后端技术介绍及学习路线（附思维导图）
1.后端技术学习路线概览及学习顺序 (2)
2.后端技术学习路线之安全 (3)
3.后端技术学习路线之版本控制 (4)
4.后端技术学习路线之大数据 (4)
5.后端技术学习路线之分布式 (5)
6.后端技术学习路线之高并发 (6)
7.后端技术学习路线之高可用 (7)
8.后端技术学习路线之高性能 (8)
9.后端技术学习路线之工具 (9)
后端工程师需要掌握哪些知识
10.后端技术学习路线之计算机基础 (10)
11.后端技术学习路线之监控与统计 (13)
12.后端技术学习路线之设计模式 (13)
13.后端技术学习路线之数据库 (15)
14.后端技术学习路线之搜索引擎 (16)
15.后端技术学习路线之虚拟化 (16)
16.后端技术学习路线之中间件 (17)
17.后端技术学习路线之L INUX (19)
1.后端技术学习路线概览及学习顺序
后端技术学习，方向和路线很重要。比起具体的技术细节，可复制的经验、清晰的学习路线，是大部分人更加需要的东西。
后端技术学习的内容还是很多的，不可能一蹴而就。按个人的学习经验并结合认识的大厂高 P 给的建议，把以上技术路线学习优先级做个排序。
2.后端技术学习路线之安全
本质上后台服务在网络上运行，需要和各种网络环境交互，在正常情况下能够工作，但互联网中有很多针对后台服务的恶意攻击，因此网络安全也是后台开发工程师需要学习的内容。
这里主要包括：
•web安全：CSRF、SQL注入、XSS
•DDos防范
•加解密算法：对称加密、哈希算法、非对称加密
•网络隔离：内外网分离、跳板机
•授权认证算法：OAuth2.0、OIDC、2FA、单点登录SSO
3.后端技术学习路线之版本控制
大型软件项目的代码量巨大，如何有效组织和管理源码和版本，于是产生了版本控制系统。版本控制系统就是我们常说的SVN 或
Git，用来追踪、维护源码、文件以及配置文件等等的改动，并且提供控制这些改动控制权的程序。
常见的版本控制系统分为两大类：集中式版本控制和分布式版本控制。作为后端开发工程师，版本控制系统的使用也是必须掌握的基础技能，不过这些系统一般都是边使用边熟悉，刚开始熟悉一些常用操作就好。
•常见的有集中式版本控制系统，代表是SVN；
•分布式版本控制系统，代表是Git
4.后端技术学习路线之大数据
大数据，又称为巨量资料，指的是在传统数据处理应用软件不足以处理的大或复杂的数据集的术语。随着后台服务用户数增加和数据的积累，产生海量有待挖掘价值的数据，分析利用这些数据可以反馈线上决策，优化运营策略，产生数据价值。
海量数据也可以定义为来自各种来源的大量非结构化或结构化数据。在软件开发领域的大数据概念自 20 世纪90 年代的数据仓库开始，对于大数据的处理也导致各种海量数据的统计和处理技术发展。
主要包含以下的技术点需要学习：数据存储、离线分析、流式计算。
•大数据存储：Hadoop 框架，HDFS、HBase、YARN 架构、Apache Kudu
•离线分析：Hive、MapReduce、Spark
•流式计算：Flink、Storm、Kafka Stream、Spark Streaming
5.后端技术学习路线之分布式
为什么会出现分布式？随着业务的体量不断增长，单个节点的处理能力无法满足日益增长的计算、存储任务的时候，且硬件的提升（加内存、加磁盘、使用更好的CPU）高昂到得不偿失的时候，应用程序也不能进一步优化的时候，我们才需要考虑分布式系统。
分布式系统是由一组通过网络进行通信、为了完成共同的任务而协调工作的计算机节点组成的系统。分布式系统的出现是为了用廉价的、普通的机器完成单个计算机无法完成的计算、存储任务。其目的是利用更多的机器，处理更多的数据。
分布式系统要解决的问题本身就是和单机系统一样的，而由于分布式系统多节点、通过网络通信的拓扑结构，会引入很多单机系统没有的问题，为了解决这些问题又会引入更多的机制、协议。这里需要学习的内容包括：•分布式一致性算法：PAXOS、Raft、Zab
•分布式事务：2PC、3PC、TCC
•分布式唯一ID 生成：雪花算法、UUID、淘宝TDDL SEQUENCE方案、美团Leaf
•一致性HASH算法
•扩展性设计，设计可扩展的软件架构
•分布式文件系统：HDFS、FastDFS
•微服务架构设计，服务注册、服务发现、服务路由

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