前言
分布式事务主要解决分布式一致性的问题。说到底就是数据的分布式操作导致仅依靠本地事务无法保证原子性。与单机版的事务不同的是，单机是把多个命令打包成一个统一处理，分布式事务是将多个机器上执行的命令打包成一个命令统一处理。
MySQL 提供了redo log，undo log， Read View，两阶段提交，MVCC 机制等等来保障事务的安全。分布式事务是不是更难呢？拭目以待。
汇总技术架构路线，梳理技术盲区（条理清晰，一清二楚）
在技术汇总中，可以看到有一些是自己常用的，也有一些是当前工作经历下没用接触过的。那么这些以上的技术栈，你有想过他们是怎么互相配合，组装出一张技术架构图吗?每一个地方用什么技术承载，也可以考虑自己的日常开发中，都有哪些技术来支撑你们整个技术框架。
- 这是一张把服务端开发涉及的技术栈汇总出来的一张技术架构图。
- 当然技术栈内容绝对不止局限于此，还有很多的其他的框架，可以被替代，只不过这些是比较常用的。
- 这些构成你日常开发的整张技术图，可能有些是没用接触的，但这样就可以很好地让你去补充自己的盲区。
对应梳理笔记（快速突破核心内容）
什么样的技术才能进互联网大厂？
对于一名“合格的”程序员来说，进入互联网大厂一定是对自己职业生涯上的追求，所以我建议大家平时在学习的时候尽量用大厂的标准要求自己。
每个公司的每个职位要求会略有不同，所以不能一概而论，某一行没有写某项技术点也不能代表什么。更多的是参考以及自己在面试求职时可以按照这个方式进行梳理。
综上，各家公司的招聘要求，梳理出七个方向的考点，包括：基本功底、常用技术、技术深度、技术经验、学习能力、工作能力、项目经验。
数据结构与算法
在字节跳动、华为等公司带动下，无论是求职者还是面试官，都逐渐认识到算法面试其实是相对高效、准确且公平的筛选机制。
你可能会认为这对你来说就是“面试造火箭，工作拧螺丝”罢了，但对于企业来说，算法面试就是为了筛选出足够聪明要么足够勤奋的人，在一个算法题中，不仅考察你的沟通能力，你的逻辑思维能力，同时也在考察你的**代码质量。**因此，无论在哪种情况下，都不是单纯刷题背题就能应付的。
- 第 1 节：HashCode为什么使用31作为乘数？
- 第 2 节：HashMap 源码分析(上)
- 第 3 节：HashMap 源码分析(下)
- 第 4 节：2-3树与红黑树学习(上)
- 第 5 节：2-3树与红黑树学习(下)
- 第 6 节：ArrayList 详细分析
- 第 7 节：LinkedList、ArrayList，插入分析
- 第 8 节：双端队列、延迟队列、阻塞队列
- 第 9 节：java.util.Collections、排序、二分、洗牌、旋转算法
- 第 10 节：StringBuilder 与 String 对比
码农会锁
- 第 1 节：volatile
- 第 2 节：synchronized
- 第 3 节：ReentrantLock 和 公平锁
- 第 4 节：AQS原理分析和实践运用
- 第 5 节：AQS 共享锁，Semaphore、CountDownLatch
多线程
- 第 1 节：Thread.start() 启动原理
- 第 2 节：Thread，状态转换、方法使用、原理分析
- 第 3 节：ThreadPoolExecutor
- 第 4 节：线程池讲解以及JVMTI监控
JVM 虚拟机
- 第 1 节：JDK、JRE、JVM
- 第 2 节：JVM 类加载实践
- 第 3 节：JVM 内存模型
- 第 4 节：JVM 故障处理工具
- 第 5 节：GC 垃圾回收
总结：绘上一张Kakfa架构思维大纲脑图（xmind）
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。
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Kafka入门
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为什么选择Kafka
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Kafka的安装、管理和配置
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Kafka的集群
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第一个Kafka程序
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Kafka的生产者
-
Kafka的消费者
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深入理解Kafka
-
可靠的数据传递
-
Spring和Kafka的整合
-
SpringBoot和Kafka的整合
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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)
Kafka的消费者
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深入理解Kafka
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可靠的数据传递
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