‘壹’ Erlang游戏程序员换语言转行，你有什么好的建议吗
您混淆了“厌倦制作游戏”和“厌倦使用Erlang”。作为一名程序员，如果你以技术研究为生，你可以专攻或学习更多。否则，你必须在某个行业或领域工作。在你的职业生涯开始的时候，你充满激情，因为你需要学习一些东西，但在一年半之后，你会成为一个专家，并发现总有一些规则和思维模式，这使你成为革命的螺丝钉。因此，您的问题不在于Erlang或任何其他语言。编程语言只是你可以使用的工具，但却是“快速理解问题本质并解决问题的能力”。
‘贰’ 2017年，Web 后端出现了哪些新的思想和技术
1. 网络交互的多样性
1.1 Http1.1协议日渐式微,Http2和websocket,以及更多的自定义协议将会成为主流。
Web后端将不仅仅是一个web后端，而变成一个大后端，或者叫 中端+后端(这个概念阿里巴巴很早就有了)。随着移动互联网的发展，以及物联网的兴起(在这里我把mobike的单车看作是物联网的一个终端)，用户的接入方式由单纯的浏览器，向着多种接入设备进行演进。 在这个概念之下，用户的定义会更广泛，站在后端的角度看来，连接上服务器的不再是一个个的用户，而是一个个的终端，并存在多个终端同享一个用户的情况(多端登录)。 因此在这个趋势之下，整个后端的接入层(比如nginx之于web)将会走向更广阔的天地，对于任意一个设备来说，他将同时利用多种协议和多种方式连接到不同的接入点来达成自身的功能。
1.2 网络协议与网络信息交互的样式多样性
从最早的webService,到后来的json-rpc，和thrift再到如今的 protobuf(grpc)等等，我们开始为不同的数据交互设计了不同的序列化协议和调用协议，然而受到环境(移动终端的弱网络状态)，性能(网关服务,与网络调用)的影响,我们开始使用大量容错性更强，数据量更小的数据传输方式，来满足我们的需求。
在早先的web中，http+from表单的提交成为我们的标配，然而在今天，TCP都不一定成为必选项，UDP和UDP的改进协议都在被不同的公司进行尝试，甚至于KCP都有可能成为大家考虑的方案之一。
2.数据多样性开始成为设计的焦点。
2.1 在早先的web后端中，表设计和功能开发构成了日常工作的绝大部分，所有的后端人员都在试图让一切的用户操作落入CRUD的抽象范畴里(比如 Restful)，然而CRUD怎么会满足我们的抽象需求呢。
自从memcached和redis在被大量引入后端开发之后，我们可以看到，后端人员在对数据的理解上有了大量的改变，我们不再单单把数据视为RDBMS里面的一行，而是围绕着业务本身对数据进行了分类。最明显的是，状态数据的引入，在开发中，我们将用户的部分信息，视为一个用户的状态，在状态数据的基础上，让用户的行为变成状态迁移的触发，在表现上看我们让用户的信息存储到redis和memcached 里就是最RDMBS不能有效满足我们的抽象需求的一次改进。
2.2 从狂热的Nosql到Nosql和RDBMS的共存，代表了后端开发人员对数据这一个方式的新理解，而传统的行存储到列存储，到监控常用的基于时间序列的数据库都开始进入了我们的视野。
几年来，大量的开发者，开始将用户产生的数据进行了更详细的归类，不再是rdbms一刀切的方式， 我们会详细地划分出用户的状态数据落入到Nosql，将用户的操作数据落入到RDBMS(表述不一定全，但在类似于订单支付之类的具有幂等性要求的操作中要求事务的完备等)，将用户的行为统计落入时间序列数据库， 将用户的大量相关资源(如头像图片)将会落入到我们的对象存储中。在后端开发的手册里，数据格式的多样性成为了必须考虑的问题。
3.围绕着数据的收集,存储，计算，索引查询，分析 成为后端的常态
3.1 后端角色的含义，在人手不足的公司里，很难存在一个专注于后端业务开发的开发人员了，在大数据的浪潮下，后端开发人员开始兼职起了数据系统的开发工程师。 随着互联网大量技术的演进和发展，任何一个职业都很难找到一个明确的界限，因此围绕着数据的收集，存储，计算，分析，和索引查询都会成为后端开发人员的必备技能。
3.2 数据收集
(1) 随着分布式，集群化，多IDC的发展，不同于运维的系统性能收集，后端开发开始着重于收集与应用运营过程相关的各类指标和数据，
除了日常的业务开发，同时还会伴随着应用调用过程的耗时，目标服务可用性等数据的收集，常见的如java的 metrics,zipkin等开源第三方的工具开始被广泛借鉴和引用。
(2) 用户行为和终端信息的上报收集，随着大数据的开展，以及精细化运营的要求，后端逐渐开始接触到用户相关信息和终端运行状态的信息上报，
收集上来的数据不仅用于用户的画像分析，同时也为客服的用户追踪，用户的操作行为做出决策，通常表现在当用户投诉某一笔业务的失败时，便于开发人员的快速定位和排错。
3.3 数据存储
接着上面的数据收集，数据的传输和存储成为了绕不开的功能，kafka的大规模运用，HDFS,HBase等工具也开始成为了后端开发日常的一部分。
3.4 数据计算
然而存储的原始数据是没有价值的，后端又开始了他们的数据清洗和数据处理的道路，storm,spark成为了后端的新秀，与用户运营统计分析(俗称跑策略跑算法)不同，当前语境下的后端数据计算，更多是一个短耗时,小规模的计算，典型的则比如风控系统，和预警系统，针对用户的行为和流量的多少，对恶意用户进行甄别和快速干预。
3.5 数据索引查询
(1) 随着业务的扩充，任意一个app几乎都内置了相应的搜索引擎，Lucene,solr也成为了后端程序员必备的技能之一，不管是精确搜索，还是模糊匹配，后端身上背负的业务也越来越多。
(2) 准实时数据的搜索也将成为常态，在近几年的发展中，如何快速地在一个巨量的数据中，完成RDBMS中的 join,distinct统计等成为后端工程师不得不面对的问题
3.6 数据分析查询
AI和深度学习已经拉开了序幕，围绕着数据本身的挖掘，学习，也开始成为了产品侧的需求，但理想归理想，现实归现实，后端的同学们在这个方向上仍然还是摸索状态，但长远来说跑不了了。
