『壹』 Erlang游戲程序員換語言轉行，你有什麼好的建議嗎
您混淆了“厭倦製作游戲”和“厭倦使用Erlang”。作為一名程序員，如果你以技術研究為生，你可以專攻或學習更多。否則，你必須在某個行業或領域工作。在你的職業生涯開始的時候，你充滿激情，因為你需要學習一些東西，但在一年半之後，你會成為一個專家，並發現總有一些規則和思維模式，這使你成為革命的螺絲釘。因此，您的問題不在於Erlang或任何其他語言。編程語言只是你可以使用的工具，但卻是“快速理解問題本質並解決問題的能力”。
『貳』 2017年，Web 後端出現了哪些新的思想和技術
1. 網路交互的多樣性
1.1 Http1.1協議日漸式微,Http2和websocket,以及更多的自定義協議將會成為主流。
Web後端將不僅僅是一個web後端，而變成一個大後端，或者叫 中端+後端(這個概念阿里巴巴很早就有了)。隨著移動互聯網的發展，以及物聯網的興起(在這里我把mobike的單車看作是物聯網的一個終端)，用戶的接入方式由單純的瀏覽器，向著多種接入設備進行演進。 在這個概念之下，用戶的定義會更廣泛，站在後端的角度看來，連接上伺服器的不再是一個個的用戶，而是一個個的終端，並存在多個終端同享一個用戶的情況(多端登錄)。 因此在這個趨勢之下，整個後端的接入層(比如nginx之於web)將會走向更廣闊的天地，對於任意一個設備來說，他將同時利用多種協議和多種方式連接到不同的接入點來達成自身的功能。
1.2 網路協議與網路信息交互的樣式多樣性
從最早的webService,到後來的json-rpc，和thrift再到如今的 protobuf(grpc)等等，我們開始為不同的數據交互設計了不同的序列化協議和調用協議，然而受到環境(移動終端的弱網路狀態)，性能(網關服務,與網路調用)的影響,我們開始使用大量容錯性更強，數據量更小的數據傳輸方式，來滿足我們的需求。
在早先的web中，http+from表單的提交成為我們的標配，然而在今天，TCP都不一定成為必選項，UDP和UDP的改進協議都在被不同的公司進行嘗試，甚至於KCP都有可能成為大家考慮的方案之一。
2.數據多樣性開始成為設計的焦點。
2.1 在早先的web後端中，表設計和功能開發構成了日常工作的絕大部分，所有的後端人員都在試圖讓一切的用戶操作落入CRUD的抽象范疇里(比如 Restful)，然而CRUD怎麼會滿足我們的抽象需求呢。
自從memcached和redis在被大量引入後端開發之後，我們可以看到，後端人員在對數據的理解上有了大量的改變，我們不再單單把數據視為RDBMS裡面的一行，而是圍繞著業務本身對數據進行了分類。最明顯的是，狀態數據的引入，在開發中，我們將用戶的部分信息，視為一個用戶的狀態，在狀態數據的基礎上，讓用戶的行為變成狀態遷移的觸發，在表現上看我們讓用戶的信息存儲到redis和memcached 里就是最RDMBS不能有效滿足我們的抽象需求的一次改進。
2.2 從狂熱的Nosql到Nosql和RDBMS的共存，代表了後端開發人員對數據這一個方式的新理解，而傳統的行存儲到列存儲，到監控常用的基於時間序列的資料庫都開始進入了我們的視野。
幾年來，大量的開發者，開始將用戶產生的數據進行了更詳細的歸類，不再是rdbms一刀切的方式， 我們會詳細地劃分出用戶的狀態數據落入到Nosql，將用戶的操作數據落入到RDBMS(表述不一定全，但在類似於訂單支付之類的具有冪等性要求的操作中要求事務的完備等)，將用戶的行為統計落入時間序列資料庫， 將用戶的大量相關資源(如頭像圖片)將會落入到我們的對象存儲中。在後端開發的手冊里，數據格式的多樣性成為了必須考慮的問題。
3.圍繞著數據的收集,存儲，計算，索引查詢，分析 成為後端的常態
3.1 後端角色的含義，在人手不足的公司里，很難存在一個專注於後端業務開發的開發人員了，在大數據的浪潮下，後端開發人員開始兼職起了數據系統的開發工程師。 隨著互聯網大量技術的演進和發展，任何一個職業都很難找到一個明確的界限，因此圍繞著數據的收集，存儲，計算，分析，和索引查詢都會成為後端開發人員的必備技能。
3.2 數據收集
(1) 隨著分布式，集群化，多IDC的發展，不同於運維的系統性能收集，後端開發開始著重於收集與應用運營過程相關的各類指標和數據，
除了日常的業務開發，同時還會伴隨著應用調用過程的耗時，目標服務可用性等數據的收集，常見的如java的 metrics,zipkin等開源第三方的工具開始被廣泛借鑒和引用。
(2) 用戶行為和終端信息的上報收集，隨著大數據的開展，以及精細化運營的要求，後端逐漸開始接觸到用戶相關信息和終端運行狀態的信息上報，
收集上來的數據不僅用於用戶的畫像分析，同時也為客服的用戶追蹤，用戶的操作行為做出決策，通常表現在當用戶投訴某一筆業務的失敗時，便於開發人員的快速定位和排錯。
3.3 數據存儲
接著上面的數據收集，數據的傳輸和存儲成為了繞不開的功能，kafka的大規模運用，HDFS,HBase等工具也開始成為了後端開發日常的一部分。
3.4 數據計算
然而存儲的原始數據是沒有價值的，後端又開始了他們的數據清洗和數據處理的道路，storm,spark成為了後端的新秀，與用戶運營統計分析(俗稱跑策略跑演算法)不同，當前語境下的後端數據計算，更多是一個短耗時,小規模的計算，典型的則比如風控系統，和預警系統，針對用戶的行為和流量的多少，對惡意用戶進行甄別和快速干預。
3.5 數據索引查詢
(1) 隨著業務的擴充，任意一個app幾乎都內置了相應的搜索引擎，Lucene,solr也成為了後端程序員必備的技能之一，不管是精確搜索，還是模糊匹配，後端身上背負的業務也越來越多。
(2) 准實時數據的搜索也將成為常態，在近幾年的發展中，如何快速地在一個巨量的數據中，完成RDBMS中的 join,distinct統計等成為後端工程師不得不面對的問題
3.6 數據分析查詢
AI和深度學習已經拉開了序幕，圍繞著數據本身的挖掘，學習，也開始成為了產品側的需求，但理想歸理想，現實歸現實，後端的同學們在這個方向上仍然還是摸索狀態，但長遠來說跑不了了。
