| 領域 | 主流技術 | 核心考點 |
| 訊息佇列 | Kafka, RocketMQ, RabbitMQ | 順序消費、事務訊息、死信佇列、延遲佇列、高可用架構 |
| 快取 | Redis (Cluster/Sentinel), Caffeine (本地) | 資料結構、持久化 (RDB/AOF)、快取穿透/擊穿/雪崩、分散式鎖 (Redisson) |
| 服務治理 | Nacos, Consul, Eureka | 註冊發現、配置中心、健康檢查、灰度發布 |
| 分散式事務 | Seata (AT/TCC/Saga), 本地訊息表 | 兩階段提交、最終一致性、補償機制 |
第三階段:高併發與效能調優 (持續深造)
- JVM 調優:GC 演算法 (G1, ZGC, Shenandoah)、堆外記憶體、逃逸分析、JIT 編譯、火焰圖分析。
- 併發編程:JUC (AQS、鎖、原子類、執行緒池、CompletableFuture)、鎖優化、無鎖演算法、ThreadLocal 記憶體洩漏防範。
- 系統設計:CAP/BASE 理論、限流 (令牌桶/漏桶)、降級 (Sentinel)、熔斷 (Resilience4j)、冪等設計、分散式 ID (Snowflake/Leaf)、一致性哈希。
第四階段:架構視野與軟實力
- 領域驅動設計 (DDD):限界上下文、實體/值物件/聚合根/領域事件、戰略/戰術設計。
- 雲原生:Docker 多階段建構、Kubernetes (Pod/Service/Ingress/Operator)、Helm Chart、Service Mesh (Istio/Linkerd)、可觀測性三支柱 (Metrics/Logs/Traces)。
- 技術影響力:技術文檔寫作、內部分享、開源貢獻、專利申請、團隊指導、跨部門溝通協作。
推薦學習資源
- 官方文檔:Java Language Specification, Spring 專案文檔
- 經典書籍:《Effective Java》、《Java Concurrency in Practice》、《Designing Data-Intensive Applications》、《DDD 领域驱动设计》。
- 實戰平台:LeetCode (演算法)、GitHub 檢視優秀開源專案 (如 Spring Framework、Netty、Dubbo)、參與公司內部專案重構。
核心心法:「知其然,更知其所以然」。不要只會調用 API,要深入原始碼理解設計意圖;不要只會用框架,要能在框架不支援時手寫核心組件。技術棧會變,但計算機科學基礎 (資料結構、演算法、作業系統、網路、資料庫原理) 永遠是硬通貨。
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