一、基础阶段（1-3个月）
计算机基础
操作系统：进程/线程、内存管理、IO模型、锁机制
计算机网络：TCP/IP、HTTP/HTTPS、RESTful、Socket
数据结构与算法：数组/链表/树、排序/二分、动态规划
Java核心
基础语法：泛型、反射、注解、Lambda、Stream
并发编程：Thread、线程池、CompletableFuture、AQS、锁
JVM原理：类加载、内存区域、GC算法、调优参数
IO编程：BIO/NIO、Netty入门、Reactor模式
二、核心技术栈阶段（3-6个月）
Web框架与工具
Spring全家桶：IoC/AOP、Spring Boot、Spring MVC、Spring Cloud
开发工具：Maven/Gradle、Git、IDEA插件
数据存储
关系型数据库：MySQL索引/事务/锁、SQL优化、分库分表
NoSQL数据库：Redis核心结构/持久化/集群、MongoDB、ES
中间件（重点）
消息中间件：RocketMQ生产消费/事务/延迟/调优、Kafka/RabbitMQ对比
服务治理：Nacos注册配置、Gateway网关、XXL-Job调度
三、架构与性能优化阶段（6-12个月）
分布式系统核心
理论：CAP/BASE、Paxos/Raft一致性算法
组件：分布式锁/事务/ID、缓存策略
架构设计：微服务拆分、熔断降级、限流算法
性能优化实战
应用层：代码/JVM/线程池调优
存储层：MySQL/Redis优化、分库分表
中间件：RocketMQ堆积处理、Broker调优
监控排查：Prometheus/Grafana、ELK、Arthas
四、云原生与前沿技术（长期学习）
云原生核心
容器化：Docker镜像/容器
编排：K8s核心概念、资源调度、扩缩容
服务网格：Istio流量治理/监控
前沿技术
存储优化：分布式存储、向量数据库、RocksDB
Serverless：函数计算
大数据与AI：Spark/Flink、模型推理服务化
五、实战提升
项目实战：单体→微服务→云原生部署
源码阅读：Spring、MyBatis、RocketMQ
技术输出：撰写技术博客
开源参与：提Issue/PR
