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          今年跳槽可以再等等

          共 2201字,需瀏覽 5分鐘

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          2022-02-12 02:19

          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會都很難得到的窘境。如今是經驗大幅貶值的時代,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,因而也需要進一步地學習和努力。

          很多程序員給自己設限,但如果對一門技術感興趣,就應該執(zhí)著去鉆研,不斷地去挑戰(zhàn)和攀登。當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,認真積累自己的實力。

          這里還推薦給大家一個程序員跳槽漲薪免費面試訓練營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!

          本期訓練營一共七天,課程包括不止于面試常問的并發(fā)問題、Spring源碼核心點剖析、雙十一阿里微服務SpringCloudAlibaba三高架構實戰(zhàn)、雙十一八年零故障的RocketMQ底層原理分析等等,干貨滿滿,全程高能。

          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鍵且基礎的,涉及JVM,Mysql,并發(fā),Spring,Mybatis,Redis,MQ,Zookeeper,Netty,Dubbo,Spring?Boot,Spring?Cloud,數(shù)據(jù)結構與算法,設計模式,網(wǎng)絡與操作系統(tǒng)等相關技術領域的知識點。

          1.Java并發(fā)編程(涉及Java多線程的工作原理及應用、Java線程池的工作原理及應用,以及鎖、進程調度算法等內容)



          2.分布式緩存的原理及應用?(涉及分布式緩存介紹、Ehcache原理及應用、Redis原理及應用、分布式緩存設計的核心問題等內容)



          3.ZooKeeper原理及應用(涉及ZooKeeper選舉機制、ZooKeeper數(shù)據(jù)模型和ZooKeeper應用場景等內容)



          4.Netty網(wǎng)絡編程原理及應用



          5.Kafka原理及應用?(涉及Kafka組成、Kafka數(shù)據(jù)存儲設計、Kafka生產者并發(fā)設計、Kafka消費者并發(fā)設計,以及Kafka安裝和應用等內容)



          6.設計模式?(涉及常見的23種經典設計模式)



          7.Spring原理及應用?(涉及Spring IoC原理、Spring AOP原理、Spring MVC原理、事務、MyBatis緩存等內容)



          8.Spring Cloud原理及應用?(涉及Spring Boot、Spring Cloud Nacos、Eureka、Consul、Sentinel、Hystrix、Seata、Zuul和Spring Cloud鏈路監(jiān)控等內容)



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          9.數(shù)據(jù)結構與算法?(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)排序等算法等內容)



          10.網(wǎng)絡與負載均衡原理?(涉及TCP/IP、HTTP、常用負載均衡算法和LVS原理等內容)



          11.JVM原理?(涉及JVM運行機制、JVM內存模型、常用垃圾回收算法和JVM類加載機制等內容)



          12.ElasticSearch原理及應用?(涉及ElasticSearch數(shù)據(jù)模型、ElasticSearch分布式架構、ElasticSearch數(shù)據(jù)讀寫原理和段合并等內容)



          13.Spark原理及應用(涉及Spark特點、Spark模塊組成、Spark運行機制,以及Spark RDD、Spark Streaming、Spark SQL、DataFrame、DataSet、Spark Structured Streaming的原理和使用等內容)



          14.Flink原理及應用?(涉及Flink核心概念、Flink架構、Flink事件驅動模型、Flink數(shù)據(jù)分析應用和Flink基于狀態(tài)的內存計算等內容)



          15.Hadoop原理及應用?(涉及HDFS、MapReduce、YARN等內容)



          16.HBase原理及應用?(涉及HBase列式存儲數(shù)據(jù)模型、HBase架構組成和HBase數(shù)據(jù)讀寫流程等內容)



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