想要成为合格的Java程序员或工程师到底需要具备哪些专业技能,面试者在面试之前到底需要准备哪些东西呢?
本文陈列的这些内容既可以作为个人简历中的内容,也可以作为面试的时候跟面试官聊的东西,你可以把这些内容写到你的简历中,当然更需要的是你在面试的时候向面试官展示这些专业技能。
相信此文对正在寻觅Java程序员(Java工程师)职位的freshman以及希望成为中高级Java开发者的junior都会有所帮助。
专业技能
1.熟练的使用Java语言进行面向对象程序设计,有良好的编程习惯,熟悉常用的Java API,包括集合框架、多线程(并发编程)、I/O(NIO)、Socket、JDBC、XML、反射等。
2.熟悉基于JSP和Servlet的Java Web开发,对Servlet和JSP的工作原理和生命周期有深入了解,熟练的使用JSTL和EL编写无脚本动态页面,有使用监听器、过滤器等Web组件以及MVC架构模式进行Java Web项目开发的经验。
3.对Spring的IoC容器和AOP原理有深入了解,熟练的运用Spring框架管理各种Web组件及其依赖关系,熟练的使用Spring进行事务、日志、安全性等的管理,有使用Spring MVC作为表示层技术以及使用Spring提供的持久化支持进行Web项目开发的经验,熟悉Spring对其他框架的整合。
4.熟练的使用Hibernate、MyBatis等ORM框架,熟悉Hibernate和MyBatis的核心API,对Hibernate的关联映射、继承映射、组件映射、缓存机制、事务管理以及性能调优等有深入的理解。
5.熟练的使用HTML、CSS和JavaScript进行Web前端开发,熟悉jQuery和Bootstrap,对Ajax技术在Web项目中的应用有深入理解,有使用前端MVC框架(AngularJS)和JavaScript模板引擎(HandleBars)进行项目开发的经验。
6.熟悉常用的关系型数据库产品(MySQL、Oracle),熟练的使用SQL和PL/SQL进行数据库编程。
7.熟悉面向对象的设计原则,对GoF设计模式和企业应用架构模式有深入的了解和实际开发的相关经验,熟练的使用UML进行面向对象的分析和设计,有TDD(测试驱动开发)和DDD(领域驱动设计)的经验。
8.熟悉Apache、NginX、Tomcat、WildFly、Weblogic等Web服务器和应用服务器的使用,熟悉多种服务器整合、集群和负载均衡的配置。
9熟练的使用产品原型工具Axure,熟练的使用设计建模工具PowerDesigner和Enterprise Architect,熟练的使用Java开发环境Eclipse和IntelliJ,熟练的使用前端开发环境WebStorm,熟练的使用软件版本控制工具SVN和Git,熟练的使用项目构建和管理工具Maven和Gradle。
说明:上面罗列的这些东西并不是每一项你都要烂熟于心,根据企业招聘的具体要求可以做相应的有针对性的准备。
我个人觉得前6项应该是最低要求,是作为一个Java开发者必须要具备的专业技能。
项目介绍
项目介绍
我们应该如何向面试官介绍项目?
