如何才能成为java架构师？我为大家来分析一下？
首先架构师不是那么好当，技术实力一定要过关，要具有架构师的思想，其次架构师是企业级开发所需的Dubbo框架、zookeper基本原理、redis分布式缓存、JVM性能优化，Nginx+apache+Tomcat集群部署、大数据hadoop,Hbase实时计算spark、storm、数据分析分词和权重等核心技术。
如何成为一个优秀的架构师呢？我用七张图片来告诉大家。
另外的四张图片想成为架构师的可以私信我，每天更新java架构师技术视频资料。
大家可以先学习下分布式锁的实现：
链接: 密码: umu3
首先呢，我觉得工作3年左右开始考虑这个事儿是正常的，写了一定的功能，接触了一些框架了，可能遇到了不少坑，也加了不少班，但是忽然想起来做的东西零零散散，找不到精深的方法。
这个问题不是你一个人的问题，也不是做程序才会遇到的问题，只不过软件工程是实践科学，基本都是反着来的，先做了，然后找资料再学原理，基于此，如果说你想利用空闲时间正向地梳理这些东西的话，还是先从基础出发（以java web系来说，我最熟悉的）：
1、java core，基础，集合，多线程，jvm的基础
2、框架方面：spring、springmvc（restful的请求原理）、spring boot（这里只是配置和使用，不用急于求成，spring的东西很多）
3、数据库方面（1、mysql、oracle；2、常用连接池：druid、hikari等）
4、rpc：httpclient，dubbo，thrift，grpc（使用没啥难度、主要是学习这几种典型rpc的架构和使用场景）
5、nosql：redis、mongodb、cassandra、memcache（使用场景、集群方式、常见的数据结构、使用场景、缺点很重要）
6、业务工具（1、POI：用来导入、出excel和word，功能强大～；2、javax mail发送邮件；等等）
7、总结一下常用的算法、不一定是面试常考的，基础排序和查找算法、链表的操作、图相关的操作等，实践中可能遇到的少，但是思维要有
8、如果是后端工程师，建议适当做一些前端开发了解一些前端的技术，是你未来更好的架构和理解前端和协作打下基础，这里包括常见的前端框架（angular、vue、react）、打包工具（webpack、gulp等）、原生js的dom操作
9、了解一些大型架构的细节也是学习和成长的方式。
。。。
其他的东西还有很多，其实你自己列一列这些细节，再有几年，就会有自己的体系了。
谢谢邀请！
作为一名从业多年的程序员，也出版过Java编程书籍，所以我来回答一下这个问题。
Java架构师是不少Java程序员的发展方向之一，也是从应用级程序员成长为研发级程序员所需要经历的重要阶段，所以了解Java架构师所需要的知识结构是比较重要的。
通常所说的编程语言架构师都是从应用角度出发的，也就是说，Java架构师带领的开发团队多以应用级开发为主，工作的主要内容是基于平台进行的具体业务开发，比如采用Hadoop平台进行大数据应用开发，采用Spring框架进行Web开发等等。
Java架构师主要的知识结构包括以下三个大的方面：
第一：对于Java整体解决方案有全面的认知。Java架构师一个重要的工作内容是进行技术选型，技术选型要考虑三个核心因素，其一开发团队的技术能力；其二是否满足项目的性能要求；其三是否能够满足开发周期的要求。所以，Java架构师通常需要具备丰富的技术方案积累，能够了解不同的技术方案存在的优缺点。
第二：搭建项目的整体架构。Java架构师与平台架构师一个重要的区别是，Java架构师往往需要自己完成技术验证，同时需要根据项目需求完成整体框架的搭建，具体到代码上就是进行模块化划分和接口定义。由于Java语言的抽象程度比较高，所以在接口定义的时候是比较考验架构师设计能力的。
第三：行业认知能力。Java架构师对于行业的认知能力是比较重要的，不同行业具有不同的特点，需要根据行业的特点进行技术选型和架构设计。有的行业对于实时性要求比较高，有的行业对于并发性要求比较高，有的行业对于安全性要求比较高等等，行业特点如果把握不清楚往往会严重影响项目开发周期。
我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。
如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题，或者是考研方面的问题，都可以在评论区留言！
解析分布式主键MongoDB ObjectId，可以作为Mysql主键吗？
可以的。
全局唯一 ID
有些同学可能会有疑问，MySQL 数据库本身就有自增长的主键，为什么还需要别的组件协助生成呢？
如果是单台 MySQL 数据库的话，当然是用本身的自增长序列就可以了，但是如果我们做了分库分表之后呢？比如用户表 userTable 数据量达到了 4000 万，单表有些吃力，我们将 userTable 拆成两张表保存到两个 MySQL 数据库中；这时候如果再使用数据库本身的自增序列，倒是也不会有错，每一个表内的主键不会重复，但是表和表比较的话，主键 ID 可能会发生重复；这时候就需要使用组件或者算法，生成全局唯一 ID 了。
MongoDB ObjectId
MongoDB 的 ObjectId ，也是可以用于全局唯一 ID 的。
{"_id": ObjectId("5d47ca7528021724ac19f745")}
MongoDB 的 ObjectId 共占 12 个字节，其中：
3.2 之前的版本（包括 3.2）：4 字节时间戳 + 3 字节机器标识符（机器 ID） + 2 字节进程 ID + 3字节随机计数器；
3.2 之后版本：4 字节时间戳 + 5 字节随机值 + 3 字节递增计数器；
其中时间戳字节可以保证毫秒级唯一，节机器标识符考虑到了分布式，字节进程 ID 保证了同一台服务器运行多个实例时的唯一性，字节递增计数器保证了同一个时间点内 ID 的唯一性。
优缺点
不管是老版本还是新版本，MongoDB 的 ObjectId 至少都可以保证集群内的唯一，我们可以搭建一个全局唯一 ID 生成的服务，利用 MongoDB 生成 ObjectId 并对外提供服务（MongoDB 的各语言驱动都实现了 ObjectId 的生成算法）。
优点：MongoDB 的性能不错，可以使用集群部署，保证其高可用；ID 内自带一些含义，比如时间戳，必要的时候可以进行反解；
缺点：和数据库一样，需要引入对应的组件/软件，增加了系统的复杂度；最关键的是，这两种方案都意味着生成全局唯一 ID 的系统（服务），会成为一个单点，在软件架构中，单独就意味着风险；如果这个服务出现问题，那么所有依赖于这个服务的系统都会崩溃掉。
我将持续分享Java开发、架构设计、程序员职业发展等方面的见解，希望能得到你的关注。
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