前言
这期我想写很久了，然而因为工夫的起因始终拖到了当初，我认为一两天就写完了，后果从构思到整顿材料，再到写进去用了差不多一周的工夫吧。
你们也晓得哥哥始终都是创作鬼才来的，所以我必定不会不苟言笑的写，我想了好几个切入点，最初决定用一个残缺的电商零碎作为切入点，带着大家看看，咱们须要学些啥，我甚至还收集配套视频和材料，暖男石锤啊，这期是醉生梦死之作，不要白嫖了。
注释
在写这个文章之前，我花了点工夫，本人臆想了一个电商零碎，基本上算是麻雀虽小五脏俱全，我明天就用它开刀，一步步分析，我会讲一下咱们可能会接触的技术栈可能不全，然而够用，最初给个学习路线。
Tip：请多观赏一会，每个点看一下，看看什么中央是你接触过的，什么技术栈是你不太熟悉的，我感觉还算是比拟全的，有什么倡议也能够留言给我。有不懂的技术问题能够随时薇我
不晓得大家都看了一下没，当初咱们就要庖丁解牛了，我从上到下顺次剖析。
前端
你可能会会好奇，你不是讲后端学习路线嘛，为啥还有前端的局部，我只能通知你，傻瓜，浮浅。
咱们可不能闭门造车，谁通知你后端就不学点前端了？
前端当初很多也理解后端的技术栈的，你想咱们去一个网站，最先接触的，最先看到的是啥？
没错就是前端，在大学你要是找不到专门的前端同学，去做零碎必定也要本人顶一下前端的，那我感觉最根本的技术栈得相熟和理解吧，丙丙当初也是偶然会开发一下咱们的管理系统次要是 VUE 和 React。
在这里我列举了我目前感觉比较简单和咱们后端能够理解的技术栈，都是比拟根底的。
作为一名后端理解局部前端常识还是很有必要的，在当前开发的时候，公司有前端那能帮忙你前后端联调更顺畅，如果没前端你本人也能顶一下简略的页面。
HTML、CSS、JS、Ajax 我感觉是必须把握的点，看着简略其实深究或者去操作的话还是有很多货色的，其余作为扩大有趣味能够理解，反正入门简略，只是精通很难很难。
在这一层不光有这些还有 Http 协定和 Servlet，request、response、cookie、session 这些也会随同你整个技术生涯，了解他们对前面的你必定有不少益处。
Tip：我这里最初删除了 JSP 相干的技术，我集体感觉没必要学了，很多公司除了老我的项目之外，新我的项目都不会应用那些技术了。
前端在我看来比后端难，技术迭代比拟快，常识如同也没特定的体系，所以面试大厂的前端很多敌人都说难，不是技术多难，而是常识多且简单，找不到一个残缺的体系，相比之下后端清朗很多，我前面就开始讲后端了。
网关层：
互联网倒退到当初，涌现了很多互联网公司，技术更新迭代了很多个版本，从晚期的单机时代，到当初超大规模的互联网时代，几亿人参加的春运，几千亿成交规模的双十一，有数互联网前辈的造就了当初互联网的辉煌。
微服务，分布式，负载平衡等咱们常常提到的这些名词都是这些技术在场景背地撑持。
单机顶不住，咱们就多找点服务器，然而怎么将流量平均的打到这些服务器上呢？
负载平衡，LVS
咱们机器都是 IP 拜访的，那怎么通过咱们申请的域名去申请到服务器呢？
DNS
大家刷的抖音，B 站，快手等等视频服务商，是怎么保障同时为全国的用户提供疾速的体验？
CDN
咱们这么多零碎和服务，还有这么多中间件的调度怎么去治理调度等等？
zk
这么多的服务器，怎么对外对立拜访呢，就可能须要晓得反向代理的服务器。
Nginx
这一层做了反向负载、服务路由、服务治理、流量治理、平安隔离、服务容错等等都做了，大家公司的内外网隔离也是这一层做的。
我之前还接触过一些比拟有意思的我的项目，所有对外的接口都是加密的，几十个服务会通过网关解密，找到真的路由再去申请。
这一层的知识点其实也不少，你往后面学会发现分布式事务，分布式锁，还有很多中间件都离不开 zk 这一层，咱们持续往下看。
服务层：
这一层有点货色了，算是整个框架的外围，如果你跟我帅丙一样当前都是从事后端开发的话，咱们基本上整个技术生涯，大部分工夫都在跟这一层的技术栈打交道了，各种目不暇接的中间件，计算机基础知识，Linux 操作，算法数据结构，架构框架，研发工具等等。
我想在看这个文章的各位，计算机根底必定都是学过的吧，如果大学的时候没好好学，我感觉还是有必要再看看的。
为什么咱们网页能保障安全可靠的传输，你可能会理解到 HTTP，TCP 协定，什么三次握手，四次挥手。
还有过程、线程、协程，什么内存屏障，指令乱序，分支预测，CPU 亲和性等等，在之后的编程生涯，如果你能把握这些货色，会让你在遇到很多问题的时候霎时 get 到点，而不是像个无头苍蝇一样乱撞（然而丙丙还做得不够）。
理解这些计算机常识后，你就须要接触编程语言了，大学的 C 语言根底会让你学什么语言入门都会快点，我抉择了面向对象的 JAVA，然而也不晓得为啥当初还没对象。
