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JavaGuide는 중국어 중심의 오픈소스 지식 베이스/튜토리얼 모음으로, 개발자가 Java 백엔드 면접을 체계적으로 준비하고 백엔드 기술 체계를 보완하도록 돕는 것을 목표로 합니다. 실행 가능한 소프트웨어 프로젝트가 아니라 지속적으로 유지 관리되는 기술 문서 목록이며, 내용이 명확하게 구성되어 있고 주제별로 다수의 독립적인 Markdown 문서로 나뉘어 있으며, 온라인 열람 사이트와 면접 돌파 버전이 함께 제공됩니다. 주요 내용은 다음과 같습니다: - 백엔드 면접 준비: Java 백엔드 면접 통과 계획, 학습 로드맵, 이력서 작성 가이드, 프로젝트 경험 가이드 등. - Java 핵심 지식: 기본 문법, 컬렉션 프레임워크(ArrayList, HashMap, ConcurrentHashMap 등의 소스 코드 분석 포함), IO/NIO, 동시성 프로그래밍(락, CAS, JMM, 스레드 풀, AQS 등), JVM(메모리 영역, 가비지 컬렉션, 클래스 로딩), Java 8부터 Java 25까지의 새로운 기능. - 컴퓨터 기초: 운영체제, 컴퓨터 네트워크, 자료구조와 알고리즘, 일반적인 면접 질문과 중요한 개념 상세 설명 포함. - 데이터베이스: 관계형 데이터베이스 기초, MySQL(인덱스, 트랜잭션, 로그, MVCC, 실행 계획 등), Redis(자료구조, 영속화, 클러스터 등), MongoDB, 그리고 Elasticsearch 관련 정리. - 개발 도구: Maven, Gradle, Docker, Git. - 시스템 설계: RESTful API, 소프트웨어 공학, 코드 규범, Spring/Spring Boot, MyBatis, 인증 및 권한 부여, 데이터 보안, 예약 작업, 실시간 메시지 푸시 등. - 분산: CAP/BASE, 합의 알고리즘, RPC, ZooKeeper, API 게이트웨이, 분산 ID, 분산 락, 분산 트랜잭션, 구성 센터 등. - 고성능과 고가용성: 데이터베이스 최적화, 로드 밸런싱, CDN, 메시지 큐(RabbitMQ, RocketMQ, Kafka, Disruptor), 속도 제한, 서킷 브레이커 및 폴백, 타임아웃 및 재시도, 재해 복구와 다중 활성 데이터 센터 등. - AI 애플리케이션 개발: 백엔드 개발자를 위한 AI 애플리케이션 개발 및 면접 가이드를 추가로 오픈소스화했으며, LLM, Agent, RAG, MCP 등의 실무를 다룹니다. 프로젝트는 또한 온라인 열람 웹사이트, PDF 버전 다운로드를 제공하며 GitHub 또는 Gitee를 통해 내용을 기여하도록 장려합니다. 전반적으로 Java 백엔드 면접을 준비하거나 백엔드 지식 체계를 정리하거나 일상적인 참고 매뉴얼로 사용하려는 개발자에게 적합합니다.