在一線城市的Java崗位,單拿應屆生薪資水平來說,普遍在10k以上,最高也能達到30k以上,且漲薪幅度大,經常有程序員說自己的年薪達到50w,這是大多數其他崗位所難以達到的水平。
但是,程序員的收入真能輕鬆達到年薪50w,甚至更高嗎?
作爲Java人,我們都知道漲薪也不是一帆風順的,
每到一個階段都會遇到一個能力進階的瓶頸,如果沒能突破,那麼漲薪上線就不會太高,甚至停滯不前。
如果你想要有更高的薪資水平,那就要向資深Java程序員發展。
就拿阿里來說,P6年薪40w左右,P7是50w+再加股票,P8直達百萬。如果你具備相應等級的能力,那麼就能拿到理想的收入。
而想要達到理想的崗位能力,那就需要你擁有更多的知識儲備以及實戰經驗,想要提高漲薪的速度,免不了要選擇一些“捷徑”。
不過工作中的業務不能滿足能力進階的需求,該如何拓展知識與技能的儲備?那又怎樣才能實現快速提升,達到目標層級?
這裏我要分享大家一門可以幫助你分級提升的
自選課程
,
《打響Java“攻堅戰”》
訓練營。
課程對標P6、P7、P8三個層級的崗位能力要求
,三位資深老師分別對每個層級的重難點進行鍼對性技術講解,讓你根據進階需求自由選擇對應課程,解決線下難以攻破的問題,定點提升!
在工作幾年後還很迷茫的朋友,可能都是在重複Ctrl+C/V的動作,缺少了解或設計系統的機會,同時對數據庫做的比較多的是CRUD、堆代碼,毫不考慮性能優化,走向養老,這當然不是我們想要的情況!
此次訓練營可以
幫你改善目標迷茫的現狀
,帶你係統化了解不同級別的Java開發人員都具備哪些能力,通過真實項目實戰演練,從原理到技術針對性快速提升。
本次課程由三位資深講師親自操刀,由淺入深,從原理到實戰帶你構建崗位進階路徑,助你從P6~P8快速成長。
三場課程的主講老師分別是肖愛良、滅霸詹、李科霈,他們有着10年+的一線互聯網大廠工作經驗,實戰豐富,對Java都有着獨到的見解,相信三位老師可以幫助大家答疑解惑,解決現實中工作與面試中的問題。
本專題課程會帶你走完項目搭建→壓測模擬高併發訪問→項目性能調優的完整流程。
課程中會讓你快速上手搭建一個
Spring Boot實戰項目
,並且教你利用性能壓測手段模擬線上應用內存崩潰宕機,帶你從MySQL、nginx、redis等方面進行調優,有效提升系統性能。
Part1:網站首頁實戰開發
1、快速上手搭建SpringBoot項目
2、快速上手Thymeleaf動態頁面渲染
3、手把手帶你功能開發-動態渲染分類導航
Part2:性能優化網站升級加速
1、性能壓測 - Apache Jmeter的使用
2、性能壓測 - 模擬線上應用內存崩潰宕機
3、性能優化 - MySQL優化、Thymeleaf優化
4、性能優化 - nginx動靜分離
5、性能優化 - redis緩存使用
6、nginx反向代理-搭建域名訪問環境
▷ 課程專題二:Spring Cloud Alibaba微服務實戰
本專題課程,老詹將會帶你通過項目實戰,深入挖掘
Spring Cloud Alibaba
底層原理,從服務治理、服務網關、服務鏈路追蹤、服務配置方面系統化進行實戰練習,並從多角度剖析Sentinel,教你掌握如何保障微服務的穩定性!
Part1:項目升級必學組件
1、Spring Cloud Alibaba最新生態圈全面剖析
2、Spring Cloud Alibaba項目實戰微服務環境搭建
3、項目升級—服務治理Nacos Discovery項目實戰
4、項目升級—服務網關Gateway項目實戰
5、項目升級—服務鏈路追蹤Sleuth+ZipKin項目實戰
6、項目升級—服務配置Nacos Config項目實戰
Part2:從源碼解讀底層邏輯
1、Sentinel工作原理分析
2、源碼分析—Sentinel核心實體類的作用
3、源碼分析—Sentinel調用鏈中NodeSelectorSlot的作用
4、源碼分析—Sentinel調用鏈中ClusterBuilderSlot的作用
5、源碼分析—Sentinel調用鏈中StatisticSlot的作用
6、源碼分析—Sentinel調用鏈中LeapArray是如何實現滑動窗口算法
7、源碼分析—Sentinel調用鏈中FlowSlot的作用
8、Sentinel滑動窗口限流算法講解
Java工程師在工作和麪試中永遠也離不開高併發問題,同時也是成長爲高級Java工程師的過程中必須掌握的技能,所以本專題課程會讓你體驗億級流量的業務訪問量,
在真實場景中學習解決方案與優化,喫透P8崗位技能!
Part1:大規模服務下的微服務高併發支撐方案
1、億級流量背景漫談
2、微服務億級流量演練
3、常規業務遇見突然流量的解決方案
4、如何自研彈性伸縮解決方案來支持無限資源的擴展
5、講解各種流量模型下的解決方案
6、K8S彈性伸縮原理講解
Part2:APM&微服務親和性對性能的優化方案
1、CPU密集型K8S環境下的解決方案
2、MEM密集型K8S環境下的解決方案
3、講解Prometheus 查看K8S微服務下性能問題
4、講解Skywalking如何在微服務中定位問題
5、K8S下如何自定義QPS監控指標
準時參加直播課程,你就能參與直播抽獎,
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本文分享自微信公衆號 - Java專欄(finishbug)。
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