Java资源大全中文版
引言
今天来给大家分享下java开发常用的技术框架和工具集合，希望对大家有所帮助！
目录
- Java资源大全中文版
- 古董级工具
- 构建工具
- 字节码操作
- 集群管理
- 代码分析
- 编译器生成工具
- 外部配置工具
- 约束满足问题求解程序
- 持续集成
- CSV解析
- 数据结构
- 数据库
- 时间日期工具库
- 依赖注入
- 开发流程增强工具
- 分布式应用
- 分布式数据库
- 发布
- 文档处理工具
- 函数式编程
- 游戏开发
- GUI
- 高性能计算
- IDE
- 图像处理
- JSON
- JVM与JDK
- 基于JVM的语言
- 日志
- 机器学习
- 消息传递
- 杂项
- 应用监控工具
- 原生开发库
- 自然语言处理
- 网络
- ORM
- 性能分析
- 响应式开发库
- REST框架
- 科学计算与分析
- 搜索引擎
- 安全
- 序列化
- 应用服务器
- 模板引擎
- 测试
- 通用工具库
- 网络爬虫
- Web框架
- 业务流程管理套件
- 资源
- 社区
- 有影响力的书
- 播客
- 微博、微信公众号
- 知名网站
- 博客
古董级工具
这些工具伴随着Java一起出现，在各自辉煌之后还在一直使用。
- Apache Ant：基于XML的构建管理工具。官网
- cglib：字节码生成库。官网
- GlassFish：应用服务器，由Oracle赞助支持的Java EE参考实现。官网
- Hudson：持续集成服务器，目前仍在活跃开发。官网
- JavaServer Faces：Mojarra是JSF标准的一个开源实现，由Oracle开发。官网
- JavaServer Pages：支持自定义标签库的网站通用模板库。官网
- Liquibase：与具体数据库独立的追踪、管理和应用数据库Scheme变化的工具。官网
构建工具
构建及应用依赖关系处理工具。
- Apache Maven：Maven是一款声明式构建及依赖管理工具，采用约定优于配置方式进行管理。相对Apache Ant更推荐使用Maven，前者采用了过程式管理，维护相对困难。官网
- 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
字节码操作
编程方式操作字节码的开发库。
- 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
集群管理
在集群内动态管理应用程序的框架。
- 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
代码分析
测量代码指标和质量工具。
- 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
编译器生成工具
用来创建解析器、解释器或编译器的框架。
- 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
外部配置工具
支持外部配置的开发库。
- config：针对JVM语言的配置库。官网
- owner：减少冗余配置属性。官网
约束满足问题求解程序
帮助解决约束满足问题的开发库。
- 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
持续集成
- 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
CSV解析
简化CSV数据读写的框架与开发库
- 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
数据库
简化数据库交互的相关工具。
- 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著称。官网
- HikariCP：高性能JDBC连接工具。官网
- JDBI：便捷的JDBC抽象。官网
- jOOQ：为SQL schema生成typesafe代码。官网
- MapDB：以磁盘或堆内存中并发集合为基础的嵌入式数据库引擎。官网
- Presto：针对大数据的分布式SQL查询引擎。官网
- Querydsl：Typesafe统一查询。官网
数据结构
- Apache Parquet：Google Dremel论文中发布的基于组装算法的列式（Columnar）存储格式。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
时间日期工具库
处理时间和日期的开发库。
- Joda-Time：在Java 8发布前，Joda-Time是实际使用的时间日期库标准。官网
- Time4J：高级时间和日期库。官网
依赖注入
帮实现[依赖翻转范式的开发库。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
开发流程增强工具
从最基本的层面增强开发流程。
- 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
分布式应用
用来编写分布式容错应用的开发库和框架。
- 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
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。
- 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
发布
以本机格式发布应用程序的工具。
- 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
文档处理工具
处理Office文档的开发库。
- 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
函数式编程
函数式编程支持库。
- 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
游戏开发
游戏开发框架。
- 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
GUI
现代图形化用户界面开发库。
- 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
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。
- 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
IDE
简化开发的集成开发环境。
- 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等。官网
- Scala IDE：一款基于Eclipse开源平台打造的Scala集成开发环境。官网
图像处理
创建、评价和操作图片的支持库。
- 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
JSON
简化JSON处理的开发库。
- Genson：强大且易于使用的Java到JSON转换开发库。官网
