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[大数据]实现原理讲解!mysql昨天

正文

做了 3~5 年编程开发,你已经积累了不少项目经验,扩宽了技术广度,也许已发力成为团队管理者。到了这个阶段,大家却常有这种感受:感觉自己卡在瓶颈进步缓慢,技术水平很难像早期一样实现大幅突破?

其实大家往往忽略了这一点——提升自己的架构认知(工作5年左右程序员必须重视架构认知的提升,这会很大程度上推动你今后的成长)。

架构的本质在于面对业务场景给出优雅的解决方案,使得业务能够快速迭代和持续交付,从而达到降本增效的目标。

提升架构认知高度,就像达克效应所描述的一样,要敢于从愚昧之巅跳到绝望之谷,通过爬升开悟之坡,从而达到架构认知的巅峰时刻。

到达巅峰时刻也就掌握了架构背后设计的哲学,面对具体业务场景在架构层面你便能够轻松应对,以无招胜有招。

提升架构认知,要紧抓3个关键点:业务洞察力、技术视野、原创力(执行力)。

1.业务洞察力是技术战略层面的问题,在当下能够做出合理的判断,清楚公司做什么事情收益最大;

2. 技术视野即技术选型能力,是技术战术层面的问题,在清楚做什么事情后,需要进一步解决怎么做的问题,也就是能够给出合理的技术选型方案:是完全基于开源的方案,还是基于开源二次开发的方案,还是完全自研的方案;

3. 原创力(执行力)是技术落地执行层面的问题,一旦技术设计方案确定后,需要能够快速Rush完成。

这3点层层递进,最重要的是先把技术战略问题思考清楚,然后再进一步解决技术战术问题,最后是快速落地执行的问题。

工作5年左右的程序员,在原创力(执行力)层面比较有竞争力,往往欠缺技术视野以及业务洞察力。后面2点更加重要,这2点解决的是架构设计哲学问题,是架构师能够持续拥有竞争力和影响力的立身之道。

“于一微尘中,悉见诸世界”,一切事物的本质是相通、相同的。学习架构也是如此,掌握了架构设计背后的哲学,那么一切工程问题也就迎刃而解了。

系统学习

学习是要有方法的,尤其是在职场中,程序员的自我学习要符合两点要求:一是有结果;二是高效。因此,系统性学习,非常重要。

高级程序员系统学习指南如下:

第一步,源码分析。看看大牛是如何写代码的,提升技术审美,提升核心竞争力。

第二步,工程化。工欲善其事必先利其器,不管是小白,还是资深开发,都需要先选择好的工具,提升开发效率和团队协作效率,让自己有更多的时间来思考。

第三步,分布式。从深度到广度的完善自己的知识体系,准备迎接高并发大数据的挑战

第四步,微服务。绕微服务的通用模式,学习spring Cloud的常见用法及原理,让微服务的开发更加方便 快捷,让微服务应用更加稳定 可用。

第五步,性能优化。从JVM底层原理到内存优化 再到各个中间件的性能调优,做最科学和最严谨的性能调优。

第六步,并发编程。深入了解底层原理,不只是做一个开发者。

第七步,积极参加大牛的分享。

总结:绘上一张Kakfa架构思维大纲脑图(xmind)

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其实关于Kafka,能问的问题实在是太多了,扒了几天,最终筛选出44问:基础篇17问、进阶篇15问、高级篇12问,个个直戳痛点,不知道如果你不着急看答案,又能答出几个呢?

若是对Kafka的知识还回忆不起来,不妨先看我手绘的知识总结脑图(xmind不能上传,文章里用的是图片版)进行整体架构的梳理

资料领取方式:点击这里免费下载

梳理了知识,刷完了面试,如若你还想进一步的深入学习解读kafka以及源码,那么接下来的这份《手写“kafka”》将会是个不错的选择。

  • Kafka入门

  • 为什么选择Kafka

  • Kafka的安装、管理和配置

  • Kafka的集群

  • 第一个Kafka程序

  • Kafka的生产者

  • Kafka的消费者

  • 深入理解Kafka

  • 可靠的数据传递

  • Spring和Kafka的整合

  • SpringBoot和Kafka的整合

  • Kafka实战之削峰填谷

  • 数据管道和流式处理(了解即可)

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的整合

  • Kafka实战之削峰填谷

  • 数据管道和流式处理(了解即可)

[外链图片转存中…(img-SgKOiw7y-1626939408463)]

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加:2021-07-23 10:51:49  更:2021-07-23 10:54:27 
 
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