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java后端程序员最常用的技术有哪些，重点技术有哪些?

Java学习路线，希望看完之后能给你带来帮助。

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第一步学习JavaEE基础

Java是一种面向对象的编程语言，所以首先需要从基础学起，只有前期打牢基础，之后深入学习才能游刃有余。那么基础学习首先从基础语法、面向对象、核心类库、集合、异常、IO、线程、网络编程、反射、JDK1.8新特性这几个方面展开，学习基础阶段培养面向对象的编程思想、充分理解并运用Java面向对象思想来进行程序开发、从过程到面向对象编程的转变、，深入理解常用集合类的用法、集合的特点、内存理解以及使用;掌握多线程的概念、创建方式、同步、网络编程的基本概念等。

第二步学习JavaWeb开发

JavaWeb开发是学习Java中必不可少的内容，虽然Java是偏向于后台开发的，但是前后端不可能完全分离，后端开发人员也需要掌握一定的前端技能。JavaWeb开发可以从前端技术、MySQL、JDBCJDBCUtils、XML、服务器Servlet、JSP、AJAX几点来学习，以此来掌握使用HTML、CSS进行前端界面的设计、掌握对JavaScript、JQuery基本语法的使用;掌握XML的解析方式、掌握服务器的概念以及其配置、熟悉Servlet开发规范和相关概念、JSP基本原理、Session和Cookie、过滤器和监听器的使用、以及Ajax异步请求。

第三步Java高级框架

虽然说Java框架有很多，但是比较常用和主流的还是比较固定的，灵活的使用框架可以让开发者在实际开发中，减少很多重复的代码、让代码的结构更加清晰，后期维护方便。从现在的开发环境来看SpringMVC、Mybatis、Spring、Oracle、LinuxRedisNginx、Maven是现在普遍使用的主流框架，掌握之后可以实现从原理、应用、扩展等全方位角度熟练使用，最终可以搭建自己的平台。

第四步分布式项目实战

学习的最终目的就是上手实操，根据项目需求开发功能，那么实战就显得尤为重要了，所以最后一步是项目实战，那Git、SpringBoot、SpringCloud 等主流技术必定是需要熟练掌握的，通过学习掌握分布式调用技术任务调度以及项目相关模块之间的开发和关联，从而达到实现功能开发目的。

初学Java你需要学习JDK，JDK是一个编写Java的Applet小程序和应用程序的程序开发环境。JDK是整个Java的核心，包括了Java运行环境，一些Java工具和Java的核心类库。不论什么Java应用服务器实质都是内置了某个版本的JDK。所以学好JDK是掌握Java的第一步。

学好JDK后，还有其他几种软件如果你感兴趣也可以学一学，这几种软件分别为：Eclipse：一个开放源代码的、基于Java的可扩展开发平台;EditPlus：文本编译工具，初学者可以使用EditPlus编译执行Java程序;NetBeans：开放源码的Java集成开发环境，适用于各种客户机和Web应用;IntelliJ IDEA：可以用于代码自动提示、代码分析等;MyEclipse：由Genuitec公司开发的一款商业化软件，是应用比较广泛的Java应用程序集成开发环境;SQL Server：数据库软件，做web开发会用到这个软件。

综上可以看出，学习Java需要的软件不少，如果自学一个个了解过去的话比较费时间，而报班就不同了，报班学习会有老师带着你一步步下载、安装、学习各个软件，这样不但能节省很多时间，还能让你把这些软件掌握的更好。

Java学习上手比较难，需要的软件也多种多样

Java框架可以简化开发难度，更便于我们开发程序。所以学好Java框架还是比较重要的。Java的框架主要有：SpringMVC、Spring、Mybatis、Dubbo、Maven、RabbitMQ、Log4j、Ehcache、Redis、Shiro。不过这十个我们不需要都学会，只要学会其中四五个比较常用的就可以。

第一个，SpringMVC。Spring MVC是一种基于Java的实现了Web MVC设计模式的请求驱动类型的轻量级Web框架，主要是帮助我们简化日常的Web开发;第二个，Mybatis。MyBatis 是支持普通 SQL查询，存储过程和高级映射的优秀持久层框架;第三个，Spring。Spring深得企业的青睐;第四个，Maven。越来越多的开发人员开始使用maven。