4.架構設計的更進一步
2017年裡，SOA的名詞正在淡出視野，微服務成了替代SOA的高頻詞，Serverless也開始走向了廣大後端的知識技能圖譜，不管是追新也好，滿足需求也罷，我也向諸位舉例一些常見的單詞，然而掛一漏萬請諸位擔待
4.1 CQRS(命令查詢職責分離模式)
將傳統CRUD的寫操作，進行非同步化,後端配合讀寫資料庫的分離。以及消息隊列的引入，將寫操作相關的一些耗時操作(驗證，走流程)等進行非同步化，常見的如電商中的訂單。
4.2 actor
Erlang的actor的興起，不管是golang Goroutine，還是scala/java的akka，都在深刻地影響著後端系統的架構設計。
4.3 CRDT和最終一致性
分布式系統的興起，也帶來了可用性和一致性的矛盾問題，協同兩個進程間的數據成為了每一個後端繞不過去的坎，為了達成最終一致性，各類方案如雨後春筍般冒出。
4.4 reactive
當android上的流行庫Rxjava，從前端走向後台的時候，也意味著後端也開始進入了響應式編程的時代，java的 vert.x就是其中的例子，那種request-response一招破萬法的時光不再有了。
5. 運維和devops對後端的要求
5.1 安全,穩定,高效,經濟
(1) 隨著業務走向穩定，以及互聯網的發展，網路服務的安全性開始成為了後端的核心之一，由於法律的不健全，對違法分子的追責難度大，違法成本低，網路安全攻擊將會在將來的一段時間內成為常態，這就對後端的程序特別是對外的介面設計提出了更高的要求。
(2) 多機房，異地容災，數據備份。健壯的後端一直是後端應用的要求之一。新的時間里，後端的可用性，穩定性依然是每一個後端都要面對的問題。
(3) 以前一個用戶只有一個電腦，瀏覽網站的時候，只在獲取數據的時候與站點有交互。現在隨著電子設備，智能設備的增多，一個用戶能夠接入網路的設備也在增多，同時長連接和並發數也會增多，因此高性能的接入網關開始成為了後端人員關注的焦點，比如圍繞著intel的dpdk各類應用也是紛至沓來。
(4) 經濟，利用雲服務的即買即用，用完即退的特點，使得在開展運營活動的時候，後端不用向運維徵求和購買大量的機器。 然而為了在運營活動的短時沖擊和突增流量的情況下後端應用能夠平穩地運行，對後端人員的部署和調度能力提出了更高的要求。
5.2 更規范的軟體開發流程
git+jenkins+ansible的開源組合，開始無法滿足開發和運維的需求，項目管理的集成，測試人員的介入，都要求後端的軟體工程工具從各自為陣的開源工具，走向一個大一統的系統，需要我們將 需求,BUG管理,迭代版本，開發，測試，灰度，藍綠部署流程都進行集成。
5.3 雲服務,容器化之爭
公有雲，私有雲，混合雲，以及容器等相關的雲計算技術，也在推動者後端的技術改革，後端面對的不再僅僅是一個物理機器，或者虛擬機，而是一個更復雜更多樣性的環境，對後端業務之外的技術和調度要求將越來越高。
相對於前端，後端實在是一個特別籠統的說法，正如上面提出的觀點，很多的技術其實並不屬於後端工程師，他們有的時候叫 運營開發工程師，有的叫大數據工程師，但為了相對於前端的劃分，因此我把他們的工作內容都劃到了後端裡面去，畢竟相對於技術研究,他們面對的都是一些技術應用的場合，很多的開源軟體只要達到了理解原理如何使用的水平就已經足夠應付日常工作了。
『叄』 蘋果平板電腦能安裝C++c語言軟體嗎
當然是可以的。Mac系統本質上是一個Unix系統，雀蔽Unix系薯歲銀統就是以C語言編寫的。
目前Mac OS X的開發工具為Xcode，支持C和標准C++程序的編寫。而Mac平台也有不少支持C語言編程的IDE，像NetBeans和Eclipse。
不過，Mac OS X目前默認沒有C語言的編譯器，你需要安裝Xcode，Xcode包含了GCC編譯器。
如果你只是用Mac來學習C語言，安裝一數宴個Xcode即可。Xcode的安裝文件在系統盤的Optional文件夾里。
『肆』 ipad能夠編程嗎
iPad上是能夠進行編程的，因為在2016年6月14日，蘋果召開WWDC16開發者大會上，圍繞開發者主題推出了一款iPad平台的應用開發工具Swift Playgrounds，現在開發者可以直接在iPad進行編程了。
SwiftPlaygrounds這款app是一款適用於編程初學者的 iPad app，它讓用戶可以一邊寫代碼，一邊看到代碼造就的成果。在左側輸入代碼，在右側立即就能呈現效果。
同時，Swift 是一種新的編程語言，可用於編寫 iOS 和 macOS 應用，它結合了 C 和 Objective-C 的優點並且不受C兼容性的限制。
(4)akkaweb擴展閱讀：
Swift 作為一種快速而高效的語言，有著它自己的獨特優勢，Swift 將現代編程語言的精華和蘋果工程師文化的智慧結合了起來。編譯器對性能進行了優化，編程語言對開發進行了優化，兩者互不幹擾。Swift 既可以用於開發「hello, world」這樣的小程序，也可以用於開發一套完整的操作系統。
早在2015年12月4日，蘋果公司就已經宣布其Swift編程語言現在開放源代碼，長達600多頁的The Swift Programming Language可以在線免費下載，同時也可以在蘋果官方Github下載。
參考資料來源：網路-SWIFT （計算機編程語言）
『伍』 java有哪些好用的REST框架
1 Dropwizard
Dropwizard 提供了穩定成熟的Java庫， 並封裝成一個簡單的輕量級的包。
Dropwizard 介於框架和庫之間。它提供了一個開發web應用程序的全部所需。由於內置模塊化，一個應用程序可以保持小而精乾的特點，減少開發改慎和維護的時間，減少負擔。
Dropwizard 使用已有的 Jetty HTTP 庫，嵌入到你的項目中，無需外部的server。所有的Dropwizard項目都有一個 main 方法來管理內建的 HTTP server.