本系统是X委托Y开发的用于Z的系统,系统包括A、B、C、D等模块。
系统使用了Java企业级开发的开源框架E以及前端技术F。
表示层运用了G架构,使用H作为视图I作为控制器并实现了REST风格的请求;
业务逻辑层运用了J模式,并通过K实现事务、日志和安全性等功能,通过L实现缓存服务;
持久层使用了M封装CRUD操作,底层使用N实现数据存取。整个项目采用了P开发模型。
说明:
上面的描述中,E通常指Spring(Java企业级开发的一站式选择);
F最有可能是jQuery库及其插件或者是Bootstrap框架,当然如果要构建单页应用(SPA)最佳的方案是前端MVC框架(如AngularJS)和JavaScript模板引擎(如HandleBars);
G显然是MVC(模型-视图-控制),最有可能的实现框架是Spring MVC,除此之外还有Struts 2、JSF以及Apache为JSF提供的MyFaces实现,可以使用JSP作为MVC中的V,也可使用模板引擎(如Freemarker和Velocity)来生成视图,还可以是各种文档或报表(如Excel和PDF等),而Servlet和自定义的控制器是MVC中的C,当然Spring MVC中提供了作为前端控制器的DispatcherServlet;
J通常是事务脚本,
K应该是AOP(面向切面编程)技术,
L目前广泛使用的有memcached和Redis;
M的选择方案很多,最有可能的是Hibernate和MyBatis,也可以两种技术同时运用,但通常是将增删改交给Hibernate来处理,而复杂的查询则由MyBatis完成,
此外TopLink、jOOQ也是优秀的持久层解决方案;底层的数据存取传统上是使用关系型数据库,可以是MySQL、Oracle、SQLServer、DB2等,随着大数据时代的来临,也可以采用NoSQL(如MongoDB、MemBase、BigTable等)和其他大数据存取方案(如GFS、HDFS等);
项目的开发模型P可以是瀑布模型、快速原型模型、增量模型、螺旋模型、喷泉模型、RAD模型等。
项目开发流程
1.可行性分析
可行性分析报告 / 项目开发计划书
2.需求分析 >>> 需求规格说明书
· OOAD(用例图、时序图、活动图)
· 界面原型:帮助理解需求、业务层设计时推导事务脚本
3.设计 >>> 概要设计说明书/详细设计说明书
· 抽取业务实体(领域对象):类图、E-R图(概念设计阶段)
· 分层架构:确定各层的技术实现方案(具体到使用的框架、数据库服务器、应用服务器等)。
业务层设计:事务脚本模式(事务:用户发送一次请求就是一个事务;
脚本:一个方法或一个函数;事务脚本:把一次请求封装为一个方法或一个函数;
事务脚本模式:一个事务开始于脚本的打开,终止于脚本的关闭)。
业务层涉及的对象有三种类型:事务脚本类(封装了业务的流程)、数据访问对象(DAO,封装了持久化操作)、数据传输对象(DTO,封装了失血/贫血领域对象),三者之间的关系是事务脚本类组合(聚合)数据访问对象,这二者都依赖了数据传输对象
· 正向工程(UML类图生成Java代码)和逆向工程(Java代码生成UML类图)
· 数据库物理设计(ER图转换成表间关系图、建库和建表、使用工具插入测试数据)
4.编码
5.测试 >>> 测试报告 / 缺陷报告
· 单元测试:对软件中的最小可测试单元进行检查和验证,在Java中是对类中的方法进行测试,可以使用JUnit工具来实施。
· 集成测试:集成测试也叫组装测试或联合测试。在单元测试的基础上,将所有模块按照设计要求组装成为子系统进行测试。
· 系统测试:将已经确认的软件、硬件、外设、网络等元素结合在一起,进行信息系统的各种组装测试和确认测试,系统测试是针对整个产品系统进行的测试,目的是验证系统是否满足了需求规格的定义,找出与需求规格不符或与之矛盾的地方,从而提出更加完善的方案。
· 验收测试:在软件产品完成了单元测试、集成测试和系统测试之后,产品发布之前所进行的软件测试活动。它是技术测试的最后一个阶段,也称为交付测试。验收测试的目的是确保软件准备就绪,并且可以让最终用户将其用于执行软件的既定功能和任务。
6.交付和维护 >>> 用户手册 / 操作手册
项目管理
· 版本控制:CVS/SVN/Git
· 自动构建:Ant/Maven/Ivy/Gradle
· 持续集成:Hudson/Jenkins
系统结构
· 负载均衡服务器:F5、A10
· 应用服务器:
· HTTP服务器:Apache、NginX(HTTP、反向代理、邮件代理服务器)
· Servlet容器:Tomcat、Resin
· EJB容器:WildFly(JBoss Application Server)、GlassFish、Weblogic、Websphere
· 数据库服务器:MySQL、Oracle
第三方工具(插件)应用
· 图表工具:基于jQuery的图表插件(如jQchart、Flot、Charted等)、Chart.js、Highcharts等。
· 报表工具:Pentaho Reporting、iReport、DynamicReports等。
· 文档处理:POI、iText等。
· 工作流引擎:jBPM、OpenWFE、Snaker、SWAMP等。
· 作业调度:Quartz、JobServer、Oddjob等。
· 缓存服务:EhCache、memcached、SwarmCache等。
· 消息队列:Open-MQ、ZeroMQ等。
· 安全框架:Shiro、PicketBox等。
· 搜索引擎:IndexTank、Lucene、ElasticSearch等。
· Ajax框架:jQuery、ExtJS、DWR等。
· UI插件:EasyUI、MiniUI等。
· 富文本框:UEditor、CKEditor等。
面试提问
· 项目是为哪个公司开发的?项目的投入是多少?
