1. Java基础
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语法与面向对象设计
- 掌握基本语法与面向对象原则：熟练运用封装、继承、多态、接口、抽象类等基本概念。
- 最佳实践：遵循《Effective Java》中关于对象创建、资源管理和异常处理等建议，采用“少用 null”、优先使用组合而非继承的原则。
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异常处理与调试技巧
- 注意捕获与抛出异常的粒度：在业务代码中捕获必要的异常，并将异常信息记录到日志中。
- 最佳实践：区分可恢复和不可恢复异常，使用自定义异常类封装业务错误；利用断点调试和单元测试（如 JUnit）验证代码逻辑。
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编码规范与代码风格
- 采用统一的编码规范：如 Google Java Style 或阿里巴巴 Java 开发手册。
- 最佳实践：利用 Checkstyle、PMD、SonarQube 等工具持续监控代码质量，确保代码风格一致、可读性高。
2. Java高级特性
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Java 8+新特性
- Lambda 表达式与 Stream API：用简洁表达代替匿名内部类，注意避免过度链式调用导致阅读困难。
- Optional：防止空指针异常，建议返回 Optional 而非 null。
- 最佳实践：在业务逻辑中合理使用流式操作进行集合过滤、映射和聚合，但应注意流操作的性能开销和调试难度。
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函数式编程与不可变对象
- 采用函数式风格：使用纯函数、不可变对象减少状态变化，提高并发安全性。
- 最佳实践：结合 Java 的函数接口（如 Function、Predicate 等），尽量将副作用控制在最小范围内。
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模块化编程（Java Module System）
- 模块化设计：将大型项目拆分为多个模块，定义模块间的依赖关系与访问权限。
- 最佳实践：在构建新项目时采用模块化设计，合理规划模块边界，避免循环依赖，同时考虑旧项目的平滑迁移问题。
3. 设计模式与架构
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常用设计模式
- 策略模式、装饰器模式、观察者模式：针对动态行为、扩展功能、事件通知等场景进行设计。
- 最佳实践：在项目中遇到业务需求时，先思考是否符合某一设计模式的应用场景，避免“过度设计”；可以结合 UML 图表说明设计思路。
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软件架构模式
- 微内核架构、事件驱动架构：在分布式或插件化系统中常见。
- 最佳实践：依据业务规模和复杂度选取合适架构模式，结合领域驱动设计（DDD）梳理业务边界；在设计时考虑扩展性、可维护性和松耦合原则。
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架构决策记录（ADR）
- 记录设计决策：详细说明选型原因、备选方案、权衡利弊。
- 最佳实践：定期复盘项目架构，形成团队共享文档，方便后续改进与知识传承。
4. Java反射与注解
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反射机制的原理与使用场景
- 基本原理：了解 Class 对象、Method、Field、Constructor 等反射 API；掌握反射的性能开销。
- 最佳实践：仅在动态加载、插件机制或框架内部扩展时使用反射，避免在高频调用路径中使用。
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注解的定义与处理
- 自定义注解：掌握 @Retention、@Target、@Inherited 等元注解的含义。
- 注解处理器：利用 Java Annotation Processing Tool (APT) 编写编译时检查和代码生成工具。
- 最佳实践：在框架设计中使用注解简化配置（如 Spring 的注解驱动配置），同时注意注解滥用可能导致代码难以追踪。
5. 泛型与类型系统
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泛型原理与类型擦除
- 理解泛型编译器如何通过类型擦除实现兼容性。
- 最佳实践：在接口与类设计中充分利用泛型提高类型安全；遵循 PECS 原则（Producer Extends, Consumer Super），避免原始类型的使用。
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复杂泛型应用
- 设计灵活的 API：例如泛型工厂、泛型容器等。
- 最佳实践：尽可能在编译期发现类型错误，利用泛型约束提高代码鲁棒性，同时在必要时通过反射获取实际类型信息（如 TypeToken 方式）。
