一位Java程序员转型互联网的经历
08年毕业跑到上海，在经济危机最热闹的一年找到份勉强活下去的java研发工作，从此开始了漫长的通信行业软件开发。几年间身边的同事跳槽到互联网行业，也有新鲜血液补充进来，总体来说人员质量是在不断下降的。直到自己也决定转型，中间也受过鄙视遇过挫折走过弯路，这里将自己的感受跟大家分享下，希望能对有相同想法的从业人员有所帮助。
在开始讲干货之前，先了解下互联网。互联网的生命线是客户体验，短时的砸钱可以迅速扩展用户量，但是如何保持客户黏度才是真正的重点。互联网的精神就一个字“快”！快包含两层意义：第一层对于系统来说（性能快、终端响应快、扩展快），第二层对于开发人员（轻量级、上手快、开源）。只有够快才可以提高客户体验，没人愿意盯着手机屏幕等5秒钟以上。至于如何为客户提供更舒服的服务方向那属于策划部门考虑的问题，不属于咱们程序员能左右的。
下面开始具体技术点，一切都是围绕着“快”。
第一， 熟练使用linux系统。
why is linux？开源+安全+便捷。开源意味着成本的降低，今年风靡一时的勒索软件又给linux打了一次安全广告，docker的兴起又巩固了ubuntu、centos等linux内核的霸主地位。可以说不会命令行（桌面会占用硬件资源，失去了linux的部分优势）操作linux系统以后将会寸步难行。
第二， 关系型数据库选择mysql而不是oracle
虽然nosql的盛行使关系型数据库市场越来越小，但是80%产品的核心数据还是需要关系型数据库来维护的。这里推荐大家加强mysql的学习，oracle可以选择性放弃，虽然两者在使用上没有太大的区别，但是oracle实在是太贵了！我们曾经7位数采购过一个oracle一体机，硬件条件确实牛逼到飞起，但是互联网中讲究的是开源和扩展，讲究的是叼丝抱团pk高富帅。
第三， 掌握nosql技术。
需要大家了解nosql的使用场景，解决的是非结构化数据的存储和查询问题，这个是关系型数据库做不到的。推荐学习hbase，倒不是因为hbase比起其它nosql产品多优秀，而是在学习hbase的过程中可以pick up很多其他有用的知识。例如hbase存储是依赖hadoop的hdfs，可以了解下大数据是如何存储的；协同服务使用的zookeeper，可以了解下zookeeper的4种文件特性以及自主选拔机制。
重点需要学习hbase中数据是如何存储的，为什么rowkey查询效率如此之快。
第四， 掌握一种缓存技术
jvm缓存无法解决的两大难题：1缓存不够大，2跨jvm无法共享。应运而生了各种缓存技术，这里推荐redis，因为redis已经成为了主流，要用我们就用最流行的。redis在大的方面有nosql存储和共享缓存两种用法，其中共享缓存又分为系统缓存、登录用户缓存、ormapping二级缓存等流行用法。
第五， 熟练掌握一种mq
缓存技术只是解决了io上的“快”，但是对逻辑运算、业务处理等响应速度没有任何提高，何以解忧唯有mq。mq用于去瓶颈、非事务、最终一致性、event sourcing、收集器等场景。这里推荐kafka，原因跟redis一样，流行，功能上基本能涵盖所有mq应用场景。
第六， 精通一种微服务框架。
讲到这里才有了点java的影子，传统软件开发讲究的是mvc、ssh、ssi这些古董，但是互联网里讲的是微服务。微服务架构主流的有2种：dubbo和spring cloud，我们产品经历过dubbo这条弯路以后最终还是走向了spring cloud的怀抱。restful的调用机制速率从协议上来开虽然不如rpc，但是应用场景广泛、标准化、可读性强等优点完全掩盖协议上的性能差距，再加之spring cloud不断地有大牛添砖加瓦（我在初学spring cloud用的是brixton，学完后已经出来dalston版本了），spring cloud变得越来越强大，再加上java程序员对spring有一种特殊的情结，所以spring已经成为了主旋律。
第七， 分布式事务机制
分布式事务到目前为止还是个世界通用难题，没有一颗银弹能完美的解决这个问题，而面试官却偏偏每次面试都要问。解决的中心思想就俩字“取舍”，根据自己的业务场景决定放弃一些东西。方案有：二阶段提交、串行调用、mq+消费、业务补救等，阿里等大公司也有自己的解决方案，但也都是贴合自己业务来设计的。
第八， 了解elk原理。
e-elasticsearch，是基于lucene的搜索引擎，它的出现是为了解决索引问题的，但是后来增加了logstash和kibana这俩左膀右臂，又组成了elk这个日志收集分析套件，这货正好解决了分布式系统任务跟踪和问题定位难的问题，配合spring cloud的sleuth又成了性能预警的神器为服务治理提供了基础数据。
第九， 云计算
产品的云化只是个概念，之所以了解云计算是为了能让我们有个完整的知识体系。iaas、paas层在国内已经基本成熟，saas我在国内还没有看到有成型的产品。有兴趣的同学可以注册学习下美帝的salesforce，了解下世界上最先进的crm云产品是何等的牛x。国内的电信、金融行业正在砸钱搭建自己的私有云，bat等有能力的大公司在办自己的公有云，私有云+公有云也有很广阔的市场前景，我接触过的很多企业都在做混合云的设计方案。
第十， 提高英语水平
越是前端的技术国内用的人越少，绿坝里面的资料也就越少，所以为了学习或者解决问题经常需要参阅国外网站的资料，混迹国外的技术论坛进行交流，所以英语水平有时间还是要提高下，否则很影响新知识的吸收速度。
