作为程序员，技术才是我们的根本。很多人表面上看起来很努力，但实际上他们只是通过战术性的勤奋掩盖了战略上的懒惰，在技术层面上却输掉了比赛。

在技术人员的职业生涯中，努力和选择同等重要，但在此之前，技术能力的确是最基本的门槛。在这样的“适者生存，物竞天择”的环境中，付费知识的学习、技术能力的提升和基础的打牢都至关重要。在这个瞬息万变的环境中，让自己稳步成长是至关重要的。否则，当机遇来临时，你可能无法恰到好处地抓住，而努力也只是低水平的重复。既然技术能力如此重要，那么我们应该掌握哪些技能，才能更好地抓住机遇呢？

一、C++/Linux后台开发岗位概述

C++/Linux服务器开发，俗称C++后台开发，在BAT等大型科技公司拥有大量岗位需求。尤其是像鹅厂这样的公司对C++后台开发人才的需求迫切。虽然这些岗位对技术水平有较高要求，但怀揣进入大厂的梦想的朋友们依然值得一试。

许多具备C/C++基础的人，在面试后台开发岗位时经常会问：要达到怎样的技术水平才能进入大厂呢？

在面试方面，可以分为校招和社招两种情况。对于校招而言，技术要求相对较低。懂得C with STL、常见的数据结构与算法，且能够在笔试中当场解决Leetcode中等难度以下的问题即可获得70分。此外，熟练掌握STL、auto、lambda等用法也会有加分。对于实习生来说，只要表现不错就有机会被录用，剩下的网络编程和Linux环境编程等技能可以在进入公司之后再进行培训。

因此，校招更看重的是你的基础和学习能力。实习期间公司会观察你的技术学习进度，以此来决定是否向你发放正式的offer。当然，如果你能提前掌握Linux环境编程、网络编程等技能，必定会为自己增加竞争力，毕竟在任何领域，内卷都是普遍存在的。

后端开发技能要求

• 扎实的编程基本功，精通 C/C++/Java 等开发语言，熟悉常用算法和数据结构；
• 熟悉 TCP/UDP 网络协议，具备相关编程经验，了解进程间通讯编程；
• 具备对 Python、Shell、Perl 等脚本语言的了解；
• 熟悉 MYSQL 数据库及 SQL 语言编程，了解 NoSQL 数据库，掌握 key-value 存储原理；
• 全面、扎实的软件知识结构，包括操作系统、软件工程、设计模式、数据结构、数据库系统、网络安全等专业知识；
• 具备分布式系统设计与开发经验，了解负载均衡技术，系统容灾设计，以及高可用系统等相关知识。

在这里，我向大家推荐零声独家推出的【Linux C/C++开发】技术全栈。通过原理技术讲解、源码分析、案例分析和项目实战，全方位解析Linux C/C++开发。涵盖8个实际项目，共涉及2W+行手写代码，旨在全面解析相关技术。

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一、基础理论专栏

1.1数据结构与算法

红黑树

• 红黑树在进程调度CFS和内存管理中的应用场景
• 红黑树的数学证明与推导
• 红黑树的左旋与右旋手写演示
• 红黑树添加操作的实现及三种情况的证明
• 红黑树删除操作的实现及四种情况的证明
• 红黑树的线程安全实现方式
• 程实践中红黑树的实用特点

磁盘存储的B树与B+树

• 磁盘结构分析与数据存储原理
• 多叉树的应用以及B树的定义证明
• B树插入的两种分裂方式
• B树删除的借位与节点合并方法
• B树的插入、删除、遍历、查找手写演示
• B+树的定义与实现
• B+树叶子节点的前后指针
• B+树的应用场景与实用特点
• B+树的线程安全实现方式

数据去重技术

• Abhloriter Bitap算法用于海量数据去重
• Hash原理与Hash函数实现
• Hash的应用场景
• 分布式Hash的实现原理
• 布隆过滤器用于海量数据去重
• 布隆过滤器的数学推导与证明