4.架构设计的更进一步
2017年里，SOA的名词正在淡出视野，微服务成了替代SOA的高频词，Serverless也开始走向了广大后端的知识技能图谱，不管是追新也好，满足需求也罢，我也向诸位举例一些常见的单词，然而挂一漏万请诸位担待
4.1 CQRS(命令查询职责分离模式)
将传统CRUD的写操作，进行异步化,后端配合读写数据库的分离。以及消息队列的引入，将写操作相关的一些耗时操作(验证，走流程)等进行异步化，常见的如电商中的订单。
4.2 actor
Erlang的actor的兴起，不管是golang Goroutine，还是scala/java的akka，都在深刻地影响着后端系统的架构设计。
4.3 CRDT和最终一致性
分布式系统的兴起，也带来了可用性和一致性的矛盾问题，协同两个进程间的数据成为了每一个后端绕不过去的坎，为了达成最终一致性，各类方案如雨后春笋般冒出。
4.4 reactive
当android上的流行库Rxjava，从前端走向后台的时候，也意味着后端也开始进入了响应式编程的时代，java的 vert.x就是其中的例子，那种request-response一招破万法的时光不再有了。
5. 运维和devops对后端的要求
5.1 安全,稳定,高效,经济
(1) 随着业务走向稳定，以及互联网的发展，网络服务的安全性开始成为了后端的核心之一，由于法律的不健全，对违法分子的追责难度大，违法成本低，网络安全攻击将会在将来的一段时间内成为常态，这就对后端的程序特别是对外的接口设计提出了更高的要求。
(2) 多机房，异地容灾，数据备份。健壮的后端一直是后端应用的要求之一。新的时间里，后端的可用性，稳定性依然是每一个后端都要面对的问题。
(3) 以前一个用户只有一个电脑，浏览网站的时候，只在获取数据的时候与站点有交互。现在随着电子设备，智能设备的增多，一个用户能够接入网络的设备也在增多，同时长连接和并发数也会增多，因此高性能的接入网关开始成为了后端人员关注的焦点，比如围绕着intel的dpdk各类应用也是纷至沓来。
(4) 经济，利用云服务的即买即用，用完即退的特点，使得在开展运营活动的时候，后端不用向运维征求和购买大量的机器。 然而为了在运营活动的短时冲击和突增流量的情况下后端应用能够平稳地运行，对后端人员的部署和调度能力提出了更高的要求。
5.2 更规范的软件开发流程
git+jenkins+ansible的开源组合，开始无法满足开发和运维的需求，项目管理的集成，测试人员的介入，都要求后端的软件工程工具从各自为阵的开源工具，走向一个大一统的系统，需要我们将 需求,BUG管理,迭代版本，开发，测试，灰度，蓝绿部署流程都进行集成。
5.3 云服务,容器化之争
公有云，私有云，混合云，以及容器等相关的云计算技术，也在推动者后端的技术改革，后端面对的不再仅仅是一个物理机器，或者虚拟机，而是一个更复杂更多样性的环境，对后端业务之外的技术和调度要求将越来越高。
相对于前端，后端实在是一个特别笼统的说法，正如上面提出的观点，很多的技术其实并不属于后端工程师，他们有的时候叫 运营开发工程师，有的叫大数据工程师，但为了相对于前端的划分，因此我把他们的工作内容都划到了后端里面去，毕竟相对于技术研究,他们面对的都是一些技术应用的场合，很多的开源软件只要达到了理解原理如何使用的水平就已经足够应付日常工作了。
‘叁’ 苹果平板电脑能安装C++c语言软件吗
当然是可以的。Mac系统本质上是一个Unix系统，雀蔽Unix系薯岁银统就是以C语言编写的。
目前Mac OS X的开发工具为Xcode，支持C和标准C++程序的编写。而Mac平台也有不少支持C语言编程的IDE，像NetBeans和Eclipse。
不过，Mac OS X目前默认没有C语言的编译器，你需要安装Xcode，Xcode包含了GCC编译器。
如果你只是用Mac来学习C语言，安装一数宴个Xcode即可。Xcode的安装文件在系统盘的Optional文件夹里。
‘肆’ ipad能够编程吗
iPad上是能够进行编程的，因为在2016年6月14日，苹果召开WWDC16开发者大会上，围绕开发者主题推出了一款iPad平台的应用开发工具Swift Playgrounds，现在开发者可以直接在iPad进行编程了。
SwiftPlaygrounds这款app是一款适用于编程初学者的 iPad app，它让用户可以一边写代码，一边看到代码造就的成果。在左侧输入代码，在右侧立即就能呈现效果。
同时，Swift 是一种新的编程语言，可用于编写 iOS 和 macOS 应用，它结合了 C 和 Objective-C 的优点并且不受C兼容性的限制。
(4)akkaweb扩展阅读：
Swift 作为一种快速而高效的语言，有着它自己的独特优势，Swift 将现代编程语言的精华和苹果工程师文化的智慧结合了起来。编译器对性能进行了优化，编程语言对开发进行了优化，两者互不干扰。Swift 既可以用于开发“hello, world”这样的小程序，也可以用于开发一套完整的操作系统。
早在2015年12月4日，苹果公司就已经宣布其Swift编程语言现在开放源代码，长达600多页的The Swift Programming Language可以在线免费下载，同时也可以在苹果官方Github下载。
参考资料来源：网络-SWIFT （计算机编程语言）
‘伍’ java有哪些好用的REST框架
1 Dropwizard
Dropwizard 提供了稳定成熟的Java库， 并封装成一个简单的轻量级的包。
Dropwizard 介于框架和库之间。它提供了一个开发web应用程序的全部所需。由于内置模块化，一个应用程序可以保持小而精干的特点，减少开发改慎和维护的时间，减少负担。
Dropwizard 使用已有的 Jetty HTTP 库，嵌入到你的项目中，无需外部的server。所有的Dropwizard项目都有一个 main 方法来管理内建的 HTTP server.
