我有个学弟，在一家小型互联网公司做Java后端开发，最近他们公司新来了一个技术总监，这位技术总监对技术细节很看重，一来公司之后就推出了很多"政策"，比如定义了很多开发规范、日志规范、甚至是要求大家统一使用某一款IDE。

但是这些都不是我这个学弟和我吐槽的点，他真正和我吐槽的是，他很不能理解，这位新来的技术总监竟然禁止公司内部所有开发使用Lombok。但是又没给出十分明确的，可以让人信服的理由。

于是他来找我聊天，问我这个要求到底是否合理。关于这个事情，我认为这位技术总监的出发点是好的，但是做法未免有些极端。

之所以说出发点是好的，是因为使用Lombok确实会带来很多问题，而且我个人在工作中也基本不主动使用。

之所以说不主动使用，那是因为有些同事的代码还是使用了的，所以我也被迫的要安装Lombok的插件。

既然聊到这个话题，就简单说说我的一些看法。

Lombok有什么好处？

Lombok是一款非常实用Java工具，可用来帮助开发人员消除Java的冗长代码，尤其是对于简单的Java对象（POJO）。它通过注释实现这一目的。

如果大家对于Lombok比较了解的话，可以先跳过这一段，直接往后看，如果不是很熟悉的话，可以简单了解一下。

想在项目中使用Lombok，需要三个步骤：

一、IDE中安装Lombok插件

目前Lombok支持多种IDE，其中包括主流的Eclips、Intellji IDEA、Myeclipse等都是支持的。

二、导入相关依赖

Lombok 支持使用多重构建工具进行导入依赖，目前主要支持maven、gardle、ant等均支持。

如使用maven导入方式如下：

<dependency>

<groupId>org.projectlombok</groupId>

<artifactId>lombok</artifactId>

<version>1.18.12</version>

<scope>provided</scope>

</dependency>

三、代码中使用注解

Lombok精简代码的方式主要是通过注解来实现，其中常用的有@Data、@Getter/@Setter、@Builder、@NonNull等。

如使用@Data注解，即可简单的定义一个Java Bean：

import lombok.Data;

@Data

public class Menu {

private String shopId;

private String skuMenuId;

private String skuName;

}

使用@Data注解在类上，相当于同时使用了@ToString、@EqualsAndHashCode、@Getter、@Setter和@RequiredArgsConstrutor这些注解，对于POJO类十分有用。

即自动帮忙给例子中的Menu类中定义了toString、Getter、Setter等方法。

通过上面的例子，大家可以发现，我们是使用@Data注解大大减少了代码量，使代码非常简洁。这也是很多开发者热衷于使用Lombok的主要原因。

另外，关于Lombok的使用，不同人有不同的看法，因为很多人都使用过Lombok，对于他的优点都比较了解，所以接下来我们重点说一下Lombok的使用会带来哪些问题。

Lombok有什么坏处？

强X队友

因为Lombok的使用要求开发者一定要在IDE中安装对应的插件。

如果未安装插件的话，使用IDE打开一个基于Lombok的项目的话会提示找不到方法等错误。导致项目编译失败。

也就是说，如果项目组中有一个人使用了Lombok，那么其他人就必须也要安装IDE插件。否则就没办法协同开发。

更重要的是，如果我们定义的一个jar包中使用了Lombok，那么就要求所有依赖这个jar包的所有应用都必须安装插件，这种侵入性是很高的。

代码可读性，可调试性低

在代码中使用了Lombok，确实可以帮忙减少很多代码，因为Lombok会帮忙自动生成很多代码。

但是这些代码是要在编译阶段才会生成的，所以在开发的过程中，其实很多代码其实是缺失的。

在代码中大量使用Lombok，就导致代码的可读性会低很多，而且也会给代码调试带来一定的问题。

比如，我们想要知道某个类中的某个属性的getter方法都被哪些类引用的话，就没那么简单了。

有坑

因为Lombok使代码开发非常简便，这就使得部分开发者对其产生过度依赖。

在使用Lombok过程中，如果对于各种注解的底层原理不理解的话，很容易产生意想不到的结果。

举一个简单的例子，我们知道，当我们使用@Data定义一个类的时候，会自动帮我们生成equals()方法 。

但是如果只使用了@Data，而不使用@EqualsAndHashCode(callSuper=true)的话，会默认是@EqualsAndHashCode(callSuper=false),这时候生成的equals()方法只会比较子类的属性，不会考虑从父类继承的属性，无论父类属性访问权限是否开放。

