面了個大佬，簡歷上寫了精通……
今天講講跳槽。
新年即將開啟，一些不滿現(xiàn)狀，被外界的“高薪”“好福利”吸引的人，一般就在這時候毅然決然地跳槽了。
跳槽是為了尋求更好的發(fā)展，但在跳槽前我們也不能確定下家就是更好的歸宿，這就更加需要我們審慎地去對待，不能盲目跳槽。
其次，我們離職和跳槽，其中的原因很大一部分是目前薪資不符合預(yù)期。
那么首先就要搞清楚，收入是由什么決定的？
答案是：價值。為所在公司創(chuàng)造的價值。
經(jīng)常有從事Java開發(fā)多年的軟件工程師，跳槽時卻可能面臨連面試機(jī)會都很難得到的窘境。如今是經(jīng)驗大幅貶值的時代，想要打破這種困境，我們必須掌握更加稀缺的技能和更有價值的實力，因而也需要進(jìn)一步地學(xué)習(xí)和努力。
很多程序員給自己設(shè)限，但如果對一門技術(shù)感興趣，就應(yīng)該執(zhí)著去鉆研，不斷地去挑戰(zhàn)和攀登。當(dāng)我們想要從一個低的平臺向更高的平臺跳躍的時候，要做足功夫，認(rèn)真積累自己的實力。
這里推薦大家一個程序員跳槽漲薪免費面試訓(xùn)練營，200個免費入營名額，祝大家新的一年能不斷強化并拓展自己的技能，從本身提升競爭力！
本期訓(xùn)練營一共六天，課程包括不止于RocketMQ底層原理分析、阿里微服務(wù)架構(gòu)原理剖析、雙十一秒殺系統(tǒng)和億級流量架構(gòu)實戰(zhàn)、大廠面試核心點解析。
備戰(zhàn)金三銀四的可以看過來了~~~
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需要掌握的核心知識點
這部分可以說是非常關(guān)鍵且基礎(chǔ)的，涉及JVM，Mysql，并發(fā)，Spring，Mybatis，Redis，MQ，Zookeeper，Netty，Dubbo，Spring?Boot，Spring?Cloud，數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與算法，設(shè)計模式，網(wǎng)絡(luò)與操作系統(tǒng)等相關(guān)技術(shù)領(lǐng)域的知識點。
1.Java并發(fā)編程（涉及Java多線程的工作原理及應(yīng)用、Java線程池的工作原理及應(yīng)用，以及鎖、進(jìn)程調(diào)度算法等內(nèi)容)
2.分布式緩存的原理及應(yīng)用?(涉及分布式緩存介紹、Ehcache原理及應(yīng)用、Redis原理及應(yīng)用、分布式緩存設(shè)計的核心問題等內(nèi)容)
3.ZooKeeper原理及應(yīng)用(涉及ZooKeeper選舉機(jī)制、ZooKeeper數(shù)據(jù)模型和ZooKeeper應(yīng)用場景等內(nèi)容)
4.Netty網(wǎng)絡(luò)編程原理及應(yīng)用
5.Kafka原理及應(yīng)用?(涉及Kafka組成、Kafka數(shù)據(jù)存儲設(shè)計、Kafka生產(chǎn)者并發(fā)設(shè)計、Kafka消費者并發(fā)設(shè)計，以及Kafka安裝和應(yīng)用等內(nèi)容)
6.設(shè)計模式?(涉及常見的23種經(jīng)典設(shè)計模式)
7.Spring原理及應(yīng)用?(涉及Spring IoC原理、Spring AOP原理、Spring MVC原理、事務(wù)、MyBatis緩存等內(nèi)容)
8.Spring Cloud原理及應(yīng)用?(涉及Spring Boot、Spring Cloud Nacos、Eureka、Consul、Sentinel、Hystrix、Seata、Zuul和Spring Cloud鏈路監(jiān)控等內(nèi)容)
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9.數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與算法?(涉及棧、隊列、鏈表、散列表、二叉樹、紅黑樹、圖和位圖、二分查找、冒泡排序、插入排序、快速排序、希爾排序、歸并排序、桶排序、基數(shù)排序等算法等內(nèi)容)
10.網(wǎng)絡(luò)與負(fù)載均衡原理?(涉及TCP/IP、HTTP、常用負(fù)載均衡算法和LVS原理等內(nèi)容)
11.JVM原理?(涉及JVM運行機(jī)制、JVM內(nèi)存模型、常用垃圾回收算法和JVM類加載機(jī)制等內(nèi)容)
12.ElasticSearch原理及應(yīng)用?(涉及ElasticSearch數(shù)據(jù)模型、ElasticSearch分布式架構(gòu)、ElasticSearch數(shù)據(jù)讀寫原理和段合并等內(nèi)容)
13.Spark原理及應(yīng)用(涉及Spark特點、Spark模塊組成、Spark運行機(jī)制，以及Spark RDD、Spark Streaming、Spark SQL、DataFrame、DataSet、Spark Structured Streaming的原理和使用等內(nèi)容)
14.Flink原理及應(yīng)用?(涉及Flink核心概念、Flink架構(gòu)、Flink事件驅(qū)動模型、Flink數(shù)據(jù)分析應(yīng)用和Flink基于狀態(tài)的內(nèi)存計算等內(nèi)容)
15.Hadoop原理及應(yīng)用?(涉及HDFS、MapReduce、YARN等內(nèi)容)
16.HBase原理及應(yīng)用?(涉及HBase列式存儲數(shù)據(jù)模型、HBase架構(gòu)組成和HBase數(shù)據(jù)讀寫流程等內(nèi)容)
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