掌握以上四种框架，你在找工作的时候就会比较吃香。不过想把这四种框架学会也不容易。不了解Java的人可能看的都一头雾水更别说学习了。这是因为想要学习Java框架还要从Java的基础部分学起。而从基础部分自学到Java框架，花费的时间就长了。

所以小编建议大家报班学习Java，培训班的学习时长为半年左右。相比于自学，耗时少了不少。而且培训班不止能帮助你快速掌握理论知识，还有实战项目助你巩固所学。例如优就业的Java课程在Java框架部分，每个框架都对应一个小项目。这一阶段学完后还会有一个大项目让学员练手，增加学员的项目开发经验。所以报班学习更容易学会Java。

目前哪些NoSQL数据库应用广泛，各有什么特点

特点：

它们可以处理超大量的数据。

它们运行在便宜的PC服务器集群上。

PC集群扩充起来非常方便并且成本很低，避免了“sharding”操作的复杂性和成本。

它们击碎了性能瓶颈。

NoSQL的支持者称，通过NoSQL架构可以省去将Web或Java应用和数据转换成SQL友好格式的时间，执行速度变得更快。

“SQL并非适用于所有的程序代码，” 对于那些繁重的重复操作的数据，SQL值得花钱。但是当数据库结构非常简单时，SQL可能没有太大用处。

没有过多的操作。

虽然NoSQL的支持者也承认关系数据库提供了无可比拟的功能集合，而且在数据完整性上也发挥绝对稳定，他们同时也表示，企业的具体需求可能没有那么多。

Bootstrap支持

因为NoSQL项目都是开源的，因此它们缺乏供应商提供的正式支持。这一点它们与大多数开源项目一样，不得不从社区中寻求支持。

优点：

易扩展

NoSQL数据库种类繁多，但是一个共同的特点都是去掉关系数据库的关系型特性。数据之间无关系，这样就非常容易扩展。也无形之间，在架构的层面上带来了可扩展的能力。

大数据量，高性能

NoSQL数据库都具有非常高的读写性能，尤其在大数据量下，同样表现优秀。这得益于它的无关系性，数据库的结构简单。一般MySQL使用 Query Cache，每次表的更新Cache就失效，是一种大粒度的Cache，在针对web2.0的交互频繁的应用，Cache性能不高。而NoSQL的 Cache是记录级的，是一种细粒度的Cache，所以NoSQL在这个层面上来说就要性能高很多了。

灵活的数据模型

NoSQL无需事先为要存储的数据建立字段，随时可以存储自定义的数据格式。而在关系数据库里，增删字段是一件非常麻烦的事情。如果是非常大数据量的表，增加字段简直就是一个噩梦。这点在大数据量的web2.0时代尤其明显。

高可用

NoSQL在不太影响性能的情况，就可以方便的实现高可用的架构。比如Cassandra，HBase模型，通过复制模型也能实现高可用。

主要应用：

Apache HBase

这个大数据管理平台建立在谷歌强大的BigTable管理引擎基础上。作为具有开源、Java编码、分布式多个优势的数据库，Hbase最初被设计应用于Hadoop平台，而这一强大的数据管理工具，也被Facebook采用，用于管理消息平台的庞大数据。

Apache Storm

用于处理高速、大型数据流的分布式实时计算系统。Storm为Apache Hadoop添加了可靠的实时数据处理功能，同时还增加了低延迟的仪表板、安全警报，改进了原有的操作方式，帮助企业更有效率地捕获商业机会、发展新业务。

Apache Spark

该技术采用内存计算，从多迭代批量处理出发，允许将数据载入内存做反复查询，此外还融合数据仓库、流处理和图计算等多种计算范式，Spark用Scala语言实现，构建在HDFS上，能与Hadoop很好的结合，而且运行速度比MapReduce快100倍。

Apache Hadoop

该技术迅速成为了大数据管理标准之一。当它被用来管理大型数据集时，对于复杂的分布式应用，Hadoop体现出了非常好的性能，平台的灵活性使它可以运行在商用硬件系统，它还可以轻松地集成结构化、半结构化和甚至非结构化数据集。