1.2、设计模式专栏

创建型设计模式

• 单例模式
• 策略模式
• 观察者模式
• 工厂方法模式与抽象工厂模式
• 原型模式

结构型设计模式

• 适配器模式
• 代理模式
• 责任链模式
• 状态模式
• 桥接模式
• 组合模式

1.3、C++ 新特性专栏

STL 容器及智能指针

• STL 容器
• 智能指针 (shared_ptr, unique_ptr)
• unordered_map 的使用
• 哈希的用法与原理

正则表达式与函数对象

• 正则表达式基础（basic_regex, sub_match）
• 函数对象模板 (function, bind)

多线程与并发编程

• 新特性的线程与协程
• 原子操作与 atomic 的用法与原理
• Lambda 表达式的应用
• thread_local 变量与 condition_variable 的使用

异常处理与错误处理

• 异常处理 (exception_ptr)
• 错误处理 (error_category)
• 协程的使用与原理

1.4、Linux 工程管理及系统监控

构建工具与版本控制

• Makefile / CMake / configure 原理与应用
• 构建工具参数传递与操作函数
• git 的工作流程、基本操作、分支管理与服务器搭建

系统监控工具

• Linux 运行时参数命令及系统运行时状态
• 进程间通信设施状态 (ipcs) 与系统运行时长 (uptime)
• CPU平均负载、磁盘活动及多处理器使用情况的分析工具 (iostat, mpstat)
• 监控、收集和汇报系统活动 (sar) 、内存使用情况 (pmap) 及多处理器使用情况 (nmon)

系统监控与网络工具

• glances 、strace 、ftptop 和电源管理 (powertop)
• MySQL 性能监控 (mytop) 、系统运行参数分析 (htop/top/atop)
• Linux 网络统计监控工具 (netstat) 、网络数据包分析 (tcpdump)
• 远程登陆服务的标准协议 (Telnet) 、实时网络统计信息获取 (iptraf) 和网络接口带宽使用情况 (iftop)

二、高性能网络设计专栏

2.1、 网络编程异步网络库zvnet

• 网络I/O与I/O多路复用：select/poll/epoll
• Socket与文件描述符的关联
• 多路复用select/poll的代码实现
• 实现LT/ET模式的区别
• 事件驱动reactor的原理与实现
• reactor针对业务实现的优点
• poll封装send_cb/recv_cb/accept_cb
• reactor在多核环境中的实现
• 跨平台(select/epoll/kqueue)的封装reactor
• 网络组件：redis、memcached、nginx
• HTTP服务器的实现
• reactor中sendbuffer与recvbuffer的封装HTTP协议
• HTTP协议格式
• 有限状态机FSM解析HTTP
• 其他协议：WebSocket、TCP文件传输

2. 2、网络原理

• 实现服务器百万并发处理（实际操作）
• 同步处理与异步处理数据的差异
• 网络I/O线程池的异步处理
• ulimit对FD的支持达到百万级别
• sysctl.conf中rmem与wmem的调优
• 连接追踪（conntrack）的原理分析
• POSIX API与网络协议栈
• connect、listen、accept与三次握手
• listen参数backlog
• 防范SYN泛洪的解决方案
• close与四次挥手
• 11个状态迁移
• 大量close_wait与time_wait的原因与解决方案
• TCP keepalive与应用层心跳包
• 拥塞控制与滑动窗口
• UDP的可靠传输协议QUIC
• UDP的优缺点
• UDP高并发设计方案
• QQ早期为何选择UDP作为通信协议
• UDP可靠传输原理
• QUIC协议的设计原理
• QUIC的开源方案quiche
• KCP的设计方案与算法原理

