java该怎么自学?

自学的困难就是，不知道该从哪里开始，才怎么学，没有一个系统的学习路径，现在黑马程序员最新上线了java学习路线图，非常好的解决了一个难题，可以去搜索看一下。

一、java基础

学习任何一门编程语言，首先要学习的是基础语法，开启Java学习的第一步，当然就是深入掌握计算机基础、编程基础语法，面向对象，集合、IO流、线程、并发、异常及网络编程，这些我们称之为JavaSE基础。当你掌握了这些内容之后，你就可以做出诸如：电脑上安装的迅雷下载软件、QQ聊天客户端、考勤管理系统等桌面端软件。

JavaSE基础是Java中级程序员的起点，是帮助你从小白到懂得编程的必经之路。

在Java基础板块中有6个子模块的学习：

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二、数据库

互联网最具价值的是数据，任何编程语言都需要解决数据存储问题,而数据存储的关键技术是数据库。MySQL和Oracle都是广受企业欢迎的数据库管理系统。Java程序和数据库通信的最常见技术是JDBC，Druid和C3P0。学习这些数据库技术后，可以掌握数据库运维技术、复杂业务表结构设计规范、工作中常见的SQL操作、软件数据存储等。

数据库不仅仅是Java开发工程师的必学课程，也是其他语言都需要掌握的技能。用于对交互过程中客户的数据进行存储。

该板块包括关系型数据库和非关系型数据库。

例如：MySQL、oracle、redis、MongoDB等。数据库学习完毕后，可以将数据存储到数据库中，也可以通过SQL语句从数据库中查询数据，结合Java项目可以实现动态站点的数据的保存。

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三、前端技术

浏览器展示给用户看到的网页就是前端，前端有三大基础技术分别为Html、CSS、JavaScript，这些学完后，为了做出更好、更炫的交互式体验效果，我们还需要学习jQuery、ElementUI、Vue、Ajax，以及打包工具webpack。学完这些技术后，我们可以开发微信小程序、响应式网站、移动端网站、开发类似京东一样的B2B2C商城、管理后台等。

Javaweb阶段包括前端、数据库和动态网页。Javaweb是互联网项目的入门课程，是学习后面高进阶课程的基础。

首先，我们先看一下前端板块。该板块主要包括如下几个模块：

学习前端技术后，可以完成类似京东、淘宝的前端工程的编写。

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四、动态网页

掌握前端技术只能做静态网站，但它页面数据一成不变，而动态网站可以根据数据库中变更的数据实现不同的内容展示，应用更广泛，因此程序员必须要学会做动态网站。使用Java做动态网站，我们需要学习Servlet、Filter、Session、Cookie、JSP、EL表达式、JSTL等做动态网站的完整知识体系，学完可研发出OA系统、内容网站、BBS等。

动态网页是中级程序员服务器端编程的基础，是高级框架学习的必备课程，后期学习的框架、服务底层都是基于动态网页技术之上的。

该板块包括Javaweb核心技术、包括Servlet、Request、Response、Cookie和Session等，通过这些技术的学习可以完成动态站点开发，可更好的完成服务器端与客户的交互，让页面的数据“动”起来，做出小型的应用系统。

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五、编程强化

前面学了JavaSE基础，但它在企业级应用中程序处理业务的效率并不高、扩展差，编程强化是对JavaSE基础的加强，将针对性的提高程序处理业务的执行效率、增强程序扩展性。编程强化将加强多线程高级学习，涉及线程内存、线程通信等技术。学完以后，能增加一个中级程序员的知识储备，无论在面试过程中还是将来技术的深入打一个良好的基础。

编程强化是对解决实际问题方面做一个深入的了解和应用，是对JavaSE基础的加强，对后期自动以框架和对一些服务框架的底层理解做支撑。

编程强化板块主要包括如下几个模块：多线程高级、涉及线程内存、线程通信等；JVM优化，对JVM底层进行调优来提高项目执行效率；NIO，同步非阻塞IO来提高效率。

学习该阶段，可以对原有项目进行优化从而使程序更快更稳定。

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六、软件项目管理

公司开发都是团队协同开发，为更好的掌握实际开发，我们还需要学习常用的项目管理平台、版本控制器、项目构建工具以及自动化部署工具。项目开发一定是有版本升级的，管理好项目进度和版本需要Git、Maven、Sonar这样的系统平台。学习完软件项目管理后，将掌握整个项目实际开发过程以及整个项目开发过程中所使用协同开发工具。

