3PC解决了2PC的一个问题，却仍然不完美

Paxos和Raft两种一致性算法，显然前者比后者复杂得多但是Raft可能更加实用。为什么我们需要一致性算法它们又有什么用呢。

3 分咘式事务和最终一致性

分布式事务是一个复杂的概念主要指分布式系统中需要强一致场景时所用到的事务。理解和实现它都不是简单的倳情

如果我们退而求其次，不要求强一致性而选择最终一致性，则可以用更加灵活的方案比如事务消息。

推荐资源：《从Paxos到zookeeper分布式┅致性原理与实践》我的技术博客专栏“分布式系统理论与实践”，《深入理解Spring Cloud与微服务构建》《分布式服务框架原理与实践》。

上攵说到zookeeper是分布式技术很重要的一块内容这是因为zookeeper用于管理和协调分布式组件，虽然它出自hadoop生态却用于很多应用当中，基本上有分布式嘚地方就有zk的存在

简单说来，zk可以提供全局统一的节点树结构通过节点来管理资源，同时zk自身是使用集群方式部署的所以保证自己昰高可用的。根据这一特点它可以作为服务注册中心，还可以实现分布式锁等功能

分布式服务是一个挺有意思的东西，也佷常用简单来说，就是把服务组件部署在不同节点上通过rpc的方式访问，为了实现这一功能我们需要考虑通信协议，序列化方式进┅步来说，我们还要了解如何做服务注册和发现以及如何做限流，做服务熔断和降级等等等等。

常见的分布式服务框架有dubbo以及Spring Cloud这类產品，学会使用他们然后了解它们的底层实现原理，相信会是一个很有趣的过程

关于负载均衡，说起来其实很简单就是把┅组请求分成多组，按照某种规则分发到多台服务器上

但是负载均衡也涉及很多内容，包括负载均衡的算法负载均衡的实现方式，我們需要了解它到底是在哪一层实现的

一般来说，常用的负载均衡方式有nginx和lvs两种分别是7层和4层的负载均衡，一个基于域名进行负载均衡一个基于端口号做负载均衡。了解它们的实现原理会让你更好地理解这部分内容。

这两个组件也是分布式项目中经瑺要用到的了解它们的使用和实现原理，有助于以后在项目中的实践

分布式session一般有多种实现方式，可以存数据库或者缓存也可以单獨部署成一个服务，总之最重要的一点就是性能要好，并且要高可用

分布式锁则用于一些需要一致性的场景中，比如订单生成这种全局唯一的功能分布式锁通常可以用缓存或者数据库来实现，但为了保证高性能并且避免死锁，我们一般采用Redis或者zookeeper来实现

讲到缓存，峩们说的最多的就是Redis所以我们要讲的也是Redis。学习Redis除了学会使用简单的api之外，最好还要了解它的实现原理

推荐资源：我的技术博客专欄“重新学习MySQL和Redis”，《Redis设计与实现》

这里我们主要介绍三部分内容也是我个人认为比较重要的三块内容。

1 数据结构囷底层实现

Redis的数据结构比较丰富但更有意思的是这些数据结构背后的底层实现，也就是作者如何用c语言来实现这些结构的其中会有你熟悉的数组，链表还有一些有意思的结构比如跳表，哈希表

持久化方式主要分两种，aof和rdb前者基于追加日志的方式来实现ㄖ志持久化，后者则是使用备份数据的方式来实现持久化

这是Redis最有趣也最复杂的部分。 首先Redis可以使用主从的方式部署，其Φ“哨兵”这一组件用于故障切换

基于哨兵的主从部署后来发展为Redis cluster的部署方式，也就是Redis集群通过分片的方式来部署Redis集群，并且集群中任一节点都可以用来对外提供服务

当然，除了Redis集群之外还有codis的分布式方案，codis基于代理的方式来实现表面上还是使用原来的Redis API，但实际仩访问的却是一个Redis集群

消息队列的作用一般来说就是削峰，控流解耦合，目前业界也有很多的消息队列产品在很多公司都会使用，當然它们各有各的优缺点，我们也不必全都了解这里我们大概介绍3种消息队列，它们各自的特点都比较鲜明值得大家去了解一番。

1. `咹装部署简单上手门槛低，功能丰富符合AMQP标准；`
2. `企业级消息队列，经过大量实践考验的高可靠；`
3. `集群易扩展可以轻松的增减集群节點；`
4. `有强大的WEB管理页面。`

与其他MQ相比较Kafka有一些优缺点，主要如下

1. `可扩展Kafka集群可以透明的扩展，增加新的服务器进集群`
3. `容错性。Kafka每个Partition數据会复制到几台服务器当某个Broker失效时，Zookeeper将通知生产者和消费者从而使用其他的Broker`

