Java 全栈知识体系_java全栈知识体系

40000 +字长文总结。

 

 

 

全栈知识体系总览

 

 

Java入门与进阶

面向对象与Java基础

 

• Java 基础 - 面向对象

• Java 基础 - 知识点

• Java 基础 - 图谱 & Q/A

基础知识点复习完了以后，我们需要深入的理解Java中的一些基础机制：

• Java 基础 - 泛型机制详解

  • Java泛型这个特性是从JDK 1.5才开始加入的，因此为了兼容之前的版本，Java泛型的实现采取了“伪泛型”的策略，即Java在语法上支持泛型，但是在编译阶段会进行所谓的“类型擦除”（Type Erasure），将所有的泛型表示（尖括号中的内容）都替换为具体的类型（其对应的原生态类型），就像完全没有泛型一样。

• Java 基础 - 注解机制详解

  • 注解是JDK1.5版本开始引入的一个特性，用于对代码进行说明，可以对包、类、接口、字段、方法参数、局部变量等进行注解。它是框架学习和设计者必须掌握的基础。

• Java 基础 - 异常机制详解

  • Java异常是Java提供的一种识别及响应错误的一致性机制，ava异常机制可以使程序中异常处理代码和正常业务代码分离，保证程序代码更加优雅，并提高程序健壮性。

• Java 基础 - 反射机制详解

  • JAVA反射机制是在运行状态中，对于任意一个类，都能够知道这个类的所有属性和方法；对于任意一个对象，都能够调用它的任意一个方法和属性；这种动态获取的信息以及动态调用对象的方法的功能称为java语言的反射机制。Java反射机制在框架设计中极为广泛，需要深入理解。

• Java常用机制 - SPI机制

  • SPI（Service Provider Interface），是JDK内置的一种 服务提供发现机制，可以用来启用框架扩展和替换组件，主要是被框架的开发人员使用。

Java进阶 - 集合框架

 

A. Java进阶 - Java 集合框：Java 集合框架应用是极其广泛的，对于其总体框架用法及源码都必要深刻理解。

• Collection 类关系图

B. Java进阶 - Java 集合框之 Collection源码解读：对核心的Collection类进行源码解读。

• Collection - ArrayList 源码解析

• Collection - LinkedList源码解析

• Collection - Stack & Queue 源码解析

• Collection - PriorityQueue源码解析

C. Java进阶 - Java 集合框之 Map & Set 源码解读：对核心的Map & Set 类进行源码解读。

• Map - HashSet & HashMap 源码解析

• Map - LinkedHashSet&Map源码解析

• Map - TreeSet & TreeMap 源码解析

• Map - WeakHashMap源码解析

Java进阶 - 并发框架

 

A. Java进阶 - Java 并发之基础：首先全局的了解并发的知识体系，同时了解并发理论基础和线程基础，并发关键字等，这些是你理解Java并发框架的基础。

• Java 并发 - 知识体系

• Java 并发 - 理论基础

• Java 并发 - 线程基础

• 关键字: synchronized详解

• 关键字: volatile详解

• 关键字: final详解

B. Java进阶 - Java 并发之J.U.C框架：然后需要对J.U.C框架五大类详细解读，包括：Lock框架，并发集合, 原子类, 线程池和工具类。

• JUC - 类汇总和学习指南

  • JUC框架包含几个部分?

  • 每个部分有哪些核心的类?

  • 最最核心的类有哪些?

B.1 Java进阶 - Java 并发之J.U.C框架【1/5】：CAS及原子类：从最核心的CAS, Unsafe和原子类开始分析。

• JUC原子类: CAS, Unsafe和原子类详解

  • 线程安全的实现方法有哪些?

  • 什么是CAS?

  • CAS使用示例，结合AtomicInteger给出示例?

  • CAS会有哪些问题?

  • 针对这这些问题，Java提供了哪几个解决的?

  • AtomicInteger底层实现? CAS+volatile

  • 请阐述你对Unsafe类的理解?

  • 说说你对Java原子类的理解? 包含13个，4组分类，说说作用和使用场景。

  • AtomicStampedReference是什么?

