想了解Java后端学习路线？你只需要这一张图！

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原创 最新推荐文章于 2026-05-04 07:43:08 发布 1.2k 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›
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前言

学习路线图往往是学习一样技术的入门指南。网上搜到的Java学习路线图也是一抓一大把。

今天我只选一张图，仅此一图，足以包罗Java后端技术的知识点。所谓不求最好，但求最全，学习Java后端的同学完全可以参考这张图进行学习路线安排。

当然，有一些知识点是可选的，并不是说上面有的你都要会啦。我在复习秋招的过程中就是基于此图进行复习的，感觉效果还是不错的。

闲言少叙，我们还是看看这张图上都包含哪些有价值的信息吧。再次说明，本文只对路线图做一个简单地解读，仅供参考。大家可以根据自身情况来指定合理的学习计划，相信也会大有裨益。

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1 计算机基础

这部分内容是计算机相关专业同学的课程，但是非科班的小伙伴（譬如在下）就需要花时间恶补了。特别是计算机网络，操作系统，数据结构这三门课程。

至于编译原理，个人大概懂一点就行了，我也只看过简单的概念和状态机相关的内容，并不是特别重要。

2 Java编程

这里的Java编程部分包含了很多内容。我们可以分别看看，大概归纳一下就是这几个部分。

Java基础

这里的Java基础包括基本语法，集合类框架，以及一些高级特性，比如反射，注解等等。

Java基础的知识点非常多，所以要真正搞懂也没有那么简单，另外，随着时间推移，一些新特性也需要得到我们的重视，比如时下流行的JDK8。

设计模式

我一直觉得设计模式可以和Java基础一块学，所以我也把它放在这里。当然，一些真正使用到设计模式的地方，譬如JDK的集合类，IO流等等，也需要你足够重视。

Java Web技术

Java Web技术包括J2EE，以及web框架，乃至一系列常用的组件。

1 J2EE主要包括的就是servlet，jsp这些比较复古的web开发组件了。虽然现在直接用它们的情况比较少，但是我们还是需要花一些时间去掌握它们的。

2 web框架常用的就是Spring了，相应的，hibernate和mybatis也需要了解一下。

3 同时，JavaWeb开发时的常用类库，比如jnuit单元测试，log4j日志工具，以及构建工具maven，都属于我们要掌握的范畴。

4 最后，要注意的是，Web相关的一些基本知识，比如HTTP协议，网络安全基础，也是我们要考虑的部分。

Java并发技术

Java的并发技术泛指Java的多线程技术，以及JUC包里的并发类，比如线程池，并发工具类，阻塞队列等等。

Java并发技术完全可以独立出来学习，是Java进阶知识的一大重点。

Java网络编程和服务器

这一块内容是Java中比较复杂但也很重要的一块内容。比如BIO,NIO,AIO的一些使用和原理，以及tomcat这类web服务器，甚至是netty这种网络编程框架，都是可以去了解和学习的内容。

Jvm基础与调优

JVM是提供Java程序运行的一个进程，学习JVM知识，也是我们的必经之路。除了看懂《深入理解jvm虚拟机》以外，我们还要学习的内容就是JVM调优，使用合适的工具诊断问题，最后解决问题。

这部分内容在面试中呈现的不仅仅是GC,内存分区，以及类加载器，也包括了我所说的JVM调优问题。

3 Linux

作为后台同学，常年被面试官问linux相关的问题，所以觉得学好linux还是蛮重要的，除了基本命令以外，最好还能了解一些shell脚本，甚至是内核相关的知识，这方面是我的一个弱项。