2.3、 自研框架：基于DPDK的用户态协议栈的实现

• 用户态协议栈的设计与实现
• 用户态协议栈的适用场景与实现原理
• netmap开源框架
• 实现eth协议、IP协议、UDP协议
• 实现ARP协议、ICMP协议
• 应用层POSIX API的具体实现
• socket/bind/listen的实现
• accept的实现
• recv/send的实现
• 滑动窗口/慢启动解释
• 重传定时器、坚持定时器、time_wait定时器、keepalive定时器
• 实现epoll
• 封装epoll数据结构，并实现线程安全
• 协议栈中FD就绪回调的实现
• 实现epoll接口
• 实现LT/ET模式
• 高性能异步I/O机制IO_uring
• 与epoll相媲美的IO_uring
• IO_uring系统调用: io_uring_setup、io_uring_register、io_uring_enter
• liburing与IO_uring的关系
• IO_uring与epoll性能对比
• IO_uring的共享内存机制
• IO_uring的使用场景
• IO_uring的accept、connect、recv、send实现机制
• IO_uring网络读写
• IO_uring磁盘读写
• proactor的实现

三、组件设计

3.1、池式组件

• 手写线程池与性能分析(项目)
• 线程池的异步处理使用场景
• 线程池的组成任务队列执行队列
• 任务回调与条件等待
• 线程池的动态防缩
• 扩展: nginx线程池实现对比分析
• 内存池的实现与场景分析(项目)
• 内存池的应用场景与性能分析
• 内存小块分配与管理
• 内存大块分配与管理
• 手写内存池，结构体封装与API实现
• 避免内存泄漏的两种万能方法
• 定位内存泄漏的3种工具
• 扩展:nginx内存池实现
• mysq|连接池的实现(项目)
• 连接池性能的影响的2个因素，top连接和mysq|认证
• 连接请求归还策略
• 连接超时未归还策略
• 链接断开重连策略
• 连接数量最优策略

3.2、高性能组件

• 原子操作CAS与锁实现(项目)
• 互斥锁的使用场景与原理
• 自旋锁的性能分析
• 原子操作的汇编实现
• 无锁消息队列实现(项目)
• 有锁无锁队列性能
• 内存屏障Barrier
• 数组无锁队列设计实现
• 链表无锁队列设计实现
• 网络缓冲区设计
• RingBuffer设计
• 定长消息包
• ChainBuffer 设计
• 双缓冲区设计
• 定时器方案红黑树，时间轮，最小堆(项目)
• 定时器的使用场景
• 定时器的红黑树存储
• 时间轮的实现
• 最小堆的实现
• 分布式定时器的实现
• 手写死锁检测组件(项目)
• 死锁的现象以及原理
• pthread_ mutex lock/pthread_ mutex _unlock dIsym的实现
• 有向图的构建
• 有向图dfs判断环的存在
• 三个原语操作 lock before, lock_ after, unlock_ after
• 死锁检测线程的实现
• 手写内存泄漏检测组件(项目)
• 内存泄漏现象
• 第三方内存泄漏与代码内存泄漏
• malloc与free的dIsym实现
• 内存检测策略
• 应用场景测试
• 手把手实现分布式锁(项目)
• 多线程资源竞争互斥锁
• 自旋锁
• 加锁的异常情况
• 非公平锁的实现
• 公平锁的实现

3.3、开源组件

• 异步日志方案spdlog (项目)
• 日志库性能瓶颈分析
• 异步日志库设计与实现
• 批量写入与双缓存冲机制
• 崩溃后的日志找回
• 应用层协议设计ProtoBuf(项目)
• IM， 云平台，nginx， http， redis协议设计
• 如何保证消息完整性
• 手撕protobuf IM通信 协议
• protobuf序列化与反序列化
• protobuf编码原理 以上是基础组件设计专栏的内容，涵盖了池式组件、高性能组件和开源组件等相关主题。

四、中间件开发

4.1、Redis

• Redis相关命令详解及其原理
• 分布式锁的实现
• Lua脚本解决ACID原子性
• Redis事务的ACID性质分析
• Redis协议与异步方式
• Redis协议解析
• 存储原理与数据模型
• 主从同步与对象模型
• Redis的3种集群方式以及4种持久化方案
• 特定数据结构的实现（如string、list、hash、set、zset等）