6. Java内存模型与性能优化
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Java内存模型（JMM）
- 核心概念：理解 happens-before 原则、可见性、指令重排序等；掌握 volatile 的使用。
- 最佳实践：在多线程场景中使用正确的同步机制，避免竞态条件；利用 JMM 理论优化内存共享和并发性能。
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内存溢出与泄漏检测
- 工具使用：借助 VisualVM、MAT 等工具分析内存堆、查找泄漏。
- 最佳实践：定期审查代码，使用弱引用、软引用来管理缓存，避免长生命周期对象持有短生命周期资源。
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JVM调优与垃圾回收策略
- 参数调整：熟悉 -Xms/-Xmx、-XX:+UseG1GC 等参数，针对不同业务场景进行调优。
- 最佳实践：通过 GC 日志分析工具（如 GCViewer）监控回收情况，根据响应时间和吞吐量需求选择合适的 GC 策略；在性能测试环境中反复验证配置效果。
7. 高并发编程
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线程池与并发工具
- 线程池配置：合理设置核心线程数、最大线程数、队列长度，避免线程资源浪费或饱和。
- 最佳实践：使用 Java 自带的 Executors 工具类或自定义 ThreadPoolExecutor，并针对业务特点设置拒绝策略；结合 CountDownLatch、CyclicBarrier、Semaphore 等工具实现复杂并发控制。
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无锁编程与CAS
- 原理：使用 AtomicInteger、AtomicReference 等类实现原子操作；理解 CAS 的优势与 ABA 问题。
- 最佳实践：在高并发场景下尽量使用无锁数据结构和算法，必要时结合 Unsafe 类实现更低级别的优化；利用 LongAdder 等类降低热点竞争。
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Fork/Join 与 CompletableFuture
- 任务分解：使用 Fork/Join 框架实现大任务的分而治之；通过 CompletableFuture 实现异步任务链。
- 最佳实践：合理划分任务粒度，避免过多任务分解带来的管理开销；在异步场景中注意异常传播与组合结果的正确性。
8. 性能调优与监控
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性能分析工具
- 使用 JVisualVM、YourKit、Flight Recorder：监控 CPU、内存、线程及 GC 状态，发现性能瓶颈。
- 最佳实践：定期在测试或预生产环境中采集性能数据，利用 JMH 编写基准测试；建立告警系统，及时响应系统异常。
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代码与系统性能调优
- 调优策略：识别热点代码段，通过算法优化、缓存设计或异步处理改善响应速度。
- 最佳实践：在进行调优前进行详细的性能分析，针对性优化，不盲目改动；结合 APM（如 NewRelic、AppDynamics）实现全链路监控。
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JVM与GC参数调优
- 参数监控：调整堆大小、设置 GC 日志分析，针对业务场景选择 G1、ZGC 等垃圾收集器。
- 最佳实践：在性能测试中模拟生产负载，持续监控 GC 停顿时间和内存占用，调整参数达到最佳平衡。
9. 代码质量与架构决策
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代码审查与静态分析
- 工具：采用 SonarQube、PMD、FindBugs 等工具对代码进行质量检查。
- 最佳实践：建立团队内部的代码审查制度，确保每次代码合并前有同行评审；在 CI/CD 流程中集成静态分析，提前发现问题。
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架构决策与重构
- 决策记录：使用 ADR（Architecture Decision Record）文档记录设计选择、风险评估与替代方案。
- 最佳实践：在架构设计中充分讨论各方案的性能、扩展性、易维护性和成本；定期进行技术债务评估与重构，保持系统健康。
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单元测试与持续集成
- 测试覆盖：使用 JUnit、TestNG 等测试框架保证核心逻辑正确性。
- 最佳实践：在代码审查和集成过程中，确保单元测试覆盖率达到团队标准；将测试、构建、部署自动化，减少人为错误。
10. 多语言与跨平台开发
