Java岗位要求那些技术

java岗位要求有下面几点：
1、 至少2年以上相关工作经验
2、 精通java，熟悉Spring、Mybatis等常用框架；
3、 优秀的数据库设计优化能力；
4、 熟练掌握多线程及并发技术，熟悉分布式缓存、消息队列、RPC原理；
5、 扎实的计算机基础，熟悉常用数据结构和算法；
6、 精通linux，能熟练应用shell/python等脚本语言；
7、 学习能力强，有较好的沟通能力，能迅速融入团队；
8、 理解产品需求，有一定的系统抽象设计能力加分项目；
9、 热爱技术，追求卓越；富有技术前瞻性和产品嗅觉；富有创新精神，有事业心；
10、 有互联网、高并发、分布式项目经验。
1、计算机或相关专业本科以上学历优先，5年以上互联网行业研发经验优先，具有设计和开发分布式高容量系统经验优先考虑；
2、 精通Java语言和JavaEE相关技术，熟练运用Spring Cloud/Dubbo等技术框架和分布式、多线程、缓存、网络编程等高性能架构相关开发技术，熟悉SpringBoot、SpringMVC、Mybatis、Webservice等主流开发技术，熟悉MVC设计模式，对框架本身的体系有较为深厚的理解和应用经验；
3、 熟练使用Tomcat、docker、Apache，Nginx等应用和服务器配置；
4、 熟练掌握SQL Server/Mysql/Oracle等主流数据库中的一种，熟悉SQL编写和优化，能进行数据结构设计；
5、 有很强的分析问题和解决问题的能力，有强烈的责任心；
6、 规范化的编程风格，较强的独立工作能力和团队协作精神及管理能力，有较好的沟通表达能力。
1 有spring boot开发经验
2 有常见关系数据开发经验（mysql、postgresql等）
3 熟悉rest api的设计方法
4 掌握git，了解基本的基于git的代码提交与冲突解决，了解git的分支与分支的合并
5 熟悉java及其生态，有java11或更高版本开发经验更佳
6 掌握maven或gradle等构建管理工具，熟悉其常用命令
7有gradle使用经验者更佳
8熟悉cas认证框架
熟悉或掌握下面一或多项技能：
- 熟悉或了解vertx及其生态
- 熟悉或了解spting webflux
- 熟悉或了解时序数据库（influxdb、timescaledb、tdengine等）
- 有spring data jpa开发经验，了解querydsl更佳
- 熟悉或了解mqtt协议或其它物联网常用协议，或精通websocket的
- 熟悉或了解docker、docker-compose及其生态
- 获悉或掌握linux的基本 *** 作
- 了解常用的消息队列（activemq、kafka等）
熟悉或掌握以下技能加分：
- 有高可用系统设计或开发经验的
- 熟悉或了解kubernates及其生态的
- 了解devops或有开发流程自动化设计经验的
- 能够进行流程图绘制或uml时序图绘制
- 了解nginx或其它的反向代理
- 有c、c++或python开发经验的
4 语言能力
中文
5 个性特征
乐观开朗，团队合作，创新精神，乐于助人
6 工作能力
拥有较强的抗压性及适应性，可较好的应对工作上出现的突发状况。
希望能帮助你。

时序数据库(TSDB) 是一种数据库管理系统，用于存储、处理和分析时间序列数据（以下简称时序数据）。

时序数据是按时间维度顺序记录且索引的数据。像智慧城市、物联网、车联网、工业互联网等领域各种类型的设备和传感器都会产生海量的时序数据，证券市场的行情数据也是时序数据，这些数据将占世界数据总量的 90% 以上。

虽然你也可以使用关系数据库或 NoSQL 数据库来处理时序数据，但这类数据库并没有充分利用时序数据的特点，性能提升极为有限，只能依靠集群技术，投入更多的计算资源和存储资源来处理，系统的运营维护成本急剧上升。而专门构建的时序数据库，如TDengine，充分利用了时序数据库的特点，大幅提升了数据的写入和查询速度，同时也大幅提高了数据压缩率。此外，时序数据库包含专有的时序数据分析功能和数据管理功能，使用户可以很轻松地开发应用程序。

TDengine是一款开源、云原生的时序数据库（Time Series Database），专为物联网、工业互联网、金融、IT 运维监控等场景设计并优化，具有极强的d性伸缩能力。同时它还带有内建的缓存、流式计算、数据订阅等系统功能，能大幅减少系统设计的复杂度，降低研发和运营成本，是一个极简的时序数据处理平台。

时序数据库(TSDB) 是一种数据库管理系统，用于存储、处理和分析时间序列数据（以下简称时序数据）。

时序数据是按时间维度顺序记录且索引的数据。像智慧城市、物联网、车联网、工业互联网等领域各种类型的设备和传感器都会产生海量的时序数据，证券市场的行情数据也是时序数据，这些数据将占世界数据总量的 90% 以上。

虽然你也可以使用关系数据库或 NoSQL 数据库来处理时序数据，但这类数据库并没有充分利用时序数据的特点，性能提升极为有限，只能依靠集群技术，投入更多的计算资源和存储资源来处理，系统的运营维护成本急剧上升。而专门构建的时序数据库，如TDengine，充分利用了时序数据库的特点，大幅提升了数据的写入和查询速度，同时也大幅提高了数据压缩率。此外，时序数据库包含专有的时序数据分析功能和数据管理功能，使用户可以很轻松地开发应用程序。

TDengine是一款开源、云原生的时序数据库（Time Series Database），专为物联网、工业互联网、金融、IT 运维监控等场景设计并优化，具有极强的d性伸缩能力。同时它还带有内建的缓存、流式计算、数据订阅等系统功能，能大幅减少系统设计的复杂度，降低研发和运营成本，是一个极简的时序数据处理平台。

---