我会什么开发技能

java我会什么？

一、并发编程

1、并发编程：jdk中的courren包只能够类实现（seamplore，CountDownLaunch，Pharse，CycliBarrier，CompletableFuture），AQS的原理，线程，线程同步（如何控制多个线程），锁（控制多个线程对一个数据结构并发），CAS，synchronized，voliatle，线程池

2、并发数据结构：concurrentHashMap，ArrayBlockIngQueue，LinkedBlockingQueue，PriorityBlockingQueue

并发编程能干什么？

主要就是在写代码的时候，多个线程需要控制同一个成员变量，才会出现，如果业务上没有这个场景，都可以不用考虑并发的case

实战：

在工作中，我用到比较多的一般使用spring容器，系统在启动的时候，如果需要往成员变量集合或者队列中注入对象，一般在启动时候完成，所有没有啥并发

一般在懒加载的时候是需要控制并发的，防止多次初始化一个对象。这种控制并发的代码一般在中间件中使用，因为涉及到操作成员变量操作的时候，就需要考虑。

假设没有线程池这个工具类，让你自己写的时候，你就需要思考如何实现这个池子，以及创建池子，创建线程是否超过总数，系统并发就来了。

目前在工作中使用更多的是分布式的锁，防止同一个请求连续请求2次，控制不住；

需要对一个文件追加数据，如果并发时候会报错，因为需要知道上一个位置？需要落一个任务，然后每次执行最新的一个，单机控制并发可以实现吗？不可以 需要落任务解决

二、类加载器

都知道基本原理，双亲委托，但是自己应该在哪些场景

1、数据订正工厂，使用自定义类加载器加载把业务上传的jar包，然后在写一个groovy脚本，上传，系统定时加载新的脚本，然后编译，且用指定的类加载器加载，做到类隔离

2、动态测试工具

三 、IO模型

BIO，NIO，AIO，io多路复用， 网络编程 reactor模式，单线程，多线程，多reactor的多线程模式，netty实现reactor模式。tcp的通信原理。java中nio可以实现io多路复用，太复杂使用netty；

自己写一个rpc的框架demo，主要涉及zk，序列化和反序列化（hession），动态代理，网络通信（netty）

做过一个将aws的base64图片转存在公司s3中，如何防止一次把所有数据加载到内存中。使用了commons-io的类，然后在获取流数据的时候，把前缀剔除，然后然后阶段之后进行commons-io的经过base64解码；然后在直接把这个流输出到s3中

一般需要把图片上传的文件服务器，不能占用太大的内存，因此都是流的存储

文件下载，比较low的就是查询出全部，然后文件输出下载。一般采用实时数仓的方式下载

营业执照的图片识别，可以自己训练模型，然后进行图片的识别，一般都是传递文件的地址，然后对方拉去数据，然后进行识别

发起http请求，一般使用okhttp，httpclient进行http的外围调用，主要控制超时时间。

rpc服务使用netty进行服务的监听

四、spi业务回掉机制

serviceLoader是java中比较常用的，C端业务想开发的好，那就扩展一定要设计好，就一个原则面向接口编程，一般都是要定以后业务身份，Map<String,Map<String,Extend>>   在你的系统定义好接口，外围实现这个jar包，自己的系统使用serviceLoader加载这些jar包 到内存中

一个系统是否扩展，主要就是一个接口的实现不要在系统启动的时候注入好，而是在运行的时候动态的决策走哪个？怎么实现

1、定义数据结构Map<String,Map<String,接口>> 运行的根据传入的参数，自然会找到对应的实现类

2、针对接口系统启动的时候注入一个动态代理，运行的时候写逻辑决策走哪个业务身份

3、一个接口定义标准，然后spi回掉外围，还可以使用rpc的方式进行调用，下游实现

五、面向对象的基本想法

DDD设计（就是把方法放到一个类中，不好理解，后续很难维护）、多态（父类的对象指向子类的引用），设计模式一定要多使用，否则业务代码很难扩展也很容易出问题，策略，工厂，构建者，单例，抽象工厂，动态代理，模版，装饰，适配器

六、中间件

springboot，mybatis，docker，netty，xxxjob，zk，redis，配置中心，kafka，rocketmq，hbase，mysql，hadoop，hive，postgresql

七、大数据开发

了解hadoop的生态系统，hdfs，mapreduce，hbase

实时计算 flink，storm

数据同步 datax，sqoop，cancel

八：数据挖掘、数仓搭建

基本的机器学习算法、分类、聚类、神经网络、深度学习

llm大模型，langchain二次开发，rag

算法平台、数仓搭建

八、最值钱的就是业务

此处省略1w字

九、前端

h5、小程序主流

低代码开发平台，动态化、报表系统

后续想做一些基础系统的能力