24 年 “年薪百万” 的 Java 程序员，都要学什么？

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程序员鱼皮 2024-07-16 10:35:17 ©著作权

文章标签 Java 开发者应用程序人工智能程序员 文章分类 代码人生

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大家好，我是程序员鱼皮。前几天我看了一篇由国外的 Java 架构师大佬分享的文章，主题是 “Java 架构师必会的 20 个技术”。

光看这个标题，就知道在国外做 Java 开发，也很卷啊！能学习的技术真的太多了。

我觉得作者讲的很全面，所以总结一下分享给大家，并且专门针对国内 Java 程序员也要学的重点技术做了标注，希望给想成为优秀 Java 开发或架构师的同学一些启发，也可以作为一个 Java 架构师学习路线来看。

注意，不是说以下技术必须都学完才能达到找工作的标准。如果你想成为优秀的架构师，以下技术学的越多越好。

Java 架构师必知必会

想成为 Java 架构师，不仅需要对 Java 及其生态系统有深入的理解，还需要紧跟最新的趋势、技术和最佳实践，以构建坚固、可扩展且高效的应用程序。下面就分享 Java 架构师在 2024 年应该掌握的 20 个关键领域，涵盖了微服务、云原生应用、响应式编程和区块链技术等多方面内容。

1、微服务架构

采用微服务架构意味着将一个较大的、完整的应用程序重构为一组较小的、独立部署的服务，这些服务之间松散耦合，允许单独开发和扩展服务。掌握这种架构风格对于现代 Java 架构师至关重要，因为它有助于有效地设计和维护健壮、可扩展和有弹性的系统。

相关技术：

Spring Boot：Java 主流的，用于创建独立的、生产级 Spring 应用程序的强大框架。
Spring Data：数据访问层框架，能够更轻松地和各种数据库、存储技术进行集成。
Spring Cloud：为开发人员提供工具以快速构建分布式系统中的开发框架，比如配置管理、服务发现、熔断等。
Quarkus：专为云原生设计，并针对 GraalVM 和 OpenJDK 进行了优化，能够快速启动项目，并占用更低的内存。
Panache：跟 Spring Data 类似，能够更轻松地操作数据库的框架。
Qute：Quarkus 的模板引擎，能够动态渲染内容。
OpenShift：基于 Kubernetes 的平台，帮助管理和部署容器化应用程序，简化微服务的编排。又包括 OpenShift Service Mesh、OpenShift Pipelines 和 OpenShift Serverless。

对于国内 Java 开发者，Spring Boot、Spring Cloud 是学习重点。

2、云原生应用

云原生应用是一种设计和部署方式，即专为云环境而生的应用，能够最大化利用云计算平台的弹性、可扩展性和自动化特性。举个例子，当应用访问量不大的时候，可以自动缩减应用节点的数量，从而降低企业的成本。

相关技术：

AWS：提供全面的云服务套件。
Google Cloud Platform：提供一系列计算、存储和应用服务。
Microsoft Azure：另一个领先的云平台，提供广泛的工具来构建和管理应用程序。

对于国内 Java 开发者，要学会使用大厂云服务平台来部署项目。

3、容器化和编排

容器化是将应用程序及其所有依赖项（例如代码、运行时环境、库、配置文件）打包到一个独立的、标准化的单元中，称为容器。

容器编排是一种自动化管理、调度和扩展容器化应用程序的过程。它涉及多个容器实例的协调工作，确保它们能够在集群中有效地运行。

掌握这些技术，可以提升应用的部署效率，并确保应用在不同环境中顺利运行，提升可扩展性和可靠性。

相关技术：

Docker：最经典的容器技术，让开发者能够在容器中打包和运行应用程序。
Kubernetes：又叫 K8S，开源的容器编排系统，用于自动部署、扩展和管理容器化应用程序。
OpenShift：在 Kubernetes 基础上扩展，提供 DevOps 工具以简化容器编排和管理。

对于国内 Java 开发者，要学习如何构建 Docker 镜像并部署项目，但 Kubernetes 了解即可，不用深入研究。

4、响应式编程

响应式编程是一种编程范式，适用于处理异步数据流和事件驱动的应用程序。它强调数据流的处理方式，特别适合于处理实时、交互式和高并发的应用场景。

相关技术：

Project Reactor：用于在 JVM 上构建响应式应用程序的基础库。
Akka：用于构建高并发、分布式和弹性消息驱动的应用程序的框架。
RxJava：用于使用可观察序列编写异步和事件驱动程序的库。
Vert.x：基于事件驱动、非阻塞、支持多语言的响应式编程框架，专为构建高性能的异步应用程序而设计。

对于国内 Java 开发者，以上这些技术接触的估计都不多，Spring 5 其实也提供了响应式编程模块 Spring Webflux，大家任意学习一种，掌握这种编程方式即可。

对了，提到响应式，有些同学可能会想到 Netty，但严格来说，Netty 可不是响应式编程框架，而是一个高性能的网络通讯框架，因为它不具备响应式编程中数据流处理的特性。

