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java学习零基础，几个月能掌握？
基础,项目,技术java学习零基础，几个月能掌握？
发布时间：2019-02-08加入收藏来源：互联网点击：
但是负载均衡也涉及很多内容，包括负载均衡的算法，负载均衡的实现方式，我们需要了解它到底是在哪一层实现的。
一般来说，常用的负载均衡方式有nginx和lvs两种，分别是7层和4层的负载均衡，一个基于域名进行负载均衡，一个基于端口号做负载均衡。了解它们的实现原理，会让你更好地理解这部分内容。
4 分布式session和分布式锁
这两个组件也是分布式项目中经常要用到的，了解它们的使用和实现原理，有助于以后在项目中的实践。
分布式session一般有多种实现方式，可以存数据库或者缓存，也可以单独部署成一个服务，总之最重要的一点就是，性能要好，并且要高可用。
分布式锁则用于一些需要一致性的场景中，比如订单生成这种全局唯一的功能，分布式锁通常可以用缓存或者数据库来实现，但为了保证高性能，并且避免死锁，我们一般采用Redis或者zookeeper来实现。
04 缓存
讲到缓存，我们说的最多的就是Redis，所以我们要讲的也是Redis。学习Redis，除了学会使用简单的api之外，最好还要了解它的实现原理。
推荐资源：我的技术博客专栏“重新学习MySQL和Redis”，《Redis设计与实现》
这里我们主要介绍三部分内容，也是我个人认为比较重要的三块内容。
1 数据结构和底层实现
Redis的数据结构比较丰富，但更有意思的是这些数据结构背后的底层实现，也就是作者如何用c语言来实现这些结构的。其中会有你熟悉的数组，链表，还有一些有意思的结构比如跳表，哈希表。
2 持久化方式
持久化方式主要分两种，aof和rdb，前者基于追加日志的方式来实现日志持久化，后者则是使用备份数据的方式来实现持久化。
3 分布式方案
这是Redis最有趣也最复杂的部分。 首先，Redis可以使用主从的方式部署，其中“哨兵”这一组件用于故障切换。
基于哨兵的主从部署后来发展为Redis cluster的部署方式，也就是Redis集群，通过分片的方式来部署Redis集群，并且集群中任一节点都可以用来对外提供服务。
当然，除了Redis集群之外，还有codis的分布式方案，codis基于代理的方式来实现，表面上还是使用原来的Redis API，但实际上访问的却是一个Redis集群。
05 消息队列
消息队列的作用一般来说就是削峰，控流，解耦合，目前业界也有很多的消息队列产品，在很多公司都会使用，当然，它们各有各的优缺点，我们也不必全都了解，这里我们大概介绍3种消息队列，它们各自的特点都比较鲜明，值得大家去了解一番。
1 RabbitMQ
笔者刚开始接触的消息队列是rabbitmq，它的使用方法比较简单。 RabbitMQ是一个由erlang开发的AMQP（Advanced Message Queue ）的开源实现，主要有以下特点：
安装部署简单，上手门槛低，功能丰富，符合AMQP标准；
企业级消息队列，经过大量实践考验的高可靠；
集群易扩展，可以轻松的增减集群节点；
有强大的WEB管理页面。
2 Kafka
与其他MQ相比较，Kafka有一些优缺点，主要如下
优点：
可扩展。Kafka集群可以透明的扩展，增加新的服务器进集群。
高性能。Kafka性能远超过传统的ActiveMQ、RabbitMQ等，Kafka支持Batch操作。
容错性。Kafka每个Partition数据会复制到几台服务器，当某个Broker失效时，Zookeeper将通知生产者和消费者从而使用其他的Broker。
缺点：
重复消息。Kafka保证每条消息至少送达一次，虽然几率很小，但一条消息可能被送达多次。
消息乱序。Kafka某一个固定的Partition内部的消息是保证有序的，如果一个Topic有多个Partition，partition之间的消息送达不保证有序。
复杂性。Kafka需要Zookeeper的支持，Topic一般需要人工创建，部署和维护比一般MQ成本更高。
RocketMQ
RocketMQ是一个纯java、分布式、队列模型的开源消息中间件，前身是Metaq，当 Metaq 3.0发布时，产品名称改为 RocketMQ。
具有以下特点：
1、能够保证严格的消息顺序
2、提供丰富的消息拉取模式
3、高效的订阅者水平扩展能力
4、实时的消息订阅机制
5、亿级消息堆积能力
除此之外，它还有一个优点，就是支持事务消息，让分布式事务的实现变得简单
05 分布式数据库
这里说的分布式”数据库“，其实指的是数据库的分布式方案，更具体来说，主要指的是数据库的主从部署，以及分库，分表。
1 主从复制和读写分离
这是数据库高可用的基础。MySQL数据库会使用日志来完成主从复制，先写主库，然后再同步到从库。读写分离则一般是指的是：从库负责读，主库负责写。
2 分库分表方案
分库分表是解决大表性能瓶颈的一种方法，当然也分为横向拆分和纵向拆分，横向拆分指的就是减少单表的数据量，放到其他表或者其他库中。纵向拆分则一般指按照业务来拆分，把不必要的字段放到其他表中。
分库分表可以在应用层做，通过对id或者其他字段进行hash以便映射到对应的表中。当然也可以通过数据库中间件来完成，例如mycat这种中间件，通过代理的方式实现分库分表，非常方便。
06 大后端相关技术
这部分的内容笔者也只是略知一二，所以这里只是抛砖引玉，做一个简单的科普罢了。毕竟咱们学技术的人都是先讲深度再来谈广度。当你对之前的内容掌握得比较好的时候，再去看看大后端的一些其他技术，也会感觉挺有意思的。
下面这些技术主要是我自己学习路上接触过的一些内容，所以比较熟悉，才拿出来分享，至于适不适合大家的口味，可能就见仁见智了。
Hadoop生态
笔者之前参与过数据仓库相关的项目，所以稍微了解了这方面的内容，感觉hadoop生态还是挺有意思的。
大家不妨去了解一下其中的基本组件，然后打一个集群自己玩玩看。 常见的组件有：hdfs，hbase，hive，zookeeper，flume，sqoop，yarn。
推荐资源：我的技术博客-个人分类-hadoop，《大数据技术原理与应用》
对于入门hadoop生态来说，这本书完全足够了，如果你要做大数据平台开发或者是数据研发工程师，可能需要非常全面地了解这些组件的底层原理。
云计算初探
笔者之前参与过私有云相关的项目，所以稍微了解了这方面的内容，感觉这方面的内容也蛮有趣的。
我在项目中主要接触到的是OpenStack，docker以及kubenetes，OpenStack是一个私有云生态，内部结构对于我们来说还是比较复杂的，不过最根本的虚拟化技术还是基于kvm虚拟化来实现的。
docker则是现在非常流行的一种容器，用于快速部署应用。
kubenetes也借着docker的东风火了起来，可以理解为是基于容器的分布式调度系统。
这些技术在企业中也是比较常用的，只不过对于研发同学来说，更多时候扮演的是工具的角色。
推荐资源：《Docker技术入门与实战》，《kubenetes权威指南》
其他常见后端技术
除此之外，想必大家还了解过很多其他的技术，只不过不同的业务用到的组件往往不一样，所以并不是每个东西你都需要去了解。
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