2 Jersey
Jersey RESTful 框架是開源的RESTful框架, 實現了JAX-RS (JSR 311 & JSR 339) 規范。它擴展了JAX-RS 參考實現， 提供了更多的特性和工具， 可以進一步地簡化 RESTful service 和 client 開發。盡管相對年輕，它已經是一個產品級的 RESTful service 和 client 框架。
3 Ninja Web Framework
Ninja Web Framework是全棧的 java web framework。穩定, 快速, 可靠, 產品級.
它提供了開發，測試，發布，維護 RESTful web應用的一切(Servlets, Guice, JPA, Flyway migrations, Maven, etc.).
就像 DropWizzard, Ninja Web Framework 是一個集成備殲跡的軟體棧。你不必建立你自己的，只需使用 Maven archetype生成一個新的項目，導入到IDE中就可以開始編碼了。
4
Play Framework
使用Play Framework 很容易地創建，構仿並建和發布 web 應用程序，支持 Java & Scala。它使用Akka, 基於一個輕量級的無狀態的架構。它應該應用於大規模地低CPU和內存消耗的應用。
5
Spark Framework
不要和 Apache 的大數據框架 Spark 弄混, 這里的 Spark 框架是一個輕量級的 Java web 框架，用來進行快速的開發(50% Spark用戶使用 Spark 創建 REST APIs)。 它受 Ruby 框架 Sinatra 啟發。
它有一個不到1M的最小化的內核， 提供了所有基本的特性, 用來構建 RESTful 或者傳統的 web 應用程序。
『陸』 什麼是歐思play
Play Framework 是一個全棧式的 Java 和 Scala Web 開發框架，由 Typesafe 公司開發，它使用了現代化的 Web 技術簡滑凱，可以讓開發者構建和部署高質量讓轎的 Web 應用程序，並且擁有強大的實時功能。它使用了基於 Java 的 Akka 框架，可以讓開發者更快速地開發出 Web 應用程序，而無需關注底層實現細節。Play Framework 還提供了一個強大的模塊化架構，可以讓開發者更輕松地構建復攔喚雜的 Web 應用程序。Play Framework 還提供了一些自定義的插件，可以幫助開發者實現自己的 Web 應用程序的功能。
『柒』 大數據雲計算學習完可以從事什麼工作
隨著雲時代的發展，大數據也吸引了越來越多的目光。雲計算和大數據早已成為不可分割的一體，掌握了雲計算和大數據也就掌握了大數據常見的實時以及離線開發框架，具備架構設計以及開發能力，能夠勝任 hadoop開發工程師，spark開發工程師，flink開發工程師等崗位。
下面是各個階段適應的崗位：
階段一：
基礎知識（linux操作基礎、shell編程、hadoop集群環境准備、zookeeper集群、網路編程）、JVM優化（JVM運行參數、JVM內存模型、jmap命令的使用、jstack命令的使用、VisualVM工具的使用、JVM垃圾回收演算法、JVM垃圾收集器、Tomcat8優化、JVM位元組碼、代碼優化）。完成以上初級階段的學習，大家就能夠完叢衫成中小型企業常見的自動化腳本。
階段二 :
hadoop環境搭建2.0（hadoop源生集群搭建、CDH版本集群搭建）、hdfs（hdfs入門、hdfs深入）、maprece（maprece入門、maprece深入學習、maprece高級）、yarn、hive（hive安裝、hive基本操作、hive高級用法、hive調優）、輔助系統工具（flume、azkaban調度、sqoop0）、IMPALA、HUE、OOZIE。學到這個階段大家基本能夠勝任離線相關工作，包括ETL工程師、hadoop開發工程師、hadoop運維工程師、Hive工程師、數據倉庫工程師等崗位。
階段三 :
kafka消息隊列、storm編程（storm編程、strom實時看板案例、storm高級應用）。完成第三階段的學習，大家能夠勝任Storm實時計算相關工作，包括ETL工程師、大數據開發工程師、Storm流式計算工程師等崗位。
階段四 ：
項目開發（strom日誌告警、strom路由器項目開發）。了解了strom項目開發，大家能夠勝任流計算開發工作，流式計算工程師、大數據開發工程師等相關工作崗位。
階段五 :
Scala編程（Scala基礎語法、Scala中面向對象編程、Scala中的模式匹配、Scala中的actor介紹、Actor實戰、Scala中的高階函數、隱式轉換和隱式參數、Akka編程實戰）、Spark（Spark概述、Spark集群安裝、Spark HA高可用部署、Spark程序、RDD概述 、創建RDD 、RDD常用的運算元操作 、RDD的依賴關系、RDD的緩存機制 、DAG的生成 、spark檢查點、Spark SQL概述 、DataFrame介紹以及與RDD對比 、DataFrame常用操作 、DataSet的介紹、以編程方式執行Spark SQL查詢、Spark on Yarn介紹、sparkStreaming概述、Spark Streaming原理 、DStream相關操作、Dstream操作實戰、sparkStreaming整合flume實戰、sparkStreaming整合kafka實戰）、Hbase（hbase簡介、hbase部署、hbase基本操作、hbase的過濾器、hbase原理、hbase高階）。完成第五階段的學習，大家能夠勝任Spark相關工作，包括ETL工程師、Spark工程師、Hbase工程師等等。
階段六 :
用戶畫像（用戶畫像概述、用戶畫像建模、用戶畫像環境、用戶畫像開發、hive整合hbase、hbase集成phoenix、項目可視化）。完成大數據Spark項改檔目實戰能夠勝任Spark相關工作，包括ETL工程師、Spark工程師、Hbase工程師、用戶畫像系統工程師、數據分析師。