5、无服务器计算

无服务器计算（Serverless Computing）并不是指真的不需要服务器，而是简化应用程序的部署和管理，使开发者能够专注于编写代码而不必关注底层的服务器管理和运维细节。

相关技术：

AWS Lambda：一个允许您在不配置或管理服务器的情况下运行代码的服务。
Azure Functions：一个解决方案，用于在云中轻松运行小块代码或 “函数”。
Google Cloud Functions：轻量级的事件驱动异步计算解决方案。

对于国内 Java 开发者，学会使用大厂的云服务平台来部署项目即可。

6、事件驱动架构

事件驱动架构是一种软件架构模式，其核心思想是系统的各个组件之间通过事件进行通信和协作。组件可以是独立的微服务、函数或模块，它们通过发送和接收事件来实现松耦合、高内聚的系统设计。

相关技术：

Apache Kafka：一个分布式事件流平台，每天可以处理数万亿个事件。
RabbitMQ：支持多种消息协议的可靠消息系统。
AWS SNS/SQS：简单通知服务（SNS）和简单队列服务（SQS），用于可扩展的消息队列。

对于国内 Java 开发者，要理解事件驱动架构是什么，并且学会使用任意一种消息队列（比如 RabbitMQ 或 Kafka）来实现这种架构。消息的发送和消费就可以理解为事件的发送和接受。

7、安全校验

实施强大的安全措施以保护应用程序免受威胁和漏洞的侵害是任何架构师的首要任务。

相关技术：

Spring Security：一个强大且可定制的身份验证和访问控制框架。
OWASP 工具：来自开放 Web 应用程序安全项目的各种工具和资源。
JWT (JSON Web Tokens)：用于在两方之间传输紧凑的、URL 安全的信息。

对于国内 Java 开发者，JWT 和 Spring Security 是必学的，可以用它们实现登录、授权、权限管理功能。

8、DevOps 和 CI/CD

DevOps 是一种整合了开发和运维的实践和方法论，是指通过自动化和协作来加速软件交付和增强产品质量。

CI/CD 是 DevOps 实践的关键组成部分。CI 指持续集成，开发人员频繁地将代码集成到共享存储库中，并通过自动化构建和测试来验证代码的可靠性。CD 指持续部署（交付），通过持续集成流程验证的代码能够自动做好部署到生产环境的准备，但是部署过程可能需要人工触发。

相关技术：

Jenkins：一个开源自动化服务器，支持构建、部署和自动化项目。
GitLab CI/CD：提供与 GitLab 集成的强大 CI/CD 管道支持。
Travis CI：一个用于构建和测试托管在 GitHub 上的项目的持续集成服务。

对于国内 Java 开发者，通过 GitHub Actions 或 GitLab CI/CD 来了解怎么使用 CI/CD 即可，不必自己搭建一个 CI/CD 系统了，一般公司也会提供现成的平台。

9、API 和集成

设计健壮的 API 以确保不同系统之间的无缝通信，这是微服务和混合云环境的关键。

相关技术：

REST：一种设计网络应用程序的架构风格。
GraphQL：用于 API 的查询语言，可以根据预定义的数据类型系统来执行查询。
OpenAPI/Swagger：用于设计、构建、记录和使用 RESTful Web 服务的工具（接口文档）。

对于国内 Java 开发者，要能够熟练地设计出一套 RESTful 的 API，并且要会使用 Swagger 为项目快速生成接口文档。至于 GraphQL，不是必学的，但是也建议了解一下，有助于提升基于数据定义的系统设计思维。

10、数据管理和 NoSQL 数据库

数据库是 Java 开发的基本功，能够有效管理和处理大量数据、并且理解 NoSQL 数据库，对于开发高性能、可扩展的程序至关重要。

相关技术：

MySQL：主流的关系型数据库，不多说了。
MongoDB：一个具有按需查询和索引功能的、灵活的、可扩展的文档数据库。
Cassandra：一个设计用于处理大量数据的分布式 NoSQL 数据库管理系统。
Redis：分布式的内存键值对存储数据库，可用作缓存和消息代理。

对于国内 Java 开发者，MySQL 和 Redis 是必学的，同时最好了解下 MongoDB 和 MySQL 的区别，Cassandra 不是必学项。

11、分布式系统

设计和管理具有高可用性和容错能力的分布式系统，这对于企业大规模应用程序的开发至关重要。

相关技术：

Apache Zookeeper：分布式协调服务，可用于维护配置信息、实现名字服务、提供分布式同步、提供组服务等。
Consul：提供服务发现、配置和分段功能的中间件。
Netflix Eureka：一个基于 REST 的服务，主要用于 AWS 云中，可用于实现服务注册和发现，以进行负载均衡和故障切换。

对于国内 Java 开发者，推荐学习 Dubbo RPC 框架、Zookeeper 中间件和 Spring Cloud 框架，基本上就能够开发分布式系统了。Zookeeper 一定要认真学，这玩意的应用场景太多了，很多大数据组件（比如 Hadoop）都用到了 Zookeeper 来实现高可用。

