认知升级： 深入理解JVM内存模型、垃圾回收器原理及核心参数，建立系统化的JVM知识体系
技能掌握： 熟练运用命令行工具、可视化分析平台、Arthas等诊断工具，具备CPU飙升、内存溢出、频繁GC等常见故障的独立排查能力
实战落地： 能够根据业务场景（高吞吐/低延迟）制定合理的JVM优化策略，提升系统稳定性、吞吐量与响应速度
后端开发工程师： 需要深入理解Java程序运行原理，提升代码质量和线上问题处理能力
系统架构师： 负责系统整体性能规划，需要掌握JVM选型与调优策略
运维/售后工程师： 承担线上系统稳定性保障职责，需要快速定位和解决JVM层面故障
技术团队负责人： 希望建立团队故障排查规范，提升整体技术交付质量
运行时数据区划分：线程私有的程序计数器、虚拟机栈、本地方法栈，线程共享的堆、方法区（元空间），以及直接内存的运作机制与异常场景
对象生命周期管理：对象创建过程、内存分配策略（TLAB、栈上分配）、对象访问定位方式，以及不同引用类型（强、软、弱、虚）对GC的影响
垃圾回收核心算法：对象存活判定（引用计数法、可达性分析）、GC Roots组成，以及标记-清除、标记-复制、标记-整理三种基础算法的原理与对比
主流垃圾收集器特性：从Serial、Parallel到CMS、G1，再到ZGC的演进历程，重点掌握各收集器的适用场景、核心参数及优缺点（如CMS的并发模式失败、G1的Region划分）
JDK内置命令行工具：jps（进程查看）、jstat（GC监控）、jinfo（参数管理）、jmap（堆转储）、jstack（线程分析）的核心用法与实战技巧
可视化分析平台：MAT内存分析（泄漏嫌疑分析、GC Roots追溯）、GCeasy/GCViewer日志分析（吞吐量、停顿时间）、JConsole/VisualVM实时监控
Arthas在线诊断：watch/trace方法调用、dashboard实时面板、热加载代码、反编译等高级功能在生产环境的实战应用
CPU飙升问题排查：从top命令定位进程，到jstack分析线程栈的完整流程，涵盖死循环、正则回溯、频繁GC等常见诱因的定位技巧
内存溢出（OOM）诊断：堆溢出（大对象、集合膨胀）、元空间溢出（动态代理类）、栈溢出（递归调用）的dump分析方法和代码层面根治方案
GC频繁/停顿过长：通过GC日志识别GC类型（Minor/Major/Full），分析年轻代过小、大对象直接进入老年代、内存泄漏等导致GC异常的根因
JVM参数调优实践：堆大小配置（-Xms/-Xmx）、代际比例调整（-XX:NewRatio）、收集器选型（响应优先选G1/ZGC，吞吐优先选Parallel）的核心参数详解
容器环境与代码优化：K8s/Docker环境下JVM内存感知问题（-XX:+UseContainerSupport），代码层面避免大对象、合理使用连接池、缓存引用类型选择等最佳实践