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JVM语言互操作性
- 跨语言特性：掌握 Kotlin、Scala 与 Java 的互调机制及特有语法。
- 最佳实践：在团队项目中可以引入 Kotlin 改善业务代码的简洁性，但需注意与 Java 现有代码的兼容性；利用 Gradle 多模块管理不同语言代码。
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跨平台开发
- 平台无关性：利用 JVM 的特性保证应用在不同操作系统下的稳定运行。
- 最佳实践：通过 Docker、Kubernetes 等容器化技术实现环境一致性；在构建过程中引入多平台测试，确保应用在 Windows、Linux、macOS 等平台上的兼容性。
11. Java生态系统与工具链
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构建工具与依赖管理
- Maven/Gradle：熟悉 POM/Gradle 脚本配置、生命周期和插件扩展。
- 最佳实践：统一项目依赖版本，建立私服仓库管理内部依赖；利用 Gradle 的多模块构建加快编译速度。
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版本控制（Git）
- 高级用法：分支管理、Rebase、Cherry-pick 等，保证团队协作效率。
- 最佳实践：采用 Git Flow 或 Trunk-Based Development 模型；通过代码审查工具（如 Gerrit、GitLab Merge Request）提升代码质量。
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持续集成/部署（CI/CD）
- 工具链：Jenkins、GitLab CI、Travis CI 等实现自动化构建、测试、部署。
- 最佳实践：在 CI/CD 流程中引入自动化测试、静态代码扫描和安全检查，确保每次部署版本均达到预期质量；利用容器化技术简化环境配置和部署操作。
12. Java集合
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高级集合框架使用
- 并发集合：掌握 ConcurrentHashMap、CopyOnWriteArrayList、ConcurrentSkipListMap 的适用场景及内部实现。
- 最佳实践：在高并发场景下优先考虑使用 JDK 提供的并发集合，避免自己实现低效的同步代码；结合实际业务选择适当的数据结构。
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弱引用与软引用
- 缓存设计：使用 WeakHashMap、SoftReference 实现内存敏感型缓存。
- 最佳实践：根据业务需求选择合适的引用类型，避免内存泄漏，同时监控缓存命中率和内存回收效果。
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自定义集合与性能优化
- 扩展机制：了解 Collection 接口及其实现细节，针对业务特殊需求定制集合类。
- 最佳实践：在扩展集合框架时注重线程安全与高性能，采用单元测试验证边界条件；利用 Stream API 进行数据流处理，提高代码简洁度与性能。
13. Java并发（进阶）
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高级并发控制
- 锁机制：熟悉 ReentrantReadWriteLock、StampedLock 的使用场景，结合 Condition 实现精细同步。
- 最佳实践：在读多写少的场景下使用读写锁提高并发性能；谨慎使用锁，确保在锁内避免长时间阻塞，防止死锁风险。
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CAS 与无锁算法
- 原子操作：利用 Atomic 类（AtomicInteger、AtomicReference 等）实现无锁并发控制。
- 最佳实践：在热点数据更新时使用 LongAdder、LongAccumulator 降低竞争；理解 CAS 带来的 ABA 问题，必要时采用版本号或 AtomicStampedReference 解决。
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Fork/Join 与 CompletableFuture
- 并行任务划分：使用 Fork/Join 框架分解大任务，利用 CompletableFuture 构建异步任务链。
- 最佳实践：合理规划任务粒度，避免任务过细导致调度开销；在异常处理、任务组合时注意各异步操作的依赖关系与错误传播。
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分布式并发控制
- 分布式锁：基于 Redis、Zookeeper 或数据库实现分布式锁与协调机制。
- 最佳实践：在多节点高并发场景中使用成熟的分布式锁方案，确保锁的安全性与高可用性，注意锁失效和超时问题。
14. Java虚拟机（JVM）
