2020年，Java程序员应该学习哪些技术呢？

怎样入门Java分布式应用？

我接触分布式系统有很长的时间了，也算小有心得，下面从what，why，who，when和how几方面来分别讨论！

1，what:分布式是什么？相对于把所有服务，功能在一台机器(或者一个集群)进行统一部署的集成系统，分布式采用了拆分的方式，将不同的服务部署在不同的节点上，彼此之间通过某种方式进行通信，对外表现出高度透明和内聚性，让使用者感觉到是一个统一的整体！

2，why:为什么要使用分布式？①集成系统代码耦合严重，难以扩展②而且随着业务需求越来越多，就算是使用集群也很难达到高并发，低延迟的要求③集成系统对于单个服务器的要求很高，很容易出现内存溢出，CPU占满的情况！使用分布式系统能将服务粒度变小，防止业务耦合，同时对于单个服务水平扩展更加容易！

3，who和when:什么场景该使用分布式呢？在单一系统无法满足性能需求的时候（阿里巴巴双十一几十亿的访问可不是盖的，是几万台服务器堆起来的），在业务耦合太严重的时候，都应该考虑将集成系统拆成分布式系统，通常来说所有公司都可以使用分布式系统，但是涉及到更多的开发资源，更多的运维成本，所以小公司可以选择使用！

4，how:怎么玩转分布式？先来看下JAVA中有哪些涉及分布式的技术，首先需要拆分服务，所以需要微服务架构(springcloud和dubbo)，服务之间相互调用使用rpc或者服务注册与发现中心(eureka，zookeeper)，如果服务异常了，需要进行熔断，防止雪崩(hystrix等)，服务之间要通信，所以需要消息队列保证数据传输(redis，kafka，activemq等)，数据库性能跟不上，需要进行分库分表(多台数据库分布在不同的服务器节点上)，业务代码连接分库分表的数据库需要通过中间件服务(mycat，sharding-jdbc等)，高并发，秒杀系统，数据库IO速度还是跟不上，就不得不引入缓存(redis，memcache等)，数据库之间或者和缓存之间不可避免的需要进行数据同步(canal等)，单个服务如果还有性能问题，可以使用反向代理和负载均衡(nginx等)！

总之，分布式技术不是简简单单的一门技术，而是涉及到服务的拆分，服务的通信，服务的相互调用等一系列的高难度问题！

同时，由于系统是分布的，对于分布式事务(使用TCC，多阶段提交等方式保证数据一致性)，分布式缓存，分布式消息队列，分布式锁，数据一致性，消息丢失，全局唯一ID等问题都是迫切需要注意的难点！

具体的分布式实现不是三言两语就能说清的，一定要在实际的项目中多加实践，才能深切的掌握这项技术，更多在项目实操上遇到的问题，可以联系笔者进行研究讨论，更多技术分享，敬请关注。。。

得看你有怎样的软件行业基础？如果你是刚入门软件刚也，那么先把java和数据库学好了，为什么要先学这两样呢？因为这两样是基础吧，如果这两样都不懂的话，你就根本不知道java分布式应用的优势在哪儿。如果说你是有java基础的话，你可以现在先学spring boot，然后就可以学基于spring boot的分布式框架，这些可以去网上搜视频来看，应该还是挺简单的。关键是你要用手实际去操作一遍，这样的话印象更深刻一些。

java分布式应用入门很简单，但学精不容易，首先你的程序能分成多份 ，供外界调用，就是分布式，但多份后，如何调用，这就是请求路由了，就要看负载均衡了，那么如果其中一份，保存了状态，而外部请求又被路由到另一份了，状态如何同步呢

Java分布式架构，主要从四个方面考虑：

一、分布式架构的原理

分布式架构的演化过程

如何把应用从单机扩展到分布式

CDN加速静态文件访问

系统监控、容灾、存储动态扩容

架构设计及业务驱动的划分

二、分布式架构的策略

分布式架构网络通信原理

通讯协议中的序列化和反序列化

2020年，Java程序员应该学习哪些技术呢？

这是一个非常好的问题，作为一名IT从业者，同时也是一名教育工作者，我来说说我的看法。

首先，当前IT（互联网）行业内有大量的Java程序员，由于Java语言是比较典型的全场景编程语言，所以Java程序员的主攻领域也不尽相同，从IT（互联网）行业的技术发展趋势来看，未来很长一段时间内Java语言依然有大量的应用场景，但是随着Python、Go等语言的崛起，Java程序员如果不做技术升级，自身的职场竞争力还是会受到一定的影响。

随着大数据和人工智能被列入到“新基建计划”，相关领域会陆续释放出更多的发展机会，所以当前的Java程序员应该重点关注一下大数据和人工智能知识的学习，这不仅能够为自己打开更大的发展空间，同时也会明显提升自身的职场价值。

对于很多Java程序员来说，从大数据开始学习是比较现实的选择，原因有三点，其一是大数据技术体系已经趋于成熟，在学习大数据的过程中会有更好的学习体验，同时也会有大量的案例可以参考；其二是大数据领域的开发难度相对人工智能来说要低一些，而且岗位人才需求类型也比较丰富，对于一部分数学基础比较薄弱的Java程序员来说，也可以参与到大数据产业链中；其三是大数据开发岗位比较多，这一点在近两年的人才招聘上就有一定的体现，很多研究生会放弃竞争激烈的算法岗位，转而从事大数据开发岗位。

最后，大数据技术体系非常庞大，对于Java程序员来说，学习大数据技术可以根据自身的知识基础和岗位特点来制定学习计划，按照历史经验来看，Java程序员学习大数据可以分成三个学习阶段，其一是大数据平台学习阶段；其二是算法设计（机器学习）阶段；其三是行业实践阶段。

我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。

如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题，或者是考研方面的问题，都可以在评论区留言，或者私信我！

到此，以上就是小编对于mongodb副本集成员的问题就介绍到这了，希望这2点解答对大家有用。

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