課程簡介
在云原生和數(shù)字化轉(zhuǎn)型的大背景下，Java作為企業(yè)級應(yīng)用開發(fā)的首選語言，其重要性日益凸顯。本課程旨在深入探討Java技術(shù)棧的最新發(fā)展，分享最佳實踐，同時展望Java在未來技術(shù)生態(tài)中的角色和趨勢。本課程內(nèi)容涵蓋從云原生Java實踐到性能優(yōu)化技巧，從研發(fā)與交付效率提升到Java與開源生態(tài)的融合，再到Java與人工智能、大數(shù)據(jù)等新興技術(shù)的結(jié)合。我們還將深入討論Java的前沿技術(shù)，以及Java開發(fā)者的職業(yè)成長路徑。
目標收益
1.理解云原生架構(gòu)下Java應(yīng)用的挑戰(zhàn)與機遇；
2.掌握Java性能優(yōu)化的關(guān)鍵工具和策略；
3.學(xué)習(xí)提升研發(fā)流程效率的現(xiàn)代方法和工具；
4.了解AI將如何促進研發(fā)效能的提升；
5.了解Java在人工智能、向量數(shù)據(jù)庫等新興領(lǐng)域的應(yīng)用案例；
6.洞察Java技術(shù)的未來發(fā)展，把握技術(shù)趨勢；
培訓(xùn)對象
課程大綱
| 第一單元 云原生與Java（該單元介紹云原生現(xiàn)狀、發(fā)展趨勢，云原生下的Java技術(shù)棧、性能調(diào)優(yōu)等。） |
1.云原生下的架構(gòu)與模式 1.1云原生的架構(gòu)原則 1.2云原生架構(gòu)模式與反模式 （案例：一次服務(wù)與事件驅(qū)動架構(gòu)的選型實踐） 1.3云原生核心技術(shù)與應(yīng)用 （案例：支付服務(wù)在云原生技術(shù)選型上的經(jīng)驗和教訓(xùn)） 1.4云原生的優(yōu)勢與挑戰(zhàn) （案例：有效的CI/CD Pipeline是怎樣的？） 2.面向快速迭代的微服務(wù)化 2.1以業(yè)務(wù)為導(dǎo)向的服務(wù)設(shè)計 2.2微服務(wù)拆分與DDD思維 （案例：線下收單場景的領(lǐng)域驅(qū)動設(shè)計） 2.3微服務(wù)架構(gòu)重難點剖析：數(shù)據(jù)一致性與穩(wěn)定性保障 （案例：餐飲SaaS從十萬到千萬級日單量的服務(wù)化改造） 3.高質(zhì)量編碼與測試最佳實踐 3.1識別代碼壞味道 3.2容易被寫壞的測試代碼 3.3測試代碼不work的原因 3.4測試代碼中的業(yè)務(wù)與環(huán)境分離 3.5維護測試與持續(xù)重構(gòu) （案例：一個鑒權(quán)模塊的開發(fā)、測試與重構(gòu)） 4.云原生下的Java變革 4.1云原生下Java存在的問題 4.2靜態(tài)編譯與GraalVM 4.3冷啟動的問題與常規(guī)解法 4.4下一代Java云原生開發(fā)：Quarkus 4.5云原生下的應(yīng)用性能與可觀測性 （案例：云原生下的微服務(wù)的啟動提速（GraalVM Native）） 5.Java新特性與發(fā)展趨勢 5.1語法糖 or 新模式？ 5.2Virtual Threads 與Actor模式 5.3面向ML/AI的Java開發(fā) 5.4多語言平臺的兼收并蓄 5.5觀點：Java的實用性與易用性發(fā)展趨勢（能否達到Python的手感？） |
| 第二單元 Java與新興技術(shù)融合與應(yīng)用（該單元介紹Java與向量數(shù)據(jù)，AI應(yīng)用開發(fā)（SpringAI、GitHub Copilot等）） |
6.Java與AI如何結(jié)合 6.1大模型生態(tài)介紹 6.2AI Agent是什么？ 6.3大數(shù)據(jù)之向量數(shù)據(jù)庫 6.4SpringAI：Java AI開發(fā)框架 6.5使用Java開發(fā)基于LLM的AI Agent （案例：實現(xiàn)智能訂餐助手） 6.6編程提效：GitHub Copilot |
| 第三單元 總結(jié)與討論 （職業(yè)發(fā)展、視野提升、未來變革） |