Apache Drill

你有多大的数据集？其实无论你有多大的数据集，Drill都能轻松应对。通过支持HBase、Cassandra和MongoDB，Drill建立了交互式分析平台，允许大规模数据吞吐，而且能很快得出结果。

Apache Sqoop

也许你的数据现在还被锁定于旧系统中，Sqoop可以帮你解决这个问题。这一平台采用并发连接，可以将数据从关系数据库系统方便地转移到Hadoop中，可以自定义数据类型以及元数据传播的映射。事实上，你还可以将数据（如新的数据）导入到HDFS、Hive和Hbase中。

Apache Giraph

这是功能强大的图形处理平台，具有很好可扩展性和可用性。该技术已经被Facebook采用，Giraph可以运行在Hadoop环境中，可以将它直接部署到现有的Hadoop系统中。通过这种方式，你可以得到强大的分布式作图能力，同时还能利用上现有的大数据处理引擎。

Cloudera Impala

Impala模型也可以部署在你现有的Hadoop群集上，监视所有的查询。该技术和MapReduce一样，具有强大的批处理能力，而且Impala对于实时的SQL查询也有很好的效果，通过高效的SQL查询，你可以很快的了解到大数据平台上的数据。

Gephi

它可以用来对信息进行关联和量化处理，通过为数据创建功能强大的可视化效果，你可以从数据中得到不一样的洞察力。Gephi已经支持多个图表类型，而且可以在具有上百万个节点的大型网络上运行。Gephi具有活跃的用户社区，Gephi还提供了大量的插件，可以和现有系统完美的集成到一起，它还可以对复杂的IT连接、分布式系统中各个节点、数据流等信息进行可视化分析。

MongoDB

这个坚实的平台一直被很多组织推崇，它在大数据管理上有极好的性能。MongoDB最初是由DoubleClick公司的员工创建，现在该技术已经被广泛的应用于大数据管理。MongoDB是一个应用开源技术开发的NoSQL数据库，可以用于在JSON这样的平台上存储和处理数据。目前，纽约时报、Craigslist以及众多企业都采用了MongoDB，帮助他们管理大型数据集。（Couchbase服务器也作为一个参考）。

十大顶尖公司：

Amazon Web Services

Forrester将AWS称为“云霸主”，谈到云计算领域的大数据，那就不得不提到亚马逊。该公司的Hadoop产品被称为EMR（Elastic Map Reduce），AWS解释这款产品采用了Hadoop技术来提供大数据管理服务，但它不是纯开源Hadoop，经过修改后现在被专门用在AWS云上。

Forrester称EMR有很好的市场前景。很多公司基于EMR为客户提供服务，有一些公司将EMR应用于数据查询、建模、集成和管理。而且AWS还在创新，Forrester称未来EMR可以基于工作量的需要自动缩放调整大小。亚马逊计划为其产品和服务提供更强大的EMR支持，包括它的RedShift数据仓库、新公布的Kenesis实时处理引擎以及计划中的NoSQL数据库和商业智能工具。不过AWS还没有自己的Hadoop发行版。

Cloudera

Cloudera有开源Hadoop的发行版，这个发行版采用了Apache Hadoop开源项目的很多技术，不过基于这些技术的发行版也有很大的进步。Cloudera为它的Hadoop发行版开发了很多功能，包括Cloudera管理器，用于管理和监控，以及名为Impala的SQL引擎等。Cloudera的Hadoop发行版基于开源Hadoop，但也不是纯开源的产品。当Cloudera的客户需要Hadoop不具备的某些功能时，Cloudera的工程师们就会实现这些功能，或者找一个拥有这项技术的合作伙伴。Forrester表示：“Cloudera的创新方法忠于核心Hadoop，但因为其可实现快速创新并积极满足客户需求，这一点使它不同于其他那些供应商。”目前，Cloudera的平台已经拥有200多个付费客户，一些客户在Cloudera的技术支持下已经可以跨1000多个节点实现对PB级数据的有效管理。