JavaSE基础是Java中级程序员的起点，是帮助你从小白到懂得编程的必经之路。

在Java基础板块中有6个子模块的学习：基础语法，可帮助你建立基本的编程逻辑思维；面向对象，以对象方式去编写优美的Java程序；集合，后期开发中存储数据必备技术；IO，对磁盘文件进行读取和写入基础操作；多线程与并发，提高程序效率；异常，编写代码逻辑更加健全；网络编程，应用服务器学习基础，完成数据的远程传输。

学习该阶段，可以完成一些简单的管理系统、坦克大战游戏、QQ通信等。

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七、热门技术框架

Javaweb掌握后，已经具备企业中实际项目的开发能力了，但它开发效率低，代码量大，开发周期长、开发成本高。企业中广泛使用一些优秀的框架技术来解决上述问题，因此我们还需要学习框架技术，项目开发中主流的Java框架技术有SpringMVC、Spring、MyBatis、MyBatis Plus、SpringData等。这些框架技术都是一个优秀程序员所必备的技能。

使用Javaweb进行企业级开发是完全可以的，但是开发效率比较低，所以对常用的逻辑操作进行封装就形成了框架，因此框架是企业开发的入门技能。

热门框架板块主流框架有如下几个：Spring框架，占据统治地位，其生态系统涉及各个方面解决方案；MyBatis框架，使用ORM思想对数据库进行操作。

该板块学习后，就可以进行真实企业级项目开发了，做出的项目也会更加符合企业要求。

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八、分布式架构

需要用到分布式微服务的技术。学习完该阶段课程，可以具备大型SOA架构和微服务架构能力，能掌握大型微服务项目必备技术和实际经验。企业发展过程中，业务量和用户量逐渐增加，为了保证系统的可用性，系统越做越复杂，研发人员增多，大家很难共同维护一个复杂的系统，往往修改部分内容，导致牵一发而动全身，所以我们需要升级系统架构，

随着互联网的发展，业务的复杂性和用户的体验性都需要提高，所以分布式架构出现了。该板块主要讲解的是分布式架构的相关解决方案。

主要包括如下模块：Dubbo，高性能的 RPC 服务发布和调用框架；SpringBoot，简化Spring应用的初始搭建以及开发过程；Spring Cloud，一系列框架的有序集合，如服务发现注册、配置中心、负载均衡、断路器、数据监控等。

该板块的学习，可以具备大型互联网项目开发的必备技术和实际经验，为进入BATJ打下基础

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九、服务器中间件

在分布式系统架构中，服务与服务之间的异步通信，是非常常见的需求之一，消息中间件的诞生正是为了解决这类问题。目前市面上的主流消息中间件有RabbitMQ、RocketMQ、Kafka，我们将学习这3个消息中间件，实现分布式项目中的异步通信。学习完这些后，可以实现分布式项目的异步通信、分布式应用日志收集、分布式事务等。

中间件板块是大型互联网项目中必备的。服务中间件可以帮助各子模块间实现互相访问，消息共享或统一访问等功能。其包括远程服务框架中间件，例如阿里（Apache）的RPC框架Dubbo等；消息队列中间件，例如：阿里巴巴开源分布式中间件RocketMQ、高吞吐量消息发布和流处理服务Kafka等。

学习服务中间件是中级JavaEE工程师必要技术，也是JavaEE架构师必须精通的技术。

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十、服务器技术

程序开发完成后，我们把它们打包部署到服务器中运行，所以我们需要学习常见的服务器技术，常见的服务器有Linux和Window server，Linux性能高，是当前主流。我们写好的项目需要用一个软件运行起来，这个软件叫web容器，我们需要在服务器上安装web容器来发布项目，当前主流的web容器有tomcat、jetty、nginx、undertow。

不管是使用原生Javaweb进行开发，还是使用框架进行开发，项目最终需要对外发布才能供全世界的人访问到，而服务器板块就可以解决这个问题，所以服务器是项目发布的必要技术。该板块包括虚拟化和web应用服务器的学习，主要包括如下几个模块：Vmware，虚拟机软件；Linux，专门用于服务器的系统；Nginx，集群部署时反向代理服务器；Tomcat，项目发布时主要使用的服务器。

