今天我就試圖總結壹下，也歡迎大家補充。
信息的表示和處理
計算機如何表示整數：有符號數和無符號數，尤其是如何用補碼表示負數，數字的取值範圍。
計算機如何表示浮點數，為什麽小數的二進制表示法只能近似表示十進制小數。
數值的轉換、移位
這幾點非常重要，因為幾乎所有的編程語言都有數據類型，而最基本數據類型必然包括整數和浮點數。
搞不清這些表示和運算，在編程中就會遇到壹些稀奇古怪的問題。
從匯編層面理解程序的執行
順序、分支、循環、函數調用、數組、結構體等在匯編層面是怎麽實現的，寄存器和內存是怎麽使用的。
理解了這些其實也就理解了馮諾依曼計算機體系結構，這是計算機學科壹個基礎性的東西。
知道程序在底層是怎麽運轉的， 對於學習各種虛擬機有很大的幫助，比如JVM，它要解析執行的是字節碼，字節碼本質上要表達的就是這些東西，只不過有所擴展。
理解了棧幀，就能理解函數調用的本質，遞歸，以及尾遞歸的實現。還有安全相關的概念，如緩沖區溢出這個臭名卓著的漏洞及其防範辦法。
進程和線程
程序員必備的知識，不了解這個，簡直是無法編程。
需要掌握進程的地址空間，代碼在哪裏，堆在哪裏，棧在哪裏。
要準確理解進程和線程之間的關系，為什麽說進程是擁有資源的基本單位， 線程是CPU調度的基本單位？
進程切換和線程切換之間的區別和聯系。
他們是如何創建，執行，有哪些狀態，狀態之間的轉換。 由此會涉及到並發和並行，線程之間的競爭和合作。
鎖的本質（硬件層面），樂觀鎖，悲觀鎖，死鎖等問題。
線程的實現方式，用戶級線程和內核級線程的對應方式。
在編程的過程中，有些知識點會直接使用，如多線程編程，鎖。 還有壹些概念能用到很多地方，例如CAS，不僅僅是編程語言的概念，還能在更新數據庫時使用。再比如妳理解了線程的實現方式，迅速就能掌握go語言中並發的手段：goroutine。
存儲器的層次結構
Tomcat用了多線程執行請求，Redis用了單線程來處理請求，Node.js也用了單線程來，這是為什麽？ 秘密都在存儲器的層次結構。
人類制造的計算機設備之間有著巨大的速度差異：
總之，CPU超級快，內存比較快，硬盤非常慢，網絡更慢， 這個速度差異是IT行業的壹個核心問題，人類想了很多辦法試圖去彌補這個差異：多線程，緩存，異步，多路復用，硬件層面的DMA。
記著下面這張圖，每當妳遇到某個軟件的特性的時候，想壹想和它有什麽關系：
數據結構和算法
它的重要性我羅嗦過很多次了，不用再重復了， 我就舉個最簡單的例子： 理解了B+ Tree才能理解MySQL的InnoDB的索引，理解了索引才能更好地優化查詢，對吧？
計算機網絡
現在的程序基本上都是網絡程序， 所以這也是壹個必備的基礎知識，學習計算機網絡的壹大好處就是和工作直接相關，能直接使用，比較有動力。
HTTP協議肯定跑不掉，TCP,UDP也得會，尤其是TCP可靠傳輸的原理：如何在壹個不可靠的網絡中進行可靠的傳輸， 這是無數前輩總結的經驗，壹定得掌握。
要理解什麽是通信協議，也許某壹天妳自己就需要定制壹個協議來傳輸數據。
分組交換是什麽意思？ 協議分層的本質是什麽？ 什麽叫無狀態的協議？
Socket相關的編程更是重點，尤其是涉及到服務器端高並發的時候，如何維持和處理這些海量的socket， epoll等技術就得上場了。
還有非常重要的HTTPs的基本原理，也是網絡安全的精華所在：對稱加密，非對稱加密，消息摘要，數字證書，中間人攻擊。
數據庫
不多說，關系模型、範式、SQL、索引、事務等知識都得掌握，尤其是要了解他們的實現方式。
分布式的基礎知識
這些已經偏向應用層面了，但是現在很多系統都是分布式的了，分布式就變成了壹種基礎知識。
系統通信：RPC, 消息隊列等
負載均衡的原理
CAP原理，BASE原理，冪等性，壹致性模型（強壹致性，最終壹致性.....）和相關協議(兩階段提交，Raft，Paxos......)
數據分片：取模算法，壹致性Hash，虛擬桶
基本的設計思想
下面這幾種設計思想對我影響很大，需要大家特別註意。但是掌握起來卻很不容易，需要在實踐中不斷地體會：
正交：各個概念之間可以獨立變化
抽象：拋棄細節，找到本質和***性
《深入理解計算機系統》壹書中提到：“指令集是對CPU的抽象， 文件是對輸入/輸出設備的抽象， 虛擬存儲器是對程序存儲的抽象， 進程是對壹個正在運行的程序的抽象， 而虛擬機是對整個計算機（包括操作系統、處理器和程序）的抽象。 如果妳對這句話透徹理解了，說明對計算機系統的認識已經很深刻了。
分層：我只想和我的鄰居打交道， 如網絡協議，Web應用開發。
分而治之：大事化小，小事化了，架構設計必備。
關鍵點來了，怎麽學習呢？
我原來的方式是先看書，看了很多書，數據結構，操作系統，匯編，網絡...... 這種辦法的最大問題就是枯燥（嗯，那時候還沒有碼農翻身這樣用故事講解技術的文章）。
理論多，實踐少，很多知識點體會不深， 等到參與的項目多了，Coding多了，這些知識點才慢慢地鮮活起來。
壹種更加有效的辦法是從工作中用到的知識點出發，從這個知識點向外擴展，由點到線，由線到面，然後讓各個層次都連接起來，形成壹個立體的網絡。
切記，學習是壹個螺旋上升的過程，想要上升就得深度思考，多問幾個為什麽。
比如工作中用到了Redis，妳在學習過程中發現這個Redis用了單線程來處理讀寫請求，為什麽要這麽做？ 對於成千上萬的請求它是如何處理的？ 然後再聯想壹下別的軟件：Tomcat為什麽不這麽幹？ 想回答這些問題，需要發掘很多基礎知識。
這樣做的次數多了，積累到壹定程度，量變就會引起質變，整個系統就被妳看透了，妳的知識又擴大了壹圈，更多的疑問出現了......