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小编整理出一篇Java进阶架构师之路的核心知识，同时也是面试时面试官必问的知识点，篇章也是包括了很多知识点，其中包括了有基础知识、Java集合、JVM、多线程并发、spring原理、微服务、Netty 与RPC 、Kafka、日记、设计模式、Java算法、数据库、Zookeeper、分布式缓存、数据结构等等

由于pdf文档里的细节内容实在过多所以只编辑了部分知识点的章节粗略的介绍下，每个章节小节点里面都有更细化的内容！以下就是部分章节目录，由于头条的篇幅限制目录上的详细讲解也无法一一列出，文末底下有获取以下章节的所有详细知识讲解。

JVM

1. 线程
2. JVM内存区域
3. JVM运行时内存
4. 垃圾回收与算法
5. JAVA 四中引用类型
6. GC分代收集算法 VS 分区收集算法
7. GC垃圾收集器
8. JAVA IO/NIO
9. JVM 类加载机制

JAVA集合

1. 接口继承关系和实现
2. List
3. ArrayList（数组）
4. Vector（数组实现、线程同步）
5. LinkList（链表）
6. Set
7. HashSet（Hash表）
8. TreeSet（二叉树）

JAVA多线程并发

1. JAVA并发知识库
2. JAVA线程实现/创建方式
3. 4种线程池
4. 线程生命周期(状态)
5. 终止线程4种方式
6. sleep与wait 区别
7. start与run区别
8. JAVA后台线程
9. JAVA锁
10. 线程基本方法4.1.11. 线程上下文切换
11. 同步锁与死锁
12. 线程池原理
13. JAVA阻塞队列原理
14. CyclicBarrier、CountDownLatch、Semaphore的用法
15. volatile关键字的作用（变量可见性、禁止重排序）
16. 如何在两个线程之间共享数据

JAVA基础

1. JAVA异常分类及处理
2. JAVA反射
3. JAVA注解
4. JAVA内部类
5. JAVA泛型
6. JAVA序列化(创建可复用的Java对象)
7. JAVA复制

Spring 原理

1. Spring 特点
2. Spring 核心组件
3. Spring 常用模块
4. Spring 主要包
5. Spring 常用注解
6. Spring第三方结合
7. Spring IOC原理
8. Spring APO原理
9. Spring MVC原理
10. Spring Boot原理
11. JPA原理
12. Mybatis缓存
13. Tomcat架构

微服务

1. 服务注册发现
2. API 网关
3. 配置中心
4. 事件调度（kafka）
5. 服务跟踪（starter-sleuth）
6. 服务熔断（Hystrix）
7. Hystrix断路器机制
8. API管理

Netty 与RPC

1. Netty 原理
2. Netty 高性能
3. Netty RPC实现
4. 关键技术
5. 核心流程
6. 消息编解码
7. 通讯过程
8. RMI实现方式

分布式缓存

1. 缓存雪崩
2. 缓存穿透
3. 缓存预热
4. 缓存更新
5. 缓存降级

网络

1. 网络7层架构
2. TCP/IP原理
3. TCP三次握手/四次挥手
4. HTTP原理
5. CDN 原理
6. 分发服务系统
7. 负载均衡系统
8. 管理系统

日志

1. Slf4j
2. Log4j
3. LogBack
4. Logback优点
5. ELK

Zookeeper

1. Zookeeper概念
2. Zookeeper角色
3. Zookeeper工作原理（原子广播）
4. Znode有四种形式的目录节点

Kafka

1. Kafka概念
2. Kafka数据存储设计
3. partition的数据文件（offset，MessageSize，data）
4. 数据文件分段segment（顺序读写、分段命令、二分查找）
5. 数据文件索引（分段索引、稀疏存储）
6. 生产者设计
7. 负载均衡（partition会均衡分布到不同broker上）
8. 批量发送
9. 压缩（GZIP或Snappy）
10. 消费者设计

