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Java高级工程师面试题-字节跳动,成长路线图

本文主要是介绍Java高级工程师面试题-字节跳动,成长路线图,对大家解决编程问题具有一定的参考价值,需要的程序猿们随着小编来一起学习吧!

所以,我认为在你选择之前不妨好好想想什么是Java?你适不适合从事这份工作?

Java开发是近20多年来最热门的编程语言,就业市场确实比较大,入门的难度也比C和C++要低,结合各方面来说,你选择Java是一定没有问题的。

接下来就要好好想想自己适不适合从事这份工作。现在的IT互联网市场,如果你是大专学历以下,我完全不建议你考虑这个行业,现实的来说你几乎找不到工作,能找到的也不是什么好工作,或许还不如自己原来的工作。从下面的企业招聘需求来分析,你也能很清楚的知道企业需要哪些技术。

这个行业的薪资确实非常可观,但前提是你个人技术掌握较牢固。如果自身技术掌握不牢,不持续学习,你也将会随时面临被替代的危险。高回报,对应的是高投入。只有不断提升自我,持续学习,未来的高薪才会属于你。

你清楚学习Java到底能干什么吗?

Java语言应用的领域:电信、手机开发、银行、金融系统、电商行业、游戏开发、互联网、大数据、云计算等等,几乎是遍布所有的领域,下面就跟大家说几个常用的。
1、做网站;
2、做游戏。在诺基亚的时代,手机上90%的游戏都是用Java写的,不过现在都已经转移到Android了,现在我们经常玩的LOL,我的世界这两款电脑游戏应属于最经典最具影响力的,也是用Java开发的;
3、做Android开发。Android是一种基于Linux的自由及开放源代码的操作系统,其源代码是Java。所以市场上见到的手机系统例如MIUI ,阿里云等,都是修改源代码再发行的。Java做安卓不单单是指系统,还有APP对于更多的开发人员来说,他们更多的时间是花在开发APP上面;
4、开发软件。大到全国联网的系统,小到中小企业的应用解决方案,Java都占有极为重要的地位,企业级开发完全是Java的天地,大家熟悉的12306购票系统,天猫双11,京东618等等这些都是用Java来做的。

你知道如何学习Java吗?

很多大牛都会推荐自学,于是乎你也听信了这些大V所说的自学方法,然后绝大部分人就开始盲目地学习,花了大量的精力以及时间最后效果是什么呢?**没有成体系的学习对于自己以后的发展有想过会出现什么问题吗?**都没有!

为什么我不完全主张自学?
平台上的大牛基本上都有很多年的工作经验了,你有没有想过之前行业的门槛是什么样的,现在行业门槛是什么样的?以前企业对于程序员能力要求没有这么高,甚至十多年前你只要会写个“Hello World”,你都可以入门这个行业,所以以前要入门是完全可以入门的。
②现在也有一些优秀的年轻大牛,他们或许也是自学成才,但是他们一定是具备优秀的学习能力,优秀的自我管理能力(时间管理,静心坚持等方面)以及善于发现问题并总结问题。
如果说你认为你的目标十分明确,能做到第②点所说的几个点,以目前的市场来看,你才真正的适合去自学。

除此之外,对于绝大部分人来说,报班一定是最好的一种快速成长的方式。但是有个问题,现在市场上的培训机构质量参差不齐,如果你没有找准一个好的培训班,完全是浪费精力,时间以及金钱,这个需要自己去甄别选择。

我个人建议线上比线下的性价比更高,线下培训价格基本上没2W是下不来的,线上教育现在比较成熟了,此次疫情期间,学生基本上都感受过线上的学习模式。相比线下而言,线上的优势以我的了解主要是以下几个方面:
①价格:线上的价格基本上是线下的一半;
②老师:相对而言线上教育的师资力量比线下更强大也更加丰富,资源更好协调;
③时间:学习时间相对而言更自由,不用裸辞学习,适合边学边工作,降低生活压力;
④课程:从课程内容来说,确实要比线下讲的更加深入。

应该学哪些技术才能达到企业的要求?(下图总结)

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

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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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  • 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-nuOgFSJD-1626344753257)]

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