階段七 :
Flink（Flink入門、Flink進階、Flink電商項目）。完成Flink實時計算系統的學習，大家能滲殲腔夠勝任Flink相關工作，包括ETL工程師、Flink工程師、大數據實時開發工程師等崗位。
階段八 :
機器學習入門（機器學習概念、機器學習數學基礎）、機器學習語言基礎（Python語言、Python數據分析庫實戰、用戶畫像標簽預測實戰）、集成學習演算法、構建人才流失模型、數據挖掘項目、推薦系統、CTR點擊率預估實戰。完成最後的學習能夠勝任機器學習、數據挖掘等相關工作，包括推薦演算法工程師、數據挖掘工程師、機器學習工程師，填補人工智慧領域人才急劇增長產生的缺口。
『捌』 有哪些Java web里的並發框架，都有哪些
一、並發是一種需求，以下先介紹一下javaweb對於高並發的處理思路：
1、synchronized 關鍵字
可用來給對象和方法或者代碼塊加鎖，當它鎖定一個方法或者一個代碼塊的時候，同一時刻最多隻有一個線程執行這段代碼。可能鎖對象包括： this， 臨界資源對象，Class 類對象
2、同步方法
同步方法鎖定的是當前對象。當多線程通過同一個對象引用多次調用當前同步方法時， 需同步執行。
3、同步代碼塊
同步代碼塊的同步粒度更加細致，是商業開發中推薦的編程方式。可以定位到具體的同步位置，而不是簡單的將方法整體實現同步邏輯。在效率上，相對更高。
A）鎖定臨界對象
同步代碼塊在執行時，是鎖定 object 對象。當多個線程調用同一個方法時，鎖定對象不變的情況下，需同步執行。
B）鎖定當前對象
4、鎖的底層實現
Java 虛擬機中的同步(Synchronization)基於進入和退出管程(Monitor)對象實現。同步方法 並不是由 monitor enter 和 monitor exit 指令來實現同步的，而是由方法調用指令讀取運行時常量池中方法的 ACC_SYNCHRONIZED 標志來隱式實現的。
5、鎖的種類
Java 中鎖的種類大致分為偏向鎖，自旋鎖，輕量級鎖，重量級鎖。
鎖的使用方式為：先提供偏向鎖，如果不滿足的時候，升級為輕量級鎖，再不滿足，升級為重量級鎖。自旋鎖是一個過渡的鎖狀態，不是一種實際的鎖類型。
鎖只能升級，不能降級。
6、volatile 關鍵字
變數的線程可見性。在 CPU 計算過程中，會將計算過程需要的數據載入到 CPU 計算緩存中，當 CPU 計算中斷時，有可能刷新緩存，重新讀取內存中的數據。在線程運行的過程中，如果某變數被其他線程修改，可能造成數據不一致的情況，從而導致結果錯誤。而 volatile 修飾的變數是線程可見的，當 JVM 解釋 volatile 修飾的變數時，會通知 CPU，在計算過程中， 每次使用變數參與計算時，都會檢查內存中的數據是否發生變化，而不是一直使用 CPU 緩存中的數據，可以保證計算結果的正確。
更多、此外還有很多細節需要通過學習去了解和完善，此處就不一一列舉了。
二、並發框架
並發框架很多，如ExecutorService、RxJava、Disruptor、Akka等，具體選擇哪個（或者都不選擇）是根據項目需求選擇的，框架本身的差異並不大，基本都是如下模式
『玖』 GitHub上面有哪些經典的java框架源碼
Bazel：來自Google的構建工具，可以快速、可靠地構建代碼。官網
Gradle：使用Groovy（非XML）進行增量構建，可以很好地與Maven依賴管理配合工作。官網
Buck：Facebook構建工具。官網
ASM：通用底層位元組碼操作和分析開發庫。官網
Byte Buddy：使用流式API進一步簡化位元組碼生成。官網
Byteman：在運行時通過DSL（規則）操作位元組碼進行測試和故障排除。官網
Javassist：一個簡化位元組碼編輯嘗試。官網
Apache Aurora：Apache Aurora是一個Mesos框架，用於長時間運行服務和定時任務（cron job）。官網
Singularity：Singularity是一個Mesos框架，方便部署和操作。它支持Web Service、後台運行、調度作業和一次性任務。官網
Checkstyle：代碼編寫規范和標准靜態分析工具。官網
Error Prone：將常見編程錯誤作為運行時錯誤報告。官網
FindBugs：通過位元組碼靜態分析查找隱藏bug。官網
jQAssistant：使用基於Neo4J查詢語言進行代碼靜態分析。官網
PMD：對源代碼分析查找不良的編程習慣。官網
SonarQube：通過插件集成其它分析組件，對過去一段時間內的數據進行統計。官網
ANTLR：復雜的全功能自頂向下解析框架。官網
JavaCC：JavaCC是更加專門的輕量級工具，易於上手且支持語法超前預測。官網
config：針對JVM語言的配置庫。官網
owner：減少冗餘配置屬性。官網
Choco：可直接使用的約束滿足問題求解程序，使用了約束規劃技術。官網
JaCoP：為FlatZinc語言提供了一個介面，可以執行MiniZinc模型。官網
OptaPlanner：企業規劃與資源調度優化求解程序。官網
Sat4J：邏輯代數與優化問題最先進的求解程序。官網
Bamboo：Atlassian解決方案，可以很好地集成Atlassian的其他產品。可以選擇開源許可，也可以購買商業版。官網
CircleCI：提供託管服務，可以免費試用。官網
Codeship：提供託管服務，提供有限的免費模式。官網
fabric8：容器集成平台。官網
Go：ThoughtWork開源解決方案。官網
Jenkins：支持基於伺服器的部署服務。官網
TeamCity：JetBrain的持續集成解決方案，有免費版。官網
Travis：通常用作開源項目的託管服務。官網
Buildkite: 持續集成工具，用簡單的腳本就能設置pipeline，而且能快速構建，可以免費試用。官網
uniVocity-parsers：速度最快功能最全的CSV開發庫之一，同時支持TSV與固定寬度記錄的讀寫。官網