· 有多少人参与了项目开发?整个团队中,测试人员、开发人员、项目经理比例是多少?
· 项目开发了多长时间?项目总的代码量有多少?你的代码量有多少?
· 项目采用了怎样的开发模型或开发流程?项目的架构是怎样的?项目的技术选型是怎样的?
· 你在项目中承担了怎样的职责?是否经常开会或加班?项目完成后有哪些收获或是经验教训?
· 项目中最困难的部分是什么?如何解决团队开发时遇到的各种冲突?
说明:对于没有实际项目经验的,可以在前程无忧、智联招聘、拉勾网等网站上搜索招聘Java程序员的公司,找到他们的官方网站了解他们做的项目,查看项目的详细介绍,然后尝试完成其中一部分功能,最好请教一下高人看看自己的设计和代码是否恰当,这样相当于积累了一定的项目经验。
常见错误
1.只在计算机上练习
2.不做行为面试题演练
3.不做模拟面试训练
4.试图死记硬背答案
5.不大声说出你的解题思路
6.代码不够严谨
7.不写测试代码
8.轻言放弃
反问面试官的问题
1. 我注意到你们使用了X技术,请问你们是如何解决Y问题的?
2. 为什么你们的产品使用了X技术而不是Y技术?据我所知,X技术虽然有A、B、C等好处,但也存在D和E问题,而Y技术可以解决D和E问题。
3. 我对您说的X技术不是太熟悉,但我感觉它是一个不错的解决方案,您能多讲讲它的工作原理吗?
4. 你们团队是如何进行项目规划的?一周会有几次例会?每周的代码量大概是多少?
5. 就X问题我能想到的解决方案目前就只有Y了,请问您会怎么解决这个问题?
S.A.R.法则
S.A.R法则是指先描述问题的场景,然后解释你采取的行动,最后陈述结果。
算法题的五种解法
1.举例法:通过举例子发现其中的一般规则。
例子:圆内接三角形是锐角三角形的概率是多少?这是搜狗的一个面试题,可以在圆上随意画三个点连接成三角形就可以知道答案了。
2.模式匹配法
例子:一个有序数组的元素经过循环移动,元素的顺序变成"3 4 5 6 1 2"。怎样找到数组中最小的那个元素,假设数组中的元素各不相同。这个题目和折半查找看起来是那么相似,因此可以借鉴折半查找的算法,最小元素显然出现在"mid > right"的转折点。
3.简化推广法
说明:简化问题规模和数据类型,然后再发现通用的解法。
4.简单构造法
例子:找出"abcde"的所有可能的排列组合。先考虑只有"a"的情况,再考虑"ab"的情况,以此类推。最终你可能会得到一个递归公式。这种方法往往会演变成递归法。
5.数据结构头脑风暴法
例子:随机生成一些数字,并找出其中位数。这种问题可以在头脑中将你了解的数据结构过一遍,看看哪种是最合适的数据结构。上面的题目可以建立两个堆,一个大根堆和一个小根堆,较小的元素放在大根堆,较大的元素放在小根堆,如果两个堆不平衡,可以从其中一个堆取出元素放入另一个堆即可。最后中位数应该是两个堆的根之一。
下面是小编整理出一篇Java进阶架构师之路的核心知识,同时也是面试时面试官必问的知识点,篇章也是包括了很多知识点,其中包括了有基础知识、Java集合、JVM、多线程并发、spring原理、微服务、Netty 与RPC 、Kafka、日记、设计模式、Java算法、数据库、Zookeeper、分布式缓存、数据结构等等
由于pdf文档里的细节内容实在过多所以只编辑了部分知识点的章节粗略的介绍下,每个章节小节点里面都有更细化的内容!以下就是部分章节目录,由于头条的篇幅限制目录上的详细讲解也无法一一列出,文末底下有获取以下章节的所有详细知识讲解。
JVM
- 线程
- JVM内存区域
- JVM运行时内存
- 垃圾回收与算法
- JAVA 四中引用类型
- GC分代收集算法 VS 分区收集算法
- GC垃圾收集器
- JAVA IO/NIO
- JVM 类加载机制