4 数据相关

在这个路线图里，数据部分囊括了非常多的数据源，我们可以来看看都有哪些是我们需要掌握的。

关系数据库Mysql

这个不必多说，人手都要会，不管是基础的crud，索引，抑或是进阶的存储引擎，分布式方案等，我们都需要对应掌握。

缓存

如Redis，memcache一类的缓存，作为后端开发者的我们也需要对应掌握，当然，它们的高级特性，以及分布式方案，也是必备的知识点。

搜索引擎

基于Lucene的solr，elasticsearch这类搜索引擎，本质上也是数据源，但是并不是后端必备的内容，不过学一学也没有坏处啦。

大数据

海量数据处理的场景越来越多，大数据技术如hadoop，storm等也越来越火，但是大数据应用一般会由专业的大数据工程师来做，所以我们学一些基本内容也就足够了。

5 算法和数据结构

算法一直是校招同学面前的一座大山，作为后端同学来讲，除了基本的数据结构算法以外，也要会一些高级的算法，譬如dp，搜索，贪心等等。

另外，通过LeetCode等题库来刷题的方式来巩固算法也是公认的好办法了。

6 分布式

最后一个部分，也是内容最多，覆盖面最广泛的部分了。分布式相关的技术实在太多了，我们这里也会做一下简单的归纳。

web架构

先了解web架构的发展会对分布式的学习有更好的理解，毕竟架构的发展也对应着分布式技术的发展。

分布式理论

这部分内容包括分布式的发展演化，base理论和cap理论等等，学习分布式技术之前，最好能对这部分概念有一定了解。

一致性问题

强一致性的解决方案：事务和锁，弱一致性的方案：消息队列。

分布式session

一个常见的问题，也有多种解决方案

分布式缓存

和上面说的缓存一样，只不过这里侧重缓存的分布式方案

分布式数据库

这里指的数据库的分布式方案，也包括hbase这种分布式数据库。

负载均衡

负载均衡也是一个值得探讨的话题，一般我们讨论的是七层和四层负载均衡。

消息队列

消息队列是一个比较复杂的分布式组件，我们可以了解常用消息队列比如amq，kafka等的实现。

服务化

服务化的核心包括rpc，服务注册中心等等。分布式服务相关技术也是后端同学必须掌握的内容。

虚拟化

虚拟化同样不是后端同学必须掌握的内容，只不过现在越来越多的服务部署方式使用的是docker和云服务的方式。所以了解一下也没有什么不好的。

微信公众号

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黄小斜是 985 硕士，阿里巴巴Java工程师，在自学编程、技术求职、Java学习等方面有丰富经验和独到见解，希望帮助到更多想要从事互联网行业的程序员们。
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作者专注于 JAVA 后端技术栈，热衷于分享程序员干货、学习经验、求职心得，以及自学编程和Java技术栈的相关干货。
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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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公众号：Java后端 2340

Java后端学习路线图，你真的只需要这一张

前言 学习路线图往往是学习一样技术的入门指南。网上搜到的Java学习路线图也是一抓一大把。 今天我只选一张图，仅此一图，足以包罗Java后端技术的知识点。所谓不求最好，但求最全，学习Java后端的同学完全可以参考这张图进行学习路线安排。 当然，有一些知识点是可选的，并不是说上面有的你都要会啦。我在复习秋招的过程中就是基于此图进行复习的，感觉效果还是不错的。 闲言少叙，我们还是看看这张图上都包含哪些有价值的信息吧。再次说明，本文只对路线图做一个简单地解读，仅供参考。大家可以根据自身情况来指定合理的学习

m0_69424697的博客 3686

【Java后端】——JAVA后端学习路线

hello小伙伴们，博主学后端也有一段时间了，感觉后端的知识确实比较多，对于逻辑思维的要求和基础要求也比较高。接下来咱们就一起捋一捋后端的学习路线，然后咱们就开始按顺序对每一块知识进行复习，总结和串联。

weixin_73582152的博客 3615

大学四年Java后端学习路线规划，所有私藏资料我都贡献出来了，不看毕业肯定后悔！！！

永远不要跟着学校的节奏走，一定要自学，按照自己的路线走 想吃IT饭别管学没学，这些事情统统做起来先，很重要！！！ 首先我不是来打广告的，此篇内容会涉及到很多产品，我只是贡献出来学习工具途径，读者自己衡量。 github开通账号，将自己以后所有的项目放到这个上面管理，别问是什么先开通 开通云笔记（印象笔记或者有道云笔记），以后所有的学习笔记统统放进去，不丢失 开通优快云账号，简书账号，至少一...

阿甘的码路 7728
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