知识体系

全栈学习体系大约 4 分钟知识体系

🧠 知识体系总览

什么是知识体系？

知识体系是系统化的知识结构，帮助你：

  • 🏗️ 构建知识框架 - 建立完整的知识结构
  • 🔗 建立知识关联 - 理解知识点之间的联系
  • 📈 提升学习效率 - 系统化学习，避免碎片化
  • 🎯 明确学习方向 - 知道学什么，怎么学

🛠️ 技术栈体系

1. Java 技术栈

基础层

  • Java 基础 - 语法、面向对象、集合框架
  • JVM 原理 - 内存模型、垃圾回收、性能调优
  • 并发编程 - 线程、锁、并发工具类

框架层

  • Spring 生态 - Spring、Spring Boot、Spring Cloud
  • ORM 框架 - MyBatis、JPA、Hibernate
  • 数据库连接 - JDBC、连接池、事务管理

中间件层

  • 消息队列 - RabbitMQ、Kafka、RocketMQ
  • 缓存系统 - Redis、Memcached、本地缓存
  • 搜索引擎 - Elasticsearch、Solr

架构层

  • 微服务架构 - 服务拆分、服务治理、分布式
  • 容器化技术 - Docker、Kubernetes
  • 监控运维 - 日志、监控、链路追踪

2. 前端技术栈

基础层

  • HTML/CSS - 页面结构、样式布局
  • JavaScript - 语言基础、ES6+、异步编程
  • TypeScript - 类型系统、面向对象

框架层

  • Vue.js - 响应式框架、组件化开发
  • React - 虚拟DOM、函数式编程
  • Angular - 完整框架、依赖注入

工程化层

  • 构建工具 - Webpack、Vite、Rollup
  • 包管理 - npm、yarn、pnpm
  • 代码规范 - ESLint、Prettier、Husky

3. 数据库技术

关系型数据库

  • MySQL - 存储引擎、索引优化、事务
  • PostgreSQL - 高级特性、扩展性
  • Oracle - 企业级数据库、性能调优

NoSQL 数据库

  • MongoDB - 文档数据库、聚合管道
  • Redis - 内存数据库、数据结构
  • Elasticsearch - 搜索引擎、数据分析

4. 运维技术

系统运维

  • Linux 系统 - 命令、脚本、系统管理
  • 网络管理 - 网络协议、网络配置、故障排查
  • 安全防护 - 防火墙、入侵检测、安全加固

容器化技术

  • Docker - 容器化、镜像管理、网络存储
  • Kubernetes - 容器编排、服务发现、自动扩缩容
  • 服务网格 - Istio、Linkerd、流量管理

🌐 平台生态体系

1. 开发平台

云原生平台

  • 容器平台 - Docker、Kubernetes、OpenShift
  • 服务网格 - Istio、Linkerd、Consul
  • 无服务器 - AWS Lambda、Azure Functions

开发工具

  • IDE 工具 - IntelliJ IDEA、VS Code、Eclipse
  • 版本控制 - Git、SVN、代码托管平台
  • CI/CD - Jenkins、GitLab CI、GitHub Actions

2. 云原生技术

容器技术

  • 容器运行时 - containerd、CRI-O、Docker
  • 容器编排 - Kubernetes、Docker Swarm、Nomad
  • 容器网络 - CNI、Calico、Flannel

微服务架构

  • 服务注册发现 - Consul、Eureka、Nacos
  • 配置管理 - Apollo、Nacos、Spring Cloud Config
  • 网关服务 - Zuul、Gateway、Kong

3. 人工智能

机器学习

  • 算法基础 - 监督学习、无监督学习、强化学习
  • 深度学习 - 神经网络、CNN、RNN、Transformer
  • 模型训练 - 数据预处理、特征工程、模型评估

自然语言处理

  • 文本处理 - 分词、词性标注、命名实体识别
  • 语言模型 - BERT、GPT、预训练模型
  • 对话系统 - 意图识别、实体抽取、对话管理

4. 大数据技术

数据存储

  • 分布式存储 - HDFS、Ceph、GlusterFS
  • 数据仓库 - Hive、Impala、数据湖
  • 实时存储 - Kafka、Pulsar、消息队列

数据处理

  • 批处理 - MapReduce、Spark、Flink
  • 流处理 - Storm、Spark Streaming、Flink
  • 查询引擎 - Presto、Druid、ClickHouse

📚 知识关联体系

1. 横向关联

技术栈关联

  • 前后端关联 - API设计、数据交互、用户体验
  • 数据库关联 - 数据建模、性能优化、一致性
  • 运维关联 - 部署策略、监控告警、故障处理

业务关联

  • 业务理解 - 需求分析、业务流程、业务规则
  • 技术选型 - 技术评估、成本分析、风险控制
  • 架构设计 - 系统架构、技术架构、数据架构

2. 纵向关联

技术深度

  • 原理层面 - 底层原理、工作机制、设计思想
  • 应用层面 - 实际应用、最佳实践、性能优化
  • 扩展层面 - 高级特性、自定义扩展、源码分析

技术广度

  • 基础技术 - 计算机基础、编程语言、数据结构
  • 专业领域 - 特定领域技术、行业标准、规范
  • 前沿技术 - 新技术趋势、创新应用、未来发展

🎯 知识应用体系

1. 项目实战

项目类型

  • Web应用 - 企业管理系统、电商平台、社交应用
  • 移动应用 - iOS应用、Android应用、跨平台应用
  • 数据应用 - 数据分析平台、报表系统、BI工具

技术实践

  • 架构设计 - 系统设计、技术选型、架构评估
  • 开发实现 - 编码规范、测试策略、代码审查
  • 部署运维 - 环境搭建、部署流程、监控告警

2. 问题解决

问题类型

  • 性能问题 - 系统性能、数据库性能、网络性能
  • 稳定性问题 - 系统稳定性、高可用性、容错性
  • 安全问题 - 数据安全、系统安全、网络安全

解决思路

  • 问题分析 - 问题定位、原因分析、影响评估
  • 方案设计 - 解决方案、技术方案、实施方案
  • 效果验证 - 方案验证、效果评估、持续优化

💡 知识体系是动态发展的，需要不断学习、实践和更新，保持与时俱进！