JAVA 的根底也一样重要，面向对象（包含类、对象、办法、继承、封装、形象、多态、音讯解析等），常见 API，数据结构，汇合框架，设计模式（包含创立型、结构型、行为型），多线程和并发，I/ O 流，Stream，网络编程你都须要理解。
代码会写了，你就要开始学习一些能帮忙你把零碎变得更加标准的框架，SSM 能够会让你的开发更加便捷，构造档次更加明显。
写代码的时候你会发现你大学用的 Eclipse 在公司看不到了，你跟大家一样去用了 IDEA，第一天这是什么玩意，一周后，真香，然而这玩意免费有点贵，那收费的 VSCode 真的就是不错的抉择了。
代码写的时候你会接触代码的仓库管理工具 maven、Gradle，提交代码的时候会去写我的项目版本管理工具 Git。
代码提交之后，公布之后你会发现很多货色须要本人去服务器亲自排查，那 Linux 的知识点就能够在外面灵活运用了，查看过程，查看文件，各种 Vim 操作等等。
零碎的优化很多中央没优化的空间了，你可能会尝试从算法，或者优化数据结构去优化，你看到了 HashMap 的源码，想去理解红黑树，而后在算法网上看到了二叉树搜寻树和各种常见的算法问题，刷多了，你也能总结出精髓所在，什么贪婪，分治，动静布局等。
这么多个服务，你发现 HTTP 申请曾经开始有点不满足你的需要了，你想开发更便捷，像拜访本地服务一样拜访近程服务，所以咱们去理解了 Dubbo，Spring cloud。
理解 Dubbo 的过程中，你发现了 RPC 的精髓所在，所以你去接触到了高性能的 NIO 框架，Netty。
代码写好了，服务也能通信了，然而你发现你的代码链路好长，都耦合在一起了，所以你接触了音讯队列，这种异步的解决形式，真香。
他还能够帮你在突发流量的时候用队列做缓冲，然而你发现分布式的状况，事务就不好治理了，你就理解到了分布式事务，什么两段式，三段式，TCC，XA，阿里的全局事务服务 GTS 等等。
分布式事务的时候你会想去理解 RocketMQ，因为他自带了分布式事务的解决方案，大数据的场景你又看到了 Kafka。
我下面提到过 zk，像 Dubbo、Kafka 等中间件都是用它做注册核心的，所以很多技术栈最初都组成了一个常识体系，你先理解了体系中的每一员，你能力把它们分割起来。
服务的交互都从过程内通信变成了近程通信，所以性能必然会受到一些影响。
此外因为很多不确定性的因素，例如网络拥塞、Server 端服务器宕机、挖掘机铲断机房光纤等等，须要许多额定的性能和措施能力保障微服务晦涩稳固的工作。
Spring Cloud 中就有 Hystrix 熔断器、Ribbon 客户端负载均衡器、Eureka 注册核心等等都是用来解决这些问题的微服务组件。
你感觉学习得差不多了，你发现各大论坛博客呈现了一些前沿技术，比方容器化，你可能就会去理解容器化的常识，像 Docker，Kubernetes（K8s）等。
微服务之所以可能疾速倒退，很重要的一个起因就是：容器化技术的倒退和容器管理系统的成熟。
这一层的货色呢其实远远不止这些的，我不过多赘述，写多了像个劝退师一样，然而大家也不必慌，大部分的技术都是缓缓接触了，工作中缓缓去理解，去深刻的。
好啦咱们持续沿着图往下看，那再往下是啥呢？
数据层：
数据库可能是整个零碎中最值钱的局部了，在我码文字的前一天，刚好产生了微盟程序员删库跑路的操作，删库跑路其实是咱们在网上最罕用的笑话，没想到还是照进了事实。
这里也提一点点吧，36 小时的故障，其实在互联网公司应该是个笑话了吧，权限管制没做好相似 rm -rf、fdisk、drop 等等这样的高危命令是能够实时拦挡掉的，备份，全量备份，增量备份，提早备份，异地容灾全副都考虑一下应该也不至于这样，一家上市公司还是有点点不应该。
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数据库根本的事务隔离级别，索引，SQL，主被同步，读写拆散等都可能是你学的时候要理解到的。
下面咱们提到了平安，不要把鸡蛋放一个篮子的情理大家应该都晓得，那分库的意义就很显著了，而后你会发现工夫久了表的数据大了，就会想到去接触分表，什么 TDDL、Sharding-JDBC、DRDS 这些插件都会接触到。
你发现流量大的时候，或者热点数据打到数据库还是有点顶不住，压力太大了，那非关系型数据库就进场了，Redis 当然是首选，然而 MongoDB、memcache 也有各自的利用场景。
Redis 应用后，真香，真快，然而你会开始放心最开始提到的平安问题，这玩意快是因为在内存中操作，那断点了数据丢了怎么办？你就开始浏览官网文档，理解 RDB，AOF 这些长久化机制，线上用的时候还会遇到缓存雪崩击穿、穿透等等问题。
单机不满足你就用了，他的集群模式，用了集群可能也放心集群的衰弱状态，所以就得去理解哨兵，他的主从同步，工夫久了 Key 多了，就得理解内存淘汰机制……
他的大容量存储有问题，你可能须要去理解 Pika….