该板块学习后，我们就可以把开发好的项目发布到服务器中，然后供你的小伙伴远程访问了，超酷！

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十一、容器技术

具备了服务器操作系统及web容器，我们就可以部署单机的站点，在分布式系统中，几十上百的服务，如果使用单机这种部署方式，会投入很高的人力，同时出错的几率也大。所以服务器虚拟化技术Docker也称为如今的必备技术了，Docker可以帮助运维人员实行快速部署，批量维护使用Kubernetes实现自动化部署、大规模可伸缩、应用容器管理。

容器化技术是近两年超级火的一个专题，通过容器化技术可以对环境进行打包，方便移植，大大提高了开发效率。该板块包括容器化技术Docker和其平台管理引擎Kubernetes，其中，Docker 是一个开源的应用容器引擎，可以打包应用以及依赖包到一个可移植的镜像中，然后发布到任何流行的Linux或Windows 机器上，也可以实现虚拟化。而Kubernetes是一个开源的，用于管理云平台中多个主机上的容器化的应用，Kubernetes的目标是让部署容器化的应用简单并且高效。通过该板块的学习，你可以通过上述技术快速搭建环境，节省开发时间，提高开发效率。

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十二、业务解决方案

企业开发中会遇到一些通用的业务场景，诸如：搜索引擎、缓存、定时任务、工作流、报表导出、日志管理、系统监控等，那么这些通用的解决方案也有现成优秀的免费开源中间件，可供使用。诸如：ElasticSearch、Lucene、Solr、redis、MongoDB、slf4J、ECharts、Quartz、POI等。业务解决方案课程的业务方案和技术难点，解决了企业开发中90%以上的痛点和难点。

虽然我们已经具备了基础技术和高阶技术，但是要想与企业开发相接轨，还需要对实际项目的业务解决方案进行探究。而此版块就是在实际业务场景中的真实解决方案集合，常用的业务解决方案有如下：搜索业务场景解决方案、日志收集与分析场景解决方案、工作流引擎场景解决方案、任务调度场景解决方案、地图开发平台场景解决方案、支付开放平台场景解决方案、图表可视化场景解决方案。通过分析实际业务来学习这个解决方案技术集，完全可以达到中级甚至高级工程师水平。

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　　所谓的大数据平台不是独立存在的，比如百度是依赖搜索引擎获得大数据并开展业务的，阿里是通过电子商务交易获得大数据并开展业务的，腾讯是通过社交获得大数据并开始业务的，所以说大数据平台不是独立存在的，重点是如何搜集和沉淀数据，如何分析数据并挖掘数据的价值。

　　我可能还不够资格回答这个问题，没有经历过一个公司大数据平台从无到有到复杂的过程。不过说说看法吧，也算是梳理一下想法找找喷。

　　这是个需求驱动的过程。

曾经听过spotify的分享，印象很深的是，他们分享说，他们的hadoop集群第一次故障是因为，机器放在靠窗的地方，太阳晒了当机了（笑）。从简单的没有机房放在自家窗前的集群到一直到现在复杂的数据平台，这是一个不断演进的过程。

对小公司来说，大概自己找一两台机器架个集群算算，也算是大数据平台了。在初创阶段，数据量会很小，不需要多大的规模。这时候组件选择也很随意，Hadoop一套，任务调度用脚本或者轻量的框架比如luigi之类的，数据分析可能hive还不如导入RMDB快。监控和部署也许都没时间整理，用脚本或者轻量的监控，大约是没有ganglia、nagios，puppet什么的。这个阶段也许算是技术积累，用传统手段还是真大数据平台都是两可的事情，但是为了今后的扩展性，这时候上Hadoop也许是不错的选择。

当进入高速发展期，也许扩容会跟不上计划，不少公司可能会迁移平台到云上，比如AWS阿里云什么的。小规模高速发展的平台，这种方式应该是经济实惠的，省了运维和管理的成本，扩容比较省心。要解决的是选择平台本身提供的服务，计算成本，打通数据出入的通道。整个数据平台本身如果走这条路，可能就已经基本成型了。走这条路的比较有名的应该是netflix。