由于篇幅限制小编,细节内容实在太多啦,所以只把部分知识点截图出来粗略的介绍,每个小节点里面都有更细化的内容!有需要的程序猿(媛)可以帮忙转发+关注私信(架构资料)获取哦
JAVA集合
- 接口继承关系和实现
- List
- ArrayList(数组)
- Vector(数组实现、线程同步)
- LinkList(链表)
- Set
- HashSet(Hash表)
- TreeSet(二叉树)
JAVA多线程并发
- JAVA并发知识库
- JAVA线程实现/创建方式
- 4种线程池
- 线程生命周期(状态)
- 终止线程4种方式
- sleep与wait 区别
- start与run区别
- JAVA后台线程
- JAVA锁
- 线程基本方法4.1.11. 线程上下文切换
- 同步锁与死锁
- 线程池原理
- JAVA阻塞队列原理
- CyclicBarrier、CountDownLatch、Semaphore的用法
- volatile关键字的作用(变量可见性、禁止重排序)
- 如何在两个线程之间共享数据
JAVA基础
- JAVA异常分类及处理
- JAVA反射
- JAVA注解
- JAVA内部类
- JAVA泛型
- JAVA序列化(创建可复用的Java对象)
- JAVA复制
Spring 原理
- Spring 特点
- Spring 核心组件
- Spring 常用模块
- Spring 主要包
- Spring 常用注解
- Spring第三方结合
- Spring IOC原理
- Spring APO原理
- Spring MVC原理
- Spring Boot原理
- JPA原理
- Mybatis缓存
- Tomcat架构
由于篇幅限制小编,细节内容实在太多啦,所以只把部分知识点截图出来粗略的介绍,每个小节点里面都有更细化的内容!有需要的程序猿(媛)可以帮忙转发+关注私信(架构资料)获取哦
微服务
- 服务注册发现
- API 网关
- 配置中心
- 事件调度(kafka)
- 服务跟踪(starter-sleuth)
- 服务熔断(Hystrix)
- Hystrix断路器机制
- API管理
Netty 与RPC
- Netty 原理
- Netty 高性能
- Netty RPC实现
- 关键技术
- 核心流程
- 消息编解码
- 通讯过程
- RMI实现方式
分布式缓存
- 缓存雪崩
- 缓存穿透
- 缓存预热
- 缓存更新
- 缓存降级
网络
- 网络7层架构
- TCP/IP原理
- TCP三次握手/四次挥手
- HTTP原理
- CDN 原理
- 分发服务系统
- 负载均衡系统
- 管理系统
日志
- Slf4j
- Log4j
- LogBack
- Logback优点
- ELK
Zookeeper
- Zookeeper概念
- Zookeeper角色
- Zookeeper工作原理(原子广播)
- Znode有四种形式的目录节点
Kafka
- Kafka概念
- Kafka数据存储设计
- partition的数据文件(offset,MessageSize,data)
- 数据文件分段segment(顺序读写、分段命令、二分查找)
- 数据文件索引(分段索引、稀疏存储)
- 生产者设计
- 负载均衡(partition会均衡分布到不同broker上)
- 批量发送
- 压缩(GZIP或Snappy)
- 消费者设计
RabbitMQ
- RabbitMQ概念
- RabbitMQ架构
- Exchange 类型
Hbase
- Hbase概念
- 列式存储
- Hbase核心概念
- Hbase核心架构
- Hbase的写逻辑
- HBase vs Cassandra
- MongoDB
- MongoDB概念
- MongoDB特点
Cassandra
- Cassandra概念