2 Jersey
Jersey RESTful 框架是开源的RESTful框架, 实现了JAX-RS (JSR 311 & JSR 339) 规范。它扩展了JAX-RS 参考实现， 提供了更多的特性和工具， 可以进一步地简化 RESTful service 和 client 开发。尽管相对年轻，它已经是一个产品级的 RESTful service 和 client 框架。
3 Ninja Web Framework
Ninja Web Framework是全栈的 java web framework。稳定, 快速, 可靠, 产品级.
它提供了开发，测试，发布，维护 RESTful web应用的一切(Servlets, Guice, JPA, Flyway migrations, Maven, etc.).
就像 DropWizzard, Ninja Web Framework 是一个集成备歼迹的软件栈。你不必建立你自己的，只需使用 Maven archetype生成一个新的项目，导入到IDE中就可以开始编码了。
4
Play Framework
使用Play Framework 很容易地创建，构仿并建和发布 web 应用程序，支持 Java & Scala。它使用Akka, 基于一个轻量级的无状态的架构。它应该应用于大规模地低CPU和内存消耗的应用。
5
Spark Framework
不要和 Apache 的大数据框架 Spark 弄混, 这里的 Spark 框架是一个轻量级的 Java web 框架，用来进行快速的开发(50% Spark用户使用 Spark 创建 REST APIs)。 它受 Ruby 框架 Sinatra 启发。
它有一个不到1M的最小化的内核， 提供了所有基本的特性, 用来构建 RESTful 或者传统的 web 应用程序。
‘陆’ 什么是欧思play
Play Framework 是一个全栈式的 Java 和 Scala Web 开发框架，由 Typesafe 公司开发，它使用了现代化的 Web 技术简滑凯，可以让开发者构建和部署高质量让轿的 Web 应用程序，并且拥有强大的实时功能。它使用了基于 Java 的 Akka 框架，可以让开发者更快速地开发出 Web 应用程序，而无需关注底层实现细节。Play Framework 还提供了一个强大的模块化架构，可以让开发者更轻松地构建复拦唤杂的 Web 应用程序。Play Framework 还提供了一些自定义的插件，可以帮助开发者实现自己的 Web 应用程序的功能。
‘柒’ 大数据云计算学习完可以从事什么工作
随着云时代的发展，大数据也吸引了越来越多的目光。云计算和大数据早已成为不可分割的一体，掌握了云计算和大数据也就掌握了大数据常见的实时以及离线开发框架，具备架构设计以及开发能力，能够胜任 hadoop开发工程师，spark开发工程师，flink开发工程师等岗位。
下面是各个阶段适应的岗位：
阶段一：
基础知识（linux操作基础、shell编程、hadoop集群环境准备、zookeeper集群、网络编程）、JVM优化（JVM运行参数、JVM内存模型、jmap命令的使用、jstack命令的使用、VisualVM工具的使用、JVM垃圾回收算法、JVM垃圾收集器、Tomcat8优化、JVM字节码、代码优化）。完成以上初级阶段的学习，大家就能够完丛衫成中小型企业常见的自动化脚本。
阶段二 :
hadoop环境搭建2.0（hadoop源生集群搭建、CDH版本集群搭建）、hdfs（hdfs入门、hdfs深入）、maprece（maprece入门、maprece深入学习、maprece高级）、yarn、hive（hive安装、hive基本操作、hive高级用法、hive调优）、辅助系统工具（flume、azkaban调度、sqoop0）、IMPALA、HUE、OOZIE。学到这个阶段大家基本能够胜任离线相关工作，包括ETL工程师、hadoop开发工程师、hadoop运维工程师、Hive工程师、数据仓库工程师等岗位。
阶段三 :
kafka消息队列、storm编程（storm编程、strom实时看板案例、storm高级应用）。完成第三阶段的学习，大家能够胜任Storm实时计算相关工作，包括ETL工程师、大数据开发工程师、Storm流式计算工程师等岗位。
阶段四 ：
项目开发（strom日志告警、strom路由器项目开发）。了解了strom项目开发，大家能够胜任流计算开发工作，流式计算工程师、大数据开发工程师等相关工作岗位。
阶段五 :
Scala编程（Scala基础语法、Scala中面向对象编程、Scala中的模式匹配、Scala中的actor介绍、Actor实战、Scala中的高阶函数、隐式转换和隐式参数、Akka编程实战）、Spark（Spark概述、Spark集群安装、Spark HA高可用部署、Spark程序、RDD概述 、创建RDD 、RDD常用的算子操作 、RDD的依赖关系、RDD的缓存机制 、DAG的生成 、spark检查点、Spark SQL概述 、DataFrame介绍以及与RDD对比 、DataFrame常用操作 、DataSet的介绍、以编程方式执行Spark SQL查询、Spark on Yarn介绍、sparkStreaming概述、Spark Streaming原理 、DStream相关操作、Dstream操作实战、sparkStreaming整合flume实战、sparkStreaming整合kafka实战）、Hbase（hbase简介、hbase部署、hbase基本操作、hbase的过滤器、hbase原理、hbase高阶）。完成第五阶段的学习，大家能够胜任Spark相关工作，包括ETL工程师、Spark工程师、Hbase工程师等等。
阶段六 :
用户画像（用户画像概述、用户画像建模、用户画像环境、用户画像开发、hive整合hbase、hbase集成phoenix、项目可视化）。完成大数据Spark项改档目实战能够胜任Spark相关工作，包括ETL工程师、Spark工程师、Hbase工程师、用户画像系统工程师、数据分析师。