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JVM调优与GC策略
- 深入理解垃圾回收器：熟悉 G1、ZGC、CMS 等 GC 算法的原理、适用场景与参数调优。
- 最佳实践：在压力测试环境中模拟不同 GC 策略效果，定期检查 GC 日志，调整堆内存、年轻代和老年代比例；根据业务场景选择适合的垃圾回收器，确保系统低停顿高吞吐。
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类加载与字节码优化
- 类加载机制：了解双亲委派模型、自定义类加载器实现插件化、热部署。
- 最佳实践：在模块化设计中使用自定义类加载器实现动态扩展；关注 JIT 编译优化，必要时使用 AOT 编译（如 GraalVM）提高启动速度。
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JVM安全与容器化部署
- 安全机制：配置 SecurityManager、启用加密传输及沙箱机制；
- 最佳实践：在容器（如 Docker）中部署 JVM 应用时，结合 cgroup、JVM 参数限制内存和 CPU，确保资源隔离；定期更新 JVM 补丁，防范安全漏洞。
15. MySQL
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高级SQL优化
- 查询优化：分析执行计划（EXPLAIN），优化多表 JOIN、子查询、窗口函数等复杂查询。
- 最佳实践：建立覆盖索引、合理设计索引组合，避免全表扫描；定期优化查询语句，使用慢查询日志识别性能瓶颈。
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分布式数据库与分片
- 数据拆分：设计水平分表、分库方案，利用 ShardingSphere 等中间件。
- 最佳实践：根据业务数据量和访问模式选择分片键，保证数据均衡分布；结合读写分离、缓存策略提升整体性能。
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高可用与灾备
- 集群方案：实现主主复制、Galera Cluster、MHA 等高可用架构，设计灾备方案。
- 最佳实践：定期备份与演练恢复流程，利用自动化监控及时检测故障并切换；在数据库层面结合监控工具（如 Percona Monitoring and Management）进行健康检查。
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存储引擎优化
- InnoDB参数调优：合理设置缓冲池大小、IO 参数、锁机制配置。
- 最佳实践：针对写密集或读密集型业务进行参数优化，配合 MySQL 性能测试工具验证调优效果。
16. Redis
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集群、分片与高可用
- Redis Cluster/Sentinel：设计 Redis 集群分布方案，保证故障自动切换与数据一致性。
- 最佳实践：在高并发场景下选用 Redis Cluster，实现数据分片和高可用；设置合理的超时时间和重试机制，避免雪崩效应。
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持久化策略与数据恢复
- RDB 与 AOF：根据数据一致性与性能需求选择持久化方案。
- 最佳实践：结合业务要求，配置混合持久化策略，定期备份快照，测试恢复流程；注意持久化文件大小和写入频率之间的平衡。
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事务、Lua 脚本与高级数据结构
- 事务与原子操作：利用 MULTI/EXEC 实现事务，Lua 脚本保证复杂操作的原子性。
- 最佳实践：在需要跨多个 key 保证原子性时使用 Lua 脚本；针对业务需求选择 HyperLogLog、Bitmaps、Geospatial 等数据结构，实现复杂统计与实时定位功能。
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安全与监控
- 权限与加密：启用 Redis AUTH，限制外部访问。
- 最佳实践：配置防火墙、仅绑定内网 IP，定期检查 Redis 性能指标，使用 Redis 官方及第三方监控工具进行预警。
17. Spring
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IoC 与 AOP 内部原理
- 容器原理：深入了解 Spring Bean 生命周期、依赖注入原理。
- 最佳实践：优先采用构造器注入，明确依赖关系；在 AOP 切面设计中避免过多环绕通知对性能造成影响。
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事务管理与分布式事务
- 事务传播机制：掌握 Spring 声明式事务配置，合理设置传播行为与隔离级别。
- 最佳实践：在复杂业务中使用分布式事务解决方案（如 Saga、TCC 模式），结合数据库、消息中间件实现最终一致性；通过注解和 XML 配置确保事务边界清晰。