Apache Phoenix：HBase針對低延時應用程序的高性能關系資料庫層。官網
Crate：實現了數據同步、分片、縮放、復制的分布式數據存儲。除此之外還可以使用基於SQL的語法跨集群查詢。官網
Flyway：簡單的資料庫遷移工具。官網
H2：小型SQL資料庫，以可以作為內存資料庫使用著稱。官網
HikariCP：高性能JDBC連接工具。官網
JDBI：便捷的JDBC抽象。官網
Protobuf：Google數據交換格式。官網
SBE：簡單二進制編碼，是最快速的消息格式之一。官網
Wire：整潔輕量級協議緩存。官網
Apache DeltaSpike：CDI擴展框架。官網
Dagger2：編譯時注入框架，不需要使用反射。官網
Guice：可以匹敵Dagger的輕量級注入框架。官網
HK2：輕量級動態依賴注入框架。官網
ADT4J：針對代數數據類型的JSR-269代碼生成器。官網
AspectJ：面向切面編程（AOP）的無縫擴展。官網
Auto：源代碼生成器集合。官網
DCEVM：通過修改JVM在運行時支持對已載入的類進行無限次重定義。官網
HotswapAgent：支持無限次重定義運行時類與資源。官網
Immutables：類似Scala的條件類。官網
JHipster：基於Spring Boot與AngularJS應用程序的Yeoman源代碼生成器。官網
JRebel：無需重新部署，可以即時重新載入代碼與配置的商業軟體。官網
Lombok：減少冗餘的代碼生成器。官網
Spring Loaded：類重載代理。官網
vert.x：多語言事件驅動應用框架。官網
Akka：用來編寫分布式容錯並發事件驅動應用程序的工具和運行時。官網
Apache Storm：實時計算系統。官網
Apache ZooKeeper：針對大型分布式系統的協調服務，支持分布式配置、同步和名稱注冊。官網
Hazelcast：高可擴展內存數據網格。官網
Hystrix：提供延遲和容錯。官網
JGroups：提供可靠的消息傳遞和集群創建的工具。官網
Orbit：支持虛擬角色（Actor），在傳統角色的基礎上增加了另外一層抽象。官網
Quasar：為JVM提供輕量級線程和角色。官網
Apache Cassandra：列式資料庫，可用性高且沒有單點故障。官網
Apache HBase：針對大數據的Hadoop資料庫。官網
Druid：實時和歷史OLAP數據存儲，在聚集查詢和近似查詢方面表現不俗。官網
Infinispan：針對緩存的高並發鍵值對數據存儲。官網
Bintray：發布二進制文件版本控制工具。可以於Maven或Gradle一起配合使用。提供開源免費版本和幾種商業收費版本。官網
Central Repository：最大的二進制組件倉庫，面向開源社區提供免費服務。Apache Maven默認使用Central官網Repository，也可以在所有其他構建工具中使用。
IzPack：為跨平台部署建立創作工具（Authoring Tool）。官網
JitPack：打包GitHub倉庫的便捷工具。可根據需要構建Maven、Gradle項目，發布可立即使用的組件。官網
Launch4j：將JAR包裝為輕量級本機Windows可執行程序。官網
Nexus：支持代理和緩存功能的二進制管理工具。官網
packr：將JAR、資源和JVM打包成Windows、Linux和Mac OS X本地發布文件。官網
Apache POI：支持OOXML規范（XLSX、DOCX、PPTX）以及OLE2規范（XLS、DOC、PPT）。官網
documents4j：使用第三方轉換器進行文檔格式轉換，轉成類似MS Word這樣的格式。官網
jOpenDocument：處理OpenDocument格式（由Sun公司提出基於XML的文檔格式）。官網
Cyclops：支持一元（Monad）操作和流操作工具類、comprehension（List語法）、模式匹配、trampoline等特性。官網
Fugue：Guava的函數式編程擴展。官網
Functional Java：實現了多種基礎和高級編程抽象，用來輔助面向組合開發（composition-oriented development）。官網
Javaslang：一個函數式組件庫，提供持久化數據類型和函數式控制結構。官網
jOOλ：旨在填補Java 8 lambda差距的擴展，提供了眾多缺失的類型和一組豐富的順序流API。官網
jMonkeyEngine：現代3D游戲開發引擎。官網
libGDX：全面的跨平台高級框架。官網
LWJGL：對OpenGL/CL/AL等技術進行抽象的健壯框架。官網
JavaFX：Swing的後繼者。官網
Scene Builder：開發JavaFX應用的可視化布局工具。官網
Agrona：高性能應用中常見的數據結構和工具方法。官網
Disruptor：線程間消息傳遞開發庫。官網
fastutil：快速緊湊的特定類型集合（Collection）。官網
GS Collections：受Smalltalk啟發的集合框架。官網
HPPC：基礎類型集合。官網
Javolution：實時和嵌入式系統的開發庫。官網
JCTools：JDK中缺失的並發工具。官網
Koloboke：Hash set和hash map。官網
Trove：基礎類型集合。官網
High-scale-bli:Cliff Click 個人開發的高性能並發庫官網
Eclipse：老牌開源項目，支持多種插件和編程語言。官網
IntelliJ IDEA：支持眾多JVM語言，是安卓開發者好的選擇。商業版主要針對企業客戶。官網
NetBeans：為多種技術提供集成化支持，包括Java SE、Java EE、資料庫訪問、HTML5
Imgscalr：純Java 2D實現，簡單、高效、支持硬體加速的圖像縮放開發庫。官網
Picasso：安卓圖片下載和圖片緩存開發庫。官網
Thumbnailator：Thumbnailator是一個高質量Java縮略圖開發庫。官網