  • AtomicStampedReference是怎么解决ABA的? 内部使用Pair来存储元素值及其版本号

  • java中还有哪些类可以解决ABA的问题? AtomicMarkableReference

B.2 Java进阶 - Java 并发之J.U.C框架【2/5】：锁：然后分析JUC中锁。

• JUC锁: LockSupport详解

• JUC锁: 锁核心类AQS详解

• JUC锁: ReentrantLock详解

• JUC锁: ReentrantReadWriteLock详解

B.3 Java进阶 - Java 并发之J.U.C框架【3/5】：集合：再理解JUC中重要的支持并发的集合。

• JUC集合: ConcurrentHashMap详解

• JUC集合: CopyOnWriteArrayList详解

• JUC集合: ConcurrentLinkedQueue详解

• JUC集合: BlockingQueue详解

B.4 Java进阶 - Java 并发之J.U.C框架【4/5】：线程池：再者分析JUC中非常常用的线程池等。

• JUC线程池: FutureTask详解

• JUC线程池: ThreadPoolExecutor详解

• JUC线程池: ScheduledThreadPool详解

• JUC线程池: Fork/Join框架详解

B.5 Java进阶 - Java 并发之J.U.C框架【5/5】：工具类：最后来看下JUC中有哪些工具类，以及线程隔离术ThreadLocal。

• JUC工具类: CountDownLatch详解

• JUC工具类: CyclicBarrier详解

• JUC工具类: Semaphore详解

• JUC工具类: Phaser详解

• JUC工具类: Exchanger详解

• Java 并发 - ThreadLocal详解

C. Java进阶 - Java 并发之 本质与模式：最后站在更高的角度看其本质(协作，分工和互斥)，同时总结上述知识点所使用的模式。

• TODO：Java 并发 - 并发的本质：协作,分工和互斥

• TODO：Java 并发 - 并发的模式梳理

Java进阶 - IO框架

 

A. Java进阶 - IO框架之知识体系：首先了解下Java IO框架包含什么，同时推荐下如何学习IO框架。

• Java IO/NIO/AIO - Overview

  • 本文主要梳理Java IO/NIO/AIO的知识体系

B. Java进阶 - IO框架之基础IO：其次对Java基础IO框架进行梳理，包括其分类，使用和源码详解。

• Java IO - 分类(传输，操作)

  • 本文主要从传输方式和数据操作两个方面分析Java IO的分类

• Java IO - 设计模式(装饰者模式)

  • Java I/O 使用了装饰者模式来实现

• Java IO - 源码: InputStream

  • 本文主要从JDK源码角度分析InputStream

• Java IO - 源码: OutputStream

  • 本文主要从JDK源码角度分析 OutputStream

• Java IO - 常见类使用

  • 本文主要介绍Java IO常见类的使用，包括：磁盘操作，字节操作，字符操作，对象操作和网络操作

C. Java进阶 - IO框架之NIO/AIO等：然后再对Unix IO模型学习，引入到Java BIO/NIO/AIO相关知识详解。

• IO 模型 - Unix IO 模型

  • 本文主要简要介绍 Unix I/O 5种模型，并对5大模型比较，并重点为后续章节解释IO多路复用做铺垫

• Java IO - BIO 详解

  • BIO就是: blocking IO。最容易理解、最容易实现的IO工作方式，应用程序向操作系统请求网络IO操作，这时应用程序会一直等待；另一方面，操作系统收到请求后，也会等待，直到网络上有数据传到监听端口；操作系统在收集数据后，会把数据发送给应用程序；最后应用程序受到数据，并解除等待状态

• Java NIO - 基础详解

  • 新的输入/输出 (NIO) 库是在 JDK 1.4 中引入的，弥补了原来的 I/O 的不足，提供了高速的、面向块的 I/O

• Java NIO - IO多路复用详解

  • 本文主要对IO多路复用，Ractor模型以及Java NIO对其的支持

• Java AIO - 异步IO详解

  • 本文主要对异步IO和Java中对AIO的支持详解。@pdai

D. Java进阶 - IO框架之开源框架：最后再对常用的开源框架进行分析和详解。

• Java NIO - 零拷贝实现这里转一篇Java NIO 零拷贝的实现文章，在此之前建议先理解什么是Linux中零拷贝，可以先看这篇文章。本文从源码着手分析了 Java NIO 对零拷贝的实现，主要包括基于内存映射（mmap）方式的 MappedByteBuffer 以及基于 sendfile 方式的 FileChannel。最后在篇末简单的阐述了一下 Netty 中的零拷贝机制，以及 RocketMQ 和 Kafka 两种消息队列在零拷贝实现方式上的区别。