4.2、MySQL

• SQL语句，索引，视图，存储过程，触发器
• MySQL体系结构，SQL执行流程
• SQL CURD与高级查询
• MySQL权限管理
• MySQL索引原理以及SQL优化
• MySQL事务原理分析
• 锁的类型，锁算法实现以及锁操作对象
• MySQL缓存策略

4.3、Kafka

• Kafka使用场景与设计原理
• 发布订阅模式和点对点消息传递
• Kafka Brokers原理
• Topics和Partitions的存储机制
• offset查找message
• kafka的存储机制
• 微服务之间通信基石gRPC
• gRPC的内部组件关联
• 异步gRPC的实现
• 回调方式的异步调用

4.4、Nginx

• Nginx反向代理与系统参数配置conf原理
• Nginx静态文件的配置
• Nginx动态接口代理配置
• Nginx对Mqtt协议转发
• Nginx对Rtmp推拉流
• Openresty对Redis缓存数据代理
• Nginx过滤器模块实现
• Nginx Handler模块实现
• 如何实现负载均衡
• Nginx的核心数据结构ngx_cycle_t，ngx_event_module_t
• Upstream机制的设计与实现

五、开源框架

5.1、游戏服务器开发 - Skynet设计原理

• 多核并发编程：包括多线程、多进程、CSP模型和Actor模型
• Actor模型实现：Lua服务和C服务的实现
• 消息队列实现和Actor消息调度
• Skynet网络层封装以及Lua/C接口编程
• Skynet Reactor网络模型封装
• Socket/SocketChannel封装
• 高性能C服务开发
• Lua编程和Lua/C接口编程
• Skynet重要组件和游戏项目开发
• 基础接口：Skynet.send, Skynet.call, Skynet.response
• 广播组件：Multicastd
• 数据共享组件：SharedData, DataSheet
• 万人同时在线游戏开发

5.2、分布式API网关

• 高性能Web网关Openresty
• Nginx与Lua模块
• Openresty访问Redis和MySQL
• Restful API接口开发
• Openresty性能分析
• Kong动态负载均衡和服务发现
• Nginx、Openresty和Kong之间的整合
• 动态负载均衡的原理
• 服务发现的实现原理
• Serverless架构
• 监控、故障检测与恢复
• 代理层缓存与响应服务
• 系统日志

5.3、SPDK助力MySQL数据落盘

• SPDK文件系统设计与实现
• NVMe与PCIe的原理
• NVMe Controller与Bdev之间的RPC
• Blobstore与Blob的关系
• 文件系统的POSIX API实现
• 4层结构设计VFS
• SPDK的异步改造和POSIX同步API
• Open/Write/Read/Close的实现
• 文件系统的性能测试与承接MySQL业务
• 使用LD_PRELOAD优化MySQL系统调用实现
• Iodepth讲解和随机读写、顺序读写性能比较

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5.4、高性能计算 - CUDA开发

• GPU并行计算CUDA的开发流程
• CPU+GPU的异构计算
• 计算机体系结构中的GPU
• CUDA的环境搭建：NVCC和SRUN的使用
• CUDA的向量加法和矩阵乘法
• MPI与CUDA
• 音视频编解码中的并行计算
• CUDA的H.264和MPEG编解码
• FFmpeg的CUDA支持

5.5、并行计算与异步网络引擎工作流

• Workflow的应用场景和编程范式
• MySQL/Redis/Kafka/DNS的请求处理
• 并行处理和任务组装
• Workflow的组件实现和线程池实现
• DAG图任务和消息队列的实现
• 纯C的JSON解析器实现

5.6、物联网通信协议MQTT的实现框架 - Mosquitto

• MQTT的高效使用场景
• MQTT的发布订阅模式
• 解决低带宽网络环境的数据传输
• 3种QoS等级
• OAuth与JWT的安全认证
• MQTT的Broker
• MQTT的遗嘱机制
• 发布订阅的过滤器
• Mosquitto的Docker部署
• MQTT的日志实时监控

