腾讯T8手写832页Java笔记，吃透后七面成功上岸美团

这份学习笔记是一位腾讯T8的大牛所写，这份手册将会从JVM开始写起，每一个部分一个章节，涵盖了很全面的Java体系知识，这份学习笔记能够闲暇之时拿出观阅！

这份手册涉及JVM、多线程与高并发、Spring全家桶系列、微服务、Netty、RPC、网络底层知识、Zookeeper、数据机构与算法、消息中间件、设计模式、负载均衡、Kafka等等太多了，共计分了29大模块。

下面我将会为你们一一展现（本文正文内容偏长，请你们耐心阅读，必定会有不少收获！）：

JVM

JVM是可运行Java代码的假想计算机，包括-套字节码指令集、一组寄存器、一个栈、一个垃圾回收，堆和一个存储方法域。JVM是运行在操做系统之上的，它与硬件没有直接的交互。

 

 

JAVA集合

 

JAVA多线程并发

 

 

JAVA基础

 

 

Spring原理

 

 

微服务

 

 

Netty与RPC

Netty是一个高性能、异步事件驱动的NIO框架，基于JAVA NIO提供的API实现。它提供了对TCP、UDP和文件传输的支持,做为一个异步NIO框架，Netty 的全部I0操做都是异步非阻塞的，经过Future-Listener机制，用户能够方便的主动获取或者经过通知机制得到I0操做结果。

 

 

网络

7层模型主要包括:

1. 物理层:主要定义物理设备标准，如网线的接口类型、光纤的接口类型、各类传输介质的传输速率等。它的主要做用是传输比特流(就是由一、0转化为电流强弱来进行传输到达目的地后在转化为一、0,也就是咱们常说的模数转换与数模转换)。这一层的数据叫作比特。

2.数据链路层: 主要将从物理层接收的数据进行MAC地址(网卡的地址)的封装与解封装。常把这一层的数据叫作帧。 在这一层工做的设备 是交换机，数据经过交换机来传输。

3网络层:主要将从下层接收到的数据进行IP 地址(例192.168.0.1)的封装与解封装。 在这一层工做的设备是路由器，常把这- -层的数据叫作数据包。

4.传输层: 定义了一些传输数据的协议和端口号(WWW端口80等) , 如: TCP (传输控制协议,传输效率低，可靠性强，用于传输可靠性要求高，数据量大的数据)，UDP (用户数据报协议,与TCP特性偏偏相反,用于传输可靠性要求不高，数据量小的数据，如QQ聊天数据就是经过这种方式传输的)。主要 是将从下层接收的数据进行分段进行传输,到达目的地址后再进行重组。经常把这一层数据叫作段。

5.会话层: 经过传输层(端口号:传输端口与接收端口)创建数据传输的通路。主要在你的系统之间发起会话或或者接受会话请求(设备之间须要互相认识能够是IP也能够是MAC或者是主机名)

6.表示层: 主要是进行对接收的数据进行解释、加密与解密、压缩与解压缩等(也就是把计算机可以识别的东西转换成人可以能识别的东西(如图片、声音等) )

7. 应用层主要是一些终端的应用，好比说FTP (各类文件下载) , WEB (IE浏览)，QQ之类的(你就把它理解成咱们在电脑屏幕上能够看到的东西.就是终端应用)。

 

 

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日志

Zookeeper

Zookeeper是一个分布式协调服务,可用于服务发现，分布式锁，分布式领导选举,配置管理等。

Zookeeper提供了一个相似于Linux文件系统的树形结构(可认为是轻量级的内存文件系统，但只适合存少许信息，彻底不适合存储大量文件或者大文件)，同时提供了对于每一个节点的监控与通知机制。

 

Kafka

 

RabbitMQ

 

Hbase

 

MongoDB

 

Cassandra

Apache Cassandra 是高度可扩展的，高性能的分布式NoSQL数据库。Cassandra 旨在处理许多商品服务器上的大量数据，提供高可用性而无需担忧单点故障。

Cassandra具备可以处理大量数据的分布式架构。数据放置在具备多 个复制因子的不一样机器上,以得到高可用性，而无需担忧单点故障。

 

 

设计模式

 

负载均衡

 

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数据库

数据库存储引擎是数据库底层软件组织，数据库管理系统(DBMS)使用数据引擎进行建立、查询、更新和删除数据。不一样的存储引擎提供不一样的存储机制、索引技巧、锁定水平等功能，使用不一样的存储引擎，还能够得到特定的功能。如今许多不一样的数据库管理系统都支持多种不一样的数据引擎。存储引擎主要有: 1. Mylsam , 2. InnoDB, 3. Memory, 4. Archive, 5. Federated。

 

一致性算法

 

JAVA算法

 

 

数据结构

 

加密算法

 

分布式缓存

 

Hadoop

 

Spark

 

Storm

 

YARN

 

机器学习

 

云计算

 

 

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