ZXing：支持多種格式的一維、二維條形碼圖片處理開發庫。官網
im4java: 基於ImageMagick或GraphicsMagick命令行的圖片處理開發庫，基本上ImageMagick能夠支持的圖片格式和處理方式都能夠處理。官網
Apache Batik：在Java應用中程序以SVG格式顯示、生成及處理圖像的工具集，包括SVG解析器、SVG生成器、SVG DOM等模塊，可以集成使用也可以單獨使用，還可以擴展自定義的SVG標簽。官網
Genson：強大且易於使用的Java到JSON轉換開發庫。官網
Gson：谷歌官方推出的JSON處理庫，支持在對象與JSON之間雙向序列化，性能良好且可以實時調用。官網
Jackson：與GSON類似，在頻繁使用時性能更佳。官網
LoganSquare：基於Jackson流式API，提供對JSON解析和序列化。比GSON與Jackson組合方式效果更好。官網
Fastjson：一個Java語言編寫的高性能功能完善的JSON庫。官網
Kyro：快速、高效、自動化的Java對象序列化和克隆庫。官網
JDK 9：JDK 9的早期訪問版本。官網
OpenJDK：JDK開源實現。官網
Scala：融合了面向對象和函數式編程思想的靜態類型編程語言。官網
Groovy：類型可選（Optionally typed）的動態語言，支持靜態類型和靜態編譯。目前是一個Apache孵化器項目。官網
Clojure：可看做現代版Lisp的動態類型語言。官網
Ceylon：RedHat開發的面向對象靜態類型編程語言。官網
Kotlin：JetBrain針對JVM、安卓和瀏覽器提供的靜態類型編程語言。官網
Xtend：一種靜態編程語言，能夠將其代碼轉換為簡潔高效的Java代碼，並基於JVM運行。官網
Apache Log4j 2：使用強大的插件和配置架構進行完全重寫。官網
kibana：分析及可視化日誌文件。官網
Logback：強健的日期開發庫，通過Groovy提供很多有趣的選項。官網
logstash：日誌文件管理工具。官網
Metrics：通過JMX或HTTP發布參數，並且支持存儲到資料庫。官網
SLF4J：日誌抽象層，需要與具體的實現配合使用。官網
Apache Flink：快速、可靠的大規模數據處理引擎。官網
Apache Hadoop：在商用硬體集群上用來進行大規模數據存儲的開源軟體框架。官網
Apache Mahout：專注協同過濾、聚類和分類的可擴展演算法。官網
Apache Spark：開源數據分析集群計算框架。官網
DeepDive：從非結構化數據建立結構化信息並集成到已有資料庫的工具。官網
Deeplearning4j：分布式多線程深度學習開發庫。官網
H2O：用作大數據統計的分析引擎。官網
Weka：用作數據挖掘的演算法集合，包括從預處理到可視化的各個層次。官網
QuickML：高效機器學習庫。官網、GitHub
Aeron：高效可擴展的單播、多播消息傳遞工具。官網
Apache ActiveMQ：實現JMS的開源消息代理（broker），可將同步通訊轉為非同步通訊。官網
Apache Camel：通過企業級整合模式（Enterprise Integration Pattern EIP）將不同的消息傳輸API整合在一起。官網
Apache Kafka：高吞吐量分布式消息系統。官網
Hermes：快速、可靠的消息代理（Broker），基於Kafka構建。官網
JBoss HornetQ：清晰、准確、模塊化，可以方便嵌入的消息工具。官網
JeroMQ：ZeroMQ的純Java實現。官網
Smack：跨平台XMPP客戶端函數庫。官網
Openfire：是開源的、基於XMPP、採用Java編程語言開發的實時協作伺服器。 Openfire安裝和使用都非常簡單，並可利用Web界面進行管理。官網GitHub
Spark：是一個開源，跨平台IM客戶端。它的特性支持集組聊天，電話集成和強大安全性能。如果企業內部部署IM使用Openfire+Spark是最佳的組合。官網GitHub
Tigase： 是一個輕量級的可伸縮的 Jabber/XMPP 伺服器。無需其他第三方庫支持，可以處理非常高的復雜和大量的用戶數，可以根據需要進行水平擴展。官網
Design Patterns：實現並解釋了最常見的設計模式。官網
Jimfs：內存文件系統。官網
Lanterna：類似curses的簡單console文本GUI函數庫。官網
LightAdmin：可插入式CRUD UI函數庫，可用來快速應用開發。官網
OpenRefine：用來處理混亂數據的工具，包括清理、轉換、使用Web Service進行擴展並將其關聯到資料庫。官網
RoboVM：Java編寫原生iOS應用。官網
Quartz：強大的任務調度庫.官網
AppDynamics：性能監測商業工具。官網
JavaMelody：性能監測和分析工具。官網
Kamon：Kamon用來監測在JVM上運行的應用程序。官網
New Relic：性能監測商業工具。官網
SPM：支持對JVM應用程序進行分布式事務追蹤的性能監測商業工具。官網
Takipi：產品運行時錯誤監測及調試商業工具。官網
JNA：不使用JNI就可以使用原生開發庫。此外，還為常見系統函數提供了介面。官網
Apache OpenNLP：處理類似分詞等常見任務的工具。官網
CoreNLP：斯坦佛CoreNLP提供了一組基礎工具，可以處理類似標簽、實體名識別和情感分析這樣的任務。官網
LingPipe：一組可以處理各種任務的工具集，支持POS標簽、情感分析等。官網
Mallet：統計學自然語言處理、文檔分類、聚類、主題建模等。官網
Async Http Client：非同步HTTP和WebSocket客戶端函數庫。官網
Grizzly：NIO框架，在Glassfish中作為網路層使用。官網
Netty：構建高性能網路應用程序開發框架。官網
OkHttp：一個Android和Java應用的HTTP+SPDY客戶端。官網