12、并发和并行

其实就是并发编程嘛，如何编排设计出合理的并发程序、如何利用并发和并行提高执行效率，是架构师要掌握的关键技能。

相关技术：

Java 并发框架：比如经典的 JUC，提供了很多并发类库。
Fork/Join 框架：简化了并行应用程序的开发过程。
Reactive Streams：提供一个具有非阻塞背压特性的异步流处理标准。

对于国内 Java 开发者，JUC 是必备技能，刚开始学习时，先会用 JUC 中的类来实现并发即可；等有时间了，需要阅读一些并发编程相关的书籍，理解并发编程底层的原理、并通过实际项目开发来提升并发程序的设计能力。

13、性能调优和优化

调优技术也是区分开发者和架构师能力的关键，架构师需要定期调优 Java 应用程序，确保其在不同条件和规模下高效运行。

相关技术：

Java Mission Control：用于监控、管理和故障排除 Java 应用程序的一套工具。
VisualVM：一个集成了多个命令行 JDK 工具和轻量级性能分析功能的可视化工具。
JProfiler：一个强大的 Java 分析器，有助于排除性能瓶颈。

对于国内 Java 开发者，可以先通过做项目和阅读文章掌握一些基本的程序优化思路，等有一定开发能力后，可以专门去学习下 JVM 原理、以及如何使用工具来分析和调优 JVM。

14、理解 Java 生态系统和更新

虽然大多数开发者使用的都是老版本的 Java（比如 Java 8），但架构师可不能只会 Java 8，要持续理解 Java 的更新和生态系统，确保使用最有效和安全的版本特性。

相关技术：

JDK 17+：最新的长期支持 (LTS) 版本的 Java。
OpenJDK：Java 平台标准版的免费开源实现。

对于国内 Java 开发者，大多数项目用 Java 8 就足够了，但是也建议学习下 Java 11 和 Java 17 的新特性，现在用这些版本的公司也越来越多了。

15、架构模式和最佳实践

架构师架构师，要能够根据具体的场景设计选择合适的架构模式，使应用程序更加健壮和可维护。

相关技术：

MVC (模型-视图-控制器)：开发用户界面常用的架构模式，比如 Spring MVC 框架。
CQRS (命令查询责任分离)：一种将读取和更新操作分离到数据存储中的模式。
Event Sourcing（事件溯源）：将业务实体的状态存储为状态变化事件的序列。

对于国内 Java 开发者，MVC 应该是最熟悉的，不多说了。在能够熟练开发出基本的 CRUD 程序后，建议学习下 23 种经典的策略模式，尤其是单例模式、工厂模式、策略模式、代理模式等等，有助于我们设计出可扩展的程序，并且更好地学习大佬的源码。

16、测试和测试驱动开发 (TDD)

TDD（Test-Driven Development）是一种软件开发方法论，其实很好理解，就是在编写实际代码之前，先编写测试代码，然后持续编写代码直到所有测试都通过。这样做可以帮助开发者更全面地覆盖代码的各个分支和边界条件，而且每次修改后立即运行测试，能够快速获得程序正确与否的反馈。

相关技术：

JUnit：一个简单的单元测试框架，用于编写可重复的测试。
Mockito：一个用于 Java 单元测试的模拟框架。
Selenium：用于测试网页应用的框架，是一个经典的爬虫工具。

对于国内 Java 开发者，必须要会使用 JUnit 编写单元测试，Mockito 的学习成本不高，最好也去了解下如何使用。TDD 了解一下就好，一般自己做项目也很少用到，企业中也有专门的测试同学出用例。

17、图数据库

图数据库能够高效地处理高度连接的数据，这在现代应用开发中越来越重要。

相关技术：

Neo4j：高度可扩展的本地图数据库，专门设计用于管理和利用数据之间的关系。
Amazon Neptune：一个完全托管的图数据库服务。
ArangoDB：一种本地多模型数据库系统。

对于国内 Java 开发者，图数据库的应用并不多（相比于 MySQL、MongoDB 来说），不是必学的技术，作为扩展知识了解即可。

18、大数据与分析

利用大数据技术和分析工具对大型数据集进行处理，是从中提取宝贵见解所必不可少的。

相关技术：

Apache Hadoop：知名的大数据开源框架，允许在集群上进行大数据集的分布式处理。
Apache Spark：统一的大规模数据处理分析引擎。
Elasticsearch：一个分布式的、RESTful 的搜索和分析引擎。

对于国内 Java 开发者，大数据也不是必学的技术，但 Elasticsearch 是需要学习的，因为它的核心应用场景是搜索，而搜索几乎是每个应用都要有的功能。大数据开发和 Java 开发有一定的相关性（比如都要写 SQL），在学完后端技术栈后，建议大家优先去学大数据，能够学到很多数据处理的方法和分布式的思想，便于后续开发中处理海量的数据。