阶段七 :
Flink（Flink入门、Flink进阶、Flink电商项目）。完成Flink实时计算系统的学习，大家能渗歼腔够胜任Flink相关工作，包括ETL工程师、Flink工程师、大数据实时开发工程师等岗位。
阶段八 :
机器学习入门（机器学习概念、机器学习数学基础）、机器学习语言基础（Python语言、Python数据分析库实战、用户画像标签预测实战）、集成学习算法、构建人才流失模型、数据挖掘项目、推荐系统、CTR点击率预估实战。完成最后的学习能够胜任机器学习、数据挖掘等相关工作，包括推荐算法工程师、数据挖掘工程师、机器学习工程师，填补人工智能领域人才急剧增长产生的缺口。
‘捌’ 有哪些Java web里的并发框架，都有哪些
一、并发是一种需求，以下先介绍一下javaweb对于高并发的处理思路：
1、synchronized 关键字
可用来给对象和方法或者代码块加锁，当它锁定一个方法或者一个代码块的时候，同一时刻最多只有一个线程执行这段代码。可能锁对象包括： this， 临界资源对象，Class 类对象
2、同步方法
同步方法锁定的是当前对象。当多线程通过同一个对象引用多次调用当前同步方法时， 需同步执行。
3、同步代码块
同步代码块的同步粒度更加细致，是商业开发中推荐的编程方式。可以定位到具体的同步位置，而不是简单的将方法整体实现同步逻辑。在效率上，相对更高。
A）锁定临界对象
同步代码块在执行时，是锁定 object 对象。当多个线程调用同一个方法时，锁定对象不变的情况下，需同步执行。
B）锁定当前对象
4、锁的底层实现
Java 虚拟机中的同步(Synchronization)基于进入和退出管程(Monitor)对象实现。同步方法 并不是由 monitor enter 和 monitor exit 指令来实现同步的，而是由方法调用指令读取运行时常量池中方法的 ACC_SYNCHRONIZED 标志来隐式实现的。
5、锁的种类
Java 中锁的种类大致分为偏向锁，自旋锁，轻量级锁，重量级锁。
锁的使用方式为：先提供偏向锁，如果不满足的时候，升级为轻量级锁，再不满足，升级为重量级锁。自旋锁是一个过渡的锁状态，不是一种实际的锁类型。
锁只能升级，不能降级。
6、volatile 关键字
变量的线程可见性。在 CPU 计算过程中，会将计算过程需要的数据加载到 CPU 计算缓存中，当 CPU 计算中断时，有可能刷新缓存，重新读取内存中的数据。在线程运行的过程中，如果某变量被其他线程修改，可能造成数据不一致的情况，从而导致结果错误。而 volatile 修饰的变量是线程可见的，当 JVM 解释 volatile 修饰的变量时，会通知 CPU，在计算过程中， 每次使用变量参与计算时，都会检查内存中的数据是否发生变化，而不是一直使用 CPU 缓存中的数据，可以保证计算结果的正确。
更多、此外还有很多细节需要通过学习去了解和完善，此处就不一一列举了。
二、并发框架
并发框架很多，如ExecutorService、RxJava、Disruptor、Akka等，具体选择哪个（或者都不选择）是根据项目需求选择的，框架本身的差异并不大，基本都是如下模式
‘玖’ GitHub上面有哪些经典的java框架源码
Bazel：来自Google的构建工具，可以快速、可靠地构建代码。官网
Gradle：使用Groovy（非XML）进行增量构建，可以很好地与Maven依赖管理配合工作。官网
Buck：Facebook构建工具。官网
ASM：通用底层字节码操作和分析开发库。官网
Byte Buddy：使用流式API进一步简化字节码生成。官网
Byteman：在运行时通过DSL（规则）操作字节码进行测试和故障排除。官网
Javassist：一个简化字节码编辑尝试。官网
Apache Aurora：Apache Aurora是一个Mesos框架，用于长时间运行服务和定时任务（cron job）。官网
Singularity：Singularity是一个Mesos框架，方便部署和操作。它支持Web Service、后台运行、调度作业和一次性任务。官网
Checkstyle：代码编写规范和标准静态分析工具。官网
Error Prone：将常见编程错误作为运行时错误报告。官网
FindBugs：通过字节码静态分析查找隐藏bug。官网
jQAssistant：使用基于Neo4J查询语言进行代码静态分析。官网
PMD：对源代码分析查找不良的编程习惯。官网
SonarQube：通过插件集成其它分析组件，对过去一段时间内的数据进行统计。官网
ANTLR：复杂的全功能自顶向下解析框架。官网
JavaCC：JavaCC是更加专门的轻量级工具，易于上手且支持语法超前预测。官网
config：针对JVM语言的配置库。官网
owner：减少冗余配置属性。官网
Choco：可直接使用的约束满足问题求解程序，使用了约束规划技术。官网
JaCoP：为FlatZinc语言提供了一个接口，可以执行MiniZinc模型。官网
OptaPlanner：企业规划与资源调度优化求解程序。官网
Sat4J：逻辑代数与优化问题最先进的求解程序。官网
Bamboo：Atlassian解决方案，可以很好地集成Atlassian的其他产品。可以选择开源许可，也可以购买商业版。官网
CircleCI：提供托管服务，可以免费试用。官网
Codeship：提供托管服务，提供有限的免费模式。官网
fabric8：容器集成平台。官网
Go：ThoughtWork开源解决方案。官网
Jenkins：支持基于服务器的部署服务。官网
TeamCity：JetBrain的持续集成解决方案，有免费版。官网
Travis：通常用作开源项目的托管服务。官网
Buildkite: 持续集成工具，用简单的脚本就能设置pipeline，而且能快速构建，可以免费试用。官网
uniVocity-parsers：速度最快功能最全的CSV开发库之一，同时支持TSV与固定宽度记录的读写。官网
