一、源碼分析 源碼分析是一種臨界知識，掌握了這種臨界知識，能不變應萬變，源碼分析對於很多人來說很枯燥，生澀難懂。 源碼閱讀，我覺得最核心有三點：技術基礎+強烈的求知欲+耐心。 我認為是閱讀源碼的最核心驅動力。我見到絕大多數程式員，對學習的態度，基本上就是這幾個層次(很偏激哦)： 1、只關註項目本身， ...
一、源碼分析
源碼分析是一種臨界知識，掌握了這種臨界知識，能不變應萬變，源碼分析對於很多人來說很枯燥，生澀難懂。
源碼閱讀，我覺得最核心有三點：技術基礎+強烈的求知欲+耐心。
我認為是閱讀源碼的最核心驅動力。我見到絕大多數程式員，對學習的態度，基本上就是這幾個層次(很偏激哦)：
1、只關註項目本身，不懂就baidu一下。
2、除了做好項目，還會閱讀和項目有關的技術書籍，看wikipedia。
3、除了閱讀和項目相關的書外，還會閱讀IT行業的書，比如學Java時，還會去瞭解函數語言，如LISP。
4、找一些開源項目看看，大量試用第三方框架，還會寫寫demo。
5、閱讀基礎框架、J2EE規範、Debug伺服器內核。
大多數程式都是第1種，到第5種不光需要濃厚的興趣，還需要勇氣：我能讀懂嗎？其實，你能夠讀懂的
耐心，真的很重要。因為你極少看到閱讀源碼的指導性文章或書籍，也沒有人要求或建議你讀。你讀的過程中經常會卡住，而一卡主可能就陷進了迷宮。這時，你需要做的，可能是暫時中斷一下，再從外圍看看它：如API結構、框架的設計圖。
下圖是我總結出目前最應該學習的源碼知識點：
二、分散式架構
分散式系統是一個古老而寬泛的話題，而近幾年因為 “大數據” 概念的興起，又煥發出了新的青春與活力。除此之外，分散式系統也是一門理論模型與工程技法並重的學科內容。相比於機器學習這樣的研究方向，學習分散式系統的同學往往會感覺：“入門容易，深入難”。的確，學習分散式系統幾乎不需要太多數學知識。
分散式系統是一個複雜且寬泛的研究領域，學習一兩門線上課程，看一兩本書可能都是不能完全覆蓋其所有內容的。
總的來說，分散式系統要做的任務就是把多台機器有機的組合、連接起來，讓其協同完成一件任務，可以是計算任務，也可以是存儲任務。如果一定要給近些年的分散式系統研究做一個分類的話，我個人認為大概可以包括三大部分：
1. 分散式存儲系統
2. 分散式計算系統
3. 分散式管理系統
下圖是我總結近幾年目前分散式最主流的技術：
三、微服務
當前微服務很熱，大家都號稱在使用微服務架構，但究竟什麼是微服務架構？微服務架構是不是發展趨勢？對於這些問題，我們都缺乏清楚的認識。
為解決單體架構下的各種問題，微服務架構應運而生。與其構建一個臃腫龐大、難以馴服的怪獸，還不如及早將服務拆分。微服務的核心思想便是服務拆分與解耦，降低複雜性。微服務強調將功能合理拆解，儘可能保證每個服務的功能單一，按照單一責任原則（Single Responsibility Principle）明確角色。 將各個服務做輕，從而做到靈活、可復用，亦可根據各個服務自身資源需求，單獨佈署，單獨作橫向擴展。
下圖是我總結出微服務需要學習的知識點：
四、性能優化
不管是應付前端面試還是改進產品體驗，性能優化都是躲不開的話題。
優化的目的是讓用戶有“快”的感受，那如何讓用戶感受到快呢？
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載入速度真的很快，用戶打開輸入網址按下回車立即看到了頁面
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載入速度並沒有變快，但用戶感覺你的網站很快
性能優化取決於多個因素，包括垃圾收集、虛擬機和底層操作系統（OS）設置。有多個工具可供開發人員進行分析和優化時使用，你可以通過閱讀 Java Tools for Source Code Optimization and Analysis 來學習和使用它們。
必須要明白的是，沒有兩個應用程式可以使用相同的優化方式，也沒有完美的優化 java 應用程式的參考路徑。使用最佳實踐並且堅持採用適當的方式處理性能優化。想要達到真正最高的性能優化，你作為一個 Java 開發人員，需要對 Java 虛擬機（JVM）和底層操作系統有正確的理解。
以上五大知識體系是我從業多年總結出來的經驗，都是當前最主流的技術。想學習這些技術的朋友可以加群：650385180。群里會分享這些技術知識點供大家學習免費下載
下圖是我總結性能優化應該學習理解的幾大知識體系：
五、Java工程化
工欲善其事，必先利其器，不管是小白，還是資深開發，都需要先選擇好的工具。提升開發效率何團隊協作效率。讓自己有更多時間來思考。