其实远远没完，每个的点我都点到为止，然而其实要深究每个点都要学很久，咱们接着往下看。
实时 / 离线 / 大数据
等你把几种关系型非关系型数据库的知识点，整顿分明后，你会发现数据还是大啊，而且数据的场景越来越多多样化了，那大数据的各种中间件你就得理解了。
你会发现很多场景，不须要实时的数据，比方你查你的支付宝去年的，上个月的账单，这些都是不会变动的数据，没必要实时，那你可能会接触像 ODPS 这样的中间件去做数据的离线剖析。
而后你可能会接触 Hadoop 系列相干的货色，比方于 Hadoop（HDFS）的一个数据仓库工具 Hive，是建设在 Hadoop 文件系统之上的分布式面向列的数据库 HBase。
写多的场景，适宜做一些简略查问，用他们又有点大材小用，那 Cassandra 就再适合不过了。
离线的数据分析没方法满足一些实时的常见，相似风控，那 Flink 你也得略知一二，他的窗口思维还是很有意思。
数据接触完了，计算引擎 Spark 你是不是也不能放过……
搜索引擎：
传统关系型数据库和 NoSQL 非关系型数据都没方法解决一些问题，比方咱们在百度，淘宝搜寻货色的时候，往往都是几个关键字在一起一起搜寻货色的，在数据库除非把几次的后果做交加，不然很难去实现。
那全文检索引擎就诞生了，解决了搜寻的问题，你得思考怎么把数据库的货色实时同步到 ES 中去，那你可能会思考到 logstash 去定时跑脚本同步，又或者去接触伪装成一台 MySQL 从服务的 Canal，他会去订阅 MySQL 主服务的 binlog，而后本人解析了去操作 Es 中的数据。
这些都搞定了，那可视化的后盾查问又怎么解决呢？Kibana，他他是一个可视化的平台，甚至对 Es 集群的衰弱治理都做了可视化，很多公司的日志查问零碎都是用它做的。
絮叨
如果你想去一家不错的公司，然而目前的硬实力又不到，我感觉还是有必要去致力一下的，技术能力的高下能决定你走多远，平台的高下，能决定你的高度。
如果你通过致力胜利进入到了心仪的公司，肯定不要懈怠放松，职场成长和新技术学习一样，逆水行舟。
发现在工作中发现我身边的人真的就是实力越强的越致力，最高级的自律，享受孤单
总结
我提到的技术栈你想全副理解，我感觉初步理解可能几个月就够了，这里的理解仅限于你晓得它，晓得他是干嘛的，晓得怎么去应用它，并不是说深刻理解他的底层原理，理解他的常见问题，相熟问题的解决方案等等。
你想做到后者，基本上只能靠工夫上的与日俱增，或者一直的去尝试积攒教训，也没什么速成的货色，欲速则不达大家也是晓得的。
技术这条路，说实话很干燥，很辛苦，然而待遇也会高于其余一些根底岗位。
所瞎话我大学学这个就是为了趣味，我从小对电子，对计算机都比拟酷爱，然而当初打磨得，当初就是为了钱吧，是不是很事实？若家境殷实，谁愿流离失所。
然而至多因为做软件，扭转了家庭的困境，本人日子也向小康一步步迈过去。
说做程序员扭转了我和我家人的毕生可能夸大了，然而我总有一种上班辈子会因为我抉择走这条路而扭转的错觉。