Apache Phoenix：HBase针对低延时应用程序的高性能关系数据库层。官网
Crate：实现了数据同步、分片、缩放、复制的分布式数据存储。除此之外还可以使用基于SQL的语法跨集群查询。官网
Flyway：简单的数据库迁移工具。官网
H2：小型SQL数据库，以可以作为内存数据库使用着称。官网
HikariCP：高性能JDBC连接工具。官网
JDBI：便捷的JDBC抽象。官网
Protobuf：Google数据交换格式。官网
SBE：简单二进制编码，是最快速的消息格式之一。官网
Wire：整洁轻量级协议缓存。官网
Apache DeltaSpike：CDI扩展框架。官网
Dagger2：编译时注入框架，不需要使用反射。官网
Guice：可以匹敌Dagger的轻量级注入框架。官网
HK2：轻量级动态依赖注入框架。官网
ADT4J：针对代数数据类型的JSR-269代码生成器。官网
AspectJ：面向切面编程（AOP）的无缝扩展。官网
Auto：源代码生成器集合。官网
DCEVM：通过修改JVM在运行时支持对已加载的类进行无限次重定义。官网
HotswapAgent：支持无限次重定义运行时类与资源。官网
Immutables：类似Scala的条件类。官网
JHipster：基于Spring Boot与AngularJS应用程序的Yeoman源代码生成器。官网
JRebel：无需重新部署，可以即时重新加载代码与配置的商业软件。官网
Lombok：减少冗余的代码生成器。官网
Spring Loaded：类重载代理。官网
vert.x：多语言事件驱动应用框架。官网
Akka：用来编写分布式容错并发事件驱动应用程序的工具和运行时。官网
Apache Storm：实时计算系统。官网
Apache ZooKeeper：针对大型分布式系统的协调服务，支持分布式配置、同步和名称注册。官网
Hazelcast：高可扩展内存数据网格。官网
Hystrix：提供延迟和容错。官网
JGroups：提供可靠的消息传递和集群创建的工具。官网
Orbit：支持虚拟角色（Actor），在传统角色的基础上增加了另外一层抽象。官网
Quasar：为JVM提供轻量级线程和角色。官网
Apache Cassandra：列式数据库，可用性高且没有单点故障。官网
Apache HBase：针对大数据的Hadoop数据库。官网
Druid：实时和历史OLAP数据存储，在聚集查询和近似查询方面表现不俗。官网
Infinispan：针对缓存的高并发键值对数据存储。官网
Bintray：发布二进制文件版本控制工具。可以于Maven或Gradle一起配合使用。提供开源免费版本和几种商业收费版本。官网
Central Repository：最大的二进制组件仓库，面向开源社区提供免费服务。Apache Maven默认使用Central官网Repository，也可以在所有其他构建工具中使用。
IzPack：为跨平台部署建立创作工具（Authoring Tool）。官网
JitPack：打包GitHub仓库的便捷工具。可根据需要构建Maven、Gradle项目，发布可立即使用的组件。官网
Launch4j：将JAR包装为轻量级本机Windows可执行程序。官网
Nexus：支持代理和缓存功能的二进制管理工具。官网
packr：将JAR、资源和JVM打包成Windows、Linux和Mac OS X本地发布文件。官网
Apache POI：支持OOXML规范（XLSX、DOCX、PPTX）以及OLE2规范（XLS、DOC、PPT）。官网
documents4j：使用第三方转换器进行文档格式转换，转成类似MS Word这样的格式。官网
jOpenDocument：处理OpenDocument格式（由Sun公司提出基于XML的文档格式）。官网
Cyclops：支持一元（Monad）操作和流操作工具类、comprehension（List语法）、模式匹配、trampoline等特性。官网
Fugue：Guava的函数式编程扩展。官网
Functional Java：实现了多种基础和高级编程抽象，用来辅助面向组合开发（composition-oriented development）。官网
Javaslang：一个函数式组件库，提供持久化数据类型和函数式控制结构。官网
jOOλ：旨在填补Java 8 lambda差距的扩展，提供了众多缺失的类型和一组丰富的顺序流API。官网
jMonkeyEngine：现代3D游戏开发引擎。官网
libGDX：全面的跨平台高级框架。官网
LWJGL：对OpenGL/CL/AL等技术进行抽象的健壮框架。官网
JavaFX：Swing的后继者。官网
Scene Builder：开发JavaFX应用的可视化布局工具。官网
Agrona：高性能应用中常见的数据结构和工具方法。官网
Disruptor：线程间消息传递开发库。官网
fastutil：快速紧凑的特定类型集合（Collection）。官网
GS Collections：受Smalltalk启发的集合框架。官网
HPPC：基础类型集合。官网
Javolution：实时和嵌入式系统的开发库。官网
JCTools：JDK中缺失的并发工具。官网
Koloboke：Hash set和hash map。官网
Trove：基础类型集合。官网
High-scale-bli:Cliff Click 个人开发的高性能并发库官网
Eclipse：老牌开源项目，支持多种插件和编程语言。官网
IntelliJ IDEA：支持众多JVM语言，是安卓开发者好的选择。商业版主要针对企业客户。官网
NetBeans：为多种技术提供集成化支持，包括Java SE、Java EE、数据库访问、HTML5
Imgscalr：纯Java 2D实现，简单、高效、支持硬件加速的图像缩放开发库。官网
Picasso：安卓图片下载和图片缓存开发库。官网
Thumbnailator：Thumbnailator是一个高质量Java缩略图开发库。官网