这就可能得到意想不到的结果。

影响升级

因为Lombok对于代码有很强的侵入性，就可能带来一个比较大的问题，那就是会影响我们对JDK的升级。

按照如今JDK的升级频率，每半年都会推出一个新的版本，但是Lombok作为一个第三方工具，并且是由开源团队维护的，那么他的迭代速度是无法保证的。

所以，如果我们需要升级到某个新版本的JDK的时候，若其中的特性在Lombok中不支持的话就会受到影响。

还有一个可能带来的问题，就是Lombok自身的升级也会受到限制。

因为一个应用可能依赖了多个jar包，而每个jar包可能又要依赖不同版本的Lombok，这就导致在应用中需要做版本仲裁，而我们知道，jar包版本仲裁是没那么容易的，而且发生问题的概率也很高。

破坏封装性

以上几个问题，我认为都是有办法可以避免的。但是有些人排斥使用Lombok还有一个重要的原因，那就是它会破坏封装性。

众所周知，Java的三大特性包括封装性、继承性和多态性。

如果我们在代码中直接使用Lombok，那么他会自动帮我们生成getter、setter 等方法，这就意味着，一个类中的所有参数都自动提供了设置和读取方法。

举个简单的例子，我们定义一个购物车类：

@Data

public class ShoppingCart {

//商品数目

private int itemsCount;

//总价格

private double totalPrice;

//商品明细

private List items = new ArrayList<>();

}

//例子来源于《极客时间-设计模式之美》

我们知道，购物车中商品数目、商品明细以及总价格三者之前其实是有关联关系的，如果需要修改的话是要一起修改的。

但是，我们使用了Lombok的@Data注解，对于itemsCount 和 totalPrice这两个属性。虽然我们将它们定义成 private 类型，但是提供了 public 的 getter、setter 方法。

外部可以通过 setter 方法随意地修改这两个属性的值。我们可以随意调用 setter 方法，来重新设置 itemsCount、totalPrice 属性的值，这也会导致其跟 items 属性的值不一致。

而面向对象封装的定义是：通过访问权限控制，隐藏内部数据，外部仅能通过类提供的有限的接口访问、修改内部数据。所以，暴露不应该暴露的 setter 方法，明显违反了面向对象的封装特性。

好的做法应该是不提供getter/setter，而是只提供一个public的addItem方法，同时取修改itemsCount、totalPrice以及items三个属性。

总结

本文总结了常用的Java开发工具Lombok的优缺点。

优点是使用注解即可帮忙自动生成代码，大大减少了代码量，使代码非常简洁。

但是并不意味着Lombok的使用没有任何问题，在使用Lombok的过程中，还可能存在对队友不友好、对代码不友好、对调试不友好、对升级不友好等问题。

最重要的是，使用Lombok还会导致破坏封装性的问题。

虽然使用Lombok存在着很多方便，但是也带来了一些问题。

但是到底建不建议在日常开发中使用，我其实保持一个中立的态度，不建议大家过度依赖，也不要求大家一定要彻底不用。

只要大家在使用的过程中，或者评估要不要在代码中引入Lombok之前，在想到它的优点的同时，能够考虑到他给代码带来的问题的，那么本文的目的也就达到了！

小编整理出一篇Java进阶架构师之路的核心知识，同时也是面试时面试官必问的知识点，篇章也是包括了很多知识点，其中包括了有基础知识、Java集合、JVM、多线程并发、spring原理、微服务、Netty 与RPC 、Kafka、日记、设计模式、Java算法、数据库、Zookeeper、分布式缓存、数据结构等等

