自学2年Java找不到工作?阿里P8架构师帮你规划正确学习路径!

我也是刚刚工作了2年半时间,最近刚刚好换的第三份工作,希望我的经历对你有帮助。

一般的面试没通过,可能有自己技术上的原因,也有可能是自己对职业的定位的因素。下面我按照我面试的过程,讲一讲我的经历吧。

自学2年java的程序员2年工作经验,面试15家没有一家公司通过!

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面试前思考几个比较重要的问题。

第一点,盘点自身

思考一下自己本身硬件如何,比如自己学历、自己掌握的java技术、自己能忍受的上下班时间等等自身因素。

第二点,定位工作

然后,结合自身的工作状况,比如想想自己前段时间或者目前为什么想离职,离职原因是什么;自己通过这一次离职,想得到一份什么样的工作;期望得到一个怎么样的符合预期的薪水;期望哪些福利等等。

第三点,确定公司范围

通过上面两个步骤,已经基本确定了自己自身和期望。接下来就是自己花时间思考下,自己此次换工作,究竟想在一家什么样的企业去上班;创业型的?互联网大厂?外企?国企?

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面试中

第一点,java基础知识复习和java高级应用技术突击

作为一个两年工作经验的java developer,java的基础知识必须是要过硬的,比如java基础、java集合、java异常处理,jvm模型以及GC垃圾回收机制;数据库知识,比如mysql相关的东西,索引、索引优化;然后及时框架上的,比如,spring,spring原理,ioc,aop,mybaits;java高级的比如多线程、锁和并发、缓存以及消息队列等等

第二点,简历制作以及招聘平台选择

复习java的同事,简历的制作也是需要用心的,简历,重在“简”字,主要写自己做过的项目,以及自己在项目中承担的角色所做的工作,然后写出自己使用的技术和自己对产品或者团队的贡献。

平台选择上,现在互联网招聘的平台,基本都是猎聘和boss直聘了以及拉勾网。多个平台可以多投一些,在平台上一定要填好自己的简历,这个很重要,因为现在的网络平台,招聘人和猎头都是通过你自己填的这个简历去了解你的,你写的好,自己的机会自然就会多。

第三点,面试机会选择

当你的做好以及投递之后,会面临很多的面试机会,这个过程中,不要一下全部答应。结合自己面试前的思考,有目的的去选择,前面几个面试没过也没有关系,最重要的是要在面试中收获面试经验。当你面过了很多次之后,你大概就知道一般的面试官会问你哪些问题了,不管是java技术方面的还是个人发展以及过往经历上的,自己每次面试完之后,一定要进行总结和思考,并且从中学习。我是大概面试了差不多3家企业之后,后面就差不多知道如今我这个刚刚大学毕业两三年出来的人,一般的java方面会问些什么问题,后面的一些面试过程就都还好了。结果也都比价满意。

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第四点,面试应答

面试过程中,对你已经准备复习过的问题,你面对的时候可能是比较easy的,这个当然很好,但是面试过程不同,面试官不一样,遇到的问题和场景又会不同,如果碰到自己实在是不知道如何回答的,不要瞎编,就真诚的给出自己的答案:这个目前还不清楚,后面可以学习一下。诚实很重要,毕竟你是大学毕业不久的人,也才两年工作经验,不知道很正常,但是在做人的问题上一定不能丢分。

面试完

面试完一家之后,立刻仔细回想一下自己刚刚面试过程中不懂不清楚的问题。先记下来,后面到家之后,一个一个弄清楚,这个过程很重要,要让每一次面试,都当成自己的成长,每一个面试官其实都是你的老师,要在面试中去学习,在面试中去成长。这样,你才能在后面的面试过程中,不断进步,成功的概率才会越来越大。鉴于此,这位同学,你已经有很多的面试经验了,自己多多学习和总结,你离成功已经很近了,继续加油,毕竟java真的是很吃香的一门技术。

本文没有那么多的套路,学习路径也是一部一个脚印,各位java工程朋友如果按我这个路径学习下去,不管对于技术和自己的薪资相信都会有一个质的飞越!

学习方法

  • 时间,每天2小时足矣,其余时间多想多练习
  • 学习路径,查漏补缺,分轻重缓急
  • 知识点不分前后顺序,可以根据自身情况

一,热门框架,源码学习!

  • 设计模式
  • Spring5源码解读
  • Mybatis
  • SpringBoot2

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二,自动化工具专题

  • Maven项目工具
  • Git分布式式版本控制
  • Sonar代码质量检测平台
  • Jenkins DevOps自动化

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三,微服务架构

  • 架构设计
  • SpringClpud技术应用
  • docker技术应用

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四,高并发分布式技术难点

  • RPC
  • Zookeeper
  • Dubbo
  • Java多线程并发编程
  • NIO技术难点
  • 缓存技术难点
  • 高并发-消息队列
  • 高并发-分流

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五,高并发分布式技巧实现

  • 分布式锁实现方案
  • 分布式事物解决方案
  • 分布式系统校验解决方案
  • 互联网高可用架构分析
  • 分布式订单流水号生成策略分析

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六,分布式系统数据存储

  • 数据库分类
  • MySQL高可用
  • MongoDB
  • 大数据分库分表解决方案

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七,性能优化

  • JVM优化
  • WEB程序调优
  • SQL优化

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八,数据搜索引擎专题

  • Apache-Lucene
  • Solr
  • ElasticSearch

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