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Spring Security 与缓存
- 安全认证与授权：使用 Spring Security 集成 OAuth2、JWT，实现细粒度权限控制。
- 最佳实践：根据业务场景选择 stateless 或 stateful 认证机制，结合缓存（如 EhCache、Redis）提高认证效率；编写自定义过滤器满足特定安全需求。
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事件驱动架构与微服务整合
- 事件发布/订阅：通过 ApplicationEvent 与监听器实现内部解耦。
- 最佳实践：在复杂业务中采用异步事件处理降低耦合，结合 Spring Cloud 实现微服务之间的消息驱动架构。
18. SpringBoot
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自动配置与自定义 Starter
- 自动配置原理：了解 Spring Boot 如何通过条件注解（@ConditionalOn…）实现自动配置。
- 最佳实践：在项目中根据实际需求关闭或定制自动配置；开发内部通用组件时封装成 Starter 模块，提高项目复用性。
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微服务开发与容器化
- 快速启动：利用 Spring Boot 简化微服务搭建，结合 Actuator 实现监控。
- 最佳实践：通过 Dockerfile 将 Spring Boot 应用容器化，合理配置健康检查、日志输出及环境变量；采用 Spring Boot Admin 实现集群服务的监控与管理。
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性能优化与测试
- 启动时间优化：使用延迟加载、按需加载 bean，剔除无用依赖。
- 最佳实践：在 CI/CD 环境中建立全面的单元测试与集成测试体系，利用 Actuator 指标监控系统运行状况，定期分析启动及运行性能。
19. SpringCloud
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全栈微服务设计
- 服务发现与配置管理：使用 Eureka/Consul、Spring Cloud Config 实现微服务治理。
- 最佳实践：在设计微服务系统时，确保各服务解耦且具备自我修复能力；结合分布式追踪（Zipkin/Sleuth）监控服务调用链，快速定位问题。
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API网关与服务治理
- Spring Cloud Gateway：实现统一入口，进行路由、限流、安全过滤。
- 最佳实践：针对大流量场景设计高可用的 API 网关，设置熔断、降级策略；定期评估服务负载并根据需求水平扩展服务实例。
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分布式事务与容器编排
- 事务管理：结合 Saga、TCC 模式实现跨服务事务的一致性。
- 最佳实践：在 Kubernetes 等容器平台中部署微服务，利用自动扩缩容、滚动升级等机制保障系统稳定性；确保配置中心和服务注册中心的高可用性。
20. Dubbo
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高级配置与优化
- 服务调用参数：优化超时、重试、负载均衡、容错策略。
- 最佳实践：根据调用场景设置合适的 Dubbo 参数，通过监控工具（如 Dubbo Admin）实时跟踪调用指标；使用动态配置调整服务参数。
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扩展开发与安全
- 自定义扩展点：开发协议、序列化器等扩展，实现特定业务需求。
- 最佳实践：在扩展开发前充分阅读 Dubbo SPI 机制文档，编写单元测试确保扩展的正确性；采用安全认证与数据加密措施保护服务通信。
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监控与容器化部署
- 服务治理：结合 Dubbo 与 Spring Cloud，实现混合服务治理方案。
- 最佳实践：在容器化部署中，确保 Dubbo 服务与配置中心、注册中心稳定通信；定期评估调用性能，并对热点服务进行优化。
21. 计算机网络
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高级网络协议与架构
- HTTP/2 与 HTTP/3：理解协议改进，关注多路复用、二进制帧传输及流控制。
- 最佳实践：在 Web 应用中启用 HTTP/2，优化连接管理和响应速度；结合 RESTful 或 GraphQL 设计 API，确保灵活性与扩展性。
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网络性能与安全
- TCP调优：针对高并发访问调优 TCP 参数，配置合适的超时时间和缓冲区。
