2020年必备最强 Java 核心知识点整理，

2020年必备最强 Java 核心知识点整理，

说实话，作为一名 Java 程序员，不论你需不需要面试都应该好好看下这份资料。我大概撸了一遍，真的是堪称典范。 就目前国内的面试模式来讲，在面试前积极的准备面试，复习整个 Java 知识体系将变得非常重要，可以很负责任的说一句，复习准备的是否充分，将直接影响你入职的成功率。 但很多小伙伴却苦于没有合适的资料来回顾整个 Java 知识体系，或者有的小伙伴可能都不知道该从哪里开始复习。   我偶然从一个网友群中发现了整理的这份资料，不论是从整个 Java 知识体系，还是从面试的角度来看，都是一份含技术量很高的资料。 我随后截了几张图，大家可以仔细查看左边的菜单栏，覆盖的知识面真的很广，而且质量都很不错。   正所谓磨刀不误砍柴工，本文将先从目录分析，先给大家介绍整个Java核心知识点的内容，同时也是大家学习进阶的路线（建议收藏）。     Java核心知识点2.JVM   JVM 是可运行 Java 代码的假想计算机 ，包括一套字节码指令集、一组寄存器、一个栈、 一个垃圾回收，堆 和 一个存储方法域。JVM 是运行在操作系统之上的，它与硬件没有直接 的交互。   3. JAVA 集合   集合类存放于 Java.util 包中，主要有 3 种：set(集）、list(列表包含 Queue）和 map(映射)。

1. Collection：Collection 是集合 List、Set、Queue 的最基本的接口。
2. Iterator：迭代器，可以通过迭代器遍历集合中的数据
3. Map：是映射表的基础接口

  4. JAVA 多线程并发   5. JAVA 基础

• 5.1JAVA 异常分类及处理
• 5.2JAVA 反射
• 5.3JAVA 注解
• 5.4JAVA 内部类
• 5.5JAVA 泛型
• 5.6JAVA 序列化(创建可复用的 Java 对象)
• 5.7JAVA 复制

6. Spring 原理  

他是一个全面的，企业应用开发一站式的解决方案，贯穿表现层，业务层，持久层。但是spring仍然可以和其他框架无缝整合。

• 6.1Spring 特点
• 6.2Spring 核心组件
• 6.3Spring 常用模块
• 6.4Spring 主要包
• 6.5Spring 常用注解
• 6.6Spring 第三方结合
• 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 缓存
• 6.13Tomcat 架构

7. 微服务

• 7.1. 服务注册发现
• 7.2API 网关
• 7.3 配置中心
• 7.4事件调度（kafka）
• 7.5服务跟踪（starter-sleuth）
• 7.6 服务熔断（Hystrix）
• 7.7.API 管理

  8. Netty 与 RPC

• 8.1 Netty 原理
• 8.2 Netty 高性能
• 8.3 Netty RPC 实现
• 8.4 RMI 实现方式
• 8.5 Protoclol Buffer
• 8.6 Thrift

  9，网络

• 9.1 网络 7 层架构
• 9.2 TCP/IP 原理
• 9.3 TCP 三次握手/四次挥手
• 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 是一个分布式协调服务，可用于服务发现，分布式锁，分布式领导选举，配置管理等。 Zookeeper 提供了一个类似于 Linux 文件系统的树形结构（可认为是轻量级的内存文件系统，但 只适合存少量信息，完全不适合存储大量文件或者大文件），同时提供了对于每个节点的监控与 通知机制。

• 11.2 Zookeeper 角色
• 11.3 Zookeeper 工作原理（原子广播）
• 11.4 Znode 有四种形式的目录节点

12. Kafka  

Kafka 是一种高吞吐量、分布式、基于发布/订阅的消息系统，最初由 LinkedIn 公司开发，使用 Scala 语言编写，目前是 Apache 的开源项目。

• 12.2 Kafka 数据存储设计
• 12.3 生产者设计
• 12.4 消费者设计

13. RabbitMQ  

RabbitMQ 是一个由 Erlang 语言开发的 AMQP 的开源实现。

• 13.2 RabbitMQ 架构
• 13.3 Exchange 类型

  14. Hbase

base 是分布式、面向列的开源数据库（其实准确的说是面向列族）。HDFS 为 Hbase 提供可靠的 底层数据存储服务，MapReduce 为 Hbase 提供高性能的计算能力，Zookeeper 为 Hbase 提供 稳定服务和 Failover 机制，因此我们说 Hbase 是一个通过大量廉价的机器解决海量数据的高速存 储和读取的分布式数据库解决方案。

• 14.2 列式存储
• 14.3 Hbase 核心概念
• 14.4 Hbase 核心架构
• 14.5 Hbase 的写逻辑
• 14.6 HBase vs Cassandra

15. MongoDB

MongoDB 是由 C++语言编写的，是一个基于分布式文件存储的开源数据库系统。在高负载的情 况下，添加更多的节点，可以保证服务器性能。MongoDB 旨在为 WEB 应用提供可扩展的高性能 数据存储解决方案。 MongoDB 将数据存储为一个文档，数据结构由键值(key=>value)对组成。MongoDB 文档类似 于 JSON 对象。字段值可以包含其他文档，数组及文档数组。 15.2特点 16. Cassandra

