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主题

Java 架构师 ​

系统设计与前沿：分布式、微服务、云原生、可观测、AI 融合

面向技术负责人与架构师。从分布式理论基础到微服务架构设计，覆盖服务治理、高并发高可用、DDD、数据库中间件、可观测性体系、CI/CD 与 K8s 云原生，再到安全、性能调优体系与 AI 应用开发（Spring AI / LangChain4j / 向量库）。学完具备从 0 到 1 架构设计与演进能力。

本阶段学习目录 ​

分布式理论 ​

  • 分布式系统理论 — CAP/BASE、一致性协议(Raft/Paxos)、分布式 ID、时钟与误会。
  • 微服务架构设计 — 服务拆分原则、Spring Cloud Alibaba 整体方案、服务划分实践。

服务治理 ​

  • 服务网关 — Spring Cloud Gateway、Kong、路由/断言/过滤器、限流。
  • 配置中心与治理 — Apollo/Nacos 治理、限流熔断降级体系、灰度发布。
  • 分布式事务方案 — 可靠消息最终一致、TCC、Saga、最大努力通知。
  • 分布式锁 — Redisson、ZooKeeper 实现与对比、锁粒度与陷阱。

高并发与架构 ​

  • 高并发高可用设计 — 缓存预热、读写分离、削峰填谷、异地多活、容灾。
  • 领域驱动设计 DDD — 限界上下文、聚合根、领域事件、战术与战略设计落地。
  • 数据库中间件与高可用 — 分库分表实战、读写分离、数据迁移与双写。

可观测与工程化 ​

  • 可观测性体系 — Prometheus+Grafana、SkyWalking 链路追踪、ELK 日志。
  • CI/CD 与 DevOps — Jenkins、GitLab CI、Argo CD、Git 工作流与制品管理。
  • 云原生 K8s — Pod/Deployment/Service/Ingress、Helm、弹性伸缩与滚动发布。

安全 · 调优 · AI · 前沿 ​

  • 安全与认证鉴权 — OAuth2.0、JWT、Spring Security、数据脱敏与合规。
  • 性能调优与故障排查 — JVM 调优、慢 SQL、网络排查、全链路压测与定位。
  • AI 应用开发 — Spring AI、LangChain4j、RAG、向量库(Milvus/Pgvector)、MCP 与 Function Calling。
  • Service Mesh — Istio、Sidecar、流量治理与零信任。
  • 架构演进与前沿 — Serverless、AIOps、架构评审与演进路线。

如何高效学习本阶段 ​

  1. 先理论后治理：从分布式理论、微服务设计建立全局观，再深入网关、事务、锁等治理细节，避免只见树木。
  2. 带着权衡学选型：每个主题都对比多种方案（Redis vs ZK、TCC vs 消息、SDK vs Mesh），重点理解"为什么这么选"而非"怎么用"。
  3. 动手串联链路：用 Nacos + Gateway + Sentinel + Seata 搭一条最小可运行链路，把分散知识点连成体系。
  4. 以可观测与工程化为闭环：学完架构后务必补齐 CI/CD、K8s、可观测，让设计能安全落地与运维。
  5. 结合面试查漏补缺：学完本章后建议进入面试中心做针对性自测与复盘。

说明

以上页面均为本阶段完整内容，按"理论 → 治理 → 架构 → 工程化 → 安全/调优/AI/前沿"循序渐进。建议配合练习与自测章节动手验证，遇到取舍类问题多回到官方文档深挖。