阅读源码、分析源码

程序员每天都和代码打交道。经过数年的基础教育和职业培训，大部分程序员都会「写」代码，或者至少会抄代码和改代码。但是，会读代码的并不在多数，会读代码又真正读懂一些大项目的源码的，少之又少。这种怪状，真要追究起来，怪不得程序员这个群体本身 —— 它是两个原因造成的。

我常常把写代码和写作进行类比 —— 二者有很多相通之处;但从培养写代码和写作的过程来看，二者又有很多不同。我们的写作能力，是建立在大量基础阅读的基础上的，是除了学习语法和文法知识外，从小学开始，经年累月，通过阅读各种不同层次的名家的作品，再加上各种各样的写作训练，累积出来的;而我们的写代码的能力。

在了解和掌握了语法/文法之后(学习和抄写 example 代码也算语法/文法学习的一部分)，跳过了大量阅读名家作品的过程，直接 biu 地一下就自动养成了：学会基础的语法和试验了若干 example 后，我们就火箭般蹿到了自己写代码打怪赞经验的阶段。这样略过大量阅读代码的阶段有三个害处：

写代码的基础是不牢靠的，打怪升级的过程也是最慢的。道理很简单 —— 前辈们踩过的坑，总结的经验教训，你都不得不亲自用最慢的法子一点点试着踩一遍。
很容易养成 stackoverflow driven 的写代码习惯 —— 遇到不知如何写的代码，从网上找现成的答案，找个高票的复制粘贴改吧改吧，凑活着完成功能再说。写代码的过程中遇到问题，开启调试模式，要么设置无数断点一步步跟踪，要么到处打印信息试图为满是窟窿的代码打上补丁，导致整个写代码的过程是一部调代码的血泪史。
你周围最强的那个工程师的开发水平的上限就是你的上限。

二、分布式架构体系

分布式怎么来的。传统的电信、银行业，当业务量大了之后，普通服务器CPU/IO/网络到了100%，请求太慢怎么办？最直接的做法，升级硬件，反正也不缺钱，IBM小型机，大型机，采购了堆硬件。

但是互联网不能这么干，互联网没有那么财大气粗，还有很多初创，能不能赚钱还不知道。所以就有了软件方面的解决方案：分布式系统，简单说，就是一台服务器不行，我用两台、10台、100台...这就要软件系统需要支持。

那么多台机器，我如何让他们协同工作，这就需要一个调度中心（或注册中心）；肯定涉及到机器间通信，那么需要一个高效的RPC框架；一个请求过来了，如何分发，需要一个请求分发系统（负载均衡）；然后还要考虑每个角色都不能成为性能瓶颈；还有要能方便的进行横向扩展，还有考虑单节点故障。

为什么需要并发
并发其实是一种解耦合的策略，它帮助我们把做什么（目标）和什么时候做（时机）分开。这样做可以明显改进应用程序的吞吐量（获得更多的CPU调度时间）和结构（程序有多个部分在协同工作）。做过Java Web开发的人都知道，Java Web中的Servlet程序在Servlet容器的支持下采用单实例多线程的工作模式，Servlet容器为你处理了并发问题。
误解和正解
最常见的对并发编程的误解有以下这些：
-并发总能改进性能（并发在CPU有很多空闲时间时能明显改进程序的性能，但当线程数量较多的时候，线程间频繁的调度切换反而会让系统的性能下降）
-编写并发程序无需修改原有的设计（目的与时机的解耦往往会对系统结构产生巨大的影响）
-在使用Web或EJB容器时不用关注并发问题（只有了解了容器在做什么，才能更好的使用容器）
下面的这些说法才是对并发客观的认识：
编写并发程序会在代码上增加额外的开销
-正确的并发是非常复杂的，即使对于很简单的问题
-并发中的缺陷因为不易重现也不容易被发现
-并发往往需要对设计策略从根本上进行修改

性能优化，简而言之，就是在不影响系统运行正确性的前提下，使之运行地更快，完成特定功能所需的时间更短。性能问题永远是永恒的主题之一，而优化则更需要技巧。

工欲善其事必先利其器，工具对Java程序员的重要性不言而喻现在有很多库、实用工具和程序任Java开发人员选择。下图列出的工具都是程序员必不可少的工具

微服务（Microservice）这个概念是2012年出现的，作为加快Web和移动应用程序开发进程的一种方法，2014年开始受到各方的关注，而2015年，可以说是微服务的元年；

越来越多的论坛、社区、blog以及互联网行业巨头开始对微服务进行讨论、实践，可以说这样更近一步推动了微服务的发展和创新。

微服务架构（Microservice Architecture）是一种架构概念，旨在通过将功能分解到各个离散的服务中以实现对解决方案的解耦。你可以将其看作是在架构层次而非获取服务的

类上应用很多SOLID原则。微服务架构是个很有趣的概念，它的主要作用是将功能分解到离散的各个服务当中，从而降低系统的耦合性，并提供更加灵活的服务支持。

对于所学的知识将用一个大型的电商项目来实践使用你的知识

最重要的是系统的有方向有方法的梳理自己的知识体系