ZXing：支持多种格式的一维、二维条形码图片处理开发库。官网
im4java: 基于ImageMagick或GraphicsMagick命令行的图片处理开发库，基本上ImageMagick能够支持的图片格式和处理方式都能够处理。官网
Apache Batik：在Java应用中程序以SVG格式显示、生成及处理图像的工具集，包括SVG解析器、SVG生成器、SVG DOM等模块，可以集成使用也可以单独使用，还可以扩展自定义的SVG标签。官网
Genson：强大且易于使用的Java到JSON转换开发库。官网
Gson：谷歌官方推出的JSON处理库，支持在对象与JSON之间双向序列化，性能良好且可以实时调用。官网
Jackson：与GSON类似，在频繁使用时性能更佳。官网
LoganSquare：基于Jackson流式API，提供对JSON解析和序列化。比GSON与Jackson组合方式效果更好。官网
Fastjson：一个Java语言编写的高性能功能完善的JSON库。官网
Kyro：快速、高效、自动化的Java对象序列化和克隆库。官网
JDK 9：JDK 9的早期访问版本。官网
OpenJDK：JDK开源实现。官网
Scala：融合了面向对象和函数式编程思想的静态类型编程语言。官网
Groovy：类型可选（Optionally typed）的动态语言，支持静态类型和静态编译。目前是一个Apache孵化器项目。官网
Clojure：可看做现代版Lisp的动态类型语言。官网
Ceylon：RedHat开发的面向对象静态类型编程语言。官网
Kotlin：JetBrain针对JVM、安卓和浏览器提供的静态类型编程语言。官网
Xtend：一种静态编程语言，能够将其代码转换为简洁高效的Java代码，并基于JVM运行。官网
Apache Log4j 2：使用强大的插件和配置架构进行完全重写。官网
kibana：分析及可视化日志文件。官网
Logback：强健的日期开发库，通过Groovy提供很多有趣的选项。官网
logstash：日志文件管理工具。官网
Metrics：通过JMX或HTTP发布参数，并且支持存储到数据库。官网
SLF4J：日志抽象层，需要与具体的实现配合使用。官网
Apache Flink：快速、可靠的大规模数据处理引擎。官网
Apache Hadoop：在商用硬件集群上用来进行大规模数据存储的开源软件框架。官网
Apache Mahout：专注协同过滤、聚类和分类的可扩展算法。官网
Apache Spark：开源数据分析集群计算框架。官网
DeepDive：从非结构化数据建立结构化信息并集成到已有数据库的工具。官网
Deeplearning4j：分布式多线程深度学习开发库。官网
H2O：用作大数据统计的分析引擎。官网
Weka：用作数据挖掘的算法集合，包括从预处理到可视化的各个层次。官网
QuickML：高效机器学习库。官网、GitHub
Aeron：高效可扩展的单播、多播消息传递工具。官网
Apache ActiveMQ：实现JMS的开源消息代理（broker），可将同步通讯转为异步通讯。官网
Apache Camel：通过企业级整合模式（Enterprise Integration Pattern EIP）将不同的消息传输API整合在一起。官网
Apache Kafka：高吞吐量分布式消息系统。官网
Hermes：快速、可靠的消息代理（Broker），基于Kafka构建。官网
JBoss HornetQ：清晰、准确、模块化，可以方便嵌入的消息工具。官网
JeroMQ：ZeroMQ的纯Java实现。官网
Smack：跨平台XMPP客户端函数库。官网
Openfire：是开源的、基于XMPP、采用Java编程语言开发的实时协作服务器。 Openfire安装和使用都非常简单，并可利用Web界面进行管理。官网GitHub
Spark：是一个开源，跨平台IM客户端。它的特性支持集组聊天，电话集成和强大安全性能。如果企业内部部署IM使用Openfire+Spark是最佳的组合。官网GitHub
Tigase： 是一个轻量级的可伸缩的 Jabber/XMPP 服务器。无需其他第三方库支持，可以处理非常高的复杂和大量的用户数，可以根据需要进行水平扩展。官网
Design Patterns：实现并解释了最常见的设计模式。官网
Jimfs：内存文件系统。官网
Lanterna：类似curses的简单console文本GUI函数库。官网
LightAdmin：可插入式CRUD UI函数库，可用来快速应用开发。官网
OpenRefine：用来处理混乱数据的工具，包括清理、转换、使用Web Service进行扩展并将其关联到数据库。官网
RoboVM：Java编写原生iOS应用。官网
Quartz：强大的任务调度库.官网
AppDynamics：性能监测商业工具。官网
JavaMelody：性能监测和分析工具。官网
Kamon：Kamon用来监测在JVM上运行的应用程序。官网
New Relic：性能监测商业工具。官网
SPM：支持对JVM应用程序进行分布式事务追踪的性能监测商业工具。官网
Takipi：产品运行时错误监测及调试商业工具。官网
JNA：不使用JNI就可以使用原生开发库。此外，还为常见系统函数提供了接口。官网
Apache OpenNLP：处理类似分词等常见任务的工具。官网
CoreNLP：斯坦佛CoreNLP提供了一组基础工具，可以处理类似标签、实体名识别和情感分析这样的任务。官网
LingPipe：一组可以处理各种任务的工具集，支持POS标签、情感分析等。官网
Mallet：统计学自然语言处理、文档分类、聚类、主题建模等。官网
Async Http Client：异步HTTP和WebSocket客户端函数库。官网
Grizzly：NIO框架，在Glassfish中作为网络层使用。官网
Netty：构建高性能网络应用程序开发框架。官网
OkHttp：一个Android和Java应用的HTTP+SPDY客户端。官网