Hortonworks

和Cloudera一样，Hortonworks是一个纯粹的Hadoop技术公司。与Cloudera不同的是，Hortonworks坚信开源Hadoop比任何其他供应商的Hadoop发行版都要强大。Hortonworks的目标是建立Hadoop生态圈和Hadoop用户社区，推进开源项目的发展。Hortonworks平台和开源Hadoop联系紧密，公司管理人员表示这会给用户带来好处，因为它可以防止被供应商套牢（如果Hortonworks的客户想要离开这个平台，他们可以轻松转向其他开源平台）。这并不是说Hortonworks完全依赖开源Hadoop技术，而是因为该公司将其所有开发的成果回报给了开源社区，比如Ambari，这个工具就是由Hortonworks开发而成，用来填充集群管理项目漏洞。Hortonworks的方案已经得到了Teradata、Microsoft、Red Hat和SAP这些供应商的支持。

IBM

当企业考虑一些大的IT项目时，很多人首先会想到IBM。IBM是Hadoop项目的主要参与者之一，Forrester称IBM已有100多个Hadoop部署，它的很多客户都有PB级的数据。IBM在网格计算、全球数据中心和企业大数据项目实施等众多领域有着丰富的经验。“IBM计划继续整合SPSS分析、高性能计算、BI工具、数据管理和建模、应对高性能计算的工作负载管理等众多技术。”

Intel

和AWS类似，英特尔不断改进和优化Hadoop使其运行在自己的硬件上，具体来说，就是让Hadoop运行在其至强芯片上，帮助用户打破Hadoop系统的一些限制，使软件和硬件结合的更好，英特尔的Hadoop发行版在上述方面做得比较好。Forrester指出英特尔在最近才推出这个产品，所以公司在未来还有很多改进的可能，英特尔和微软都被认为是Hadoop市场上的潜力股。

MapR Technologies

MapR的Hadoop发行版目前为止也许是最好的了，不过很多人可能都没有听说过。Forrester对Hadoop用户的调查显示，MapR的评级最高，其发行版在架构和数据处理能力上都获得了最高分。MapR已将一套特殊功能融入其Hadoop发行版中。例如网络文件系统（NFS）、灾难恢复以及高可用性功能。Forrester说MapR在Hadoop市场上没有Cloudera和Hortonworks那样的知名度，MapR要成为一个真正的大企业，还需要加强伙伴关系和市场营销。

Microsoft

微软在开源软件问题上一直很低调，但在大数据形势下，它不得不考虑让Windows也兼容Hadoop，它还积极投入到开源项目中，以更广泛地推动Hadoop生态圈的发展。我们可以在微软的公共云Windows Azure HDInsight产品中看到其成果。微软的Hadoop服务基于Hortonworks的发行版，而且是为Azure量身定制的。

微软也有一些其他的项目，包括名为Polybase的项目，让Hadoop查询实现了SQLServer查询的一些功能。Forrester说：“微软在数据库、数据仓库、云、OLAP、BI、电子表格（包括PowerPivot）、协作和开发工具市场上有很大优势，而且微软拥有庞大的用户群，但要在Hadoop这个领域成为行业领导者还有很远的路要走。”

Pivotal Software

EMC和Vmware部分大数据业务分拆组合产生了Pivotal。Pivotal一直努力构建一个性能优越的Hadoop发行版，为此，Pivotal在开源Hadoop的基础上又添加了一些新的工具，包括一个名为HAWQ的SQL引擎以及一个专门解决大数据问题的Hadoop应用。Forrester称Pivotal Hadoop平台的优势在于它整合了Pivotal、EMC、Vmware的众多技术，Pivotal的真正优势实际上等于EMC和Vmware两大公司为其撑腰。到目前为止，Pivotal的用户还不到100个，而且大多是中小型客户。

Teradata

对于Teradata来说，Hadoop既是一种威胁也是一种机遇。数据管理，特别是关于SQL和关系数据库这一领域是Teradata的专长。所以像Hadoop这样的NoSQL平台崛起可能会威胁到Teradata。相反，Teradata接受了Hadoop，通过与Hortonworks合作，Teradata在Hadoop平台集成了SQL技术，这使Teradata的客户可以在Hadoop平台上方便地使用存储在Teradata数据仓库中的数据。