六、云原生

6.1、Docker

Docker内核功能

• 进程namespace
• UTS namespace
• IPC namespace
• 网络namespace
• 文件系统namespace
• cgroup的资源控制

Docker容器管理与镜像操作

• Docker镜像下载与镜像运行
• Docker存储管理
• Docker数据卷
• Docker与容器安全
• 5种Docker网络驱动
• pipework跨主机通信
• 0vS划分vlan与隧道模式
• GRE实现跨主机Docker间通信

Docker云与容器编排

• Dockerfile的语法流程
• 编排神器Fig/Compose
• FIynn体系架构
• Docker改变了什么?

6.2、Kubernetes

k8s环境搭建

• k8s集群安全设置
• k8s集群网络设置
• k8s核心服务配置
• kubectl命令工具
• yam|文件语法

Pod与Service的用法

• Pod的管理配置
• Pod升级与回滚
• DNS服务之于k8s
• http 7层策略与TLS安全设置

k8s集群管理的相关内容

• Node的管理
• namespace隔离机制
• k8s集群日志管理
• k8s集群监控

k8s二次开发与k8s API

• RESTful接口
• API聚合机制
• API组
• Go访问k8s API

七、性能分析专栏

7.1、测试框架

• gtest及内存泄漏检测
• googletest与googlemock文件
• 函数检测及类测试
• 测试夹具（test fixture）
• 类型参数化
• 事件测试
• 内存泄漏检测
• 设置期望、期待参数、调用次数、满足期望等功能
• 性能工具与性能分析 MySQL性能测试工具：mysqlslap Redis性能测试工具：redis-benchmark HTTP性能测试工具：wrk TCP性能测试工具：TCPBenchmarks 磁盘、内存、网络性能分析 火焰图的生成原理与构建方式 火焰图工具讲解 火焰图使用场景与原理 nginx动态火焰图 MySQL火焰图 Redis火焰图

7.2、观测技术BPF与eBPF

内核观测技术

• 内核BPF的实现原理
• 跟踪、嗅探、采样、可观测的理解
• 动态hook: kprobe/uprobe
• 静态hook: tracepoint和USDT
• 性能监控计时器PMC模式
• CPU的观测与taskset的使用
• BPF工具：bpftrace，BCC
• BPF对内核功能的观测
• 内存观测：kmalloc与vm_area_struct
• 文件系统观测：VFS的状态
• 磁盘IO的观测：bitesize, mdflush
• BPF对网络流量统计
• BPF对Redis服务器的观测
• 网络观测：tcp_connect、tcp_accept、tcp_close

7.3、内核源码机制

内核源码机制相关内容

• 进程调度机制
• QEMU调试内存
• 进程调度：CFS与其他四个调度类
• task_struct结构体
• RCU机制与内存优化屏障
• 内核内存管理运行机制
• 虚拟内存地址布局
• SMP/NUMA模型
• 页表与页表缓存原理
• 伙伴系统实现
• 块分配（Slab/Slub/Slob）原理与实现
• brk/kmalloc/vmalloc系统调用流程
• 文件系统组件
• 虚拟文件系统（VFS）
• Proc文件系统
• super_block与inode结构体
• 文件描述符与挂载流程

八、分布式架构

8.1、分布式数据库

• 不同于kv存储的RocksDB的使用场景
• 前缀搜索
• 低优先级写入
• 生存时间的支持
• Transactions（事务） 快照存储
• 日志结构的数据库引擎
• TiDB 存储引擎原理 基于RBAC的权限管理
• 数据加密
• 集群方案与Replication原理
• TiDB集群组件 TiDB Server PD Server TiKV Server
• Raft协议
• OLTP与0LAP