互联网中用到的所有的技术基本都是默认可用，满足“上手快”的要求。大部分组件也都是水平扩展的，为了满足“性能快”的要求。例如spring cloud中启动参数基本都有默认值，zookeeper、elasticsearch、logstash、kafka等组件目录结构都是bin里是启动程序，conf里是配置程序，解压即可用，都有默认值，通过配置做水平扩展。
本文写给跟我一样正在转型路上的java程序员们，基本涵盖了各个方面，也给了我个人推荐的具体技术点，希望大家少走弯路，把精力用到刀刃上。
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下面开始具体技术点，一切都是围绕着“快”。
第一， 熟练使用linux系统。
why is linux？开源+安全+便捷。开源意味着成本的降低，今年风靡一时的勒索软件又给linux打了一次安全广告，docker的兴起又巩固了ubuntu、centos等linux内核的霸主地位。可以说不会命令行（桌面会占用硬件资源，失去了linux的部分优势）操作linux系统以后将会寸步难行。
第二， 关系型数据库选择mysql而不是oracle
虽然nosql的盛行使关系型数据库市场越来越小，但是80%产品的核心数据还是需要关系型数据库来维护的。这里推荐大家加强mysql的学习，oracle可以选择性放弃，虽然两者在使用上没有太大的区别，但是oracle实在是太贵了！我们曾经7位数采购过一个oracle一体机，硬件条件确实牛逼到飞起，但是互联网中讲究的是开源和扩展，讲究的是叼丝抱团pk高富帅。
第三， 掌握nosql技术。
需要大家了解nosql的使用场景，解决的是非结构化数据的存储和查询问题，这个是关系型数据库做不到的。推荐学习hbase，倒不是因为hbase比起其它nosql产品多优秀，而是在学习hbase的过程中可以pick up很多其他有用的知识。例如hbase存储是依赖hadoop的hdfs，可以了解下大数据是如何存储的；协同服务使用的zookeeper，可以了解下zookeeper的4种文件特性以及自主选拔机制。
重点需要学习hbase中数据是如何存储的，为什么rowkey查询效率如此之快。
第四， 掌握一种缓存技术
jvm缓存无法解决的两大难题：1缓存不够大，2跨jvm无法共享。应运而生了各种缓存技术，这里推荐redis，因为redis已经成为了主流，要用我们就用最流行的。redis在大的方面有nosql存储和共享缓存两种用法，其中共享缓存又分为系统缓存、登录用户缓存、ormapping二级缓存等流行用法。
第五， 熟练掌握一种mq
缓存技术只是解决了io上的“快”，但是对逻辑运算、业务处理等响应速度没有任何提高，何以解忧唯有mq。mq用于去瓶颈、非事务、最终一致性、event sourcing、收集器等场景。这里推荐kafka，原因跟redis一样，流行，功能上基本能涵盖所有mq应用场景。
第六， 精通一种微服务框架。
讲到这里才有了点java的影子，传统软件开发讲究的是mvc、ssh、ssi这些古董，但是互联网里讲的是微服务。微服务架构主流的有2种：dubbo和spring cloud，我们产品经历过dubbo这条弯路以后最终还是走向了spring cloud的怀抱。restful的调用机制速率从协议上来开虽然不如rpc，但是应用场景广泛、标准化、可读性强等优点完全掩盖协议上的性能差距，再加之spring cloud不断地有大牛添砖加瓦（我在初学spring cloud用的是brixton，学完后已经出来dalston版本了），spring cloud变得越来越强大，再加上java程序员对spring有一种特殊的情结，所以spring已经成为了主旋律。
第七， 分布式事务机制
分布式事务到目前为止还是个世界通用难题，没有一颗银弹能完美的解决这个问题，而面试官却偏偏每次面试都要问。解决的中心思想就俩字“取舍”，根据自己的业务场景决定放弃一些东西。方案有：二阶段提交、串行调用、mq+消费、业务补救等，阿里等大公司也有自己的解决方案，但也都是贴合自己业务来设计的。
第八， 了解elk原理。
e-elasticsearch，是基于lucene的搜索引擎，它的出现是为了解决索引问题的，但是后来增加了logstash和kibana这俩左膀右臂，又组成了elk这个日志收集分析套件，这货正好解决了分布式系统任务跟踪和问题定位难的问题，配合spring cloud的sleuth又成了性能预警的神器为服务治理提供了基础数据。
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第十， 提高英语水平
越是前端的技术国内用的人越少，绿坝里面的资料也就越少，所以为了学习或者解决问题经常需要参阅国外网站的资料，混迹国外的技术论坛进行交流，所以英语水平有时间还是要提高下，否则很影响新知识的吸收速度。
互联网中用到的所有的技术基本都是默认可用，满足“上手快”的要求。大部分组件也都是水平扩展的，为了满足“性能快”的要求。例如spring cloud中启动参数基本都有默认值，zookeeper、elasticsearch、logstash、kafka等组件目录结构都是bin里是启动程序，conf里是配置程序，解压即可用，都有默认值，通过配置做水平扩展。
本文写给跟我一样正在转型路上的java程序员们，基本涵盖了各个方面，也给了我个人推荐的具体技术点，希望大家少走弯路，把精力用到刀刃上。
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