AMPLab

通过将数据转变为信息，我们才可以理解世界，而这也正是AMPLab所做的。AMPLab致力于机器学习、数据挖掘、数据库、信息检索、自然语言处理和语音识别等多个领域，努力改进对信息包括不透明数据集内信息的甄别技术。除了Spark，开源分布式SQL查询引擎Shark也源于AMPLab，Shark具有极高的查询效率，具有良好的兼容性和可扩展性。近几年的发展使计算机科学进入到全新的时代，而AMPLab为我们设想一个运用大数据、云计算、通信等各种资源和技术灵活解决难题的方案，以应对越来越复杂的各种难题。

会java，学习什么nosql好，现在市场上比较流行的nosql

ongoDB

MongoDB是一个介于关系数据库和非关系数据库之间的产品，是非关系数据库当中功能最丰富，最像关系数据库的。他支持的数据结构非常松散，是类似json的bjson格式，因此可以存储比较复杂的数据类型。Mongo最大的特点是他支持的查询语言非常强大，其语法有点类似于面向对象的查询语言，几乎可以实现类似关系数据库单表查询的绝大部分功能，而且还支持对数据建立索引。它的特点是高性能、易部署、易使用，存储数据非常方便。

java培训都讲什么东西？

Java培训要学习的内容还是很多的，下面我们来看一下全日制面授班5-6个月的培训Java要学习哪些知识：

第一阶段：Java核心基础

可掌握的技能

1深入理解Java面向对象思想

2掌握开发中常用基础API

3熟练使用集合框架、IO流、异常

4能够基于JDK8开发

课程设计特色

本阶段除了JavaSE中要求大家必会的java基础知识外，重点加强了数据结构思想、集合源码分析、jdk9-11新特性的介绍，让学员不光“知其然，还要知其所以然”，从最开始便培养学员深入学习和架构思维能力。

第二阶段：数据库关键技术

可掌握的技能

1掌握最流行关系型数据MySQL常见操作

2熟练增删改查数据处理

3掌握Java JDBC、连接池操作

课程设计特色

我们选择市面最流行的MySQL数据库来开展本阶段数据库知识的学习，层层递进，让大家掌握开发使用的数据是如何存储和处理的。并且逐步深入学习到索引和优化、锁机制、存储过程等。

第三阶段：web网页技术

可掌握的技能

1掌握基本的JavaWeb基础知识JSP/Servlet/jQuery等

2具备基本的B/S结构软件开发能力

3可以动手开发一个B/S架构的Web项目

课程设计特色

本阶段以项目案例为驱动，采用所学即所用的方式指导大家学习，在边学边练过程中，可深入掌握Web开发技术，具备与之匹配的实战能力。

第四阶段：开发必备框架

可掌握的技能

1掌握SSM框架技术

2掌握使用Maven进行模块的开发

3熟悉基本的Linux命令以及Linux服务器的使用

4掌握高级缓存技术Redis的原理，并熟练使用

课程设计优势

SSM框架的学习和框架设计，入门门槛都太高，理解起来晦涩。课程抓住这两个痛点。 通过从0搭建一个较为完备的web框架来提升自己的开发能力，同时能够管中窥豹，去了解SSM框架的设计思路，再辅以通俗易懂的Spring和mybatis核心模块源码的讲解，将课程门槛拉低， 让大家通过学习本门课程后能够通过自己学习读懂Spring乃至其他框架的源码。 本课程的目标是：让新手学到技术，让老手学到思想，让高手学到境界。

第五阶段：互联网高级技术

可掌握的技能

分布式管理系统、Keepalived+Nginx主备、微服务架构技术、消息中间件技术、MySQL调优、高并发技术、性能优化、内存和GC等

课程设计优势

本课程由一线大厂技术大咖与尚硅谷组成专家团队精心打磨，并定期更新，囊括企业面试和开发中主流前沿的技术，涵盖Java开发工程师不同成长阶段的问题及优选解决方案。每个热门技术当做单课深入讲解，而非某些机构只是一带而过，或项目中简单使用。