由于pdf文档里的细节内容实在过多所以只编辑了部分知识点的章节粗略的介绍下，每个章节小节点里面都有更细化的内容！以下就是部分章节目录，由于头条的篇幅限制目录上的详细讲解也无法一一列出，文末底下有获取以下章节的所有详细知识讲解。

JVM

1. 线程
2. JVM内存区域
3. JVM运行时内存
4. 垃圾回收与算法
5. JAVA 四中引用类型
6. GC分代收集算法 VS 分区收集算法
7. GC垃圾收集器
8. JAVA IO/NIO
9. JVM 类加载机制

由于篇幅限制小编，细节内容实在太多啦，所以只把部分知识点截图出来粗略的介绍，每个小节点里面都有更细化的内容！有需要的程序猿（媛）可以帮忙转发+关注私信（架构资料）获取哦

JAVA集合

1. 接口继承关系和实现
2. List
3. ArrayList（数组）
4. Vector（数组实现、线程同步）
5. LinkList（链表）
6. Set
7. HashSet（Hash表）
8. TreeSet（二叉树）

JAVA多线程并发

1. JAVA并发知识库
2. JAVA线程实现/创建方式
3. 4种线程池
4. 线程生命周期(状态)
5. 终止线程4种方式
6. sleep与wait 区别
7. start与run区别
8. JAVA后台线程
9. JAVA锁
10. 线程基本方法4.1.11. 线程上下文切换
11. 同步锁与死锁
12. 线程池原理
13. JAVA阻塞队列原理
14. CyclicBarrier、CountDownLatch、Semaphore的用法
15. volatile关键字的作用（变量可见性、禁止重排序）
16. 如何在两个线程之间共享数据

JAVA基础

1. JAVA异常分类及处理
2. JAVA反射
3. JAVA注解
4. JAVA内部类
5. JAVA泛型
6. JAVA序列化(创建可复用的Java对象)
7. JAVA复制

Spring 原理

1. Spring 特点
2. Spring 核心组件
3. Spring 常用模块
4. Spring 主要包
5. Spring 常用注解
6. Spring第三方结合
7. Spring IOC原理
8. Spring APO原理
9. Spring MVC原理
10. Spring Boot原理
11. JPA原理
12. Mybatis缓存
13. Tomcat架构

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微服务

1. 服务注册发现
2. API 网关
3. 配置中心
4. 事件调度（kafka）
5. 服务跟踪（starter-sleuth）
6. 服务熔断（Hystrix）
7. Hystrix断路器机制
8. API管理

Netty 与RPC

1. Netty 原理
2. Netty 高性能
3. Netty RPC实现
4. 关键技术
5. 核心流程
6. 消息编解码
7. 通讯过程
8. RMI实现方式

分布式缓存

1. 缓存雪崩
2. 缓存穿透
3. 缓存预热
4. 缓存更新
5. 缓存降级

网络

1. 网络7层架构
2. TCP/IP原理
3. TCP三次握手/四次挥手
4. HTTP原理
5. CDN 原理
6. 分发服务系统
7. 负载均衡系统
8. 管理系统

日志

1. Slf4j
2. Log4j
3. LogBack
4. Logback优点
5. ELK

Zookeeper

1. Zookeeper概念
2. Zookeeper角色
3. Zookeeper工作原理（原子广播）
4. Znode有四种形式的目录节点

Kafka

1. Kafka概念
2. Kafka数据存储设计
3. partition的数据文件（offset，MessageSize，data）
4. 数据文件分段segment（顺序读写、分段命令、二分查找）
5. 数据文件索引（分段索引、稀疏存储）
6. 生产者设计
7. 负载均衡（partition会均衡分布到不同broker上）
8. 批量发送
9. 压缩（GZIP或Snappy）
10. 消费者设计

