Java基础技术体系

• Java7,Java8,Java9
  • coin/invokedynamic/g1/nio2/fork-join/
  • Lambda/interface-static-default/function/stream/Nashorn/time
  • Jigsaw/jshell(REPL)/JMH benchmark/进程api/jsonapi/
• OpenJDK
  • 源代码-最好的代码参考
• Java内存模型/并发/多线程
  • 内存模型
    • 计算机系统#缓存一致性
      • 每个处理器有自己的高速缓存，他们又共享同一主内存；当多个处理器都涉及同一块主内存区域时，将可能导致各自的缓存数据不一致，那同步到主内存时以谁的缓存数据为准呢
    • 在特定的操作协议下，对特定的内存或者高速缓存进行读写访问的过程抽象
    • 指令重排序
    • Java内存模型-主内存与工作内存(每条线程有自己的工作内存)
      • 线程的工作内存中保存了被该线程使用到的变量的主内存副本拷贝
      • 线程对变量的所有操作都必须在工作内存中进行，而不能直接读写主内存的变量
      • 不同的线程之间之间也无法直接访问对方工作内存的变量
      • 线程间变量的传递均需要通过主内存来完成
      • lock/unlock/read/load/use/assign/store/write-每一种操作都是原子的，不可再分的（注意double/long）
    • volatile
      • 保证可见性
      • 禁止指令重排序优化-内存屏障
    • 先行发生原则
  • 工作窃取算法（Fork/Join）
  • 原子性、可见性、有序性(如果在本线程内观察，所有操作都是有序的；如果在一个线程中观察另一个线程，所有操作都是无序的)

工作窃取（work-stealing）算法是指某个线程从其他队列里窃取任务来执行。
那么为什么需要使用工作窃取算法呢？假如我们需要做一个比较大的任务，我们可以把这个任务分割为若干互不依赖的子任务，为了减少线程间的竞争，于是把这些子任务分别放到不同的队列里，并为每个队列创建一个单独的线程来执行队列里的任务，线程和队列一一对应，比如A线程负责处理A队列里的任务。但是有的线程会先把自己队列里的任务干完，而其他线程对应的队列里还有任务等待处理。干完活的线程与其等着，不如去帮其他线程干活，于是它就去其他线程的队列里窃取一个任务来执行。而在这时它们会访问同一个队列，所以为了减少窃取任务线程和被窃取任务线程之间的竞争，通常会使用双端队列，被窃取任务线程永远从双端队列的头部拿任务执行，而窃取任务的线程永远从双端队列的尾部拿任务执行。工作窃取算法的优点是充分利用线程进行并行计算，并减少了线程间的竞争，其缺点是在某些情况下还是存在竞争，比如双端队列里只有一个任务时。并且消耗了更多的系统资源，比如创建多个线程和多个双端队列。

• JVM
  • 内存区域
  • gc
  • 工具
  • 调优
• Class/Bytecode/Classloader
  • hotswap
  • 加载、验证、准备、解析、初始化
  • agent/instrumentation
    • agentmain-jvm启动后可以通过代理做一些事情
    • Instrumentation#redefineClasses,可以重定义class->而非之前实例替换->动态改变JVM已加载的类(这个很强大)
    • 可通过agentmain获得Instrumentation,然后利用Instrumentation去redefineClasses
• 多语言编程
  • invokedynamic/java.lang.invoke

架构

• 分布式服务器架构
  • 应用和数据服分离/使用缓存/应用服务器集群/数据库读写分离/反向代理-CDN/分布式文件系统-分布式数据库系统/NoSql-搜索引擎/业务拆分/分布式服务/
  • 分层
    • 横向:应用层、服务层、数据层
    • 纵向:将不同的功能和服务分割，模块化
  • 分布式
    • 将不同的模块部署在不同的机器上，通过远程调用协同工作
  • 集群
    • 将多台服务器部署相同应用构成一个集群，通过负载均衡设备共同对外提供服务
  • 缓存
    • 本地缓存/分布式缓存/CDN/反向代理
  • 异步
  • 冗余
  • 自动化
  • 架构要素
    • 性能、可用性、伸缩性、扩展性、安全
      • 响应时间、并发数、吞吐量、SystemLoad、对象数与线程数、内存使用、cpu使用、io、性能测试、负载测试、压力测试、稳定性测试
• mmo游戏服务器架构
  • 分线/分场景
  • 动态的增加或者减少gs
  • 网关可动态的增加或者减少
• 无缝地图
  • NODE专注场景，OBJ专注玩家对象，GATE专注网络
  • 动态负载均衡
  • 很多无缝动态负载均衡的服务端宣称自己支持无限的人数，但不意味着 MMORPG游戏的人数上限真的可以无限扩充，因为这样的体系会受制于网络带宽和客户端性能。带宽决定了同一个区域最大广播上限，而客户端性能决定了同一个屏幕到底可以绘制多少个角色

模式

• 架构模式
  • 背景-问题-解决方案
  • Layers模式-分层-网络协议
  • Pipes and Filters-处理数据流
  • Blackboard-一系列独立的程序携手合作，致力于处理同一个数据结构
  • Microkernel
  • Broker
  • MVC/PAC
  • Reflection
  • Whole-Part/Master-Slave/Proxy/Command Processor/View Handler/Forwarder-Receiver/Client-Dispatcher-Server/publisher-subscriber/
  • CounterPointer
  • 抽象、封装、信息隐藏、模块化、分离关注点、耦合与内聚、充分-完整-简单、策略与实现分离、接口与实现分离、单个引用点、分而治之
  • 并发：Reactor/Proactor/Acceptor-Connector/Aysnchronous Completion Token/Active Object/Thread-Speific Storage
  • 资源管理：Loopup/Lazy Acquisition/Caching/Pooling/Resouce Lifecycle Manager/
• 设计模式
  • 23
• 面向对象设计原则
  • solid
  • 抽象、解耦、开闭

网络编程/并发编程

• bio/nio/nio2
• netty
• select/poll/epoll/kqueue/iocp/reactor/proactor
• java.util.concurrent

调优

• cpu、内存、io
• jvm调优
• 内存泄露、死循环

Mysql/NoSql

• redis
• mongodb
• mongodb是一个真正的数据库而，redis更接近于memcache
• mongodb是文档型的非关系型数据库，其优势在于查询功能比较强大，能存储海量数据
• nosql也分类型的；redis、memcached这样的KeyValue天然适合做缓存，相互替代比较容易，优缺点彼此争论不一；mongo属于文档型，介于nosql与关系型数据库之间，相比其他nosql，具有强大的查询语句，在一定程度上可以用来存储海量、需要多条件查询同时又不需要关系型数据库特性的“文档”，反正我用他来存日志

Linux

• shell
• vim
• grep
• 分析日志文件/启动-关闭脚本
• top、ps、netstat

开源框架

• Netty/Disruptor/Vert.x/Kafka/RocketMq/Nginx

Node.js/Go

• Go-Goroutine
• Node.js-事件驱动、非阻塞式I/O

前沿技术

• 微服务