- Gson：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。它采用一种“假定有序快速匹配”的算法，把JSON Parse的性能提升到极致，是目前Java语言中最快的JSON库。Fastjson接口简单易用，已经被广泛使用在缓存序列化、协议交互、Web输出、Android客户端等多种应用场景。官网
JVM与JDK
目前的JVM和JDK实现。
- JDK 9：JDK 9的早期访问版本。官网
- OpenJDK：JDK开源实现。官网
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。
- 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
日志
记录应用程序行为日志的开发库。
- 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
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。
- 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
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。
- 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
杂项
未分类其它资源。
- 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
应用监控工具
监控生产环境中应用程序的工具。
- 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
原生开发库
用来进行特定平台开发的原生开发库。
- 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
自然语言处理
用来专门处理文本的函数库。
- 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
网络
网络编程函数库。
- 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
ORM
处理对象持久化的API。
- 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
用来帮助创建PDF文件的资源。
- 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
性能分析
性能分析、性能剖析及基准测试工具。
- jHiccup：提供平台中JVM抛锚的日志和记录。官网
- JMH：JVM为基准测试工具。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
响应式开发库
用来开发响应式应用程序的开发库。
- 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
REST框架
用来创建RESTful 服务的框架。
- 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
科学计算与分析
用于科学计算和分析的函数库。
- 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
搜索引擎
文档索引引擎，用于搜索和分析。
- 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
安全
用于处理安全、认证、授权或会话管理的函数库。
- 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
序列化
用来高效处理序列化的函数库。
- 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
应用服务器
用来部署应用程序的服务器。
- 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
模板引擎
在模板中替换表达式的工具。
- 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
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。
- 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
通用工具库
通用工具类函数库。
- 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
网络爬虫
用于分析网站内容的函数库。
- 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
Web框架
用于处理Web应用程序不同层次间通讯的框架。
- 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
业务流程管理套件
流程驱动的软件系统构建。
- 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
资源
社区
- r/java：Reddit的Java子社区。官网
- stackoverflow：问答平台。官网
- vJUG：虚拟Java用户组。官网
有影响力的书
具有广泛影响且值得阅读的Java经典书籍。
- Effective Java (2nd Edition)
- Java 8 in Action
- Java Concurrency in Practice | Java并发编程实战
- Thinking in Java | Java编程思想
- Java Puzzlers | Java解惑
播客
可以一边编程一边听的东西。
- Java Council：官网
- Java Posse：Discontinued as of 02/2015.官网
微博、微信公众号
ImportNew：是最受欢迎的、专注Java技术分享的微信公众号。专注Java技术分享，包括Java基础技术、进阶技能、架构设计和Java技术领域动态等。
ImportNew 微博：@ImportNew
- Adam Bien：自由职业者、作家、JavaONE明星演讲者、顾问、Java Champion。
- Antonio Goncalves：Java Champion、JUG Leader、Devoxx France、Java EE 6/7、JCP、作家。
- Arun Gupta：Java Champion、JavaONE明星演讲者、JUG Leader、Devoxx4Kids成员、Red Hatter。
- Bruno Borges：Oracle产品经理、Java Jock。
- Ed Burns：Oracle技术团队顾问。
- Eugen Paraschiv：Spring安全课程作者。
- James Weaver：Java、JavaFX、IoT开发者、作者和演讲者。
- Java EE：Java EE Twitter官方账号。
