自述：一个Java开发者的成长之路

身为一个涉足JAVA领域多年的开发者，我的人生并非一帆风顺。曾因为贪玩，对技术钻研不够深入，时常出于高薪跳槽的压力去学习新技术。好在，现已成家立业，生活稳定。在此，我要特别感谢当年在贴吧遇到的那位技术大神，他的指引让我在迷茫时找到了方向。现在，我想分享我的成长经历和技术路线，希望能为迷茫的新人或者犹豫是否转行的朋友们提供一些建议。

JAVA行业相较于其他行业，待遇和前景仍然可观。尽管有人称程序员为“累、加班、掉头发”的职业，但在生存压力面前，每一行都有其不易之处。只要技术过硬，程序员这一行的收入还是相当可观的。那么，作为入门新手，要达到怎样的水平才能立足呢？

掌握JAVA基础语法、集合类、线程、IO操作是基本。Web部分如servlet、jsp、session、cookie以及mysql数据库的操作也要熟悉。对于前端页面，基础的html理解即可，重点是掌握js或jquery操作dom的能力。当下前端技术五花八门，后台人员逐渐不再涉及前端。

学到一定阶段，你需要理解一个请求从页面或移动端发起后所经历的过程，了解ajax并能发起异步请求到后台。在框架方面，建议学习springmvc、spring、mybatis等当下流行的技术，无需深入理解其实现原理，能够搭建框架并进行基本的增删改查操作即可。

当你掌握这些技能并进入求职市场时，虽然面临较大的竞争压力，但只要坚持努力，仍有展现自我的机会。尤其是在培训机构学习的朋友们，顶着没有收入的压力和外界的不解与嘲笑，你需要在四五个月内证明自己。熬过这段苦日子后，拿到高薪offer的那一刻，所有的付出都将变得值得。如果你还在培训机构学习JAVA并看到了这里，希望你能坚持下去，因为你的价值会在未来的日子里得到证明。

当你掌握了CRUD框架之后，接下来便是拓宽你的技术视野。尝试探索nginx的负载均衡特性，即使只是简单的配置，也能有效提高你的简历质量。学习MQ消息队列，从ActiveMQ开始，了解如何异步处理任务。掌握redis，将其用于数据缓存和会话管理，这将使你在求职过程中脱颖而出。这些技术的学习周期可能仅需两三周，但却能展现出中级程序员的技术水平。

对于中级程序员来说，应该深入了解的技术包括负载均衡（可通过apache http或nginx实现）、ActiveMQ队列（java语言编写，易于与java技术栈集成）、redis缓存等。还有精力的话，可以尝试mogoDB，体验存储json数据的简单demo。虽然在实际工作中可能无法全部使用到这些技术，但将其融入简历和项目描述中，能极大地丰富你的履历。在北上广深等地，掌握这些技术的你，薪资有望突破万元。

当进入到高级阶段的学习时，你将面临更深层次的技术挑战。这时，你需要理解jvm的基本结构和垃圾回收机制，熟悉常用垃圾回收算法和jvm调优参数。数据库方面，深入了解mysql的事务隔离机制、sql优化、乐观锁和悲观锁的应用场景。你还应掌握springmvc流程、spring的原理和事务传播机制，mybatis的流程原理等。你需要学会考虑系统瓶颈、系统容灾和单点故障解决方案。深入了解一致性原理、cap理论、paxos算法以及zookeeper的用途。soa架构、dubbo、微服务、spring boot和spring cloud等高级框架也是你应该掌握的。随着技术的深入，你会有一种一览众山小的感觉，百万并发的系统不再是遥不可及的目标。

在这个阶段，你的简历将会非常具有吸引力，你可能会成为抢手的高级程序员。在北上广等地，你的薪资可能会接近20k甚至更高。技术的道路永无止境，你需要持续学习以保持竞争力。

随着大数据时代的到来，日志处理、大数据、流式计算等技术将成为你进一步学习的重点。flume、hadoop、hive、presto、hdfs、storm、spark等工具将为你打开新的技术视野。这个阶段的学习将使你成为一个真正的跨语言程序员，因为不同的数据处理任务可能需要使用不同的语言。Python、scala甚至R语言都可能成为你的工具之一。你会发现，语言只是工具，真正的核心技术是思想和解决问题的能力。在技术领域不断攀登的过程中，你可能会在某个阶段感到困惑和沮丧。你会觉得技术已经如此精湛，似乎已经触及到了瓶颈，学习似乎也变得乏味和重复。恭喜你，这种无聊和孤独求败的心态，正是你迈向下一个阶段的催化剂。

下一个阶段，也是当前技术发展的终极演进状态，那就是机器学习、深度学习、神经网络和人工智能。这些领域正在以前所未有的速度发展，而我正身处于这个浪潮之中，努力探索前行。因为在这个充满挑战的阶段，只有不断学习，才能真正感受到技术的魅力。

在这个阶段，你会面临诸多挑战。首当其冲的便是数学——线性代数、概率统计、高等数学等将成为你前行的拦路虎。曾经觉得编程只需一加一等于二的美好时代已经过去。如果你想继续在这条路上走下去，那么请务必深入学习线代、概率等数学知识。否则，你将寸步难行。

你还需要掌握机器学习、深度学习等复杂算法。例如，k-means算法、decision tree、朴素贝叶斯等，这些都需要深厚的数学基础和相关信息熵知识。它们虽然抽象难懂，但却是通向人工智能的必经之路。至于深度学习、神经网络等领域，如果没有一定的数学功底，恐怕只能望洋兴叹。

到了这个阶段，你会发现能真正帮助你的人并不多。开源社区能提供的帮助也日渐减少，一切都要依靠自己。这时，你会明白那些曾经喧嚣的“大学无用论”、“编程数学无用论”是多么的荒谬。代码只是表面，真正的核心是数学理论。公司不愿开源的并非代码，而是担心开源后暴露出代码的拙劣，失去用户的信任。

当你逐渐接近这个终极阶段的门槛时，你会感受到强烈的危机感。人工智能的发展日新月异，甚至已经在围棋等领域超越了人类。恐怕真的不久，编程就会被人工智能所取代。为了应对这个趋势，为了保住自己的饭碗，改善生活，你必须不断学习，不断提高自己。

这篇文章将成为我今后生活的导向。一杯咖啡，一行代码，既是一种境界，也是一种追求。在人工智能的时代洪流中，我愿与广大技术爱好者一起探索前行，共同迎接未来的挑战。

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