7.話題：Java工程師職業(yè)規(guī)劃 7.1仿寫開源框架對我的啟發(fā) 7.2深度和廣度如何取舍？ 7.3輸出-輸入學(xué)習(xí)法 7.4管理 vs 技術(shù)，自我設(shè)限=0 7.5學(xué)會手持利器：新工具=新思路 7.6Java正在演變成多語言平臺，而我們只會Java？ |
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第一單元 云原生與Java（該單元介紹云原生現(xiàn)狀、發(fā)展趨勢，云原生下的Java技術(shù)棧、性能調(diào)優(yōu)等。） 1.云原生下的架構(gòu)與模式 1.1云原生的架構(gòu)原則 1.2云原生架構(gòu)模式與反模式 （案例：一次服務(wù)與事件驅(qū)動架構(gòu)的選型實踐） 1.3云原生核心技術(shù)與應(yīng)用 （案例：支付服務(wù)在云原生技術(shù)選型上的經(jīng)驗和教訓(xùn)） 1.4云原生的優(yōu)勢與挑戰(zhàn) （案例：有效的CI/CD Pipeline是怎樣的？） 2.面向快速迭代的微服務(wù)化 2.1以業(yè)務(wù)為導(dǎo)向的服務(wù)設(shè)計 2.2微服務(wù)拆分與DDD思維 （案例：線下收單場景的領(lǐng)域驅(qū)動設(shè)計） 2.3微服務(wù)架構(gòu)重難點剖析：數(shù)據(jù)一致性與穩(wěn)定性保障 （案例：餐飲SaaS從十萬到千萬級日單量的服務(wù)化改造） 3.高質(zhì)量編碼與測試最佳實踐 3.1識別代碼壞味道 3.2容易被寫壞的測試代碼 3.3測試代碼不work的原因 3.4測試代碼中的業(yè)務(wù)與環(huán)境分離 3.5維護測試與持續(xù)重構(gòu) （案例：一個鑒權(quán)模塊的開發(fā)、測試與重構(gòu)） 4.云原生下的Java變革 4.1云原生下Java存在的問題 4.2靜態(tài)編譯與GraalVM 4.3冷啟動的問題與常規(guī)解法 4.4下一代Java云原生開發(fā)：Quarkus 4.5云原生下的應(yīng)用性能與可觀測性 （案例：云原生下的微服務(wù)的啟動提速（GraalVM Native）） 5.Java新特性與發(fā)展趨勢 5.1語法糖 or 新模式？ 5.2Virtual Threads 與Actor模式 5.3面向ML/AI的Java開發(fā) 5.4多語言平臺的兼收并蓄 5.5觀點：Java的實用性與易用性發(fā)展趨勢（能否達到Python的手感？） |
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第二單元 Java與新興技術(shù)融合與應(yīng)用（該單元介紹Java與向量數(shù)據(jù)，AI應(yīng)用開發(fā)（SpringAI、GitHub Copilot等）） 6.Java與AI如何結(jié)合 6.1大模型生態(tài)介紹 6.2AI Agent是什么？ 6.3大數(shù)據(jù)之向量數(shù)據(jù)庫 6.4SpringAI：Java AI開發(fā)框架 6.5使用Java開發(fā)基于LLM的AI Agent （案例：實現(xiàn)智能訂餐助手） 6.6編程提效：GitHub Copilot |
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第三單元 總結(jié)與討論 （職業(yè)發(fā)展、視野提升、未來變革） 7.話題：Java工程師職業(yè)規(guī)劃 7.1仿寫開源框架對我的啟發(fā) 7.2深度和廣度如何取舍？ 7.3輸出-輸入學(xué)習(xí)法 7.4管理 vs 技術(shù)，自我設(shè)限=0 7.5學(xué)會手持利器：新工具=新思路 7.6Java正在演變成多語言平臺，而我們只會Java？ |
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