Undertow：基于NIO实现了阻塞和非阻塞API的Web服务器，在WildFly中作为网络层使用。官网
Ebean：支持快速数据访问和编码的ORM框架。官网
EclipseLink：支持许多持久化标准，JPA、JAXB、JCA和SDO。官网
Hibernate：广泛使用、强健的持久化框架。Hibernate的技术社区非常活跃。官网
MyBatis：带有存储过程或者SQL语句的耦合对象（Couples object）。官网
OrmLite：轻量级开发包，免除了其它ORM产品中的复杂性和开销。官网
Nutz：另一个SSH。官网，Github
JFinal：JAVA WEB + ORM框架。官网，Github
Apache FOP：从XSL-FO创建PDF。官网
Apache PDFBox：用来创建和操作PDF的工具集。官网
DynamicReports：JasperReports的精简版。官网
flyingsaucer：XML/XHTML和CSS 2.1渲染器。官网
iText：一个易于使用的PDF函数库，用来编程创建PDF文件。注意，用于商业用途时需要许可证。官网
JasperReports：一个复杂的报表引擎。官网
jHiccup：提供平台中JVM暂停的日志和记录。官网
JMH：JVM基准测试工具。官网
JProfiler：商业分析器。官网
LatencyUtils：测量和报告延迟的工具。官网
VisualVM：对运行中的应用程序信息提供了可视化界面。官网
YourKit Java Profiler：商业分析器。官网
Reactive Streams：异步流处理标准，支持非阻塞式反向压力（backpressure）。官网
Reactor：构建响应式快速数据（fast-data）应用程序的开发库。官网
RxJava：通过JVM可观察序列（observable sequence）构建异步和基于事件的程序。官网
Dropwizard：偏向于自己使用的Web框架。用来构建Web应用程序，使用了Jetty、Jackson、Jersey和Metrics。官网
Feign：受Retrofit、JAXRS-2.0和WebSocket启发的HTTP客户端连接器（binder）。官网
Jersey：JAX-RS参考实现。官网
RESTEasy：经过JAX-RS规范完全认证的可移植实现。官网
RestExpress：一个Java类型安全的REST客户端。官网
RestX：基于注解处理和编译时源码生成的框架。官网
Retrofit：类型安全的REST客户端。官网
Spark：受到Sinatra启发的Java REST框架。官网
Swagger：Swagger是一个规范且完整的框架，提供描述、生产、消费和可视化RESTful Web Service。官网
Blade：国人开发的一个轻量级的MVC框架. 它拥有简洁的代码，优雅的设计。官网
DataMelt：用于科学计算、数据分析及数据可视化的开发环境。官网
JGraphT：支持数学图论对象和算法的图形库。官网
JScience：用来进行科学测量和单位的一组类。官网
Apache Solr：一个完全的企业搜索引擎。为高吞吐量通信进行了优化。官网
Elasticsearch：一个分布式、支持多租户（multitenant）全文本搜索引擎。提供了RESTful Web接口和无schema的JSON文档。官网
Apache Lucene：是一个开放源代码的全文检索引擎工具包，是一个全文检索引擎的架构，提供了完整的查询引擎和索引引擎，部分文本分析引擎。官网
Apache Shiro：执行认证、授权、加密和会话管理。官网
Bouncy Castle，涵盖了从基础的帮助函数到PGP/SMIME操作。官网：多途加密开发库。支持JCA提供者（JCA provider)
Cryptomator：在云上进行客户端跨平台透明加密。官网
Keycloak：为浏览器应用和RESTful Web Service集成SSO和IDM。目前还处于beta版本，但是看起来非常有前途。官网
PicketLink：PicketLink是一个针对Java应用进行安全和身份认证管理的大型项目（Umbrella Project）。官网
FlatBuffers：高效利用内存的序列化函数库，无需解包和解析即可高效访问序列化数据。官网
Kryo：快速、高效的对象图形序列化框架。官网
FST：提供兼容JDK的高性能对象图形序列化。官网
MessagePack：一种高效的二进制序列化格式。官网
Apache Tomcat：针对Servlet和JSP的应用服务器，健壮性好且适用性强。官网
Apache TomEE：Tomcat加Java EE。官网
Jetty：轻量级、小巧的应用服务器，通常会嵌入到项目中。官网
WebSphere Liberty：轻量级、模块化应用服务器，由IBM开发。官网
WildFly：之前被称作JBoss，由Red Hat开发。支持很多Java EE功能。官网
Apache Velocity：提供HTML页面模板、email模板和通用开源代码生成器模板。官网
FreeMarker：通用模板引擎，不需要任何重量级或自己使用的依赖关系。官网
Handlebars.java：使用Java编写的模板引擎，逻辑简单，支持语义扩展（semantic Mustache）。官网
Thymeleaf：旨在替换JSP，支持XML文件的工具。官网
Apache JMeter：功能性测试和性能评测。官网
Arquillian：集成测试和功能行测试平台，集成Java EE容器。官网
AssertJ：支持流式断言提高测试的可读性。官网
Awaitility：用来同步异步操作的DSL。官网
Cucumber：BDD测试框架。官网
Gatling：设计为易于使用、可维护的和高性能负载测试工具。官网
Hamcrest：可用来灵活创建意图（intent）表达式的匹配器。官网
JMockit：用来模拟静态、final方法等。官网
JUnit：通用测试框架。官网