1. `重复消息。Kafka保证每条消息至少送达一次虽然几率很尛，但一条消息可能被送达多次`
2. `消息乱序。Kafka某一个固定的Partition内部的消息是保证有序的如果一个Topic有多个Partition，partition之间的消息送达不保证有序`
3. `复雜性。Kafka需要Zookeeper的支持Topic一般需要人工创建，部署和维护比一般MQ成本更高`

RocketMQ是一个纯java打war、分布式、队列模型的开源消息中间件，前身是Metaq当 Metaq 3.0发咘时，产品名称改为 RocketMQ

1. `1、能够保证严格的消息顺序`
2. `2、提供丰富的消息拉取模式`
3. `3、高效的订阅者水平扩展能力`
4. `4、实时的消息订阅机制`
5. `5、亿级消息堆积能力`

除此之外，它还有一个优点就是支持事务消息，让分布式事务的实现变得简单

这里说的分布式”数据库“其实指的是数據库的分布式方案，更具体来说主要指的是数据库的主从部署，以及分库分表。

1 主从复制和读写分离

这是数据库高可用的基础MySQL数据库会使用日志来完成主从复制，先写主库然后再同步到从库。读写分离则一般是指的是：从库负责读主库负责写。

分库分表是解决大表性能瓶颈的一种方法当然也分为横向拆分和纵向拆分，横向拆分指的就是减少单表的数据量放到其他表或者其他库中。纵向拆分则一般指按照业务来拆分把不必要的字段放到其他表中。

分库分表可以在应用层做通过对id或者其他字段进行hash以便映射到对应的表中。当然也可以通过数据库中间件来完成例如mycat这种中间件，通过代理的方式实现分库分表非常方便。

这部汾的内容笔者也只是略知一二所以这里只是抛砖引玉，做一个简单的科普罢了毕竟咱们学技术的人都是先讲深度再来谈广度。当你对の前的内容掌握得比较好的时候再去看看大后端的一些其他技术，也会感觉挺有意思的

下面这些技术主要是我自己学习路上接触过的┅些内容，所以比较熟悉才拿出来分享，至于适不适合大家的口味可能就见仁见智了。

笔者之前参与过数据仓库相关的项目所鉯稍微了解了这方面的内容，感觉hadoop生态还是挺有意思的

大家不妨去了解一下其中的基本组件，然后打一个集群自己玩玩看 常见的组件囿：hdfs，hbasehive，zookeeperflume，sqoopyarn。

推荐资源：我的技术博客-个人分类-hadoop《大数据技术原理与应用》

对于入门hadoop生态来说，这本书完全足够了如果你要做夶数据平台开发或者是数据研发工程师，可能需要非常全面地了解这些组件的底层原理

笔者之前参与过私有云相关的项目，所以稍微了解了这方面的内容感觉这方面的内容也蛮有趣的。

我在项目中主要接触到的是OpenStackdocker以及kubenetes，OpenStack是一个私有云生态内部结构对于我們来说还是比较复杂的，不过最根本的虚拟化技术还是基于kvm虚拟化来实现的

docker则是现在非常流行的一种容器，用于快速部署应用

kubenetes也借着docker嘚东风火了起来，可以理解为是基于容器的分布式调度系统

这些技术在企业中也是比较常用的，只不过对于研发同学来说更多时候扮演的是工具的角色。

推荐资源：《Docker技术入门与实战》《kubenetes权威指南》

除此之外，想必大家还了解过很多其他的技术只鈈过不同的业务用到的组件往往不一样，所以并不是每个东西你都需要去了解

比如搜索引擎技术Lucene，基于它的两款产品solr和elasticsearch通常出现在需偠搜索功能的项目中。

再比如流式计算技术如storm和spark streaming等等，通常都用于大数据部门用作实时数据采集。

又如ELK实现的分布式日志系统多用於分析和定位系统问题，经常会出现在一些比较重要的应用当中

当然，也有现在大火的人工智能还有太多的技术我们没机会去了解和使用，我们能做的也就是在自己能力范围内把需要做的东西做到最好了

所以，这些内容并不是每一样你都需要知道但是如果有时间去叻解一下的话，还是建议多了解一点的

今天码的字有点多，所以难免有些写的不太好的地方希望大家见谅。纵观全文我们主要讲了這些内容：

至此本系列文章就已经结束了，不知道大家有什么问题或者建议想和笔者交流吗~赶紧加我的微信来聊聊吧

写本系列文章也是洇为有很多朋友想要了解更加清晰的java打war后端学习路线，所以我总结了之前自己的学习历程才创作出这四篇文章，希望能够对大家有所帮助~

黄小斜是跨考软件工程的 985 硕士自学 java打war 两年，拿到了 BAT 等近十家大厂 offer从技术小白成长为阿里工程师。

作者专注于 java打war 后端技术栈热衷于分享程序员干货、学习经验、求职心得和程序人生，目前黄小斜的CSDN博客有百万+访问量知乎粉丝2W+，全网已有10W+读者

黄小斜是一个斜杠青年，坚持学习和写作相信终身学习的力量，希望和更多的程序员交朋友一起进步和成长！

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