8.2、分布式文件系统

• Ceph 内核级支持的分布式存储
• 群部署
• 5个核心组件
• 集群监控
• 性能调优与benchmark
• Ceph存储集群部署
• 同步机制
• 线性扩容
• 高可用实现
• 负载均衡

8.3、分布式协同

• Etcd 注册服务中心
• 配置服务、服务发现、监控、leader选举、分布式锁
• 体系结构详解
• 存储原理
• 读写机制以及事务的acid特性分析
• Raft共识算法详解
• 协同事件用户态文件系统fuse 使用场景
• 文件系统读写事件
• 实现原理 /dev/fuse的作用

8.4、P2P网络技术

• 快播核心技术揭秘P2P框架的实现
• 网关NAT表分析
• NAT类型
• 代码逻辑实现NAT类型检测
• 网络穿透原理
• 网络穿透的3种情况

九、项目实战

9.1、DKV存储实现（上线项目）

• KV存储架构设计
• 存储节点定义
• TCP服务器/客户端
• 哈希数据存储
• 列表数据存储
• SkipTable数据存储
• RBTree数据存储 网络同步与事务序列化
• 序列化与反序列化格式
• 建立事务与释放事务
• 线程安全处理 内存管理和性能优化
• 内存池的使用与LRU（最近最少使用）实现
• 大块与小块内存分配策略
• 内存回收机制 数据持久化
• KV存储的性能测试 网络测试TPS（每秒事务处理量） 吞吐量测试 多语言支持（Go、Lua、Java）

9.2、图床共享云存储（上线项目）

• Ceph架构分析和配置
• 快速配置Ceph
• 上传文件逻辑分析
• 下载文件逻辑分析
• 文件传输和接口设计
• HTTP接口设计 图床数据库设计
• 文件上传、下载、分享功能实现
• 业务流程实现
• 容器化Docker部署
• Crontab定时清理数据
• Docker服务器服务
• gRPC连接池管理

9.3、容器化Docker部署

• Crontab定时清理数据
• Docker服务器服 务
• gRPC连接池管理
• 产品上云公网发布/测试用例 云服务器的使用分析
• Fiddler监控HTTP请求
• 使用Postman模拟请求
• wrk测试接口吞吐量
• JMeter压力测试

9.4、微服务即时通讯（上线项目）

• IM即时通讯项目框架分析和部署
• 即时通讯应用场景分析
• 即时通讯自研和使用第三方SDK的优缺点
• 即时通讯数据库设计
• 即时通讯项目部署
• IM消息服务器/文件传输服务器 即时通讯功能实现
• 用户登录验证密码+混淆码MD5匹对
• 好友列表与用户信息的全量、增量拉取方式
• 未读消息机制
• 单聊和群聊消息推拉机制
• 路由转发机制

9.5、魔兽世界后端TrinityCore（上线项目）

• 网络模块实现
• 地图模块实现
• A0I核心算法实现
• 战斗模块实现
• TrinityCore玩法实现
• 用户玩法实现-任务系统
• 数据配置以及数据库设计
• 多人玩法实现-工会设计

适宜的成为后端工程师人群可分为以下8大群体：

1. 从事业务开发多年，底层原理理解不够深入的在职工程师
2. 从事嵌入式开发，有意转向互联网开发的在职工程师
3. 从事桌面开发（如Qt/MFC），薪资涨幅不高的在职工程师
4. 从事非开发岗位（如算法、运维、测试），希望转向后台开发的在职工程师
5. 工作中缺乏技术挑战，接触不到新技术的在职工程师
6. 自学速度较慢，难以系统构建知识体系的开发人员
7. 熟悉许多技术名词，但深入探究时却难以理解的工程师
8. 计算机相关专业，希望进入大型公司的在校生（本科及以上学历，具备C/C++基础）

如果是想在c/c++开发方向得到有效的快速提升（不是所谓的速成），这份学习体系是大家绕不过的具有参考意义的提升路线。从学习路线中可以对c/c++后端开发方向的技术栈有一个清晰的认识。