Mockito：在自动化单元测试中创建测试对象，为TDD或BDD提供支持。官网
PowerMock： 支持模拟静态方法、构造函数、final类和方法、私有方法以及移除静态初始化器的模拟工具。官网
REST Assured：为REST/HTTP服务提供方便测试的Java DSL。官网
Selenide：为Selenium提供精准的周边API，用来编写稳定且可读的UI测试。官网
Selenium：为Web应用程序提供可移植软件测试框架。官网
Spock：JUnit-compatible framework featuring an expressive Groovy-derived specification language.官网兼容JUnit框架，支持衍生的Groovy范的语言。
TestNG：测试框架。官网
Truth：Google的断言和命题（proposition）框架。官网
Unitils：模块化测试函数库，支持单元测试和集成测试。官网
WireMock：Web Service测试桩（Stub）和模拟函数。官网
Apache Commons：提供各种用途的函数，比如配置、验证、集合、文件上传或XML处理等。官网
args4j：命令行参数解析器。官网
CRaSH：为运行进行提供CLI。官网
Gephi：可视化跨平台网络图形化操作程序。官网
Guava：集合、缓存、支持基本类型、并发函数库、通用注解、字符串处理、I/O等。官网
JADE：构建、调试多租户系统的框架和环境。官网
javatuples：正如名字表示的那样，提供tuple支持。尽管目前tuple的概念还有留有争议。官网
JCommander：命令行参数解析器。官网
Protégé：提供存在论（ontology）编辑器以及构建知识系统的框架。官网
Apache Nutch：可用于生产环境的高度可扩展、可伸缩的网络爬虫。官网
Crawler4j：简单的轻量级网络爬虫。官网
JSoup：刮取、解析、操作和清理HTML。官网
Apache Tapestry：基于组件的框架，使用Java创建动态、强健的、高度可扩展的Web应用程序。官网
Apache Wicket：基于组件的Web应用框架，与Tapestry类似带有状态显示GUI。官网
Google Web Toolkit：一组Web开发工具集，包含在客户端将Java代码转为JavaScript的编译器、XML解析器、RCP官网API、JUnit集成、国际化支持和GUI控件。
Grails：Groovy框架，旨在提供一个高效开发环境，使用约定而非配置、没有XML并支持混入（mixin）。官网
Ninja：Java全栈Web开发框架。非常稳固、快速和高效。官网
Pippo：小型、高度模块化的类Sinatra框架。官网
Play：使用约定而非配置，支持代码热加载并在浏览器中显示错误。官网
PrimeFaces：JSF框架，提供免费和带支持的商业版本。包括若干前端组件。官网
Ratpack：一组Java开发函数库，用于构建快速、高效、可扩展且测试完备的HTTP应用程序。官网
Spring Boot：微框架，简化了Spring新程序的开发过程。官网
Spring：旨在简化Java EE的开发过程，提供依赖注入相关组件并支持面向切面编程。官网
Vaadin：基于GWT构建的事件驱动框架。使用服务端架构，客户端使用Ajax。官网
Blade：国人开发的一个轻量级的MVC框架. 它拥有简洁的代码，优雅的设计。官网
jBPM：非常灵活的业务流程管理框架，致力于构建开发与业务分析人员之间的桥梁。官网
Activity：轻量级工作流和业务流程管理框架。官网github
字节码操作
编程方式操作字节码的开发库。
集群管理
在集群内动态管理应用程序的框架。
代码分析
测量代码指标和质量工具。
编译器生成工具
用来创建解析器、解释器或编译器的框架。
外部配置工具
支持外部配置的开发库。
约束满足问题求解程序
帮助解决约束满足问题的开发库。
持续集成
CSV解析
简化CSV数据读写的框架与开发库
数据库
简化数据库交互的相关工具。
帮实现依赖翻转范式的开发库。官网
开发流程增强工具
从最基本的层面增强开发流程。
分布式应用
用来编写分布式容错应用的开发库和框架。
分布式数据库
对应用程序而言，在分布式系统中的数据库看起来就像是只有一个数据源。
发布
以本机格式发布应用程序的工具。
文档处理工具
处理Office文档的开发库。
函数式编程
函数式编程支持库。
游戏开发
游戏开发框架。
GUI
现代图形化用户界面开发库。
高性能计算
涵盖了从集合到特定开发库的高性能计算相关工具。
IDE
简化开发的集成开发环境。
JSON
简化JSON处理的开发库。
JVM与JDK
目前的JVM和JDK实现。
基于JVM的语言
除Java外，可以用来编写JVM应用程序的编程语言。
日志
记录应用程序行为日志的开发库。
机器学习
提供具体统计算法的工具。其算法可从数据中学习。
消息传递
在客户端之间进行消息传递，确保协议独立性的工具。
杂项
未分类其它资源。
应用监控工具
监控生产环境中应用程序的工具。
原生开发库
用来进行特定平台开发的原生开发库。
自然语言处理
用来专门处理文本的函数库。
网络
网络编程函数库。
ORM
处理对象持久化的API。
用来帮助创建PDF文件的资源。
性能分析
性能分析、性能剖析及基准测试工具。
响应式开发库
用来开发响应式应用程序的开发库。
REST框架
用来创建RESTful 服务的框架。
科学计算与分析
用于科学计算和分析的函数库。
搜索引擎
文档索引引擎，用于搜索和分析。
安全
用于处理安全、认证、授权或会话管理的函数库。
序列化
用来高效处理序列化的函数库。
应用服务器
用来部署应用程序的服务器。
模板引擎
在模板中替换表达式的工具。
测试
测试内容从对象到接口，涵盖性能测试和基准测试工具。
通用工具库
通用工具类函数库。
网络爬虫
用于分析网站内容的函数库。
Web框架
用于处理Web应用程序不同层次间通讯的框架。
业务流程管理套件
流程驱动的软件系统构建。
资源
社区