Undertow：基於NIO實現了阻塞和非阻塞API的Web伺服器，在WildFly中作為網路層使用。官網
Ebean：支持快速數據訪問和編碼的ORM框架。官網
EclipseLink：支持許多持久化標准，JPA、JAXB、JCA和SDO。官網
Hibernate：廣泛使用、強健的持久化框架。Hibernate的技術社區非常活躍。官網
MyBatis：帶有存儲過程或者SQL語句的耦合對象（Couples object）。官網
OrmLite：輕量級開發包，免除了其它ORM產品中的復雜性和開銷。官網
Nutz：另一個SSH。官網，Github
JFinal：JAVA WEB + ORM框架。官網，Github
Apache FOP：從XSL-FO創建PDF。官網
Apache PDFBox：用來創建和操作PDF的工具集。官網
DynamicReports：JasperReports的精簡版。官網
flyingsaucer：XML/XHTML和CSS 2.1渲染器。官網
iText：一個易於使用的PDF函數庫，用來編程創建PDF文件。注意，用於商業用途時需要許可證。官網
JasperReports：一個復雜的報表引擎。官網
jHiccup：提供平台中JVM暫停的日誌和記錄。官網
JMH：JVM基準測試工具。官網
JProfiler：商業分析器。官網
LatencyUtils：測量和報告延遲的工具。官網
VisualVM：對運行中的應用程序信息提供了可視化界面。官網
YourKit Java Profiler：商業分析器。官網
Reactive Streams：非同步流處理標准，支持非阻塞式反向壓力（backpressure）。官網
Reactor：構建響應式快速數據（fast-data）應用程序的開發庫。官網
RxJava：通過JVM可觀察序列（observable sequence）構建非同步和基於事件的程序。官網
Dropwizard：偏向於自己使用的Web框架。用來構建Web應用程序，使用了Jetty、Jackson、Jersey和Metrics。官網
Feign：受Retrofit、JAXRS-2.0和WebSocket啟發的HTTP客戶端連接器（binder）。官網
Jersey：JAX-RS參考實現。官網
RESTEasy：經過JAX-RS規范完全認證的可移植實現。官網
RestExpress：一個Java類型安全的REST客戶端。官網
RestX：基於註解處理和編譯時源碼生成的框架。官網
Retrofit：類型安全的REST客戶端。官網
Spark：受到Sinatra啟發的Java REST框架。官網
Swagger：Swagger是一個規范且完整的框架，提供描述、生產、消費和可視化RESTful Web Service。官網
Blade：國人開發的一個輕量級的MVC框架. 它擁有簡潔的代碼，優雅的設計。官網
DataMelt：用於科學計算、數據分析及數據可視化的開發環境。官網
JGraphT：支持數學圖論對象和演算法的圖形庫。官網
JScience：用來進行科學測量和單位的一組類。官網
Apache Solr：一個完全的企業搜索引擎。為高吞吐量通信進行了優化。官網
Elasticsearch：一個分布式、支持多租戶（multitenant）全文本搜索引擎。提供了RESTful Web介面和無schema的JSON文檔。官網
Apache Lucene：是一個開放源代碼的全文檢索引擎工具包，是一個全文檢索引擎的架構，提供了完整的查詢引擎和索引引擎，部分文本分析引擎。官網
Apache Shiro：執行認證、授權、加密和會話管理。官網
Bouncy Castle，涵蓋了從基礎的幫助函數到PGP/SMIME操作。官網：多途加密開發庫。支持JCA提供者（JCA provider)
Cryptomator：在雲上進行客戶端跨平台透明加密。官網
Keycloak：為瀏覽器應用和RESTful Web Service集成SSO和IDM。目前還處於beta版本，但是看起來非常有前途。官網
PicketLink：PicketLink是一個針對Java應用進行安全和身份認證管理的大型項目（Umbrella Project）。官網
FlatBuffers：高效利用內存的序列化函數庫，無需解包和解析即可高效訪問序列化數據。官網
Kryo：快速、高效的對象圖形序列化框架。官網
FST：提供兼容JDK的高性能對象圖形序列化。官網
MessagePack：一種高效的二進制序列化格式。官網
Apache Tomcat：針對Servlet和JSP的應用伺服器，健壯性好且適用性強。官網
Apache TomEE：Tomcat加Java EE。官網
Jetty：輕量級、小巧的應用伺服器，通常會嵌入到項目中。官網
WebSphere Liberty：輕量級、模塊化應用伺服器，由IBM開發。官網
WildFly：之前被稱作JBoss，由Red Hat開發。支持很多Java EE功能。官網
Apache Velocity：提供HTML頁面模板、email模板和通用開源代碼生成器模板。官網
FreeMarker：通用模板引擎，不需要任何重量級或自己使用的依賴關系。官網
Handlebars.java：使用Java編寫的模板引擎，邏輯簡單，支持語義擴展（semantic Mustache）。官網
Thymeleaf：旨在替換JSP，支持XML文件的工具。官網
Apache JMeter：功能性測試和性能評測。官網
Arquillian：集成測試和功能行測試平台，集成Java EE容器。官網
AssertJ：支持流式斷言提高測試的可讀性。官網
Awaitility：用來同步非同步操作的DSL。官網
Cucumber：BDD測試框架。官網
Gatling：設計為易於使用、可維護的和高性能負載測試工具。官網
Hamcrest：可用來靈活創建意圖（intent）表達式的匹配器。官網
JMockit：用來模擬靜態、final方法等。官網
JUnit：通用測試框架。官網