相信只有让学员可以系统学习和掌握核心技术，才能在面试和开发中脱颖而出。

第六阶段：大型企业项目

项目设计特色

该课程项目是一套完整的、经企业大咖和教研团队精心挑选打磨的项目体系。以电商、金融、医疗、教育、旅游等主流行业为核心载体，采用当下最热门的微服务架构SpringCloud和前端架构Vue，每个项目同时又各有侧重。最终打造成全网稀缺的一整套系统开发课程和企业级项目真实开发流程，“好货不怕看”，每个项目都有对应配套项目视频，可以体验。技术全面前沿，深入展开，对标阿里p7，业务真实还原企业开发解决方案，而非某些机构仅仅只是技术堆砌，只打口号。学习期间带你实战移动端、PC端、H5等多终端的系统，本系统可对接各类真实业务系统，如金融、电商、预约挂号、在线学习等各行业的业务系统，为系统对接上支持微信、支付宝、银联、融合支付、混合支付等多种企业级支付模式，让你的系统一键支持【支付】功能。互联网未来潜力已毋庸置疑。学习系统的核心业务特色，掌握微服务架构技术、前后端技术，刻不容缓。

java如何避免频繁访问数据库

预生成静态页面或者使用缓存（内存数据库/nosql）

静态页面是根据业务来确定是否合适使用，例如博客网站，会对文章进行生产静态html，固定时间更新（例如每天重新生成一次），这种内容修改几率比较小的比较适合，可以有效的避免每次获取文章内容都要交互数据库，直接访问对应静态页面（相关技术可以查看freemarker等）

缓存是针对读取比较频繁，且数据不是很大的情况。nosql类似，去掉了数据库比较复杂的强制关系（例如主外键等），只是单纯的存储读取数据，具体数据/业务逻辑再程序中去具体控制，可以极大的加快访问速度，例如（redis，mongodb）

具体可以搜索nosql或者key-value 数据库了解。

NoSQL如何实现数据的增删改查？

package basic;

import java.sql.Connection;

import java.sql.DriverManager;

import java.sql.PreparedStatement;

import java.sql.ResultSet;

import java.sql.SQLException;

import java.sql.Statement;

public class JDBC {

public void findAll() {

try {

// 获得数据库驱动

//由于长时间不写，驱动名和URL都忘记了，不知道对不对，你应该知道的，自己改一下的哈

String url = "jdbc:oracle:thin:@localhost:1521:XE";

String userName = "system";

String password = "system";

Class.forName("oracle.jdbc.driver.OracleDriver");

// 创建连接

Connection conn = DriverManager.getConnection(url, userName,

password);

// 新建发送sql语句的对象

Statement st = conn.createStatement();

// 执行sql

String sql = "select * from users";

ResultSet rs = st.executeQuery(sql);

// 处理结果

while(rs.next()){

//这个地方就是给你的封装类属性赋值

System.out.println("UserName："+rs.getString(0));

}

// 关闭连接

rs.close();

st.close();

conn.close();

} catch (ClassNotFoundException e) {

// TODO Auto-generated catch block

e.printStackTrace();

} catch (SQLException e) {

// TODO Auto-generated catch block

e.printStackTrace();

}

}

public void delete(){

try {

//步骤还是那六个步骤，前边的两步是一样的

String url = "jdbc:oracle:thin:@localhost:1521:XE";

String userName = "system";

String password = "system";

Class.forName("oracle.jdbc.driver.OracleDriver");

Connection conn = DriverManager.getConnection(url,userName,password);

//这里的发送sql语句的对象是PreparedStatement,成为预处理sql对象，因为按条件删除是需要不定值的

String sql = "delete from users where id = ?";

PreparedStatement ps = conn.prepareStatement(sql);

ps.setInt(0, 1);

int row = ps.executeUpdate();

if(row!=0){

System.out.println("删除成功！");

}

// 关闭连接

rs.close();

st.close();

conn.close();

} catch (ClassNotFoundException e) {

// TODO Auto-generated catch block

e.printStackTrace();

} catch (SQLException e) {

// TODO Auto-generated catch block

e.printStackTrace();

}

}

}