- 数据模型
- Cassandra一致Hash和虚拟节点
- Gossip协议
- 数据复制
- 数据写请求和协调者
- 数据读请求和后台修复
- 数据存储(CommitLog、MemTable、SSTable)
- 二级索引(对要索引的value摘要,生成RowKey)
- 数据读写
设计模式
- 设计原则
- 工厂方法模式
- 抽象工厂模式
- 单例模式
- 建造者模式
- 原型模式
- 适配器模式
- 装饰器模式
- 代理模式
- 外观模式
- 桥接模式
- 组合模式
- 享元模式
- 策略模式
- 模板方法模式
- 观察者模式
- 迭代子模式
- 责任链模式
- 命令模式
- 备忘录模式
负载均衡
- 四层负载均衡 vs 七层负载均衡
- 负载均衡算法/策略
- LVS
- Keepalive
- Nginx反向代理负载均衡
- HAProxy
数据库
- 存储引擎
- 索引
- 数据库三范式
- 数据库是事务
- 存储过程(特定功能的SQL 语句集)
- 触发器(一段能自动执行的程序)
- 数据库并发策略
- 数据库锁
- 基于Redis分布式锁
- 分区分表
- 两阶段提交协议
- 三阶段提交协议
- 柔性事务
- CAP
一致性算法
- Paxos
- Zab
- Raft
- NWR
- Gossip
- 一致性Hash
- 一致性Hash特性
- 一致性Hash原理
JAVA算法
- 二分查找
- 冒泡排序算法
- 插入排序算法
- 快速排序算法
- 希尔排序算法
- 归并排序算法
- 桶排序算法
- 基数排序算法
- 剪枝算法
- 回溯算法
- 最短路径算法
- 最大子数组算法
- 最长公共子序算法
- 最小生成树算法
数据结构
- 栈(stack)
- 队列(queue)
- 链表(Link)
- 散列表(Hash Table)
- 排序二叉树
- 红黑树
- B-TREE
- 位图
加密算法
- AES
- RSA
- CRC
- MD5
Hadoop
- Hadoop概念
- HDFS
- Client
- NameNode
- Secondary NameNode
- DataNode
- MapReduce
- JobTracker
- TaskTracker
- Task
- Reduce Task 执行过程
- Hadoop MapReduce 作业的生命周期
- 作业提交与初始化
- 任务调度与监控。
- 任务运行环境准备
- 任务执行
- 作业完成
Spark
- Spark概念
- 核心架构
- 核心组件
- SPARK编程模型
- SPARK计算模型
- SPARK运行流程
- SPARK RDD流程
- SPARK RDD
Storm
- Storm概念
- 集群架构
- Nimbus(master-代码分发给Supervisor)
- Supervisor(slave-管理Worker进程的启动和终止)
- Worker(具体处理组件逻辑的进程)
- Task
- ZooKeeper
- 编程模型(spout->tuple->bolt)
- opology运行
- Storm Streaming Grouping
- ResourceManager
- NodeManager
- ApplicationMaster
- YARN运行流程
云计算
- SaaS
- PaaS
- IaaS
- Docker
- Openstack
- Namespaces
- 进程(CLONE_NEWPID 实现的进程隔离)
- Libnetwork与网络隔离
- 资源隔离与CGroups
- 镜像与UnionFS
- 存储驱动
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