• Java N(A)IO - 框架: Netty

  • Netty是一个高性能、异步事件驱动的NIO框架，提供了对TCP、UDP和文件传输的支持。作为当前最流行的NIO框架，Netty在互联网领域、大数据分布式计算领域、游戏行业、通信行业等获得了广泛的应用，一些业界著名的开源组件也基于Netty构建，比如RPC框架、zookeeper等

Java进阶 - JVM相关

 

学习思路

 

A. Java进阶 - JVM相关 知识体系：首先按照上述学习思路，理解总体知识点在全局上与知识体系之间的对应关系。

• JVM 相关知识体系

B. Java进阶 - JVM相关 类加载：然后理解类字节码和类的加载机制。

• JVM基础 - 类字节码详解

  • 源代码通过编译器编译为字节码，再通过类加载子系统进行加载到JVM中运行

• JVM基础 - Java 类加载机制

  • 这篇文章将带你深入理解Java 类加载机制

C. Java进阶 - JVM相关 内存结构：因为类字节码是加载到JVM内存结构中的，所以紧接着理解JVM内存结构。

• JVM基础 - JVM内存结构

  • 本文主要对JVM 内存结构进行讲解，注意不要和Java内存模型混淆了

D. Java进阶 - JVM相关 JMM：然后通过理解JVM与硬件之间的联系，理解Java 通过其内存模型保证数据线程安全等，这是JVM在并发上底层的支持。

• JVM基础 - Java 内存模型引入

  • 很多人都Java内存模型和JVM内存结构，以及Java内存模型与物理内存之间的关系。本文从堆栈角度引入JMM，然后介绍JMM和物理内存之间的关系, 为后面JMM详解, JVM 内存结构详解, Java 对象模型详解等铺垫。

• JVM基础 - Java 内存模型详解

  • 本文主要转载自 Info 上深入理解Java内存模型 (opens new window), 作者程晓明。这篇文章对JMM讲的很清楚了，大致分三部分：重排序与顺序一致性；三个同步原语（lock，volatile，final）的内存语义，重排序规则及在处理器中的实现；java 内存模型的设计，及其与处理器内存模型和顺序一致性内存模型的关系

E. Java进阶 - JVM相关 GC：再者理解下Java GC机制，如何回收内存等。

• JVM基础 - Java 垃圾收集

  • 垃圾收集主要是针对堆和方法区进行

F. Java进阶 - JVM相关 排错调优：最后围绕着调试和排错，分析理解JVM调优参数，动态字节码技术及动态在线调试的原理；学会使用常用的调工具和在线动态调试工具等。

 

• 调试排错 - JVM 调优参数

  • 本文对JVM涉及的常见的调优参数和垃圾回收参数进行阐述

• 调试排错 - Java OOM 分析

  • 本文以两个简单的例子(堆内存溢出和MetaSpace (元数据) 内存溢出）解释Java 内存溢出的分析过程

• 调试排错 - Java问题排查：Linux命令

  • Java 在线问题排查主要分两篇：本文是第一篇，通过linux常用命令排查

• 调试排错 - Java问题排查：工具单

  • Java 在线问题排查主要分两篇：本文是第二篇，通过java调试/排查工具进行问题定位

• 调试排错 - 9种常见的CMS GC问题分析与解决

  • 本文整理自美团技术团队 (opens new window), 这篇文章将可以帮助你构建CMS GC相关问题解决的知识体系，分享给你。

• 调试排错 - Java动态调试技术原理

  • 本文转载自 美团技术团队胡健的Java 动态调试技术原理及实践 (opens new window), 通过学习java agent方式进行动态调试了解目前很多大厂开源的一些基于此的调试工具。

• 调试排错 - Java应用在线调试Arthas

  • 本文主要介绍Alibaba开源的Java诊断工具

  • 这个类从哪个 jar 包加载的? 为什么会报各种类相关的 Exception?

