排序算法和 Java 集合&工具类；

多线程合并发包；

存储相关：Redis 、Elastic Search、MySQL；

框架：Spring，SpringMVC，Spring Boot

分布式：Dubbo；

设计模式；

下面简单说一下如何复习上面的知识，首先明确，小编不会讲解具体的知识点，而是一个思路

JVM

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JVM 是每一个开发人员必备的技能，推荐看国内比较经典的 JVM 书籍，里面包含JVM的内存接口，类的加载机制等基础知识，是不是觉得这些在面试中似曾相识？所以对于 JVM 方面的知识的巩固与其在网上看一些零零碎碎的文章不如啃一下这本书。《深入理解 Java 虚拟机：JVM 高级特性与最佳实践(第 3版)》，当然了如果你的英文好强烈推荐看 Oracle 最新发布的 JAVA 虚拟机规范。在啃书的时候切记不能图快，你对知识的积累不是通过看书的数量来决定，而是看书的深度。

分享周志明大佬写的《深入理解 Java 虚拟机：JVM 高级特性与最佳实践(第 3版)》电子书

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排序算法和 Java 集合、工具类

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这一个分类是每一个人必须掌握的并熟练使用的，那么为什么我把他们放在一起呢？

因为工具和集合类都源于算法，在准备算法复习之前你要理解，为什么要必考算法。正是因为排序算法和我们编程息息相关。举两个“栗子”。

你可以看一下Collections 中的mergeSort和sort 方法，你会发现 mergeSort 就是归并排序的实现，而 sort 方法结合了归并排序和插入排序，这样使得 sort 方法最差O(NlogN)最好可以达到O(N)的效果。那么只有你自己理解了排序方法的实现，才能更好的使用 JAVA 中的集合类啊？

第二个“栗子”，大家都听闻过 TopN 问题吧，经常在面试中遇到请写一下 TopN 的实现，说

《一线大厂Java面试题解析+后端开发学习笔记+最新架构讲解视频+实战项目源码讲义》

【docs.qq.com/doc/DSmxTbFJ1cmN1R2dB】 完整内容开源分享

到算法它就是一个大顶堆，说到 JAVA 它是一个 PriorityQueue 的实现，那么你理解了 TopN 问题，知道他的时间复杂度，优缺点了，那么是不是就可以熟练运用 JAVA 的工具类写更高效的程序了？

之所以排序算法和 JAVA 集合&工具类 一样重要是因为它们和我们每天的编程息息相关。面试官总是问排序算法也不是在难为你，而是在考察你的编程功底。所以你需要对着排序算法和基本的算法配合 JAVA 的集合类、工具类仔细的研究一番，这样才能更深入的理解他们的关联关系。

分享两份来自蘑菇街大牛纯手写肝出来的源码笔记，分别为《排序算法与数据结构源码笔记》和《Java集合源码笔记》

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排序算法与数据结构源码笔记

Java集合源码笔记

多线程合并发包

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多线程和并发包，重要性就不累述了，直接说一下学习方法。你首先要理解多线程不仅仅是 Thread 和 Runnable 那么简单，整个并发包下面的工具都是在为多线程服务。对于多线程的学习切不可看几篇面试文章，或者几个关键字 CountDownLatch，Lock 巴拉巴拉就以为理解了多线程的精髓，小编整理了一个大图

你需要针对这个大图或者自己梳理一个大图，对里面的类各个击破，他们的使用场景，优缺点。当然你需要配合源码看，源码就是大图里面的每一个源码，和上面讲的 JVM 一样，不要着急马上看完，而是看懂每一个地方是为什么。看的差不多你就会发现，其实他和 JAVA 集合类、工具类密不可分。那么自然把它列为重要知识点的原因不言而喻。

分享一份马士兵老师手写的《多线程高并发学习笔记》

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Redis、MySQL、ElasticSearch

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存储相关相关都是我们平时常用的工具，Redis，MySQL，ElasticSearch。它的知识点分为两方面，一方面是你平时使用过程中积累的经验，另一方面是你对其的深入理解。所以对这个地方的建议就是通过书籍来巩固技术知识， **《Redis设计与实现 (数据库技术丛书)》，《高性能 MySQL》，《ElasticSearch 权威指南》**这三本书不一定是该领域最好的书籍，但是如果你吃透了，对于你对知识的理解和程序的设计必定有很大帮助。书里面的内容太多，还是举两个“栗子”。

第一个“栗子”，使用 Redis 切不可只用他当做 key-value 缓存数据库。小编了解到它的5种基本类型中一种类型叫做 sorted set。sorted set 里 items 内容大于 64 的时候同时使用了 hash 和 skiplist 两种设计实现。这也会为了排序和查找性能做的优化。添加和删除都需要修改 skiplist，所以复杂度为 O(log(n))。但是如果仅仅是查找元素的话可以直接使用 hash，其复杂度为 O(1) ，其他的 range 操作复杂度一般为 O(log(n))，当然如果是小于 64 的时候，因为是采用了 ziplist 的设计，其时间复杂度为 O(n)。这样以后查询和更新阅读都变得简单，那是不是可以用其实现 TopN 的需求呢？这样类似的需求就不需要你查数据，再在内存里面计算和操作了。比如我们简单的周排行，月排行都可以考虑使用这个数据结构实现，当然并不一定这是最好的解决方案，而是提供了一种解题思路。

另一个“栗子”，PriorityQueue 是优先队列我们上文已经了解，那么 ElasticSearch 的 query 也是用的优先队列分别在每一个分片上面获取，然后再合并优先队列你了解吗？这个“栗子”告诉我们其实算法是想通的，你理解一个便可以举一反三触类旁通。