Apache Cassandra 是高度可扩展的，高性能的分布式 NoSQL 数据库。 Cassandra 旨在处理许 多商品服务器上的大量数据，提供高可用性而无需担心单点故障。 Cassandra 具有能够处理大量数据的分布式架构。 数据放置在具有多个复制因子的不同机器上， 以获得高可用性，而无需担心单点故障。

• 16.2 数据模型
• 16.3 Cassandra 一致 Hash 和虚拟节点
• 16.4 Gossip 协议
• 16.5 数据复制
• 16.6 数据写请求和协调者
• 16.7 数据读请求和后台修复
• 16.8 数据存储（CommitLog、MemTable、SSTable）
• 16.9 二级索引（对要索引的 value 摘要，生成 RowKey）
• 16.10 数据读写

17. JAVA中的23个设计模式 18. 负载均衡

负载均衡 建立在现有网络结构之上，它提供了一种廉价有效透明的方法扩展网络设备和服务器的带 宽、增加吞吐量、加强网络数据处理能力、提高网络的灵活性和可用性。

• 18.1 四层负载均衡 vs 七层负载均衡
• 18.2 负载均衡算法/策略
• 18.3 LVS
• 18.4 Keepalive
• 18.5 Nginx 反向代理负载均衡
• 18.6 HAProxy

19. 数据库

• 19.1 存储引擎
• 19.2 索引
• 19.3 数据库三范式
• 19.4 数据库是事务
• 19.5 存储过程(特定功能的 SQL 语句集)
• 19.6 触发器(一段能自动执行的程序)
• 19.7 数据库并发策略
• 19.8 数据库锁
• 19.9 基于 Redis 分布式锁
• 19.10 分区分表
• 19.11 两阶段ᨀ交协议
• 19.12 三阶段ᨀ交协议
• 19.13 柔性事务
• 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 希尔排序算法
• 21.2 归并排序算法
• 21.3 桶排序算法
• 21.4 基数排序算法
• 21.6 回溯算法
• 21.7 最短路径算法
• 21.8 最大子数组算法
• 21.9 最长公共子序算法
• 21.10 最小生成树算法

22. 数据结构

• 22.1 栈（stack）
• 22.2 队列（queue）
• 22.3 链表（Link）
• 22.4 散列表（Hash Table）
• 22.5 排序二叉树
• 22.6 红黑树
• 22.7 B-TREE
• 22.8 位图

23. 加密算法

• 23.1 AES
• 23.2 RSA
• 23.3 CRC
• 23.4 MD5

24，分布式缓存

• 24.1 缓存雪崩
• 24.2 缓存穿透
• 24.3 缓存穿透
• 24.3 缓存预热
• 24.4 缓存更新
• 24.5 缓存降级

25. Hadoop

就是一个大数据解决方案。它提供了一套分布式系统基础架构。 核心内容包含 hdfs 和 mapreduce。hadoop2.0 以后引入yarn. hdfs 是提供数据存储的，mapreduce 是方便数据计算的。

• 25.2 HDFS
• 25.3 MapReduce
• 25.4 Hadoop MapReduce 作业的生命周期

26. Spark

Spark 提供了一个全面、统一的框架用于管理各种有着不同性质（文本数据、图表数据等）的数据 集和数据源（批量数据或实时的流数据）的大数据处理的需求。

• 26.1概念
• 26.2 核心架构
• 26.3 核心组件
• 26.4 SPARK 编程模型
• 26.5 SPARK 计算模型
• 26.6 SPARK 运行流程
• 26.7 SPARK RDD 流程
• 26.8 SPARK RDD

27. Storm

• 27.1集群架构
• 27.2 编程模型（spout->tuple->bolt）
• 27.3 Topology 运行
• 27.4 Storm Streaming Grouping

28. YARN

YARN 是一个资源管理、任务调度的框架，主要包含三大模块：ResourceManager（RM）、 NodeManager（NM）、ApplicationMaster（AM）。其中，ResourceManager 负责所有资 源的监控、分配和管理； ApplicationMaster 负责每一个具体应用程序的调度和协调； NodeManager 负责每一个节点的维护。对于所有的 applications，RM 拥有绝对的控制权和对资 源的分配权。而每个 AM 则会和 RM 协商资源，同时和 NodeManager 通信来执行和监控 task。

• 28.2 ResourceManager
• 28.3 NodeManager
• 28.4 ApplicationMaster
• 28.5 YARN 运行流程

29. 机器学习

• 29.1 决策树
• 29.2 随机森林算法
• 29.3 逻辑回归
• 29.4 SVM
• 29.5 朴素贝叶斯
• 29.6 K 最近邻算法
• 29.7 K 均值算法
• 29.8 Adaboost 算法
• 29.9 神经网络
• 29.10 马尔可夫

30. 云计算

• 30.1.1. SaaS
• 30.1.2. PaaS
• 30.1.3. IaaS
• 30.1.5. Openstack

  那么如何获取这份资料呢？因为知乎平台的一些原因，是PDF文档的不方便直接将此资料给大家，需要大家需要可以到我扣扣群下载，没有任何其它套路。   另外加一下这个，就是专门分享 Java 技术干货和一些基础讨论交流，进一下又不会怀孕。  

 

版权所属：归原作者所有

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