  • 我改的代码为什么没有执行到? 难道是我没 commit? 分支搞错了?

  • 遇到问题无法在线上 debug，难道只能通过加日志再重新发布吗?

  • 线上遇到某个用户的数据处理有问题，但线上同样无法 debug，线下无法重现！

  • 是否有一个全局视角来查看系统的运行状况?

  • 有什么办法可以监控到JVM的实时运行状态?

• 调试排错 - 使用IDEA本地调试和远程调试

  • Debug用来追踪代码的运行流程，通常在程序运行过程中出现异常，启用Debug模式可以分析定位异常发生的位置，以及在运行过程中参数的变化；并且在实际的排错过程中，还会用到Remote Debug。IDEA 相比 Eclipse/STS效率更高，本文主要介绍基于IDEA的Debug和Remote Debug的技巧。

数据结构与算法

数据结构基础

 

学习思路

避免孤立的学习知识点，要关联学习。比如实际应用当中，我们经常使用的是查找和排序操作，这在我们的各种管理系统、数据库系统、操作系统等当中，十分常用，我们通过这个线索将知识点串联起来：

数组的下标寻址十分迅速，但计算机的内存是有限的，故数组的长度也是有限的，实际应用当中的数据往往十分庞大；而且无序数组的查找最坏情况需要遍历整个数组；后来人们提出了二分查找，二分查找要求数组的构造一定有序，二分法查找解决了普通数组查找复杂度过高的问题。任和一种数组无法解决的问题就是插入、删除操作比较复杂，因此，在一个增删查改比较频繁的数据结构中，数组不会被优先考虑

普通链表由于它的结构特点被证明根本不适合进行查找

哈希表是数组和链表的折中，同时它的设计依赖散列函数的设计，数组不能无限长、链表也不适合查找，所以也适合大规模的查找

二叉查找树因为可能退化成链表，同样不适合进行查找

AVL树是为了解决可能退化成链表问题，但是AVL树的旋转过程非常麻烦，因此插入和删除很慢，也就是构建AVL树比较麻烦

红黑树是平衡二叉树和AVL树的折中，因此是比较合适的。集合类中的Map、关联数组具有较高的查询效率，它们的底层实现就是红黑树。

多路查找树 是大规模数据存储中，实现索引查询这样一个实际背景下，树节点存储的元素数量是有限的(如果元素数量非常多的话，查找就退化成节点内部的线性查找了)，这样导致二叉查找树结构由于树的深度过大而造成磁盘I/O读写过于频繁，进而导致查询效率低下。

B树与自平衡二叉查找树不同，B树适用于读写相对大的数据块的存储系统，例如磁盘。它的应用是文件系统及部分非关系型数据库索引。

B+树在B树基础上，为叶子结点增加链表指针(B树+叶子有序链表)，所有关键字都在叶子结点 中出现，非叶子结点作为叶子结点的索引；B+树总是到叶子结点才命中。通常用于关系型数据库(如Mysql)和操作系统的文件系统中。

B*树是B+树的变体，在B+树的非根和非叶子结点再增加指向兄弟的指针, 在B+树基础上，为非叶子结点也增加链表指针，将结点的最低利用率从1/2提高到2/3。

R树是用来做空间数据存储的树状数据结构。例如给地理位置，矩形和多边形这类多维数据建立索引。

Trie树是自然语言处理中最常用的数据结构，很多字符串处理任务都会用到。Trie树本身是一种有限状态自动机，还有很多变体。什么模式匹配、正则表达式，都与这有关。

A. 数据结构 知识点：数据结构是基础中的基础，任何进阶都逃不开这些知识点。

• 数据结构 - Overview

B. 数据结构之 线性结构：首先理解数据结构中线性结构及其延伸：数组和矩阵，链表，栈和队列等。

• 线性表 - 数组和矩阵

  • 数组是一种连续存储线性结构，元素类型相同，大小相等，数组是多维的，通过使用整型索引值来访问他们的元素，数组尺寸不能改变

• 线性表 - 链表

  • n个节点离散分配，彼此通过指针相连，每个节点只有一个前驱节点，每个节点只有一个后续节点，首节点没有前驱节点，尾节点没有后续节点。确定一个链表我们只需要头指针，通过头指针就可以把整个链表都能推出来