RabbitMQ

1. RabbitMQ概念
2. RabbitMQ架构
3. Exchange 类型

Hbase

1. Hbase概念
2. 列式存储
3. Hbase核心概念
4. Hbase核心架构
5. Hbase的写逻辑
6. HBase vs Cassandra
7. MongoDB
8. MongoDB概念
9. MongoDB特点

Cassandra

1. Cassandra概念
2. 数据模型
3. Cassandra一致Hash和虚拟节点
4. Gossip协议
5. 数据复制
6. 数据写请求和协调者
7. 数据读请求和后台修复
8. 数据存储（CommitLog、MemTable、SSTable）
9. 二级索引（对要索引的value摘要，生成RowKey）
10. 数据读写

设计模式

1. 设计原则
2. 工厂方法模式
3. 抽象工厂模式
4. 单例模式
5. 建造者模式
6. 原型模式
7. 适配器模式
8. 装饰器模式
9. 代理模式
10. 外观模式
11. 桥接模式
12. 组合模式
13. 享元模式
14. 策略模式
15. 模板方法模式
16. 观察者模式
17. 迭代子模式
18. 责任链模式
19. 命令模式
20. 备忘录模式

负载均衡

1. 四层负载均衡 vs 七层负载均衡
2. 负载均衡算法/策略
3. LVS
4. Keepalive
5. Nginx反向代理负载均衡
6. HAProxy

数据库

1. 存储引擎
2. 索引
3. 数据库三范式
4. 数据库是事务
5. 存储过程(特定功能的SQL 语句集)
6. 触发器(一段能自动执行的程序)
7. 数据库并发策略
8. 数据库锁
9. 基于Redis分布式锁
10. 分区分表
11. 两阶段提交协议
12. 三阶段提交协议
13. 柔性事务
14. CAP

一致性算法

1. Paxos
2. Zab
3. Raft
4. NWR
5. Gossip
6. 一致性Hash
7. 一致性Hash特性
8. 一致性Hash原理

JAVA算法

1. 二分查找
2. 冒泡排序算法
3. 插入排序算法
4. 快速排序算法
5. 希尔排序算法
6. 归并排序算法
7. 桶排序算法
8. 基数排序算法
9. 剪枝算法
10. 回溯算法
11. 最短路径算法
12. 最大子数组算法
13. 最长公共子序算法
14. 最小生成树算法

数据结构

1. 栈（stack）
2. 队列（queue）
3. 链表（Link）
4. 散列表（Hash Table）
5. 排序二叉树
6. 红黑树
7. B-TREE
8. 位图

Hadoop

1. Hadoop概念
2. HDFS
3. Client
4. NameNode
5. Secondary NameNode
6. DataNode
7. MapReduce
8. JobTracker
9. TaskTracker
10. Task
11. Reduce Task 执行过程
12. Hadoop MapReduce 作业的生命周期
13. 作业提交与初始化
14. 任务调度与监控。
15. 任务运行环境准备
16. 任务执行
17. 作业完成

Spark

1. Spark概念
2. 核心架构
3. 核心组件
4. SPARK编程模型
5. SPARK计算模型
6. SPARK运行流程
7. SPARK RDD流程
8. SPARK RDD

Storm

1. Storm概念
2. 集群架构
3. Nimbus（master-代码分发给Supervisor）
4. Supervisor（slave-管理Worker进程的启动和终止）
5. Worker（具体处理组件逻辑的进程）
6. Task
7. ZooKeeper
8. 编程模型（spout->tuple->bolt）
9. opology运行
10. Storm Streaming Grouping
11. ResourceManager
12. NodeManager
13. ApplicationMaster
14. YARN运行流程

云计算

1. SaaS
2. PaaS
3. IaaS
4. Docker
5. Openstack
6. Namespaces
7. 进程(CLONE_NEWPID 实现的进程隔离)
8. Libnetwork与网络隔离
9. 资源隔离与CGroups
10. 镜像与UnionFS
11. 存储驱动

内容详细截图