- Java Magazine：Java杂志官方账号。
- Java.net：Java.net官方账号。
- Java：Java Twitter官方账号。
- Javin Paul：知名Java博客作者。
- Lukas Eder：Data Geekery（jOOQ）创始人兼CEO。
- Mario Fusco：RedHatter、JUG协调、活跃讲师和作者。
- Mark Reinhold：Oracle首席架构师、Java平台开发组。
- Martijn Verburg：London JUG co-leader、演讲者、作家、Java Champion等。
- OpenJDK：OpenJDK官方账号。
- Reza Rahman：Java EE、GlassFish、WebLogic传道者、作家、演讲者、开源黑客。
- Simon Maple：Java Champion、virtualJUG创始人、LJC leader、RebelLabs作者。
- Stephen Colebourne： Java Champion、演讲者。
- Tim Boudreau：作家、NetBeans大牛。
- Trisha Gee：Java Champion、演讲者。
知名网站
值得关注的Java技术站点。
中文站点
- ImportNew（ImportNew 专注 Java 技术）
英文站点
- Android Arsenal
- Google Java Style：官网
- InfoQ：官网
- Java Code Geeks
- Java, SQL, and jOOQ
- Java.net
- Javalobby
- JavaWorld：官网
- JAXenter：官网
- RebelLabs
- The Java Specialist’ Newsletter：官网
- The Takipi Blog
- TheServerSide.com：服务器编程交流平台是一个老牌的IT信息网站，关注服务器端编程的，以Java和.Net周边信息为主。官网
- Thoughts On Java
- Vanilla Java
- Vlad Mihalcea on Hibernate
- Voxxed
- OnJava：O’Reilly Java包含最新的Java技术资讯，优质代码，完全的实例和详解。官网
Java开发的就业市场正在经历结构性调整，竞争日益激烈
传统纯业务开发岗位（如仅完成增删改查业务的后端工程师）的需求，特别是入门级岗位，正显著萎缩。随着企业技术需求升级，市场对Java人才的要求已从通用技能转向了更深入的领域经验（如云原生、微服务）或前沿的AI集成能力。这也导致岗位竞争加剧，在一、二线城市，求职者不仅面临技术内卷，还需应对学历与项目经验的高门槛。
大模型为核心的AI领域正展现出前所未有的就业热度与人才红利
2025年，AI相关新发岗位数量同比激增543%，单月增幅最高超过11倍，大模型算法工程师位居热门岗位前列。行业顶尖人才的供需严重失衡，议价能力极强，跳槽薪资涨幅可达30%-50%。值得注意的是，市场并非单纯青睐算法研究员，而是急需能将大模型能力落地于复杂业务系统的工程人才。这使得具备企业级架构思维和复杂系统整合经验的Java工程师，在向“Java+大模型”复合人才转型时拥有独特优势，成为企业竞相争夺的对象，其薪资天花板也远高于传统Java岗位。
说真的，这两年看着身边一个个搞Java、C++、前端、数据、架构的开始卷大模型，挺唏嘘的。大家最开始都是写接口、搞Spring Boot、连数据库、配Redis，稳稳当当过日子。
结果GPT、DeepSeek火了之后，整条线上的人都开始有点慌了，大家都在想：“我是不是要学大模型，不然这饭碗还能保多久？”
先给出最直接的答案：一定要把现有的技术和大模型结合起来，而不是抛弃你们现有技术！掌握AI能力的Java工程师比纯Java岗要吃香的多。
即使现在裁员、降薪、团队解散的比比皆是……但后续的趋势一定是AI应用落地！大模型方向才是实现职业升级、提升薪资待遇的绝佳机遇！
如何学习AGI大模型？
作为一名热心肠的互联网老兵，我决定把宝贵的AI知识分享给大家。 至于能学习到多少就看你的学习毅力和能力了 。我已将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。
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一、2025最新大模型学习路线
一个明确的学习路线可以帮助新人了解从哪里开始，按照什么顺序学习，以及需要掌握哪些知识点。大模型领域涉及的知识点非常广泛，没有明确的学习路线可能会导致新人感到迷茫，不知道应该专注于哪些内容。
我们把学习路线分成L1到L4四个阶段，一步步带你从入门到进阶，从理论到实战。
L1级别:AI大模型时代的华丽登场
L1阶段：我们会去了解大模型的基础知识，以及大模型在各个行业的应用和分析；学习理解大模型的核心原理，关键技术，以及大模型应用场景；通过理论原理结合多个项目实战，从提示工程基础到提示工程进阶，掌握Prompt提示工程。
L2级别：AI大模型RAG应用开发工程
L2阶段是我们的AI大模型RAG应用开发工程，我们会去学习RAG检索增强生成：包括Naive RAG、Advanced-RAG以及RAG性能评估，还有GraphRAG在内的多个RAG热门项目的分析。
L3级别：大模型Agent应用架构进阶实践
L3阶段：大模型Agent应用架构进阶实现，我们会去学习LangChain、 LIamaIndex框架，也会学习到AutoGPT、 MetaGPT等多Agent系统，打造我们自己的Agent智能体；同时还可以学习到包括Coze、Dify在内的可视化工具的使用。
L4级别：大模型微调与私有化部署
L4阶段：大模型的微调和私有化部署，我们会更加深入的探讨Transformer架构，学习大模型的微调技术，利用DeepSpeed、Lamam Factory等工具快速进行模型微调；并通过Ollama、vLLM等推理部署框架，实现模型的快速部署。
整个大模型学习路线L1主要是对大模型的理论基础、生态以及提示词他的一个学习掌握；而L3 L4更多的是通过项目实战来掌握大模型的应用开发，针对以上大模型的学习路线我们也整理了对应的学习视频教程，和配套的学习资料。
二、大模型经典PDF书籍
书籍和学习文档资料是学习大模型过程中必不可少的，我们精选了一系列深入探讨大模型技术的书籍和学习文档，它们由领域内的顶尖专家撰写，内容全面、深入、详尽，为你学习大模型提供坚实的理论基础。（书籍含电子版PDF）
三、大模型视频教程
对于很多自学或者没有基础的同学来说，书籍这些纯文字类的学习教材会觉得比较晦涩难以理解，因此，我们提供了丰富的大模型视频教程，以动态、形象的方式展示技术概念，帮助你更快、更轻松地掌握核心知识。
四、大模型项目实战
学以致用，当你的理论知识积累到一定程度，就需要通过项目实战，在实际操作中检验和巩固你所学到的知识，同时为你找工作和职业发展打下坚实的基础。
五、大模型面试题
面试不仅是技术的较量，更需要充分的准备。
在你已经掌握了大模型技术之后，就需要开始准备面试，我们将提供精心整理的大模型面试题库，涵盖当前面试中可能遇到的各种技术问题，让你在面试中游刃有余。
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