• 线性表(散列) - 哈希表

  • 散列表（Hash table，也叫哈希表），是根据关键码值(Key value)而直接进行访问的数据结构。也就是说，它通过把关键码值映射到表中一个位置来访问记录，以加快查找的速度。这个映射函数叫做散列函数，存放记录的数组叫做散列表。@pdai

• 线性表 - 栈和队列

  • 数组和链表都是线性存储结构的基础，栈和队列都是线性存储结构的应用

C. 数据结构之 逻辑结构：树：然后理解数据结构中逻辑结构之树：二叉搜索树(BST)，平衡二叉树(AVL)，红黑树(R-B Tree)，哈夫曼树，前缀树(Trie)等。

• 树 - 基础和Overview

  • 树在数据结构中至关重要，这里展示树的整体知识体系结构和几种常见树类型

• 树 - 二叉搜索树(BST)

  • 本文主要介绍 二叉树中最基本的二叉查找树（Binary Search Tree），（又：二叉搜索树，二叉排序树）它或者是一棵空树，或者是具有下列性质的二叉树：若它的左子树不空，则左子树上所有结点的值均小于它的根结点的值；若它的右子树不空，则右子树上所有结点的值均大于它的根结点的值；它的左、右子树也分别为二叉排序树。

• 树 - 平衡二叉树(AVL)

  • 平衡二叉树（Balanced Binary Tree）具有以下性质：它是一棵空树或它的左右两个子树的高度差的绝对值不超过1，并且左右两个子树都是一棵平衡二叉树。平衡二叉树的常用实现方法有红黑树、AVL、替罪羊树、Treap、伸展树等。最小二叉平衡树的节点的公式如下 F(n)=F(n-1)+F(n-2)+1 这个类似于一个递归的数列，可以参考Fibonacci数列，1是根节点，F(n-1)是左子树的节点数量，F(n-2)是右子树的节点数量。

• 树 - 红黑树(R-B Tree)

  • 红黑树（Red Black Tree） 是一种自平衡二叉查找树，是在计算机科学中用到的一种数据结构，典型的用途是实现关联数组，是平衡二叉树和AVL树的折中。

• 树 - 哈夫曼树

  • 哈夫曼又称最优二叉树, 是一种带权路径长度最短的二叉树。

• 树 - 前缀树(Trie)

  • Trie，又称字典树、单词查找树或键树，是一种树形结构，是一种哈希树的变种。典型应用是用于统计，排序和保存大量的字符串（但不仅限于字符串），所以经常被搜索引擎系统用于文本词频统计。它的优点是：利用字符串的公共前缀来减少查询时间，最大限度地减少无谓的字符串比较，查询效率比哈希树高。

D. 数据结构之 逻辑结构：图：最后理解数据结构中逻辑结构之图：图基础，图的遍历，最小生成树(Prim & Kruskal)，最短路径(Dijkstra & Frolyd)，拓扑排序(Topological sort)，AOE & 关键路径等。

• 图 - 基础和Overview

  • 图(Graph)是由顶点和连接顶点的边构成的离散结构。在计算机科学中，图是最灵活的数据结构之一，很多问题都可以使用图模型进行建模求解。例如: 生态环境中不同物种的相互竞争、人与人之间的社交与关系网络、化学上用图区分结构不同但分子式相同的同分异构体、分析计算机网络的拓扑结构确定两台计算机是否可以通信、找到两个城市之间的最短路径等等。

• 图 - 遍历(BFS & DFS)

  • 图的深度优先搜索(Depth First Search)，和树的先序遍历比较类似; 广度优先搜索算法(Breadth First Search)，又称为"宽度优先搜索"或"横向优先搜索"

• 图 - 最小生成树(Prim & Kruskal)

  • Kruskal算法是从最小权重边着手，将森林里的树逐渐合并；prim算法是从顶点出发，在根结点的基础上建起一棵树

• 图 - 最短路径(Dijkstra & Frolyd)

  • 最短路径有着广泛的应用，比如地图两点间距离计算，公交查询系统，路由选择等

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