后端学习路线
2026-02-12 14:27:40 0 举报
AI智能生成
后端学习路线梳理
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大纲/内容
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
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