- 最佳实践：结合 CDN、反向代理（如 Nginx）实现全球访问加速；利用 WAF、IDS/IPS、SSL/TLS 等技术保障数据传输安全。
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分布式系统网络设计
- 服务网格与负载均衡：使用 Istio 等服务网格技术实现流量控制和动态路由。
- 最佳实践：在微服务架构中设计多层次的负载均衡策略，定期检测网络延迟、丢包情况，确保系统通信的稳定性与高可用性。
22. 操作系统
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进程与线程管理
- 调度算法：理解操作系统调度策略，掌握线程创建、销毁和同步原理。
- 最佳实践：在高并发系统中，通过线程池复用线程资源，避免频繁创建销毁开销；使用操作系统级调优工具监控进程 CPU、内存占用。
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内存管理与文件系统优化
- 内存分配策略：了解虚拟内存、缓存机制、文件系统 IO 调度。
- 最佳实践：根据业务需求选择合适的文件系统和存储策略；在内存密集型应用中，优化内存使用和减少碎片，提高整体系统响应能力。
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操作系统安全与虚拟化
- 安全加固：使用 SELinux、AppArmor 等机制提升系统安全。
- 最佳实践：在容器化部署中，结合 Docker、Kubernetes 等技术，实现 OS 级资源隔离和安全管理；定期更新系统补丁，降低漏洞风险。
23. 消息队列
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架构设计与高级消息传递模式
- 选择合适方案：根据业务需求选用 Kafka、RocketMQ、RabbitMQ 等不同 MQ 系统。
- 最佳实践：针对实时性、吞吐量及可靠性需求设计消息队列系统，结合事务性消息与幂等性机制确保消息处理准确；设计合理的主题和分区，提升消息并行消费能力。
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性能优化与监控管理
- 批量处理与异步操作：优化消息发送、消费延迟，平衡系统吞吐量。
- 最佳实践：定期监控消息堆积和消费速度，使用自动扩缩容方案解决突发流量问题；设置消息重试和死信队列机制保证数据不丢失。
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安全与权限控制
- 传输加密与访问认证：使用 SSL/TLS、ACL 等技术确保消息安全。
- 最佳实践：在企业级应用中，配合 API 网关或专用代理实现消息权限管理，定期审计访问日志。
24. Mybatis
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高级配置与映射优化
- 配置细节：掌握全局配置、缓存机制（一级、二级缓存）、动态 SQL 构建。
- 最佳实践：使用 Mybatis Generator 生成代码并进行必要定制；在复杂映射中合理拆分 SQL 语句、利用嵌套结果与关联查询减少数据库访问次数。
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插件开发与性能调优
- 自定义插件：扩展 Mybatis 的功能（如日志、性能监控、SQL 分析）。
- 最佳实践：在扩展插件时编写全面的单元测试，确保与 Mybatis 核心兼容；定期分析 SQL 执行计划，优化动态 SQL 的生成效率。
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分布式应用与Spring整合
- 多数据源管理：通过 Spring 实现动态数据源切换。
- 最佳实践：在 Spring 环境中，统一事务管理与缓存策略；利用注解和 XML 配置分离关注点，降低耦合。
25. ElasticSearch
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集群管理与索引优化
- 集群设计：规划分片、副本数量，确保高可用与扩展性。
- 最佳实践：定期检测集群健康状态，利用 Kibana、Grafana 监控索引状态；针对业务场景设计映射与分词器，平衡索引精度与查询性能。
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高级查询与性能调优
- DSL 与聚合：利用 ElasticSearch 查询 DSL 构造复杂查询与数据聚合。
- 最佳实践：在大数据量场景下，合理规划查询与分页策略，避免深分页带来的性能瓶颈；结合缓存机制和索引刷新策略优化响应时间。
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安全、备份与日志监控
- 安全措施：启用 X-Pack、基于角色的访问控制及 SSL 加密。
- 最佳实践：定期快照备份，制定数据恢复流程；利用日志收集系统整合 ElasticSearch 监控数据，提前预警异常情况。