RabbitMQ

1. RabbitMQ概念
2. RabbitMQ架构
3. Exchange 类型

Hbase

1. Hbase概念
2. 列式存储
3. Hbase核心概念
4. Hbase核心架构
5. Hbase的写逻辑
6. HBase vs Cassandra
7. MongoDB
8. MongoDB概念
9. MongoDB特点

Cassandra

1. Cassandra概念
2. 数据模型
3. Cassandra一致Hash和虚拟节点
4. Gossip协议
5. 数据复制
6. 数据写请求和协调者
7. 数据读请求和后台修复
8. 数据存储（CommitLog、MemTable、SSTable）
9. 二级索引（对要索引的value摘要，生成RowKey）
10. 数据读写

设计模式

1. 设计原则
2. 工厂方法模式
3. 抽象工厂模式
4. 单例模式
5. 建造者模式
6. 原型模式
7. 适配器模式
8. 装饰器模式
9. 代理模式
10. 外观模式
11. 桥接模式
12. 组合模式
13. 享元模式
14. 策略模式
15. 模板方法模式
16. 观察者模式
17. 迭代子模式
18. 责任链模式
19. 命令模式
20. 备忘录模式

负载均衡

1. 四层负载均衡 vs 七层负载均衡
2. 负载均衡算法/策略
3. LVS
4. Keepalive
5. Nginx反向代理负载均衡
6. HAProxy

数据库

1. 存储引擎
2. 索引
3. 数据库三范式
4. 数据库是事务
5. 存储过程(特定功能的SQL 语句集)
6. 触发器(一段能自动执行的程序)
7. 数据库并发策略
8. 数据库锁
9. 基于Redis分布式锁
10. 分区分表
11. 两阶段提交协议
12. 三阶段提交协议
13. 柔性事务
14. CAP

一致性算法

1. Paxos
2. Zab
3. Raft
4. NWR
5. Gossip
6. 一致性Hash
7. 一致性Hash特性
8. 一致性Hash原理

JAVA算法

1. 二分查找
2. 冒泡排序算法
3. 插入排序算法
4. 快速排序算法
5. 希尔排序算法
6. 归并排序算法
7. 桶排序算法
8. 基数排序算法
9. 剪枝算法
10. 回溯算法
11. 最短路径算法
12. 最大子数组算法
13. 最长公共子序算法
14. 最小生成树算法

数据结构

1. 栈（stack）
2. 队列（queue）
3. 链表（Link）
4. 散列表（Hash Table）
5. 排序二叉树
6. 红黑树
7. B-TREE
8. 位图

加密算法

1. AES
2. RSA
3. CRC
4. MD5

Hadoop

1. Hadoop概念
2. HDFS
3. Client
4. NameNode
5. Secondary NameNode
6. DataNode
7. MapReduce
8. JobTracker
9. TaskTracker
10. Task
11. Reduce Task 执行过程
12. Hadoop MapReduce 作业的生命周期
13. 作业提交与初始化
14. 任务调度与监控。
15. 任务运行环境准备
16. 任务执行
17. 作业完成

Spark

1. Spark概念
2. 核心架构
3. 核心组件
4. SPARK编程模型
5. SPARK计算模型
6. SPARK运行流程
7. SPARK RDD流程
8. SPARK RDD

Storm

1. Storm概念
2. 集群架构
3. Nimbus（master-代码分发给Supervisor）
4. Supervisor（slave-管理Worker进程的启动和终止）
5. Worker（具体处理组件逻辑的进程）
6. Task
7. ZooKeeper
8. 编程模型（spout->tuple->bolt）
9. opology运行
10. Storm Streaming Grouping
11. ResourceManager
12. NodeManager
13. ApplicationMaster
14. YARN运行流程

云计算

1. SaaS
2. PaaS
3. IaaS
4. Docker
5. Openstack
6. Namespaces
7. 进程(CLONE_NEWPID 实现的进程隔离)
8. Libnetwork与网络隔离
9. 资源隔离与CGroups
10. 镜像与UnionFS
11. 存储驱动

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