编程 / 数据库 / 客户端 / 服务端等核心技术知识

一、编程基础与核心概念

1.1 编程范式

• 面向对象编程（OOP）

• 封装、继承、多态

• 类与对象、设计模式

• 函数式编程（FP）

• 纯函数、不可变性

• 高阶函数、柯里化

• 响应式编程（RP）

• 数据流、观察者模式

• RxJS、Reactor

1.2 核心算法与数据结构

• 基础数据结构

• 数组、链表、栈、队列

• 哈希表、树、堆、图

• 核心算法

• 排序与搜索算法

• 动态规划、贪心算法

• 图算法、字符串匹配

二、数据库技术

2.1 关系型数据库

• SQL语言

• DDL、DML、DCL

• 复杂查询、事务

• 主流数据库

• MySQL/PostgreSQL

• 索引优化、查询优化

• ACID特性、事务隔离级别

2.2 NoSQL数据库

• 文档型：MongoDB

• 键值型：Redis、Memcached

• 列存储：Cassandra、HBase

• 图数据库：Neo4j

2.3 数据库进阶

• 数据仓库：Snowflake、Redshift

• 数据湖：Delta Lake、Iceberg

• NewSQL：TiDB、CockroachDB

• 向量数据库：Pinecone、Milvus（AI应用）

三、客户端技术

3.1 Web前端

• 基础三件套

• HTML5、CSS3、JavaScript/TypeScript

• 前端框架

• React/Vue/Angular

• Svelte、SolidJS

• 工程化工具

• Webpack、Vite、Rollup

• Babel、ESLint

• 跨端方案

• React Native

• Flutter

• 小程序开发

3.2 移动客户端

• Android开发

• Kotlin/Java

• Jetpack Compose

• iOS开发

• Swift/SwiftUI

• Objective-C

3.3 桌面客户端

• Electron：跨平台桌面应用

• TAURI：轻量级替代方案

• Qt：C++桌面框架

四、服务端技术

4.1 后端开发

• Java技术栈

• Spring Boot/Cloud

• MyBatis

• Node.js技术栈

• Express、Koa、NestJS

• Python技术栈

• Django、FastAPI

• Go技术栈

• Gin、Echo

• Rust技术栈

• Actix、Axum

4.2 服务器架构

• 微服务架构

• 服务发现、配置中心

• 服务网关、负载均衡

• 熔断、限流、降级

• Serverless架构

• FaaS、BaaS

• AWS Lambda、云函数

五、分布式系统核心

5.1 分布式基础

• CAP定理、BASE理论

• 一致性协议

• Paxos、Raft

• Gossip协议

• 分布式事务

• 2PC、3PC

• TCC、Saga

• 本地消息表

5.2 核心中间件

• 消息队列

• Kafka、RabbitMQ

• RocketMQ、Pulsar

• 缓存系统

• Redis集群、Codis

• API网关

• Kong、Apisix

• 配置中心

• Apollo、Nacos

六、云原生技术栈

6.1 容器化

• Docker

• 镜像构建、容器编排

• Kubernetes

• Pod、Deployment、Service

• Ingress、ConfigMap

• 服务网格（Istio、Linkerd）

6.2 DevOps

• CI/CD流水线

• Jenkins、GitLab CI

• GitHub Actions

• 基础设施即代码

• Terraform、Pulumi

• 监控与日志

• Prometheus、Grafana

• ELK/EFK Stack

七、系统设计与架构

7.1 设计原则

• SOLID原则

• DRY、KISS、YAGNI

• 领域驱动设计（DDD）

7.2 性能优化

• 前端优化

• 加载优化、渲染优化

• 后端优化

• 数据库优化

• 缓存策略

• 异步处理

• 网络优化

• CDN、HTTP/2、QUIC

7.3 安全架构

• 认证授权

• OAuth 2.0、JWT

• RBAC、ABAC

• 网络安全

• HTTPS、WAF

• 零信任架构

• 数据安全

• 加密存储

• 隐私计算

八、前沿技术趋势

8.1 AI工程化

• MLOps

• 向量数据库

• 大模型应用开发

8.2 边缘计算

• IoT数据处理

• 边缘AI推理

8.3 Web3相关

• 区块链基础

• 智能合约开发

学习路径建议

初级阶段（0-1年）

1. 掌握一门编程语言（建议Python/JavaScript/Java）

2. 学习数据结构与算法

3. 掌握基础数据库操作

4. 完成至少一个完整项目

中级阶段（1-3年）

1. 深入理解系统设计原理

2. 掌握分布式系统基础

3. 学习云原生技术

4. 参与复杂系统开发

高级阶段（3-5年+）

1. 架构设计能力培养

2. 技术选型与团队管理

3. 前沿技术探索

4. 技术架构演进规划

实用建议

1. 基础优先：扎实的计算机基础是长期发展的关键

2. 实践导向：通过实际项目巩固理论知识

3. 持续学习：技术更新快，需保持学习习惯

4. 广度与深度：先拓宽广度，再选择方向深入

5. 社区参与：参与开源项目，关注技术社区