可以从几方面来看Java：

JVM

多线程

记忆方法：产生的原因（内存模型）--> 解决的办法（synchronized，Lock，Condition，volatile，ThreadLoad，AtomicInteger，CAS）--> 优化（生产者消费者模式（从源头分析），Condition）

集合

记忆方法：Collection系列（当你分析他们的原理 ArrayList，LinkedList，Vector 作为一类记比较好），Map系列（HashMap，HashTable，ConcurrentHashMap作为一类记）

IO

记忆方法：重点理解 IO模型（阻塞式IO，非阻塞式IO，IO复用，信号驱动IO，异步IO）理解了这些，会有助于理解 NIO，AIO。另外，需要知道 设计模式中的装饰器模式，会比较好理解Java的IO包。

小知识点

个人觉得 Java 大体上可以切分为上面4个大部分。但其实还会有很多小知识点。比如说

1. Java 关键字：abstract，final，static 等。
2. 关键类：Object类的几个方法， String类，Thread类，栈，队列的一些实现类 等其他Java常用类。
3. 其他关于Java的知识，比如 jdk8的新特性（重点lambda+集合的流式操作），UML类图等。

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进阶--看书

《

Effective Java》《Thinking in java》《深入理解Java虚拟机》《Java并发编程实战》这四本 是 Java 领域比较有名的书了，分别再从 虚拟机，多线程，一些小的要注意点等方面进一步提高自己的Java能力。

进阶--研究

框架代码

考本题的 EZLippi 的答案，此时可以看下一些 java 后端的框架，例如可以研究一下 Spring，如：

又或者 看看 SpringMVC ，Spring Security 的源码流程 也是比较好的，毕竟这些都是比较流行的基于Java的一些技术：

在这里，可能会对编译期和运行期不太熟悉，对反射不太了解，对Java的异常之前好像也没怎么接触过，又或者，不知道 abstract，final，try-catch-finally 的实际运用场景是什么。这里都可以接触到。

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最后--把知识用在工作中或者自己的项目中

例如，如果没有工作，那么就自己做个个人博客，用Java搭建后端，部署到阿里云。这时候可以监控下自己的Java使用了多少内存，例如简单的使用 jstat 就可以：

这时候你可以看到 新生代，老年代，eden区域，survivor区域等，可以看下他们的占比，利用-xmx,-xms,-xmn,-xss 等适当调节下。不要小看这些，阿里云上1G内存可是要差不多30块钱呢，够两顿饭钱了。

又或者，如果在你的代码中你要用到集合，这个时候就可以考虑下 JDK8 的新特性，集合的流式处理是JDK8 的一大特性，如下是我在工作中使用的代码举例（写得不太好，不过意思就是这样）：

List
       
         accounts = accountRepo.findAccountsByEntityCode(entityCode);		if(accounts != null) {    //如果不是叶子节点，那么重新计算    accounts	.parallelStream()	.filter(param -> {	    AccountType accountType = accountTypeService.findAccountTypeById(param.getAcctCode());	    if(StringUtils.isEmpty(accountType.getIsLeaf())){	        if("0".equals(accountType.getIsLeaf())){                    return true;                } else {                    return false;                }            } else { 		    return true;	    }	})	.forEach(param -> getAccount0(param));}
       

再另外，如果分析了 ArrayList，LinkedList，会发现，ArrayList 的性能消耗主要是扩容所引起了，那么定义 ArrayList 的时候，就不要这样子了：

ArrayList

而是先估算容量大小，这样子（估算不出那就算了）：

ArrayList

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最后，Java 只是一个工具，要配合好设计模式，以及算法，数据结构。比如说你对一个数组排序，老师教冒泡，选择算法，Java代码写得再好，再明了清晰，复杂度也是 O(n^2)，慢。