LeisureNote

个人技术学习与面试准备仓库，主要用于：

• 沉淀后端研发相关知识点
• 记录自学过程中的问题、结论与排查经验
• 结合知识点进行针对性的代码训练
• 为后续面试复习做系统化整理

仓库结构

LeisureNote
├── code/                    # 代码练习与示例
│   ├── algorithm/           # 算法练习
│   └── bigdata/             # 大数据相关示例
├── note/                    # 技术笔记
│   ├── problem_solving/     # 问题排查与经验归纳
│   └── technical_points/    # 按主题整理的知识点
└── prepare/                 # 面试准备材料

当前内容

1. 技术笔记

• Java：note/technical_points/Java
• 算法：note/technical_points/algorithm
• 数据库：note/technical_points/database
• 中间件：note/technical_points/middleware
• 计算机基础：note/technical_points/compute_basics
• 系统设计：note/technical_points/system_design
• 问题排查：note/problem_solving

2. 代码训练

• code/algorithm
  • 当前包含排序相关示例代码
• code/bigdata
  • 当前包含 Hadoop MapReduce WordCount 示例

使用方式

阅读笔记

按主题目录阅读即可，建议结合自己的学习节奏持续补充：

• 先看基础知识，再补问题排查
• 先整理知识框架，再补细节与案例

运行代码示例

算法模块：

cd code/algorithm
mvn test

大数据模块：

cd code/bigdata
mvn test

说明：

• 当前模块以学习示例为主
• 具体依赖、JDK 与运行环境请结合本地环境验证

推荐整理方向

这个仓库目前已经具备“笔记 + 代码练习 + 面试准备”的雏形，后续建议重点往下面几个方向优化：

1. 统一目录分层

建议长期固定为三层：

• note/technical_points：知识点主干
• note/problem_solving：排查经验与实战问题
• prepare：按年份或专题整理的面试准备材料

2. 强化笔记索引

建议逐步补充：

• 每个一级主题一个目录说明文件
• 面试高频题单与对应笔记链接
• 重点知识点之间的关联跳转

3. 强化代码与知识点映射

建议让代码目录和笔记目录建立对应关系，例如：

• 排序算法笔记 <-> code/algorithm
• 中间件/数据库知识点 <-> 后续新增 demo 或实验代码

4. 区分“学习笔记”和“面试答案”

建议后续在内容组织上区分两类材料：

• 学习笔记：强调理解过程、背景和原理
• 面试整理：强调结论、答题结构和高频追问

5. 清理非必要提交内容

建议后续逐步规范：

• 尽量不要提交 .idea/ 下的环境性配置
• 尽量不要提交 target/ 下的构建产物
• 代码练习优先补充源码与说明，减少二进制产物噪音

后续可以补充的内容

• 更完整的算法训练题单与测试用例
• 数据库、缓存、MQ、分布式相关实验代码
• 面试专题索引页
• 各主题的复习计划与完成进度

说明

本仓库以个人学习沉淀为主，内容会持续迭代。

如果你也在准备后端知识体系梳理或面试复习，希望这份仓库结构能提供一些参考。