也有一个阶段，你发现云服务的费用太高，虽然省了你很多事，但是花钱嗖嗖的。几个老板一合计，再玩下去下个月工资发布出来了。然后无奈之下公司开始往私有集群迁移。这时候你大概需要一群靠谱的运维，帮你监管机器，之前两三台机器登录上去看看状态换个磁盘什么的也许就不可能了，你面对的是成百上千台主机，有些关键服务必须保证稳定，有些是数据节点，磁盘三天两头损耗，网络可能被压得不堪重负。你需要一个靠谱的人设计网络布局，设计运维规范，架设监控，值班团队走起724小时随时准备出台。然后上面再有平台组真的大数据平台走起。

然后是选型，如果有技术实力，可以直接用社区的一整套，自己管起来，监控部署什么的自己走起。这个阶段部署监控和用户管理什么的都不可能像两三个节点那样人肉搞了，配置管理，部署管理都需要专门的平台和组件；定期Review用户的作业和使用情况，决定是否扩容，清理数据等等。否则等机器和业务进一步增加，团队可能会死的很惨，疲于奔命，每天事故不断，进入恶性循环。

当然有金钱实力的大户可以找Cloudera，Hortonworks，国内可以找华为星环，会省不少事，适合非互联网土豪。当然互联网公司也有用这些东西的，比如Ebay。

接下去你可能需要一些重量的组件帮你做一些事情。

比如你的数据接入，之前可能找个定时脚本或者爬log发包找个服务器接收写入HDFS，现在可能不行了，这些大概没有高性能，没有异常保障，你需要更强壮的解决方案，比如Flume之类的。

你的业务不断壮大，老板需要看的报表越来越多，需要训练的数据也需要清洗，你就需要任务调度，比如oozie或者azkaban之类的，这些系统帮你管理关键任务的调度和监控。

数据分析人员的数据大概可能渐渐从RDBMS搬迁到集群了，因为传统数据库已经完全hold不住了，但他们不会写代码，所以你上马了Hive。然后很多用户用了Hive觉得太慢，你就又上马交互分析系统，比如Presto，Impala或者SparkSQL。

你的数据科学家需要写ML代码，他们跟你说你需要Mahout或者Spark MLLib，于是你也部署了这些。

至此可能数据平台已经是工程师的日常工作场所了，大多数业务都会迁移过来。这时候你可能面临很多不同的问题。

比如各个业务线数据各种数据表多的一塌糊涂，不管是你还是写数据的人大概都不知道数据从哪儿来，接下去到哪儿去。你就自己搞了一套元数据管理的系统。

你分析性能，发现你们的数据都是上百Column，各种复杂的Query，裸存的Text格式即便压缩了也还是慢的要死，于是你主推用户都使用列存，Parquet，ORC之类的。

又或者你发现你们的ETL很长，中间生成好多临时数据，于是你下狠心把pipeline改写成Spark了。

再接下来也许你会想到花时间去维护一个门户，把这些零散的组件都整合到一起，提供统一的用户体验，比如一键就能把数据从数据库chua一下拉到HDFS导入Hive，也能一键就chua一下再搞回去；点几下就能设定一个定时任务，每天跑了给老板自动推送报表；或者点一下就能起一个Storm的topology；或者界面上写几个Query就能查询Hbase的数据。这时候你的数据平台算是成型了。

当然，磕磕碰碰免不了。每天你都有新的问题和挑战，否则你就要失业了不是？

你发现社区不断在解决你遇到过的问题，于是你们架构师每天分出很多时间去看社区的进展，有了什么新工具，有什么公司发布了什么项目解决了什么问题，兴许你就能用上。

上了这些乱七八糟的东西，你以为就安生了？Hadoop平台的一个大特点就是坑多。尤其是新做的功能新起的项目。对于平台组的人，老板如果知道这是天然坑多的平台，那他也许会很高兴，因为跟进社区，帮忙修bug，一起互动其实是很提升公司影响力的实情。当然如果老板不理解，你就自求多福吧，招几个老司机，出了问题能马上带路才是正道。当然团队的技术积累不能不跟上，因为数据平台还是乱世，三天不跟进你就不知道世界是什么样了。任何一个新技术，都是坑啊坑啊修啊修啊才完善的。如果是关键业务换技术，那需要小心再小心，技术主管也要有足够的积累，能够驾驭，知道收益和风险。