Mockito：在自動化單元測試中創建測試對象，為TDD或BDD提供支持。官網
PowerMock： 支持模擬靜態方法、構造函數、final類和方法、私有方法以及移除靜態初始化器的模擬工具。官網
REST Assured：為REST/HTTP服務提供方便測試的Java DSL。官網
Selenide：為Selenium提供精準的周邊API，用來編寫穩定且可讀的UI測試。官網
Selenium：為Web應用程序提供可移植軟體測試框架。官網
Spock：JUnit-compatible framework featuring an expressive Groovy-derived specification language.官網兼容JUnit框架，支持衍生的Groovy范的語言。
TestNG：測試框架。官網
Truth：Google的斷言和命題（proposition）框架。官網
Unitils：模塊化測試函數庫，支持單元測試和集成測試。官網
WireMock：Web Service測試樁（Stub）和模擬函數。官網
Apache Commons：提供各種用途的函數，比如配置、驗證、集合、文件上傳或XML處理等。官網
args4j：命令行參數解析器。官網
CRaSH：為運行進行提供CLI。官網
Gephi：可視化跨平台網路圖形化操作程序。官網
Guava：集合、緩存、支持基本類型、並發函數庫、通用註解、字元串處理、I/O等。官網
JADE：構建、調試多租戶系統的框架和環境。官網
javatuples：正如名字表示的那樣，提供tuple支持。盡管目前tuple的概念還有留有爭議。官網
JCommander：命令行參數解析器。官網
Protégé：提供存在論（ontology）編輯器以及構建知識系統的框架。官網
Apache Nutch：可用於生產環境的高度可擴展、可伸縮的網路爬蟲。官網
Crawler4j：簡單的輕量級網路爬蟲。官網
JSoup：刮取、解析、操作和清理HTML。官網
Apache Tapestry：基於組件的框架，使用Java創建動態、強健的、高度可擴展的Web應用程序。官網
Apache Wicket：基於組件的Web應用框架，與Tapestry類似帶有狀態顯示GUI。官網
Google Web Toolkit：一組Web開發工具集，包含在客戶端將Java代碼轉為JavaScript的編譯器、XML解析器、RCP官網API、JUnit集成、國際化支持和GUI控制項。
Grails：Groovy框架，旨在提供一個高效開發環境，使用約定而非配置、沒有XML並支持混入（mixin）。官網
Ninja：Java全棧Web開發框架。非常穩固、快速和高效。官網
Pippo：小型、高度模塊化的類Sinatra框架。官網
Play：使用約定而非配置，支持代碼熱載入並在瀏覽器中顯示錯誤。官網
PrimeFaces：JSF框架，提供免費和帶支持的商業版本。包括若干前端組件。官網
Ratpack：一組Java開發函數庫，用於構建快速、高效、可擴展且測試完備的HTTP應用程序。官網
Spring Boot：微框架，簡化了Spring新程序的開發過程。官網
Spring：旨在簡化Java EE的開發過程，提供依賴注入相關組件並支持面向切面編程。官網
Vaadin：基於GWT構建的事件驅動框架。使用服務端架構，客戶端使用Ajax。官網
Blade：國人開發的一個輕量級的MVC框架. 它擁有簡潔的代碼，優雅的設計。官網
jBPM：非常靈活的業務流程管理框架，致力於構建開發與業務分析人員之間的橋梁。官網
Activity：輕量級工作流和業務流程管理框架。官網github
位元組碼操作
編程方式操作位元組碼的開發庫。
集群管理
在集群內動態管理應用程序的框架。
代碼分析
測量代碼指標和質量工具。
編譯器生成工具
用來創建解析器、解釋器或編譯器的框架。
外部配置工具
支持外部配置的開發庫。
約束滿足問題求解程序
幫助解決約束滿足問題的開發庫。
持續集成
CSV解析
簡化CSV數據讀寫的框架與開發庫
資料庫
簡化資料庫交互的相關工具。
幫實現依賴翻轉範式的開發庫。官網
開發流程增強工具
從最基本的層面增強開發流程。
分布式應用
用來編寫分布式容錯應用的開發庫和框架。
分布式資料庫
對應用程序而言，在分布式系統中的資料庫看起來就像是只有一個數據源。
發布
以本機格式發布應用程序的工具。
文檔處理工具
處理Office文檔的開發庫。
函數式編程
函數式編程支持庫。
游戲開發
游戲開發框架。
GUI
現代圖形化用戶界面開發庫。
高性能計算
涵蓋了從集合到特定開發庫的高性能計算相關工具。
IDE
簡化開發的集成開發環境。
JSON
簡化JSON處理的開發庫。
JVM與JDK
目前的JVM和JDK實現。
基於JVM的語言
除Java外，可以用來編寫JVM應用程序的編程語言。
日誌
記錄應用程序行為日誌的開發庫。
機器學習
提供具體統計演算法的工具。其演算法可從數據中學習。
消息傳遞
在客戶端之間進行消息傳遞，確保協議獨立性的工具。
雜項
未分類其它資源。
應用監控工具
監控生產環境中應用程序的工具。
原生開發庫
用來進行特定平台開發的原生開發庫。
自然語言處理
用來專門處理文本的函數庫。
網路
網路編程函數庫。
ORM
處理對象持久化的API。
用來幫助創建PDF文件的資源。
性能分析
性能分析、性能剖析及基準測試工具。
響應式開發庫
用來開發響應式應用程序的開發庫。
REST框架
用來創建RESTful 服務的框架。
科學計算與分析
用於科學計算和分析的函數庫。
搜索引擎
文檔索引引擎，用於搜索和分析。
安全
用於處理安全、認證、授權或會話管理的函數庫。
序列化
用來高效處理序列化的函數庫。
應用伺服器
用來部署應用程序的伺服器。
模板引擎
在模板中替換表達式的工具。
測試
測試內容從對象到介面，涵蓋性能測試和基準測試工具。
通用工具庫
通用工具類函數庫。
網路爬蟲
用於分析網站內容的函數庫。
Web框架
用於處理Web應用程序不同層次間通訊的框架。
業務流程管理套件
流程驅動的軟體系統構建。
資源
社區